損失率評估模型在廣東氣象災害損失評估中的應用*

伍紅雨 鄒 燕 郭 堯

1 廣東省氣候中心,廣州 510641

2 中國氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所/廣東省區(qū)域數(shù)值天氣預報重點實驗室,廣州 510641

3 福建省氣候中心,福州 350001

4 南方電網(wǎng)數(shù)字電網(wǎng)集團有限責任公司,廣州 510663

提 要： 利用1995—2021年《廣東省防災減災年鑒》《2021廣東統(tǒng)計年鑒》資料,基于面向氣象災害損失的損失率評估模型,對近27年廣東暴雨洪澇、臺風、低溫冷凍、干旱、強對流(含雷擊)等5種主要氣象災害逐年損失和總損失進行定量評估和分析。結(jié)果表明,臺風、暴雨、低溫冷凍、強對流以及總損失的年損失率指數(shù)最大峰值都出現(xiàn)在20世紀90年代中后期,干旱年損失率指數(shù)峰值出現(xiàn)在2002年。廣東氣象災害總損失極重有6年,其中1994年損失率指數(shù)達7.62,為研究時段內(nèi)氣象災害總損失最重的年份。近27年來,廣東年氣象災害總損失的損失率指數(shù)呈明顯減小的趨勢,2000—2020年期間指數(shù)平均值為0.17,較1994—1999年平均值減小92.54%,死亡失蹤人數(shù)指數(shù)減少60.83%。

引 言

廣東地處低緯,屬于亞熱帶、熱帶季風氣候區(qū)。由于北面大陸,南臨南海,還擁有我國最長的海岸線,導致臺風、暴雨、低溫、干旱、高溫、強對流等氣象災害頻發(fā),損失嚴重。據(jù)統(tǒng)計,1994—2020年廣東平均每年因氣象災害造成死亡失蹤140人,直接經(jīng)濟損失達163.02億元,占廣東地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)的0.86%(《廣東省防災減災年鑒》編纂委員會, 1995—2021)。其中,1994年氣象災害造成死亡失蹤353人,直接經(jīng)濟損失達261.46億元,占當年GDP的5.66%,災害損失異常嚴重。聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會第六次評估報告(IPCC,2022)指出,人類活動增加了極端高溫、降水、干旱和熱帶氣旋發(fā)生可能性和強度,全球持續(xù)變暖下,極端事件更加頻繁更為嚴重。因此充分認識評估氣象災害損失,特別是極端事件的損失是當前防災減災的迫切需求(李寧等,2017;徐璨,2018) 。

氣象學者針對各類氣象災害損失進行分析評估取得了有意義的成果。李茂松等(2003)分析了中國1950—2000年干旱受災面積和成災面積的變化特征。孫家民和黃朝迎(2005)采用回歸方法建立干旱、洪澇受(成)災面積與逐旬降水量距平的模型對中國農(nóng)業(yè)氣候年景進行評估。徐良炎和高歌(2005)采用臺風災害損失率來評估臺風災害年景。Zhao et al(2014)基于灰色關聯(lián)理論對2004—2009年中國大陸暴雨洪澇災害損失進行綜合風險評估。趙珊珊等(2015)采用農(nóng)作物受災面積,去掉通脹率的直接經(jīng)濟損害等分析TC災害的時空分布特征。尹宜舟和李煥連(2017)、王秀榮等(2018)、高歌等(2019)、Wang et al(2019)、劉揚和王維國(2020)、張強等(2020;2021)對臺風、暴雨、干旱等災害進行評估。這些研究推動了氣象災害損失評估技術(shù)的發(fā)展,但由于建模方法、分災種損失規(guī)模及指標的不一致,導致難以形成統(tǒng)一適用于不同氣象災害損失的評估模型,同時考慮各災害的綜合評估模型還存在指標權(quán)重系數(shù)確定具有一定的主觀性因素(尹宜舟等,2019;2021)。

尹宜舟等(2019;2021)在災度概念(徐敬海等,2012;高建國,2018)的基礎上提出了氣象災害的損失評估模型,該評估模型由農(nóng)作物受災面積、受災人數(shù)、直接經(jīng)濟損失、死亡失蹤人口四維構(gòu)成,在模型計算過程中避免使用權(quán)重系數(shù),由災度平面與死亡失蹤人數(shù)的災體體積來定量描述災害損失,且突出了死亡失蹤人數(shù)的重要性。利用此評估模型,尹宜舟等(2019;2021)對我國、朱志存等(2020)對浙江的氣象災害損失年景進行評估,得出此模型評估結(jié)果科學客觀,也利于氣象災害在分災種、總損失的評估方法統(tǒng)一。伍紅雨等(2019;2020)利用氣溫、降水等基本氣象要素對廣東氣候年景開展客觀定量評估。但是對廣東各類氣象災害損失及總損失的年定量評估還未開展。因此本文利用面向氣象災害損失的損失率評估模型對廣東臺風、暴雨洪澇、低溫冷害、干旱、強對流這5種氣象災害損失以及總損失進行分析評估,研究結(jié)果為廣東氣象災害損失的客觀定量評估以及防災減災、決策服務提供技術(shù)支撐。

1 資料和方法

1.1 資 料

本文所用的暴雨洪澇、臺風、低溫冷凍、干旱、強對流(含雷擊)這5種主要氣象災害的受災人口、農(nóng)業(yè)受災面積、直接經(jīng)濟損失、死亡失蹤人數(shù)的逐年損失資料來自1995—2021年逐年的《廣東省防災減災年鑒》(《廣東省防災減災年鑒》編纂委員會, 1995—2021)中記錄的相應上一年情況;年末總?cè)丝凇V東地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)資料來自《2021年廣東統(tǒng)計年鑒》(廣東省統(tǒng)計局,2021);災情資料還來自《中國氣象災害大卷：廣東卷》(《中國氣象災害大典》編委會, 2006)以及2003—2020年的《廣東省氣候公報》(廣東省氣候中心,2004—2021)等。

1.2 氣象災害損失評估的損失率評估模型計算方法

對氣象災害損失評估模型的建立、相對災體量指數(shù)計算方法和計算公式參考尹宜舟等(2019;2021)的文章。采用的氣象災害損失評估模型由受災人數(shù)、受災面積、直接經(jīng)濟損失和死亡失蹤人數(shù)構(gòu)成,如圖1所示,圖上的虛線三角形為災度平面,代表損失的基本規(guī)模,其垂直方向為死亡失蹤人數(shù),災度平面與死亡失蹤人數(shù)構(gòu)成的三角體稱為災體。通過規(guī)范化處理的各要素的值計算災體“體積”,得到災體量指數(shù),即損失率指數(shù)。損失率指數(shù)(D*)考慮了當年社會經(jīng)濟發(fā)展情況,這樣更加合理,也方便年際間的比較,其計算步驟如下。

(1)災損率計算

災損率分別為廣東年受災人數(shù)(萬人)、年農(nóng)作物受災面積(104ha)、年直接經(jīng)濟損失(億元)分別與當年的廣東年末總?cè)丝?萬人)、年農(nóng)作物播種面積(104ha)、國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的比值。

(2)確定基本值

對受災人數(shù)、農(nóng)作物受災面積、直接經(jīng)濟損失、死亡失蹤人數(shù)等災情指標首先進行規(guī)范化處理,以便不同災情指標之間進行計算。一般規(guī)范化處理是采用樣本指標與樣本序列最大值的比值進行處理。但由于序列值最大值與最小值相差巨大,本文基本值定義為無極端樣本的序列平均值與1倍標準差之和,基本值的計算步驟詳見尹宜舟等(2021)。

(3)序列規(guī)范化

采用IX=X/Y對各損失要素進行規(guī)范化處理。式中：IX為規(guī)范化處理后的值,X為各災害要素的災損率,Y為基本值,極端樣本相同處理。

(4)計算災度平面面積S

(1)

p=1/2(a+b+c)

(2)

式中：p為災度平面周長的一半,a、b、c為三個邊長,分別為受災人數(shù)、受災面積、直接經(jīng)濟損失的災損率規(guī)范化處理后的值再利用勾股定理計算得到。

(5)計算損失率指數(shù)(D*)

D*=SIm

式中：D*為損失率指數(shù),S為災度平面面積,Im為規(guī)范化的死亡失蹤人數(shù),當死亡失蹤為0人時,均以1人代替。D*越大,代表災害損失越重。

(6)損失率指數(shù)分級方法

計算得到1994—2020年廣東臺風、暴雨洪澇、低溫冰凍、干旱、強對流以及年總損失(以上5種災害各要素損失之和)的損失率指數(shù)D*共6個序列,按照百分位法(表1)對序列按每20%劃分為5個等級,將5種災害以及總損失對應的年份劃分為極重(5級)、重(4級) 偏重(3級)、偏輕(2級)、輕(1級)共5個等級。

表1 氣象災害損失評估的不同百分位(P)劃分標準Table 1 Different percentile (P) division standard for annual evaluation of meteorological disaster loss

2 廣東主要氣象災害損失評估

下面以臺風為例,對臺風災害的年災損率,包括受災人數(shù)、農(nóng)作物受災面積、年直接經(jīng)濟損失、死亡和失蹤人數(shù)這4個指標進行規(guī)范化處理,按1.2節(jié)的計算方法,計算災度面積S以及損失率指數(shù)D*,并采用百分位法進行分級,結(jié)果見表2。從臺風的災度面積比較,1994、1995、1996、1997、2005年排在前5位;從死亡失蹤人數(shù)比較,1995、1996、1997、2006、2010年排在前5位;從損失率指數(shù)D*比較,1994、1995、1996、1997、2003、2006年排在前6位。按分級標準,臺風災害損失有6年為極重：1994、1995、1996、1997、2003、2006年;有5年為重：2001、2008、2010、2013、2015年;有5年為偏重：1999、2000、2002、2009、2018年;其余11年為偏輕到輕。1994—1997年以及2003、2006年臺風災害損失極重,這與臺風死亡失蹤人數(shù)多、經(jīng)濟損失大、受災人數(shù)和受災面積大有關。2011—2020年,除2013、2015、2018年為偏重、重外,其余7年為偏輕到輕,沒有極重,這與臺風導致的死亡失蹤人數(shù)大幅減少有關。

表2 1994—2020年廣東臺風損失率指數(shù)及評價Table 2 The loss rate indexes and evaluation of Guangdong typhoon from 1994 to 2020

圖2為1994—2020年廣東各類氣象災害損失和總損失的損失率指數(shù)歷年變化、線性趨勢以及評估等級?？梢?臺風災害在1994—1997連續(xù)4年以及2003、2006年均為極重。暴雨洪澇則在1994、1997、1998、2005、2008、2013年為極重,特別是1994年損失率指數(shù)高達419.9,是位列第二的1997年指數(shù)(14.9)的28倍。低溫冰凍災害在1996、1999、 2002、2004、2008、2016年為極重,特別是1999、2008年損失指數(shù)很大。干旱災害在1994、1995、1998、1999、2002、2004年為極重。強對流(含雷電)在1995、1996、2002、2003、2004、2005年為極重。包括5類氣象災害的總損失評估,在1994、1995、1996、1997、2006、2008年為極重,其中1994年最重,損失率指數(shù)達7.62,是第二位(1996年：2.57)損失率指數(shù)的3倍。

圖2 1994—2020年廣東氣象災害損失率指數(shù)、線性趨勢和評估等級歷年變化(a)臺風,(b)暴雨洪澇,(c)低溫冷害,(d)干旱,(e)強對流,(f)總損失Fig.2 Changes of relative loss ratio index of total meteorological disaster losses, linear trend and evaluating grade in Guangdong from 1994 to 2020(a) typhoon, (b) rainstorm and flood, (c) cold damage, (d) drought, (e) severe convection, (f) total disaster

近27年各類氣象災害損失及總損失的損失率指數(shù)線性變化趨勢均為下降趨勢(圖2),其中除低溫冷凍災害指數(shù)未通過0.05顯著性水平檢驗,下降不明顯外,其余災害和總損失都通過0.05顯著性水平檢驗,下降趨勢明顯,特別是2009年后呈顯著減輕趨勢。圖2可見,臺風、暴雨、低溫冷凍、強對流以及總損失的損失率指數(shù)最大峰值都出現(xiàn)在20世紀90年代中后期,干旱峰值出現(xiàn)在2002年。從以上主要氣象災害損失和總損失的逐年評估看,極重、重年份主要出現(xiàn)在1994—1999年,而2000—2020年以偏重、偏輕、輕為主。廣東各類氣象災害損失以及總損失在災度面積、死亡失蹤人數(shù)、損失率指數(shù)在2000年后比之前明顯減小(表3),氣象災害總損失的損失率指數(shù)在2000—2020年的平均值為 0.17,較1994—1999年平均值2.27減小92.54%,死亡失蹤人數(shù)指數(shù)減少60.83%?？梢姀V東氣象災害總損失在2000年后明顯減少。這與姜靈峰(2018)分析指出我國洪澇災害損失各指標在21世紀以來均呈較大下降幅度,王毅等(2021)指出中國洪澇災害導致的年死亡人數(shù)在1999年前后出現(xiàn)多到少的明顯轉(zhuǎn)折相一致。

表3 廣東氣象災害損失率指數(shù)2000—2020年平均值與1994—1999年平均值比較(單位：%)Table 3 Comparison of average values of relative loss ratio indexes in Guangdong between 2000-2020 and 1994-1999 (unit： %)

從上評估得到,1994、1995、1996、1997、2006、2008年這6年廣東氣象災害總損失為極重。表4為這6年廣東的氣象災害損失情況,可見廣東氣象災害總損失極重年與強臺風、極端暴雨洪澇、強寒潮、強對流天氣等重大氣象災害密切相連。2008年受異常大氣環(huán)流和拉尼娜事件等影響,全球氣候極端異常(徐雨晴等,2009;張培群等,2009),廣東臺風、暴雨、低溫冰凍、強對流災害損失異常嚴重。2008年廣東最強“龍舟水”、2008年南方雨雪冰凍災害、0814號強臺風黑格比等共造成2008年廣東死亡失蹤125人,直接經(jīng)濟損失達421.70億元。

表4 1994—2020年廣東氣象災害年總損失評估為極重的6年災害情況Table 4 The 6-year disaster situation with extremely heavy levels of annual evaluation of the total loss of meteorological disasters in Guangdong from 1994 to 2020

把計算得到的1994—2020年氣象災害總損失的損失率指數(shù)與未經(jīng)過規(guī)范化處理的各類災害直接經(jīng)濟損失與GDP的比率序列進行相關計算,損失率指數(shù)與臺風的相關系數(shù)是0.97,與暴雨洪澇的相關系數(shù)是0.91,與干旱的相關系數(shù)是0.47,都通過了0.05顯著性水平檢驗,相關顯著;其中,臺風、暴雨還通過了0.001顯著性水平檢驗;說明損失率評估模型能綜合體現(xiàn)臺風、暴雨是造成廣東直接經(jīng)濟損失的最主要因子的特征,評估模型客觀合理。

3 結(jié) 論

利用1995—2021年《廣東省防災減災年鑒》5種主要氣象災害各指標逐年損失數(shù)據(jù),以及《2021年廣東統(tǒng)計年鑒》人口和地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)數(shù)據(jù),基于面向氣象災害的損失率評估模型,對1994—2020年廣東每年的主要氣象災害分災種損失和總損失進行定量評估,得到下述主要結(jié)論。

(1)1994—2020年廣東臺風、暴雨、低溫冷凍、強對流以及總損失的年損失率指數(shù)最大峰值都出現(xiàn)在20世紀90年代中后期(1994—1999年),干旱年損失率指數(shù)峰值出現(xiàn)在2002年。

(2)在1994—2020年,包括廣東臺風、暴雨洪澇、低溫冷凍、干旱、強對流這5類氣象災害總損失的極重年有6年,分別為1994、1995、1996、1997、2006、2008年,其中1994年損失率指數(shù)達7.62,為研究時段氣象災害總損失最重的年份。氣象災害損失極重年與強臺風、極端暴雨洪澇、2008年最強“龍舟水”、2008年雨雪冰凍、極端強對流天氣等重大氣象災害密切相連。

(3)近27年來,廣東年氣象災害總損失的年損失率指數(shù)呈明顯減小的趨勢,2000—2020年指數(shù)平均值為0.17,較1994—1999年平均值減小了92.54%,死亡失蹤人數(shù)指數(shù)減少了60.83%,氣象災害總損失在2000年后明顯減少。