連 達(dá) 軍，董 開(kāi) 權(quán)，蘇 群

(1.蘇州科技大學(xué)，江蘇 蘇州215009；2.蘇州市民政局，江蘇 蘇州215031)

基于IOSM的蘇州市自然災(zāi)害損失風(fēng)險(xiǎn)分析

連 達(dá) 軍1，董 開(kāi) 權(quán)2，蘇 群1

(1.蘇州科技大學(xué)，江蘇 蘇州215009；2.蘇州市民政局，江蘇 蘇州215031)

基于災(zāi)害損失歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，借助于內(nèi)外集模型(IOSM)進(jìn)行自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析。首先確定觀測(cè)區(qū)間并檢驗(yàn)觀測(cè)樣本的分布形式，基于此確定其可能性-概率分布矩陣PPD，然后計(jì)算災(zāi)害損失的風(fēng)險(xiǎn)期望值，并基于ArcGIS制作不同災(zāi)害情境下各災(zāi)害損失指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)分布圖。針對(duì)蘇州市主要自然災(zāi)害類(lèi)型，選取受災(zāi)人口、倒塌房屋、農(nóng)作物受災(zāi)面積和直接經(jīng)濟(jì)損失作為災(zāi)害損失指標(biāo)進(jìn)行災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析，得到以下主要結(jié)論：1)不同災(zāi)害類(lèi)型下各災(zāi)害損失指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)水平和復(fù)現(xiàn)期不同，其中臺(tái)風(fēng)導(dǎo)致200萬(wàn)人口、12 500 hm2農(nóng)作物受災(zāi)和42.5萬(wàn)間房屋倒塌的復(fù)現(xiàn)期均為7.2～7.5 a。2)不同類(lèi)型災(zāi)害的損失特征和程度不同，臺(tái)風(fēng)對(duì)人口、農(nóng)作物和房屋的影響最大；洪澇災(zāi)害的直接經(jīng)濟(jì)損失最大，說(shuō)明洪澇災(zāi)害后果最嚴(yán)重；風(fēng)雹對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)的影響都比較小，與其影響區(qū)域小、持續(xù)時(shí)間短等局部災(zāi)害特征有關(guān)。3)各類(lèi)型災(zāi)害損失風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)顯著的空間差異特征，對(duì)臺(tái)風(fēng)導(dǎo)致的災(zāi)害損失風(fēng)險(xiǎn)分析表明，吳中區(qū)、吳江市、常熟市和張家港市的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)最大；常熟市和吳中區(qū)臺(tái)風(fēng)導(dǎo)致受災(zāi)人口和農(nóng)作物減產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)最大，市區(qū)周?chē)_(tái)風(fēng)導(dǎo)致受災(zāi)人口風(fēng)險(xiǎn)最??；常熟市臺(tái)風(fēng)導(dǎo)致房屋倒塌的風(fēng)險(xiǎn)最大。4)災(zāi)害發(fā)生概率及其可能性共同決定災(zāi)害損失風(fēng)險(xiǎn)。研究成果對(duì)民政部門(mén)制訂、調(diào)整、規(guī)劃救災(zāi)對(duì)策以及民生保險(xiǎn)預(yù)算具有重要意義。

災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析；災(zāi)害損失；內(nèi)外集模型(IOSM)；風(fēng)險(xiǎn)度；風(fēng)險(xiǎn)期望值

世界各地每年都會(huì)發(fā)生規(guī)模不等的各類(lèi)型自然災(zāi)害。隨著自然災(zāi)害破壞損失的急劇增加，消除所有的災(zāi)害技術(shù)上不切實(shí)、經(jīng)濟(jì)上也不可行。20世紀(jì)末以來(lái)，世界各國(guó)的相關(guān)學(xué)者都相繼拓寬了災(zāi)害研究領(lǐng)域，在繼續(xù)深入研究災(zāi)害機(jī)理的同時(shí)，開(kāi)始進(jìn)行災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究。若能科學(xué)進(jìn)行災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估分析，就可以事先獲得目前和未來(lái)災(zāi)害發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，從而采取切實(shí)有效的防范對(duì)策[1-4]。目前國(guó)內(nèi)外自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的方法多種多樣，按方法的驅(qū)動(dòng)因素可分為指標(biāo)驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)兩大類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法：前者如層次分析法、模糊綜合評(píng)判法和主成分分析法，該類(lèi)方法可大致反映研究區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，但無(wú)法獲得研究區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)度；數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法如時(shí)序模型、聚類(lèi)分析、概率密度函數(shù)參數(shù)估計(jì)法或非參數(shù)估計(jì)法，此類(lèi)方法存在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估不準(zhǔn)確、樣本數(shù)據(jù)太少時(shí)評(píng)估結(jié)果失真或無(wú)法直接比較評(píng)估結(jié)果等缺陷。內(nèi)外集模型(IOSM)不僅可以依據(jù)數(shù)據(jù)樣本的分布形式測(cè)算樣本的可能性概率指標(biāo)，而且可顧及小樣本情形下概率估計(jì)的模糊特征[5-7]。本文綜合分析蘇州市1993-2012年自然災(zāi)害損失報(bào)表，基于內(nèi)外集模型測(cè)算災(zāi)害損失樣本數(shù)據(jù)的可能性概率分布矩陣，基于此計(jì)算各損失指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)期望，并借助于GIS空間分析技術(shù)方法研究該市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的空間分布規(guī)律及其特征。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

蘇州市位于我國(guó)長(zhǎng)江三角洲區(qū)域，近年來(lái)沒(méi)有經(jīng)受大的自然災(zāi)害，但各類(lèi)氣候?yàn)?zāi)害時(shí)有侵?jǐn)_，并且直接影響到百姓的正常起居和日常生活，表1為1994年以來(lái)蘇州市受災(zāi)較嚴(yán)重的年份主要自然氣候?yàn)?zāi)害類(lèi)型導(dǎo)致的直接經(jīng)濟(jì)損失統(tǒng)計(jì)，可直觀反映蘇州市主要災(zāi)害類(lèi)型。因此，本文將風(fēng)雹、臺(tái)風(fēng)和洪澇災(zāi)害三類(lèi)自然災(zāi)害作為蘇州市自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析對(duì)象，為便于比較，將干旱、雪災(zāi)和低溫冷凍、地震、滑坡和泥石流、病蟲(chóng)害等偶發(fā)災(zāi)害統(tǒng)一劃歸為其他災(zāi)害類(lèi)型。以1994-2012年蘇州全市災(zāi)情匯總數(shù)據(jù)、蘇州各縣區(qū)自然災(zāi)害損失情況統(tǒng)計(jì)臺(tái)賬以及蘇州行政區(qū)劃圖為數(shù)據(jù)源，選取受災(zāi)人口、農(nóng)作物受災(zāi)面積、倒塌房屋等災(zāi)害損失指標(biāo)為災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析數(shù)據(jù)，基于IOSM分析各災(zāi)害情形下不同指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)損失。

2 研究方法

2.1 內(nèi)外集模型(IOSM)

表1 蘇州市1994年以來(lái)主要自然災(zāi)害類(lèi)型導(dǎo)致的直接經(jīng)濟(jì)損失統(tǒng)計(jì)

(1)

在離散概率論域P={pk|k=0,1,2,…,n}={0,1/n,2/n,…,1}上，可計(jì)算出事件Ij發(fā)生的概率是pk的可能性為πIj(pk)，此即為內(nèi)集-外集模型(簡(jiǎn)稱(chēng)IOSM)[8，9]。

2.2 基于IOSM的災(zāi)害損失風(fēng)險(xiǎn)測(cè)算方法

以災(zāi)害損失統(tǒng)計(jì)值作為觀測(cè)樣本基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，基于IOSM方法測(cè)算災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)期望值，測(cè)算過(guò)程如圖1所示，其中PPD矩陣元素πIj(p)計(jì)算公式為：

(2)

式中：desc{}和asc{}分別表示按降序和升序排列的數(shù)組。由可能性概率矩陣分別計(jì)算冒險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重{πIj(p0)}、保守風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重{πIj(pn)}和風(fēng)險(xiǎn)期望E(也稱(chēng)最大可能性風(fēng)險(xiǎn))權(quán)重ωij。

(3)

當(dāng)i=0時(shí)，式(3)括號(hào)中第二項(xiàng)為0；i=n時(shí)，第四項(xiàng)為0[10]。本流程將區(qū)間Ij的中值uj定義為該區(qū)間的風(fēng)險(xiǎn)水平，與uj對(duì)應(yīng)的超越概率P(u≥uj)稱(chēng)為風(fēng)險(xiǎn)度，其倒數(shù)即為該風(fēng)險(xiǎn)水平的復(fù)現(xiàn)期。

圖1 災(zāi)害損失的IOSM風(fēng)險(xiǎn)期望測(cè)算流程

3 結(jié)果與分析

3.1 風(fēng)險(xiǎn)期望測(cè)算

以風(fēng)雹災(zāi)害導(dǎo)致的受災(zāi)人口為例按2.2節(jié)和圖1所述方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)算，對(duì)蘇州全市1994年以來(lái)該指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)值進(jìn)行單個(gè)樣本K-S檢驗(yàn)，sig值為0.004，認(rèn)為其服從正態(tài)分布；漸進(jìn)優(yōu)化區(qū)間數(shù)目為6，風(fēng)險(xiǎn)水平取各區(qū)間中點(diǎn)，分別對(duì)應(yīng)500、1 500、2 500、3 500、4 500和5 500。在顯著性水平α=0.05時(shí)，正態(tài)分布函數(shù)的上α/2分位點(diǎn)Uα/2=1.96。經(jīng)計(jì)算σ為1 505.1。表2為風(fēng)雹受災(zāi)人口的風(fēng)險(xiǎn)度和風(fēng)險(xiǎn)期望測(cè)算結(jié)果。

表2 風(fēng)雹受災(zāi)人口的風(fēng)險(xiǎn)期望測(cè)算結(jié)果

3.2 風(fēng)險(xiǎn)分布圖繪制

按上述方法計(jì)算蘇州市各縣區(qū)不同災(zāi)害損失指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)值，借助于ARCGIS軟件可分別繪制保守風(fēng)險(xiǎn)圖、冒險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)圖和風(fēng)險(xiǎn)期望(最大可能性風(fēng)險(xiǎn))圖，用以分析該市自然災(zāi)害空間分布特征，圖2為蘇州市風(fēng)雹-受災(zāi)人口對(duì)應(yīng)的3種風(fēng)險(xiǎn)分布圖。

圖2 風(fēng)雹-受災(zāi)人口風(fēng)險(xiǎn)空間分布

3.3 風(fēng)險(xiǎn)分布特征分析

根據(jù)蘇州市各災(zāi)害損失指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)分布圖，可以得到蘇州市經(jīng)受自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的分布規(guī)律，主要表現(xiàn)為以下特征：

(1)不同災(zāi)害類(lèi)型下災(zāi)害損失指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)水平和復(fù)現(xiàn)期不同。從表2可以看出，蘇州市0～5萬(wàn)人口遭受風(fēng)雹災(zāi)害的可能性最大；此類(lèi)受災(zāi)人口達(dá)到55萬(wàn)人左右的可能性最低，為0.06711，復(fù)現(xiàn)期為14.3 a；每?jī)赡曜笥揖陀胁坏陀?5萬(wàn)人口受到風(fēng)雹災(zāi)害的影響。類(lèi)似地，可以對(duì)洪澇、臺(tái)風(fēng)、風(fēng)雹和其他災(zāi)害類(lèi)型所導(dǎo)致的受災(zāi)人口、農(nóng)作物受災(zāi)面積、倒塌房屋進(jìn)行類(lèi)似分析(表3)，可見(jiàn)不同災(zāi)害類(lèi)型下各損失指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)水平和復(fù)現(xiàn)期明顯不同

(2)不同災(zāi)害類(lèi)型的特征和后果不同 從表2還可以看出，不同災(zāi)害類(lèi)型表現(xiàn)出不同的特征和后果。表中的期望風(fēng)險(xiǎn)值表明，臺(tái)風(fēng)對(duì)人口、農(nóng)作物和房屋的影響最大；洪澇災(zāi)害的直接經(jīng)濟(jì)損失最大，說(shuō)明洪澇災(zāi)害后果最嚴(yán)重；風(fēng)雹對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)的影響都比較小，說(shuō)明其影響區(qū)域較小，一般表現(xiàn)為局部災(zāi)害。

(3)各災(zāi)害類(lèi)型呈現(xiàn)顯著的空間差異特征。從圖2可以看出，蘇州市各區(qū)縣風(fēng)雹-受災(zāi)人口的空間分布不同，位于蘇州東部的太倉(cāng)市此類(lèi)災(zāi)害損失風(fēng)險(xiǎn)最大，南部的吳江區(qū)此類(lèi)災(zāi)害的冒險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)和期望風(fēng)險(xiǎn)水平也較高。對(duì)臺(tái)風(fēng)導(dǎo)致的災(zāi)害損失風(fēng)險(xiǎn)分析表明(圖3)，吳中區(qū)、吳江市、常熟市和張家港市的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)最大；常熟市和吳中區(qū)臺(tái)風(fēng)導(dǎo)致受災(zāi)人口和農(nóng)作物減產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)最大，張家港和吳江市次之，太倉(cāng)和昆山市再次之，市區(qū)周?chē)_(tái)風(fēng)導(dǎo)致受災(zāi)人口風(fēng)險(xiǎn)最?。怀Ｊ焓信_(tái)風(fēng)導(dǎo)致房屋倒塌的風(fēng)險(xiǎn)最大。其他災(zāi)害類(lèi)型導(dǎo)致的災(zāi)害損失具有相似規(guī)律，不再贅述。

表3 蘇州市各主要災(zāi)害類(lèi)型導(dǎo)致的災(zāi)害損失水平及其復(fù)現(xiàn)期

圖3 臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失的空間差異

(4)災(zāi)害損失風(fēng)險(xiǎn)值由災(zāi)害發(fā)生概率及其可能性共同決定 一般情況下災(zāi)害損失的期望風(fēng)險(xiǎn)值E應(yīng)介于其保守風(fēng)險(xiǎn)和冒險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)之間，但也有例外，這是因?yàn)闉?zāi)害損失風(fēng)險(xiǎn)由其發(fā)生概率和可能性共同決定。以昆山市風(fēng)雹所帶來(lái)的直接經(jīng)濟(jì)損失為例，其冒險(xiǎn)(即最小概率)風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)值為96 497.7萬(wàn)元，保守(即最大概率)風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)值為1 684.5萬(wàn)元，而其最大可能性風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)值為10 473.96萬(wàn)元，發(fā)生概率約為23%，即4～5年一遇。

4 結(jié)論

研究表明，蘇州市不同災(zāi)害類(lèi)型下各災(zāi)害損失指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)水平和復(fù)現(xiàn)期不同。災(zāi)害損失特征和損失程度在不同類(lèi)型災(zāi)害間存在差別，臺(tái)風(fēng)對(duì)人口、農(nóng)作物和房屋的影響最大，洪澇災(zāi)害后果最嚴(yán)重，風(fēng)雹對(duì)各項(xiàng)災(zāi)害損失指標(biāo)的影響都較小，與其影響區(qū)域小、持續(xù)時(shí)間短等局部災(zāi)害特征有關(guān)。各類(lèi)災(zāi)害損失風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)顯著的空間差異特征，如吳中區(qū)、吳江市、常熟市和張家港市經(jīng)受臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)最大，其中常熟市和吳中區(qū)因臺(tái)風(fēng)導(dǎo)致受災(zāi)人口和農(nóng)作物減產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)最大，常熟市臺(tái)風(fēng)導(dǎo)致房屋倒塌的風(fēng)險(xiǎn)最大；而市區(qū)周?chē)_(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)最小。本文研究成果可以全面揭示各災(zāi)害情景下不同災(zāi)害損失指標(biāo)的可能性-概率分布(PPD)信息，對(duì)民政部門(mén)進(jìn)行救災(zāi)對(duì)策制訂、調(diào)整、規(guī)劃以及民生保險(xiǎn)預(yù)算具有重要意義。若能結(jié)合災(zāi)害發(fā)生機(jī)理劃分蘇州市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，并合理安排蘇州市自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警工作，則可防患于未然，大幅減少災(zāi)害損失，并減緩民政部門(mén)救災(zāi)應(yīng)急壓力。

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Analysis of Urban Natural Disaster Losses Risk in Suzhou City Based on IOSM

LIAN Da-jun1,DONG Kai-quan2,SU Qun1

(1.SuzhouUniversityofScience&Technology,Suzhou215009;2.SuzhouCivilAffairsBureau,Suzhou215031,China)

Based on statistical data of disaster losses,the natural disaster risk was analyzed with the help of inner and outer set model(i.e.IOSM) in this paper.Observation intervals of samples were firstly determined.The distribution form was then tested.On this basis,possibility probability distribution matrix(i.e.PPD) was calculated.And the disaster loss risk expectation was determined.Finally,the risk distribution map of each disaster loss index was produced by ArcGIS tools under different disaster situations.According to the main types of natural disasters in Suzhou City,affected population,collapse of housing,damaged crops area and direct economic losses were selected as the evaluating index of disaster loss risk.Following main conclusions were drawn:1)Each loss index caused from different types of disaster has its divergent risk level and repetition period.The repetition period of typhoon，which can affect two million population,damage 12 500 hectares of crops,or cause 425 000 houses collapsed,is almost as same as 7 years;2)Loss characteristics and degree of different types of disasters is diverse.Population,crops and houses were most affected by typhoon than by other types of disaster.Flood disaster has the most serious consequence because of its largest direct economic loss among all kinds of disaster.Relatively low loss indicators of hail are related of its characteristics such as small influence area and short duration.3)Loss risk of each type shows significantly spatial difference.The disaster risk analysis showed that Wuzhong district,Wujiang district，Changshu City and Kunshan City have the highest risk of typhoon disaster.Population and the crop has the highest typhoon disaster risk in Changshu City and Wuzhong District,followed by Zhangjiagang and Wujiang City,Taicang City and Kunshan City.People and crops around urban area has the minimum risk.Houses suffer the highest collapsed risk from typhoon in Changshu City.4) The disaster occurrence probability and its possibility jointly decides the disaster loss risk.The research results have important meanings for disaster relief measures,planning adjustment and livelihood insurance budget of civil affairs.

disaster risk analysis;disaster loss;IOSM;risk degree;risk expectation

2016-02-14；

2016-05-10

江蘇省政府留學(xué)基金項(xiàng)目(JS-2012-275)；住房與城鄉(xiāng)建設(shè)部科技項(xiàng)目(2013-R2-9)

連達(dá)軍(1972-)，男，博士，副教授，研究方向?yàn)闉?zāi)害監(jiān)測(cè)與空間信息決策分析。E-mail:ldjwwyx@126.com

10.3969/j.issn.1672-0504.2016.04.010

X43

A

1672-0504(2016)04-0057-04