曼谷地區(qū)干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分布及變化趨勢(shì)分析

江凈泓，陳報(bào)章,2,3,4

（1.南京信息工程大學(xué) 遙感與測(cè)繪工程學(xué)院，南京 210044；2.中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所 資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101；3.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 100049；4.江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210023）

干旱是全球性自然災(zāi)害類型之一，長(zhǎng)期以來(lái)給世界各地區(qū)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失，制約了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，對(duì)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、農(nóng)業(yè)和生態(tài)環(huán)境等造成巨大的影響（Karim and Rahman, 2015）。在全球升溫1.5℃和2℃背景下，全球約44.6%和45.1%的人口，以及約43.7%和48.3%的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）將受到干旱的影響（Zhai et al., 2020）。聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）第六次評(píng)估報(bào)告指出，未來(lái)全球氣候?qū)⑦M(jìn)一步變暖，更多地區(qū)所遭受的干旱災(zāi)害威脅情況會(huì)持續(xù)惡化（IPCC, 2021）。

干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指地區(qū)在未來(lái)發(fā)生災(zāi)害性干旱事件并造成損失的可能性，包括人員、財(cái)產(chǎn)、生產(chǎn)活動(dòng)、生態(tài)環(huán)境和自然資源等方面遭受的損失（Sharafi et al., 2020）。國(guó)內(nèi)外存在基于自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理論進(jìn)行干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究，該做法已得到廣泛應(yīng)用（賈建英 等，2015）。Yin 等（2021）基于GEPIC-V-R 模型，提出了一個(gè)高空間分辨率的全球玉米干旱風(fēng)險(xiǎn)分析框架，能繪制全球作物干旱風(fēng)險(xiǎn)空間分布圖，更準(zhǔn)確地模擬、量化氣候變化下的干旱風(fēng)險(xiǎn)情況。Kuntiyawichai和Wongsasri（2021）考慮了干旱災(zāi)害危險(xiǎn)性和脆弱性2 個(gè)因素，評(píng)估了林豐河流域未來(lái)氣候和土地利用變化對(duì)干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的影響。Luo 等（2020）提出了基于面板數(shù)據(jù)的灰色云聚類模型，評(píng)估河南省各行政區(qū)的農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。Carr?o等（2016）基于歷史災(zāi)害的危險(xiǎn)性，結(jié)合干旱災(zāi)害的脆弱性、暴露度，繪制了全球干旱風(fēng)險(xiǎn)分布圖，在同一個(gè)評(píng)估框架下，比較了不同區(qū)域、不同群體和不同經(jīng)濟(jì)部門的風(fēng)險(xiǎn)狀況，為在行政區(qū)尺度合理評(píng)估干旱風(fēng)險(xiǎn)提供了合適的評(píng)估框架。然而，過(guò)往研究都僅注重干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的大小，很少對(duì)干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)及相關(guān)因子進(jìn)行趨勢(shì)分析。而且，基于不同應(yīng)用目的的干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)定義具有一定差別，需結(jié)合節(jié)點(diǎn)城市的需求，制定合適的干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)（Freire et al., 2021）。

隨著曼谷的城市擴(kuò)張速度逐漸加快，城市周邊工業(yè)與農(nóng)業(yè)用地混合利用的方式導(dǎo)致水資源管理?xiàng)l件惡化，使曼谷農(nóng)業(yè)和工業(yè)發(fā)展都面臨干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)（Davivongs et al., 2012; Yokota et al., 2020; Zhao et al., 2020）。由于城市內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，準(zhǔn)確評(píng)估曼谷干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的空間分布，掌握關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)干旱風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)存在一定困難。然而，目前基于自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理論的干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究大多集中在作物種植區(qū)，以及全球和國(guó)家尺度，少有在省級(jí)行政區(qū)尺度以下，利用精細(xì)尺度的空間數(shù)據(jù)對(duì)城市地區(qū)進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析的研究。為了充分了解關(guān)鍵的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估要素的時(shí)空分布規(guī)律，掌握地區(qū)未來(lái)干旱災(zāi)害發(fā)生的趨勢(shì)，需要基于自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理論構(gòu)建一個(gè)結(jié)合曼谷節(jié)點(diǎn)城市結(jié)構(gòu)、生態(tài)環(huán)境、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的綜合評(píng)估方法，進(jìn)行精細(xì)尺度的干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

曼谷是“一帶一路”建設(shè)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)城市，是發(fā)展水平最高的城市之一，位于東南亞溫暖濕潤(rùn)區(qū)、生態(tài)與糧食風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、陸域農(nóng)業(yè)區(qū)，其城市形態(tài)和面積已經(jīng)達(dá)到超大城市的規(guī)模。曼谷也是未來(lái)發(fā)生極端干旱事件的高危險(xiǎn)區(qū)（吳紹洪，2018；Taubenb?ck et al., 2019；樊榮，2020）。曼谷近年來(lái)干旱災(zāi)害頻發(fā)，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，增加了社會(huì)不穩(wěn)定因素（Tang, 2015）。未來(lái)曼谷遭受干旱災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)大小、空間分布及其變化趨勢(shì)，將影響未來(lái)發(fā)展的規(guī)劃和建設(shè)投資的布局。

本研究針對(duì)“一帶一路”上關(guān)鍵的節(jié)點(diǎn)城市——曼谷，基于自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理論視角，從致災(zāi)因子的危險(xiǎn)性、承災(zāi)體的脆弱性綜合評(píng)估曼谷的干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，并利用一元線性回歸方法與Mann-Kendall（M-K）檢驗(yàn)方法分析精細(xì)尺度的干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)空間分布和變化趨勢(shì)。旨在掌握“一帶一路”關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)城市——曼谷的干旱風(fēng)險(xiǎn)及風(fēng)險(xiǎn)影響因素的空間分布特征，探究精細(xì)尺度下的干旱風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)，提高地區(qū)干旱風(fēng)險(xiǎn)管理和預(yù)警水平。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

曼谷位于泰國(guó)中部平原的湄南河三角洲，土地平坦肥沃，是泰國(guó)的政治、經(jīng)濟(jì)貿(mào)易中心，人口集中、生產(chǎn)力高（Garbero and Muttarak, 2013）。曼谷大都會(huì)（Bangkok Metropolitan Region, BMR）包括曼谷都市區(qū)（Bangkok Metropolis）及其城市延伸和人口聚集的鄰近府區(qū)，包含曼谷都市區(qū)以及周邊的沙沒巴干府（Samut Parkan）、巴吞他尼府（Pathum Thani）、佛統(tǒng)府（Nakhon Pathom）、沙沒沙空府（Samut Sakhon）、暖武里府（Nonthaburi），是“一帶一路”建設(shè)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)地區(qū)之一，連接泛亞鐵路中―老―泰南北來(lái)往的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，也是中國(guó)―中南半島國(guó)際經(jīng)濟(jì)合作走廊的關(guān)鍵樞紐（圖1）。曼谷屬于熱帶季風(fēng)氣候，一年中旱雨季區(qū)分明顯，年均溫27.5℃，年降水量1 500 mm（樊榮，2020）。每年的旱季，降水短缺導(dǎo)致干旱事件發(fā)生的可能性顯著增加，并且干旱導(dǎo)致湄南河水量不足，泰國(guó)灣海水倒灌，嚴(yán)重威脅曼谷用水安全（Khalil, 2020; Koh et al., 2022）。即便在雨季，由于天氣條件不穩(wěn)定，仍可能發(fā)生干旱事件，嚴(yán)重影響當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)，威脅社區(qū)用水安全（Yokota et al.,2020）。并且由于無(wú)法利用可監(jiān)測(cè)指標(biāo)確定干旱的開始和結(jié)束及其嚴(yán)重程度，無(wú)法評(píng)估和預(yù)測(cè)干旱災(zāi)害對(duì)曼谷造成的經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境損失，給當(dāng)?shù)馗珊禐?zāi)害預(yù)警、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理等帶來(lái)極大困難。

圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Research area

1.2 研究數(shù)據(jù)

帕爾默干旱嚴(yán)重程度指數(shù)（Palmer Drought Severity Index, PDSI）數(shù)據(jù)來(lái)自Climate Engine①數(shù)據(jù)來(lái)源：https://clim-engine.appspot.com/climateEngine，其是基于Google Earth Engine 平臺(tái)，利用陸地表面的氣候和水平衡數(shù)據(jù)計(jì)算得到0.04°的網(wǎng)格化的2000—2020年每月PDSI（Rhee and Carbone, 2007; Huntington et al., 2017; Abatzoglou et al., 2018）。

為得到2000—2020年的地表土地覆蓋時(shí)間序列數(shù)據(jù)，采用2018年“絲路”環(huán)境專項(xiàng)源數(shù)據(jù)百米級(jí)地表土地覆蓋分類數(shù)據(jù)，從年度全球500 m 產(chǎn)品MCD12Q1 中，采用監(jiān)督?jīng)Q策樹分類信息提取，得到2001—2016 年逐年的地表土地覆蓋數(shù)據(jù)。此外，從Google Earth Engine 平臺(tái)獲取并處理MCD12Q1數(shù)據(jù)集中2017—2020 年的地表土地覆蓋分類數(shù)據(jù)，用2001年的數(shù)據(jù)代表2000年的數(shù)據(jù)。

歸一化植被指數(shù)（NDVI）能描述植被生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況，反映植被覆蓋地區(qū)的脆弱性，適用于植被生態(tài)系統(tǒng)的干旱風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（Song et al., 2004；張華 等，2021；Karim et al., 2023）。利用Google Earth Engine中的Landsat Tier1數(shù)據(jù)集計(jì)算得到曼谷2000—2020年的年均NDVI數(shù)據(jù)。

成本距離能夠反映各像元到達(dá)水系，獲取淡水的難易程度，其值越高表示像元獲取淡水越困難（班國(guó)慶，2020；湯國(guó)安 等，2021）。為得到淡水成本距離，利用曼谷的DEM高程數(shù)據(jù)進(jìn)行水系提取，以海拔高程為成本，計(jì)算得到各格網(wǎng)到最近的水系的成本距離。

曼谷GDP 數(shù)據(jù)選用“一帶一路”沿線34 個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)區(qū)域2015年100 m尺度GDP格網(wǎng)數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)來(lái)源于“國(guó)家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心”②https://data.tpdc.ac.cn/home，其100 m 的空間分辨率能更精細(xì)地反映曼谷的經(jīng)濟(jì)和發(fā)展?fàn)顩r。

LandScan 人口網(wǎng)格數(shù)據(jù)基于地區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)文化的空間理解，提供了比人口普查結(jié)果更符合現(xiàn)實(shí)的人口分布。該網(wǎng)格數(shù)據(jù)集常用于輔助決策，環(huán)境應(yīng)用和分析，相比其他人口網(wǎng)格數(shù)據(jù)集更適合用于人口相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)制圖與評(píng)估（MacManus et al.,2021）。

本研究使用泛第三極31個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)區(qū)域行政邊界數(shù)據(jù)集（2015）中的曼谷行政邊界矢量數(shù)據(jù)，來(lái)源于“國(guó)家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心”，構(gòu)建指標(biāo)所使用的數(shù)據(jù)均利用曼谷行政邊界進(jìn)行裁切。所使用的數(shù)據(jù)及來(lái)源見表1。

1.3 研究方法

1.3.1 干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 基于自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)理論，利用致災(zāi)因子的危險(xiǎn)性、承災(zāi)體的脆弱性構(gòu)成曼谷干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架（圖2）。利用PDSI 數(shù)據(jù)基于游程理論計(jì)算干旱強(qiáng)度和干旱頻率，評(píng)估致災(zāi)因子的危險(xiǎn)性。將這些指標(biāo)相乘計(jì)算得到曼谷地區(qū)干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)（Fan et al., 2017; Dabanli,2018; Alamdarloo et al., 2020）：

圖2 曼谷干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架Fig.2 Framework of Bangkok drought disaster risk assessment

式中：Risk表示干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)；Hazard表示干旱災(zāi)害危險(xiǎn)性；Vulnerability 表示脆弱性，反映處于干旱災(zāi)害暴露下的承災(zāi)體易受干旱不利影響的程度。利用“自然斷點(diǎn)法”（Ahmadaali et al., 2021）對(duì)計(jì)算得到的干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)行分級(jí)，得到曼谷地區(qū)干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分布。

在計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，將危險(xiǎn)性和脆弱性指標(biāo)相乘而不是相加，避免其中某個(gè)因素為0而另外因素不為零時(shí)，將無(wú)風(fēng)險(xiǎn)判別為有風(fēng)險(xiǎn)的情況。

1）危險(xiǎn)性指標(biāo) 干旱指數(shù)是最常用的干旱災(zāi)害危險(xiǎn)性指標(biāo)，能反映干旱的嚴(yán)重程度和持續(xù)時(shí)間，在氣候預(yù)測(cè)、干旱監(jiān)測(cè)和干旱早期預(yù)警等研究中具有良好的一致性和適用性（Zhang et al.,2019; Wu et al., 2021）。PDSI 考慮了土壤水分和蒸散發(fā)條件，具有簡(jiǎn)單易得、干旱模擬效果好、適用于歷時(shí)性長(zhǎng)的干旱分析研究等優(yōu)點(diǎn)，比其他氣象干旱指數(shù)更適合在月際、年際尺度上評(píng)估地區(qū)的干旱情況，常用于災(zāi)害管理和防災(zāi)減災(zāi)研究（Palmer, 1965；宮甜甜，2018；陶然 等，2020；Xu et al., 2021）。

基于游程理論（蘆佳玉 等，2018；譚方穎 等，2020）利用2000—2020 年月際尺度PDSI 逐像元計(jì)算曼谷的干旱強(qiáng)度和干旱頻率，評(píng)價(jià)干旱致災(zāi)因子的危險(xiǎn)性。干旱強(qiáng)度定義為一次干旱事件（當(dāng)PDSI連續(xù)＜-1時(shí)，即發(fā)生了干旱事件），對(duì)應(yīng)PDSI絕對(duì)值的累加和（干旱事件的陰影面積）與該干旱事件歷時(shí)（PDSI 開始＜-1 直到PDSI 開始＞-1 之間的時(shí)長(zhǎng)）的比值；干旱頻率定義為發(fā)生干旱的時(shí)間與總時(shí)間的比值。根據(jù)干旱強(qiáng)度和干旱頻率，定義干旱災(zāi)害危險(xiǎn)性指數(shù)（Fan et al., 2017; Alamdarloo et al.,2020）：

式中：P和I分別為干旱強(qiáng)度和干旱頻率；i表示第i像元；n表示年份；累積第i像元2000—2020 年的危險(xiǎn)性指數(shù)作為該像元的危險(xiǎn)性指數(shù)。

2）脆弱性指標(biāo) 脆弱性是承災(zāi)體暴露性、災(zāi)損敏感性和防災(zāi)減災(zāi)能力共同作用的結(jié)果（Dabanli,2018; Sahana et al., 2021）。

本研究基于土地覆蓋數(shù)據(jù)分別評(píng)估曼谷不同土地利用類型的脆弱性。首先，將曼谷的干旱承災(zāi)主體劃分為林地、草地、耕地、城鄉(xiāng)居民用地和濕地水體等，并利用NDVI評(píng)估其中植被的暴露性和敏感性。將人口數(shù)據(jù)和GDP作為社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，反映暴露在災(zāi)害下的人口數(shù)量和社會(huì)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)力分布。利用淡水成本距離反映獲取水資源的難易程度，評(píng)估地區(qū)每個(gè)格網(wǎng)的防災(zāi)減災(zāi)能力。

脆弱性值越高代表在干旱災(zāi)害發(fā)生時(shí)，暴露的元素對(duì)干旱災(zāi)害更加敏感，越容易受到損害，干旱災(zāi)害造成的損失更嚴(yán)重：

式中：Vulnerability表示脆弱性；VLC為土地覆蓋類型脆弱性；VFWD為標(biāo)準(zhǔn)化后的淡水成本距離脆弱性；VGDP和Vpop分別為標(biāo)準(zhǔn)化后的GDP和人口的脆弱性。

曼谷正在經(jīng)歷快速城市化，節(jié)點(diǎn)內(nèi)城市景觀復(fù)雜多樣，不同生活、農(nóng)業(yè)和工業(yè)地區(qū)的用水特征，水資源管理能力參差不齊，社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和自然生態(tài)價(jià)值差異巨大，干旱脆弱性在空間上存在巨大差異（Yokota et al., 2020）。土地覆蓋類型數(shù)據(jù)采用國(guó)際地圈生物圈計(jì)劃（IGBP）定義的分類數(shù)據(jù)，反映節(jié)點(diǎn)內(nèi)不同覆蓋類型土地的空間分布差異（Friedl et al., 2010）。參考Fan 等（2017）的脆弱性分類值按照表2所述規(guī)則對(duì)不同IGBP分類下的土地覆蓋類型進(jìn)行脆弱性賦值，得到每年土地覆蓋脆弱性的空間分布。

表2 IGBP分類系統(tǒng)下的土地覆蓋類型脆弱性值Table 2 Vulnerability value of land cover types under IGBP classification system

對(duì)于土地覆蓋類型中的植被類型（包括林地、草地和耕地），NDVI 能反映林地和草地的健康程度，反映耕地作物的年產(chǎn)量，NDVI 的變異系數(shù)體現(xiàn)植被對(duì)外來(lái)干擾的敏感性（張華 等，2021；王鶯 等，2022）。計(jì)算2000—2020 年的年均NDVI 的變異系數(shù)，以分析植被健康程度的年際變化差異和穩(wěn)定性，反映植被生態(tài)系統(tǒng)的敏感性，評(píng)估地區(qū)脆弱性：

式中：CVi表示變異系數(shù)；SDNDVIi為i像元2000—2020 年的年均NDVI 標(biāo)準(zhǔn)差；——- ——-- -NDVIi為i像 元2000—2020 年NDVI 的多年平均值，植被NDVI 多年年均NDVI變異系數(shù)反映植被敏感性。以0.1為閾值，變異系數(shù)＜0.1的植被像元視為穩(wěn)定植被生態(tài)系統(tǒng)，賦予較低的敏感性權(quán)重；＞0.1 的植被像元視為不穩(wěn)定植被生態(tài)系統(tǒng)，將變異系數(shù)歸一化到0.9～1.0并賦予敏感性權(quán)重：

式中：Vcv為變異系數(shù)反映的植被脆弱性的敏感性權(quán)重；CV 為對(duì)應(yīng)像元的年均NDVI 變異系數(shù)；CVmin和CVmax分別為曼谷地區(qū)年均NDVI 變異系數(shù)最小值和最大值。

對(duì)于林地和草地，NDVI 是反映自然植被生態(tài)環(huán)境脆弱性的負(fù)向指標(biāo)，通常年均NDVI越高，代表植被生長(zhǎng)越健康，越不容易受到干旱災(zāi)害的負(fù)面影響，地區(qū)脆弱性越低。而對(duì)于耕地，NDVI 越高說(shuō)明聚集的暴露元素越多，干旱影響造成的損失潛力越大。將林地和草地年均NDVI 值＜0.1 的像元（通常表示非植被地物）去除后，按照負(fù)向指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化；將土地覆蓋類型中林地、草地和耕地的植被脆弱性賦值，植被脆弱性的敏感性權(quán)重和NDVI反映的脆弱性相乘最終得到調(diào)整后的脆弱性：

式中：VClass表示表2提及的植被脆弱性賦值；VLC表示基于表2調(diào)整植被脆弱性后的土地覆蓋類型脆弱性值；NDVI表示相應(yīng)像元的NDVI值。

曼谷的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)嚴(yán)重依賴于水資源，充足的淡水供給能幫助自然植被、農(nóng)作物、工業(yè)生產(chǎn)和社區(qū)人口抵抗干旱侵襲，溝渠、池塘和集水區(qū)等基礎(chǔ)設(shè)施和供水保障措施可降低地區(qū)干旱脆弱性（Garbero and Muttarak, 2013；韓蘭英 等，2015）。水通過(guò)重力匯聚到淡水水體，水道密度越大，單個(gè)像元所代表的地區(qū)獲得同樣多淡水所付出的成本越低。利用曼谷DEM數(shù)據(jù)計(jì)算匯流區(qū)，形成水體矢量數(shù)據(jù)，以海拔高程為成本，計(jì)算柵格到淡水水體的成本距離，并在研究區(qū)內(nèi)進(jìn)行歸一化，評(píng)估地區(qū)面對(duì)干旱侵襲時(shí)獲取淡水的能力（圖3-a）。

圖3 曼谷干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估因子分布（a.淡水成本距離；b.2020年平均NDVI；c.2020年土地覆蓋類型；d.2020年人口分布；e.2015年GDP；f.2020年12月PDSI）Fig.3 Distribution of Bangkok drought disaster risk assessment factors (a.fresh water distance; b.annual average NDVI in 2020;c.land cover types in 2020; d.population distribution in 2020 ; e.GDP in 2015; f.PDSI in Dec., 2020)

高社會(huì)經(jīng)濟(jì)以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)價(jià)值的地區(qū)，分布的承災(zāi)主體數(shù)量更多，比其他地區(qū)遭受損失的可能性更大。GDP是反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵指標(biāo)，能準(zhǔn)確有效地衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、財(cái)產(chǎn)資料的分布狀況（Liu and Chen, 2021）。干旱事件發(fā)生時(shí)受影響的人口越多，遭受干旱災(zāi)害造成的損失的可能性也更高，受災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)越高（Zhai et al., 2020）。將每年的人口分布數(shù)據(jù)和2015年GDP（圖3-d、e）分別標(biāo)準(zhǔn)化后，得到曼谷節(jié)點(diǎn)的GDP 脆弱性和每年人口脆弱性。

3）指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化 評(píng)估涉及到的指標(biāo)類型復(fù)雜量綱不一，因此在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，先將每個(gè)評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其具有可比性（樊榮，2020；Kim et al., 2021）：

式中：Ii是標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)；Indexi是原始的指標(biāo)值；Indexmin和Indexmax分別為原始指標(biāo)值的最小和最大值。

1.3.2 風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)分析 構(gòu)建危險(xiǎn)性指標(biāo)、脆弱性指標(biāo)和風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果的2000—2020年時(shí)間序列，利用一元線性回歸方法與Mann-Kendall（M-K）檢驗(yàn)分析干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)精細(xì)尺度的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)。

1）一元線性回歸分析 一元線性回歸分析方法可以利用斜率定量表達(dá)趨勢(shì)變化方向及其大?。↙i et al., 2019）：

式中：y和x分別表示觀測(cè)的要素值及對(duì)應(yīng)的年份；a為斜率，a為正表示趨勢(shì)增大，a為負(fù)表示趨勢(shì)減小，其絕對(duì)值表示趨勢(shì)的強(qiáng)弱；b為回歸的截距。

2）Mann-Kendall（M-K）檢 驗(yàn) Mann-Kendall（M-K）檢驗(yàn)是一種基于秩的非參數(shù)檢驗(yàn)方法，常被用于評(píng)價(jià)水文氣象要素的時(shí)間序列變化趨勢(shì)及顯著性（Li et al., 2020; Han et al., 2021）。M-K檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量S的計(jì)算過(guò)程：

式中：S是M-K檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，xj、xk為時(shí)間序列的順序值；n為數(shù)據(jù)長(zhǎng)度。計(jì)算得到的S值為正表示上升趨勢(shì)，負(fù)值表示下降趨勢(shì)。數(shù)據(jù)長(zhǎng)度＞10時(shí)采用帶有期望（E）和方差（var）的正態(tài)分布進(jìn)行檢驗(yàn)。

S的平均值為E（S）=0，S的方差（var）為：

式中：ti表示值為i時(shí)的捆綁數(shù)。只有當(dāng)數(shù)據(jù)包含i的捆綁值時(shí)，才使用分子中的求和項(xiàng)。標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（ZMK）由下式給出：

ZMK值是標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，服從均值為0，方差為1的正態(tài)分布，ZMK為正值表示上升趨勢(shì)，負(fù)值表示下降趨勢(shì)。在顯著性水平a上進(jìn)行顯著性測(cè)試，當(dāng)|ZMK|>Z1-a/2時(shí)，零假設(shè)被拒絕，時(shí)間序列中存在顯著趨勢(shì)，Z1-a/2從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表中獲得。當(dāng)|ZMK|≥1.96時(shí)，表示通過(guò)95%的顯著性檢驗(yàn)，當(dāng)|ZMK|≥2.576時(shí)，表示通過(guò)99%的顯著性檢驗(yàn)（Gocic and Trajkovic,2013）。

2 結(jié)果與分析

2.1 干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果

2.1.1 2000—2020 年曼谷干旱災(zāi)害特征 以PDSI=-1作為閾值識(shí)別干旱事件，評(píng)估2000—2020年干旱災(zāi)害的危險(xiǎn)性特征。圖4顯示，2002、2004、2005、2015、2016、2017、2019、2020年曼谷發(fā)生了干旱事件，其中，2005年干旱情況最為嚴(yán)重，對(duì)曼谷的經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)和工業(yè)生產(chǎn)造成嚴(yán)重威脅。2008年曼谷再次遭受嚴(yán)重干旱，造成了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。2015—2017 年曼谷發(fā)生了連續(xù)干旱事件，并且2015 年是近10 年最嚴(yán)重的干旱災(zāi)害，期間湄南河水量不足，城區(qū)缺乏降水，發(fā)生海水倒灌，加劇了旱情，曼谷遭受了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失（Tang, 2015; Ikeda and Palakhamarn, 2020）。

圖4 曼谷2000—2020年P(guān)DSIFig.4 PDSI of Bangkok from 2000 to 2020

基于游程理論，以PDSI＜-1作為識(shí)別干旱是否發(fā)生的閾值，使用2000—2020 年曼谷月均PDSI 進(jìn)行干旱事件識(shí)別，并繪制干旱強(qiáng)度（圖5-a）和干旱頻率（圖5-b）分布圖。

圖5 曼谷干旱強(qiáng)度（a）和干旱頻率（b）分布Fig.5 Drought magnitude(a) and frequency(b) distributions of Bangkok

2000—2020年的曼谷干旱強(qiáng)度與干旱頻率空間分布差異較大。干旱強(qiáng)度較低的地區(qū)主要分布在曼谷中部地區(qū)（包括幾乎整個(gè)暖武里府）、佛統(tǒng)府西北部和南部、巴吞他尼府大部分地區(qū)，以及沙沒沙空府東部和曼谷都市區(qū)北部的部分地區(qū)。干旱強(qiáng)度最高的地區(qū)在沙沒沙空府南部，沙沒沙空府平均干旱強(qiáng)度值最高達(dá)到24.97，略高于沙沒巴干府的平均干旱強(qiáng)度值（24.8），暖武里府的平均干旱強(qiáng)度值最低為18.97，遭受干旱災(zāi)害的程度最低。

干旱頻率最高的是巴吞他尼府，其平均干旱頻率為38.96%，最大干旱頻率達(dá)到46.83%。其次是佛統(tǒng)府，平均干旱頻率為37.61%，并且佛統(tǒng)府干旱頻率由北向南逐漸降低。平均干旱頻率最低的行政區(qū)為沙沒巴干府（26.67%），曼谷都市區(qū)、沙沒沙空府和暖武里府的平均干旱頻率分別為28.65%、31.10%和32.73%。曼谷的干旱頻率由西北向東南逐漸降低，干旱頻率高的地區(qū)主要分布在曼谷節(jié)點(diǎn)北部，越靠近南方的泰國(guó)灣干旱頻率越低，并且較低干旱頻率的地區(qū)土地覆蓋類型大多為城鄉(xiāng)居民用地（圖3-c）。

2000—2020 年，曼谷節(jié)點(diǎn)中部的干旱強(qiáng)度最低，干旱強(qiáng)度較高的地區(qū)主要分布在南部，但南部擁有較低的干旱頻率。北部的干旱頻率高于南部，但北部部分地區(qū)的干旱強(qiáng)度較低。

2.1.2 曼谷干旱風(fēng)險(xiǎn)空間特征 分別將2000—2020年曼谷干旱災(zāi)害危險(xiǎn)性、脆弱性和風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)行累加，并繪制空間分布（圖6）。曼谷干旱危險(xiǎn)性空間分布特征與干旱頻率空間分布特征（見圖5-b）一致，曼谷2000—2020年的干旱危險(xiǎn)性空間分布主要由干旱頻率決定。

圖6 曼谷干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果分布（a.干旱危險(xiǎn)性；b.干旱脆弱性；c.干旱風(fēng)險(xiǎn)值；d.干旱風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)）Fig.6 Results of Bangkok drought disaster risk assessment (a.Hazard distribution ;b.Vulnerability distribution ; c.Risk value distribution ; d.Risk level)

干旱脆弱性高的地區(qū)主要分布在曼谷都市區(qū)中部，佛統(tǒng)府西北部以及沙沒巴干府西部（圖6-b），曼谷都市區(qū)中部和沙沒巴干府西部水系分布較稀疏，淡水成本距離較高，防災(zāi)減災(zāi)能力較弱（圖3-a），并且上述地區(qū)主要是城鄉(xiāng)居民用地（圖3-c），人口分布密集、GDP高，具有較高的干旱災(zāi)害暴露性（圖3-d、e），這些因素共同作用導(dǎo)致當(dāng)?shù)氐母珊蹈叽嗳跣浴Ａ硗?，佛統(tǒng)府西北部耕地地區(qū)的淡水成本距離較高、NDVI值較低，盡管GDP和人口分布不高，但仍表現(xiàn)出較高的干旱脆弱性。曼谷都市區(qū)的平均脆弱性最高，為3.094 2，略高于沙沒巴干府的2.859 2，平均脆弱性最低為巴吞他尼府1.992 5。

沙沒沙空府西北部的NDVI高、植被健康狀況好、淡水成本距離值較低，使該地區(qū)不易受到干旱災(zāi)害的影響，降低了干旱脆弱性。巴吞他尼府東部以耕地為主，其NDVI較高，反映耕地作物產(chǎn)量高，分布的暴露元素更多，但該地區(qū)的水體密布、淡水成本距離值較低，有效降低了干旱脆弱性。位于曼谷都市區(qū)與沙沒巴干府交界的Bang Kachao，是一個(gè)被湄南河包圍的半島，有“曼谷綠肺”之稱，表現(xiàn)出與周邊完全不同的脆弱性，其主要是因?yàn)樵摰氐闹脖桓采w率較高、水資源充沛、人口分布比較分散。城市中的公園、綠地等設(shè)施調(diào)整了城市表面的結(jié)構(gòu)、改善了城區(qū)環(huán)境，有助于提高城市對(duì)氣候變化、城市熱島效應(yīng)、干旱等不利影響的適應(yīng)性，有效減少了干旱災(zāi)害的影響，降低了城市的干旱脆弱性（Sommeechai et al., 2018; Keeratikasikorn and Bonafoni, 2018; Tor-Ngern and Leksungnoen, 2020）。

曼谷的干旱風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)可分為極低、低風(fēng)險(xiǎn)、中等風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)和極高風(fēng)險(xiǎn)，面積分別占24.94%、33.42%、20.98%、15.78%和4.88%，中等及以上的干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)面積占41.64%（圖6-d）。曼谷絕大多數(shù)極高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)出現(xiàn)在佛統(tǒng)府西北部和巴吞他尼府中部，最高風(fēng)險(xiǎn)值出現(xiàn)在佛統(tǒng)府（99.719 1），但平均風(fēng)險(xiǎn)值最高的行政區(qū)為曼谷都市區(qū)（圖6-c），高脆弱性和高危險(xiǎn)性使這些地區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)值極大。曼谷中部城鄉(xiāng)居民用地部分的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)均處于中風(fēng)險(xiǎn)及以上，其人口密集、淡水成本距離較高，與較高的脆弱性空間分布一致。從巴吞他尼府、暖武里府、曼谷都市區(qū)到沙沒巴干府的風(fēng)險(xiǎn)值逐漸降低，這與危險(xiǎn)性“北高南低”的空間分布規(guī)律一致。未來(lái)這些干旱風(fēng)險(xiǎn)極高的地區(qū)需要加強(qiáng)水資源管理，降低脆弱性，控制干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。

盡管曼谷北部危險(xiǎn)性高，但是在佛統(tǒng)府東北部、暖武里府北部、巴吞他尼府的西北和東北部等地仍具有低風(fēng)險(xiǎn)及以下的干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的地區(qū)。這些風(fēng)險(xiǎn)較低的地區(qū)，空間分布特征與脆弱性一致，這主要是淡水成本距離的降低提高了防災(zāi)減災(zāi)能力，降低了地區(qū)脆弱性和干旱風(fēng)險(xiǎn)。在沙沒沙空府東南部、曼谷都市區(qū)南部、沙沒巴干府西南部及東南部的沿海地區(qū)，盡管具有較高的脆弱性，但在較低危險(xiǎn)性的影響下，這些地區(qū)有低及更低的干旱風(fēng)險(xiǎn)的地區(qū)存在。

2.2 干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)分析

2.2.1 一元線性回歸趨勢(shì)分析結(jié)果 將曼谷2000

—2020年的危險(xiǎn)性、脆弱性以及干旱風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間序列進(jìn)行一元線性回歸分析，圖7顯示，曼谷的危險(xiǎn)性、脆弱性和風(fēng)險(xiǎn)均呈現(xiàn)線性上升趨勢(shì)。

圖7 曼谷干旱災(zāi)害危險(xiǎn)性（a）、脆弱性（b）和風(fēng)險(xiǎn)（c）一元線性回歸斜率的空間分布Fig.7 Spatial distribution of slopes of unary linear regression on drought risk(a), vulnerability(b) and hazard(c) in Bangkok

曼谷干旱危險(xiǎn)性線性回歸斜率的空間分布與危險(xiǎn)性的空間分布（圖6-a）特征一致，危險(xiǎn)性越高的地區(qū)，危險(xiǎn)性的斜率越大。其中，巴吞他尼府斜率平均值最大（0.969 9/a），其次是佛統(tǒng)府（0.865 8/a），這些地區(qū)遭受氣象干旱災(zāi)害的危險(xiǎn)性呈較快上升趨勢(shì)，未來(lái)遭受更嚴(yán)重干旱事件威脅的可能性增加得最快。危險(xiǎn)性平均斜率最小的是沙沒沙空府（0.642 8/a），其次是沙沒巴干府（0.659 3/a）、曼谷都市區(qū)（0.687 9/a）和暖武里府（0.745 1/a）。

曼谷干旱脆弱性線性回歸斜率（圖7-b）也與脆弱性評(píng)估結(jié)果（圖6-b）的空間分布特征較為相近，脆弱性越高的地區(qū)，斜率越大，脆弱性上升越快。干旱脆弱性增長(zhǎng)速度快的這些地區(qū)主要是佛統(tǒng)府西北部的耕地和植被覆蓋區(qū)，以及曼谷中部的城鄉(xiāng)居民用地區(qū)域，這些地區(qū)是干旱災(zāi)害管理需要關(guān)注的重點(diǎn)區(qū)域。脆弱性上升較慢的地區(qū)主要是城鄉(xiāng)居民用地周邊的草地、耕地以及永久濕地和水體，主要分布在佛統(tǒng)府中部、暖武里府西部、巴吞他尼府東部和西部、沙沒沙空府西部、沙沒巴干府東部和曼谷都市區(qū)東部。在行政區(qū)尺度上，脆弱性線性回歸斜率平均值由大到小分別為曼谷都市區(qū)（0.010 4/a）、沙沒巴干府（0.009 6/a）、沙沒沙空府（0.008 0/a）、暖 武 里 府（0.007 6/a）、佛 統(tǒng) 府（0.006 9/a）和巴吞他尼府（0.006 7/a）。

干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)線性回歸斜率最大的地區(qū)位于佛統(tǒng)府西北部，但斜率平均值最大的是曼谷都市區(qū)（0.098 0/a），斜率較大的地區(qū)還分布在巴吞他尼府中部和沙沒巴干府西部，這些地區(qū)具有相對(duì)較高并且呈現(xiàn)上升趨勢(shì)的干旱脆弱性，未來(lái)面臨干旱災(zāi)害帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)較高（圖7-c）。沙沒沙空府風(fēng)險(xiǎn)斜率平均值最?。?.072 3/a），佛統(tǒng)府東部及南部、沙沒沙空府西北部、暖武里西部和中部的部分地區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)斜率較小。曼谷都市區(qū)東部和巴吞他尼府的東部是草地、耕地和水體，其風(fēng)險(xiǎn)變化斜率比西部的城鄉(xiāng)居民用地更小。

總的來(lái)說(shuō)，曼谷中部、北部及西北部分地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)上升較快，2000—2020年這些地區(qū)遭受干旱災(zāi)害損失的可能性在升高，未來(lái)需加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理。曼谷南部的濕地和水體豐富地區(qū)，西部的草地和城鄉(xiāng)居民用地周邊脆弱性斜率較小、風(fēng)險(xiǎn)斜率較小，未來(lái)適合進(jìn)行產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、投資布局和工業(yè)生產(chǎn)建設(shè)，并且仍需注意干旱災(zāi)害管理，做好干旱預(yù)防工作。

2.2.2 Mann-Kendall 檢驗(yàn)結(jié)果 在危險(xiǎn)性M-K 趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果中（圖8-a），2000—2020年曼谷東部地區(qū)危險(xiǎn)性上升，上升區(qū)域面積占43.31%，西部地區(qū)危險(xiǎn)性下降，下降區(qū)域面積占56.69%，但變化趨勢(shì)均不顯著（|ZMK|<1.96），與一元線性回歸斜率（圖7-a）所反映的變化趨勢(shì)空間分布不同。

圖8 曼谷干旱風(fēng)險(xiǎn)M-K檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的空間分布（a.危險(xiǎn)性；b.脆弱性；c.風(fēng)險(xiǎn)性）Fig.8 The spatial distribution of M-K test statistics of drought risk in Bangkok (a.risk; b.vulnerability; c.hazard)

在脆弱性M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果中（圖8-b），曼谷節(jié)點(diǎn)有52.24%的地區(qū)脆弱性具極顯著上升的趨勢(shì)（|ZMK|>2.576，通過(guò)99%的顯著性檢驗(yàn)），有7.08%的地區(qū)顯著上升（2.576>|ZMK|>1.96，通過(guò)95%的顯著性檢驗(yàn)），33.91%的地區(qū)變化趨勢(shì)不顯著（|ZMK|<1.96），脆弱性極顯著下降（|ZMK|>2.576）的地區(qū)占3.76，顯 著 下 降（2.576>|ZMK|>1.96） 的 地 區(qū) 有3.02%。沙沒沙空府極顯著上升的地區(qū)比例最高，達(dá)到71.23%，其次是曼谷都市區(qū)極顯著上升比例達(dá)到64.39%，與線性趨勢(shì)評(píng)估得出的曼谷都市區(qū)上升趨勢(shì)最大的結(jié)論一致，但是曼谷都市區(qū)中心區(qū)域上升趨勢(shì)不顯著，與線性上升較快的趨勢(shì)不一致，可能與人口等暴露元素較為飽和有關(guān)，但周邊的城鄉(xiāng)居民用地和植被覆蓋區(qū)的脆弱性上升趨勢(shì)極顯著。近年來(lái)隨著城市擴(kuò)張，曼谷周邊地區(qū)逐漸城市化，這些耕地、草地和水體區(qū)域，是人口和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要地區(qū)，將面臨更高的干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)（Khamchiangta and Dhakal, 2020）。佛統(tǒng)府西北部耕地脆弱性在M-K趨勢(shì)中判斷為不顯著及下降的趨勢(shì)，然而在圖7-b的線性回歸趨勢(shì)中斜率上升最快。

干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的M-K檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值受危險(xiǎn)性空間分布的影響較明顯，呈現(xiàn)明顯的東西分布特征，其中極顯著和顯著上升趨勢(shì)的像元總共僅占0.08%（|ZMK|>2.576）和0.11%（|ZMK|>1.96），分布在沙沒巴干府和曼谷都市區(qū)南部湄南河入?？诟浇尸F(xiàn)顯著下降的地區(qū)僅占0.01%（|ZMK|>1.96），其余41.61%的地區(qū)呈現(xiàn)不顯著上升，58.2%的地區(qū)呈現(xiàn)不顯著下降。

一元線性回歸分析和M-K 趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果顯示，干旱風(fēng)險(xiǎn)與脆弱性的線性變化趨勢(shì)空間分布一致，干旱風(fēng)險(xiǎn)上升速度與危險(xiǎn)性一樣符合“北高南低”的分布規(guī)律。M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果顯示曼谷脆弱性顯著上升，而危險(xiǎn)性和風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)不顯著的“東升西降”特征。兩種方法進(jìn)行趨勢(shì)分析所依據(jù)的原理和側(cè)重點(diǎn)不同，一元線性回歸分析主要關(guān)注線性關(guān)系和趨勢(shì)，而M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)則更注重趨勢(shì)的顯著性和方向，但分析結(jié)果都顯示曼谷需要進(jìn)行干旱脆弱性管理。

3 討論

曼谷的干旱頻率呈現(xiàn)由北向南逐漸降低的空間分布特征，與干旱強(qiáng)度的空間分布并不完全一致。曼谷位于泰國(guó)灣以北，緊靠海洋，地表盛行風(fēng)帶來(lái)泰國(guó)灣的濕氣，使曼谷中部和南部，包括沙沒巴干府的干旱頻率降低（Chankasem et al., 2021）。然而這些干旱頻率較低的地區(qū)，主要是城鄉(xiāng)居民用地，以及部分草地和水體，城市表面和城市活動(dòng)往往會(huì)增強(qiáng)對(duì)流，盡管會(huì)降低干旱頻率，但旱季降水量顯著減少，導(dǎo)致干旱強(qiáng)度更強(qiáng)，顯著影響了干旱危險(xiǎn)性的空間分布特征（Lacombe et al., 2012）。

在曼谷干旱脆弱性的評(píng)估過(guò)程中，同時(shí)考慮社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件和生態(tài)環(huán)境的影響，能讓干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和分析結(jié)果更符合實(shí)際，增強(qiáng)對(duì)城市干旱風(fēng)險(xiǎn)影響機(jī)制的理解。通常GDP越高、人口分布越密集的地區(qū)往往脆弱性越高，干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)也越高（Shi et al., 2016）。曼谷水網(wǎng)密布，湄南河穿過(guò)城市中心，在城市和人口密集地區(qū)增加了森林、公園、濕地、池塘等生態(tài)設(shè)施，有效降低了曼谷的淡水成本距離（圖3-a）。曼谷發(fā)展了可持續(xù)的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，例如巴吞他尼府東部有大片耕地，引入了密集的人工水渠，有效降低了農(nóng)業(yè)、工業(yè)和生活用水成本，這些地區(qū)往往比中心城區(qū)具有更高的植被覆蓋率及更低的脆弱性（Yokota et al., 2020）。有些地區(qū)未能有效引入水系，淡水成本距離較高，例如佛統(tǒng)府西北部及南部、曼谷都市區(qū)東北部以及沙沒巴干府北部。

城市地區(qū)生產(chǎn)資料更集中，防災(zāi)減災(zāi)設(shè)施更加完善，有助于降低干旱脆弱性。人口分布和GDP的空間分布常作為脆弱性的暴露因素，但城市景觀復(fù)雜多樣，不同景觀下的脆弱性需要考慮的因素不同，不足以解釋城市復(fù)雜的干旱脆弱性構(gòu)成機(jī)制（張強(qiáng) 等，2011）。本研究結(jié)合精細(xì)的土地覆蓋類型數(shù)據(jù)和NDVI細(xì)化不同城市表面的脆弱性，能夠準(zhǔn)確反映脆弱性的空間分布和動(dòng)態(tài)變化，有助于提升干旱災(zāi)害應(yīng)對(duì)能力，對(duì)地區(qū)發(fā)展、建設(shè)、管理、以及投資決策具有重要意義（Yu et al., 2017; Pak-Uthai and Faysse, 2018）。

4 結(jié)論

本研究針對(duì)曼谷面對(duì)的干旱災(zāi)害問(wèn)題，基于2000—2020 年精細(xì)尺度的數(shù)據(jù)，利用自然風(fēng)險(xiǎn)理論，構(gòu)建致災(zāi)因子的危險(xiǎn)性、承災(zāi)體的脆弱性綜合評(píng)價(jià)體系評(píng)估干旱災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)，并分析了行政區(qū)尺度和像元尺度的干旱評(píng)估因素以及指標(biāo)的空間分布和變化趨勢(shì)，得出的主要結(jié)論為：

1）佛統(tǒng)府北部、暖武里府北部及巴吞他尼府北部干旱危險(xiǎn)性高，暖武里府南部、曼谷都市區(qū)西部、沙沒沙空府東部及沙沒巴干府的干旱危險(xiǎn)性較低。曼谷干旱強(qiáng)度和干旱頻率受盛行風(fēng)和城市活動(dòng)影響，危險(xiǎn)性呈由北向南逐漸降低的特點(diǎn)，與干旱頻率一致。

2）曼谷都市區(qū)中部、佛統(tǒng)府西北部以及沙沒巴干府西部的干旱脆弱性高，主要是自然條件限制、人口和經(jīng)濟(jì)的集中以及城市發(fā)展與建設(shè)等因素共同作用的結(jié)果。通過(guò)改善綠化環(huán)境、引入水系等手段，可提高應(yīng)對(duì)干旱災(zāi)害的能力。

3）曼谷有較高的干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，并且存在區(qū)域差異，極高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)出現(xiàn)在佛統(tǒng)西北部和巴吞他尼府中部，與人口分布和淡水成本距離有關(guān)。干旱風(fēng)險(xiǎn)空間分布與脆弱性分布特征較一致。

4）巴吞他尼府和佛統(tǒng)府的危險(xiǎn)性上升較快，佛統(tǒng)府西北部和曼谷中部城鄉(xiāng)居民用地的干旱脆弱性上升較快，佛統(tǒng)府西北部和曼谷都市區(qū)中部干旱風(fēng)險(xiǎn)上升較快，需加強(qiáng)干旱風(fēng)險(xiǎn)管理。干旱脆弱性和風(fēng)險(xiǎn)上升較慢，適合進(jìn)行產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和投資布局和生產(chǎn)建設(shè)。

5）M-K 趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果顯示曼谷大部分地區(qū)脆弱性呈現(xiàn)顯著上升的趨勢(shì)，曼谷都市區(qū)周邊的城鄉(xiāng)居民用地和植被覆蓋區(qū)的脆弱性上升趨勢(shì)極顯著。危險(xiǎn)性和風(fēng)險(xiǎn)均呈現(xiàn)“東升西降”的空間分布特征，但變化趨勢(shì)均不顯著。

本文基于自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理論，對(duì)曼谷進(jìn)行精細(xì)尺度的干旱風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，采用不同側(cè)重點(diǎn)的趨勢(shì)分析方法，掌握了干旱風(fēng)險(xiǎn)及影響因素的空間分布特征，和變化趨勢(shì)的空間分布特征。本文能為災(zāi)害管理部門準(zhǔn)確提供風(fēng)險(xiǎn)信息，有助于提高地區(qū)干旱風(fēng)險(xiǎn)管理和預(yù)警水平，幫助更好地理解和應(yīng)對(duì)干旱災(zāi)害。研究發(fā)現(xiàn)曼谷面臨的干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)，曼谷的城鄉(xiāng)居民用地及周邊潛在的城市擴(kuò)張地區(qū)需要加強(qiáng)干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理。增加植被覆蓋率、提高水管理效率、合理規(guī)劃人口和改善城市生態(tài)結(jié)構(gòu)能有效降低干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。