中國旱災(zāi)風險定量評估

趙佳琪,張 強,*,朱秀迪,申澤西,余慧倩

1 北京師范大學環(huán)境演變與自然災(zāi)害教育部重點實驗室, 北京 100875 2 北京師范大學地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室, 北京 100875 3 北京師范大學地理科學學部 減災(zāi)與應(yīng)急管理研究院, 北京 100875 4 長江流域水資源保護局 長江水資源保護科學研究院，武漢 430051 5 中國科學院生態(tài)環(huán)境研究中心 城市與區(qū)域生態(tài)國家重點實驗室, 北京 100085 6 中國科學院大學，北京 100049

干旱是指因較長時期無雨或高溫少雨,導致水分缺乏[1],而旱災(zāi)是危害性最大的災(zāi)害[2- 3],也是導致我國經(jīng)濟損失最嚴重的三大災(zāi)害之一。2012—2016年間,旱災(zāi)導致我國直接經(jīng)濟損失高達2889.7億元,約占所有氣象災(zāi)害直接經(jīng)濟損失總和的15.6%[4]。據(jù)政府間氣候變化委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)第五次評估報告[1],在高排放情景下(RCP8.5),21世紀末旱災(zāi)發(fā)生頻率會增加?！?005—2015年兵庫縣行動框架：增強國家和社區(qū)應(yīng)對災(zāi)害的能力》于2005年提出“減輕災(zāi)害風險(Disaster Risk Reduction, DRR)”[5]的概念,進而災(zāi)害風險研究已成為國內(nèi)外研究熱點[6-10]。災(zāi)害風險主要包括不同強度的災(zāi)害發(fā)生的可能性以及災(zāi)害造成不同損失程度的可能性[11-12],是危險性(由和氣候變化相關(guān)的事件或趨勢引起)、脆弱性(易受損害的程度)和暴露度(面臨風險的人群、財產(chǎn)或生態(tài)系統(tǒng))之間相互作用的結(jié)果[1]。IPCC報告[13]指出,災(zāi)害風險是指特定時段由于危害性自然事件造成社區(qū)或社會出現(xiàn)劇烈改變的概率,進而可能導致生命財產(chǎn)損失,需做出應(yīng)急響應(yīng),以滿足災(zāi)害應(yīng)對的需要。因此,旱災(zāi)綜合風險可定義為旱災(zāi)可能對生態(tài)環(huán)境、社會發(fā)展及人類生產(chǎn)生活造成的潛在影響,是致災(zāi)因子危險性、承災(zāi)體暴露度和承災(zāi)體脆弱性相互作用的結(jié)果,干旱主要被劃分為三種類型,包括氣象干旱、農(nóng)業(yè)干旱、水文干旱[14],本文討論氣象干旱造成的影響。

目前,國際上對旱災(zāi)的應(yīng)對仍以災(zāi)后處置為主[15],但隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展,氣候變化對人類社會以及自然環(huán)境的影響越來越明顯,該方式的弊端也越來越顯著,2014—2018年間,美國發(fā)生了5次嚴重旱災(zāi),每場旱災(zāi)造成的損失均超過十億美元[16]；而1991—2006年歐洲年均旱災(zāi)損失較1979—1990年翻了一倍,近幾年已增加至每年62億歐元[17]。2011年,第十六屆世界氣象大會在日內(nèi)瓦召開,呼吁各國制定減災(zāi)框架,降低災(zāi)害風險,轉(zhuǎn)換災(zāi)害管理模式,采取措施主動防災(zāi)減災(zāi)。中國也在尋求應(yīng)對災(zāi)害的良策,并提出要從注重災(zāi)后救助向注重災(zāi)前預(yù)防轉(zhuǎn)變[18]。評估并掌握氣候變化帶來的災(zāi)害風險具有極其重要的意義,已經(jīng)成為當前促進經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展的重要任務(wù)。

當前災(zāi)害風險研究已經(jīng)成為各學科的研究熱點[19-24],近年來涌現(xiàn)了一批研究成果,但災(zāi)害的風險評估結(jié)果難以驗證[25],在這種情況下,如何構(gòu)建更加合理的風險評估框架已經(jīng)成為災(zāi)害風險評估中的一個重要問題。最常用的旱災(zāi)風險評估方法是結(jié)合層次分析法構(gòu)建綜合風險評估指數(shù),但該風險評估過程具有較強的主觀性,從而對評估結(jié)果產(chǎn)生影響,因此本文基于此對該評估模型進行改進：首先基于旱災(zāi)風險的定義作出合理假設(shè)“歷史干旱災(zāi)損高的地區(qū)遭受高旱災(zāi)損失的概率越大”,引入歷史實際旱災(zāi)損失序列對旱災(zāi)風險的評估過程進行校正,并基于多元非線性回歸法建立新的旱災(zāi)風險評估模型,對中國旱災(zāi)綜合風險進行評估,劃定中國高旱災(zāi)風險區(qū)域。本研究提供了一種新的旱災(zāi)風險評估思路,為我國進行旱災(zāi)風險管理和綜合防災(zāi)減災(zāi)提供了科技支撐。

1 數(shù)據(jù)

1.1 氣象數(shù)據(jù)

氣象數(shù)據(jù)集來源于全球標準化降水蒸散發(fā)指數(shù)(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI)數(shù)據(jù)庫(SPEIbase v.2.5),SPEIbase提供了關(guān)于全球范圍干旱狀況的長期、可靠的信息[26],數(shù)據(jù)獲取自西班牙的知識機構(gòu)庫DIGITAL.CSIC(https://digital.csic.es/),該數(shù)據(jù)庫應(yīng)用CRU TS v3.24.01數(shù)據(jù)集計算了1901年1月至2015年12月期間空間分辨率為0.5°×0.5°,多時間尺度的SPEI數(shù)據(jù),本研究應(yīng)用其中3個月尺度的SPEI數(shù)據(jù)[27-29]。

1.2 社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)

NASA社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)及應(yīng)用中心(Socioeconomic Data and Applications Center, SEDAC)(https://sedac.ciesin.columbia.edu/)提供的世界柵格人口數(shù)據(jù)集、2000年全球農(nóng)區(qū)分布數(shù)據(jù)集、2000年全球牧區(qū)分布數(shù)據(jù)集以及水庫數(shù)據(jù)集作為本文研究所需社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)集。世界柵格人口數(shù)據(jù)集的空間分辨率為2.5 min×2.5 min,包含2000、2005、2010、2015等4年及所預(yù)測2020年人口數(shù)。本研究所用數(shù)據(jù)為2015年人口資料。農(nóng)區(qū)、牧區(qū)分布數(shù)據(jù)集的空間分辨率為5 min×5 min,柵格值分別代表2000年耕地面積、牧草地面積占柵格總面積的比例。水庫數(shù)據(jù)集主要依據(jù)所修建大壩定位了2011年蓄水能力超過0.1m3的水庫。各地市(不包括港澳臺地區(qū))的第一產(chǎn)業(yè)占GDP比重、水資源總量、用水總量獲取自各省市2015年統(tǒng)計年鑒。國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)與土地利用資料均獲取自資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺(http://www.resdc.cn/),其中,GDP獲取自2015年中國GDP空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)集,空間分辨率為1km×1km,土地利用數(shù)據(jù)來源于2015年中國土地利用現(xiàn)狀遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)集,包括耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地6個一級類型以及25個二級類型,空間分辨率為1km×1km。

1.3 災(zāi)情數(shù)據(jù)

災(zāi)情包括災(zāi)害造成的直接損失、間接損失及對生態(tài)環(huán)境的影響。《中國氣象災(zāi)害年鑒》[4]記錄了旱災(zāi)所導致的影響,包括旱災(zāi)直接經(jīng)濟損失數(shù)據(jù)、干旱受災(zāi)人口數(shù)據(jù)以及干旱導致的農(nóng)作物受災(zāi)面積數(shù)據(jù)。本研究應(yīng)用2011—2016年的相關(guān)干旱災(zāi)情數(shù)據(jù),由于數(shù)據(jù)缺失,不包含2013年災(zāi)情統(tǒng)計。

2 研究方法

2.1 旱災(zāi)風險綜合評估框架

旱災(zāi)風險(Risk)由致災(zāi)因子危險性(Haz)、承災(zāi)體暴露度(Expo)以及承災(zāi)體脆弱性(Vul)三個因子組成[21]：

Risk=Haz×Expo×Vul

(1)

本文依據(jù)旱災(zāi)風險定義,認為風險評估得到的結(jié)果應(yīng)當能盡量反映實際災(zāi)情,作出假設(shè)“歷史干旱災(zāi)損高的地區(qū)遭受高旱災(zāi)損失的概率越大”,基于此,本研究將災(zāi)損數(shù)據(jù)融入災(zāi)害風險評估框架中,運用多元非線性回歸方法,提出一種新的風險評估框架,如圖1所示。

圖1 旱災(zāi)風險評估框架Fig.1 Frame of drought risk assessment

2.2 旱災(zāi)風險指標選取

致災(zāi)因子危險性表征氣象干旱的嚴重程度,相較于其他干旱指標,標準化降水蒸散發(fā)指數(shù)(SPEI)綜合考慮了降水、氣溫以及蒸散發(fā)要素對干旱的影響,并具有多時間尺度特性,目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于干旱研究[30-31],其中,為了體現(xiàn)干旱的季節(jié)性變化,本研究選取3個月尺度SPEI指標計算致災(zāi)因子危險性[32]。

承災(zāi)體暴露度表征暴露于旱災(zāi)下的承災(zāi)體數(shù)量,承災(zāi)體暴露度指標的選取應(yīng)具有代表性。本文選取與干旱密切相關(guān)且較為通用的多個指標進行計算(表1)。其中,承災(zāi)體暴露度主要參考Carr?o[15]所選取的指標,考慮了易受旱災(zāi)影響的三類承災(zāi)體：人類、耕地、牧草地。由于農(nóng)作物生長對氣候及水分的變化最為敏感,因此最易受到旱災(zāi)影響；旱災(zāi)對牧草地的影響則體現(xiàn)了旱災(zāi)對生態(tài)環(huán)境的影響；此外,人類也是重要的承災(zāi)體之一。

承災(zāi)體脆弱性表征受干旱影響的傾向,脆弱性指標的選取主要參考Ahmadalipour等[33]的相關(guān)研究(表1),具體指標如表1所示。旱災(zāi)具有緩發(fā)性,因此經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)可更好地減輕旱災(zāi)不良影響；而第一產(chǎn)業(yè)占GDP比重越高的地區(qū),經(jīng)濟受旱災(zāi)影響越大；本研究將地區(qū)用水總量與水資源總量的比值定義為用水壓力指標[15],當用水壓力大于1時,表明地區(qū)用水量超過水資源量,地區(qū)用水安全受到威脅；作物類型及耕作方式也影響著旱災(zāi)脆弱性,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總體上可以分為雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)和灌溉農(nóng)業(yè)兩種類型，其中雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)靠天然降水為水源,更易受旱災(zāi)影響；水庫數(shù)量代表區(qū)域應(yīng)對干旱的能力,通過調(diào)控區(qū)域水資源,在一定程度上能夠緩解干旱。表1中各風險因子的指標權(quán)重是通過災(zāi)損數(shù)據(jù)與旱災(zāi)風險指標進行多元非線性回歸分析得到,而對于旱災(zāi)直接經(jīng)濟損失數(shù)據(jù)、干旱受災(zāi)人口數(shù)據(jù)以及農(nóng)作物受災(zāi)面積數(shù)據(jù)則采用等權(quán)重策略構(gòu)建災(zāi)情指標。

表1 旱災(zāi)風險影響因素的指標選取及權(quán)重確定

由于各指標具有不同的量綱,首先要通過極差標準化方法消除量綱差異,當指標對影響因素有正向作用時,采取正向標準化,否則進行負向標準化：

正向標準化：

x=[x0-min(xsequence)]/[max(xsequence)-min(xsequence)]

(2)

負向標準化：

x=1-[x0-min(xsequence)]/[max(xsequence)-min(xsequence)]

(3)

其中xsequence代表數(shù)值序列,x0是其中需要進行標準化處理的數(shù)值,x為標準化的結(jié)果。

2.3 旱災(zāi)風險因子構(gòu)建

旱災(zāi)風險因子包括致災(zāi)因子危險性、承災(zāi)體暴露度、承災(zāi)體脆弱性三部分。致災(zāi)因子危險性表征氣象干旱嚴重程度,本研究選取3個月尺度的標準化降水蒸散發(fā)指數(shù)(SPEI)計算。依據(jù)游程理論[34],定義當SPEI指標小于干旱閾值時,發(fā)生干旱,通常把干旱閾值定為-1。干旱從開始到結(jié)束所間隔的時間段稱為干旱事件的持續(xù)時間(DT),干旱期間的累計缺水程度為干旱強度(DI),表征干旱的嚴重程度。通過采用對1901—2015年多年的干旱強度進行累加的方法,綜合考慮過去115年間干旱發(fā)生頻率及強度,定義致災(zāi)因子危險性指標：

(4)

其中,i表示干旱發(fā)生的頻次。承災(zāi)體暴露度與承災(zāi)體脆弱性分別采用加權(quán)求和的方法得到,計算過程如下：

承災(zāi)體暴露度：

(5)

承災(zāi)體脆弱性：

(6)

其中,de、dv分別表示承災(zāi)體暴露度以及承災(zāi)體脆弱性因子,αi和βj表示權(quán)重,Ie,i和Iv,j分別代表第i個暴露度指標與第j個脆弱性指標。

2.4 旱災(zāi)風險綜合指標構(gòu)建

旱災(zāi)風險綜合指標的構(gòu)建是一個兩步的復合模型,在第一步中,進行數(shù)據(jù)的預(yù)處理,通過求取平均,計算各省份的指標值,使其與災(zāi)損數(shù)據(jù)具有相同的空間尺度。在第二步中,用災(zāi)情指標校正風險的評估結(jié)果,對災(zāi)情與各指標值進行多元非線性擬合,確定各指標的權(quán)重,從而得到災(zāi)害風險評估模型。最后,將高分辨率的柵格指標值代入模型,得到所評估的旱災(zāi)風險。具體的計算步驟如下：

災(zāi)情指標：

lossk=(Ile,k+Ilp,k+Ile,k)/3

(7)

擬合指標權(quán)重：

lossk～λ×dhk×dek×dvk

(8)

旱災(zāi)風險：

R=λ×dh×de×dv

(9)

其中,Ile,k,Ilp,k,Ilc,k分別表示k省旱災(zāi)直接經(jīng)濟損失、干旱受災(zāi)人口以及干旱導致的農(nóng)作物受災(zāi)面積,lossk表示k省的災(zāi)情指標,dhk,dek,dvk分別表示k省的危險性、暴露度、和脆弱性進,λ為致災(zāi)因子危險性的權(quán)重系數(shù)。

3 結(jié)果與討論

3.1 致災(zāi)因子危險性分析

圖2 致災(zāi)因子危險性分布圖Fig.2 Spatial distribution of the drought hazard across China

綜合區(qū)域氣象干旱發(fā)生頻率與強度,繪制致災(zāi)因子危險性分布圖(圖2),高(極高)致災(zāi)因子危險性區(qū)域(Haz>0.651)集中于西北與西南地區(qū),約占研究區(qū)面積的35.7%,而東北、華東以及華中、華南等區(qū)域等均屬極低或低致災(zāi)因子危險性區(qū)域(Haz<0.525),面積比例為53.5%。依據(jù)SPEI指標對干旱特征的監(jiān)測情況分析氣象干旱特征,我們發(fā)現(xiàn)在高致災(zāi)因子危險性區(qū)域,干旱強度大且持續(xù)時間長。在干旱時期,平均干旱強度為 -1.5—-1.9,干旱平均歷時約5個月至1年。依據(jù)游程理論,干旱強度為負值,且干旱強度的絕對值越大,干旱越嚴重；而在低致災(zāi)因子危險性地區(qū),干旱期干旱強度在-1.1 至-1.5之間,干旱嚴重性較弱,平均干旱歷時小于4個月。從干旱頻率看,情況則完全相反,低危險性區(qū)域干旱頻率約為每年1次,而高危險性區(qū)域干旱頻率低于每1.5年1次。我國西北和西南地區(qū)容易發(fā)生多季節(jié)的連旱,干旱強度大且干旱歷時長，而我國東部地區(qū)時常發(fā)生季節(jié)性干旱,這一點值得關(guān)注。

3.2 承災(zāi)體暴露度分析

承災(zāi)體暴露度指標包括牧草地面積,耕地面積,人口數(shù)量,通過上述指標計算承災(zāi)體暴露度(圖3)?？紤]到旱災(zāi)在無人區(qū)的影響可以忽略不記,因此剔除人口稀少區(qū)[35-36]。研究發(fā)現(xiàn)我國高(極高)承災(zāi)體暴露度(Expo>0.478)區(qū)域占國土面積達13.8%,主要集中在東北、華東及華中等區(qū)域,這些區(qū)域地勢平坦,土地肥沃,屬于我國主要糧食產(chǎn)區(qū)。具體來看,我國九大商品糧基地均處于高(極高)承災(zāi)體暴露度水平(Expo>0.478),如東北的三江平原、松嫩平原；華東的江淮平原、太湖平原；華中的鄱陽湖平原、洞庭湖平原、江漢平原；西南地區(qū)的成都平原以及珠三角等。可以看出,耕地是受旱災(zāi)影響的主要承災(zāi)體。通過相關(guān)性分析[37-38]評估了各暴露度指標對旱災(zāi)風險影響因子的貢獻率,研究發(fā)現(xiàn)耕地面積指標與承災(zāi)體暴露度指標的相關(guān)性達到0.99,遠高于牧草地面積指標與人口指標,證明耕地對承災(zāi)體暴露度的貢獻最大,是旱災(zāi)的主要承災(zāi)體。牧草地、人口分布與暴露度指標的相關(guān)性分別為-0.024和0.22,人口分布的貢獻較小,但對暴露度指標的構(gòu)建起到了修正作用,而牧草地分布與暴露度指標呈現(xiàn)負相關(guān),且接近于0,說明暴露度基本未考慮牧草地的作用,評估模型中應(yīng)用的歷史災(zāi)損數(shù)據(jù)難以反映旱災(zāi)對生態(tài)環(huán)境的影響可能是導致這一結(jié)果的主要原因。

3.3 承災(zāi)體脆弱性分析

關(guān)于承災(zāi)體脆弱性的研究較多[39],與災(zāi)害相關(guān)的研究中[40-41],所應(yīng)用的指標具有很高的相似性,本文選取5個指標綜合計算承災(zāi)體脆弱性(圖4),分別是國民生產(chǎn)總值(GDP)、第一產(chǎn)業(yè)占GDP比重、灌溉面積占耕地比重、用水壓力以及水庫分布,由于受數(shù)據(jù)來源限制,承災(zāi)體脆弱性為各地級市評估結(jié)果,但在歷年記錄中,若存在數(shù)據(jù)缺失情況,則用省級數(shù)據(jù)替代。為了使各等級的差異最大化,采用自然斷點法分級。圖4f表明,我國東北地區(qū)的承災(zāi)體脆弱性最高,達到Vul>0.584,東北、西北、西南等區(qū)域均為高等級承災(zāi)體脆弱性(Vul>0.373)。上述區(qū)域具有較低的財政收入,并且對第一產(chǎn)業(yè)依賴性較大。從各指標與承災(zāi)體脆弱性的相關(guān)性來看(表3),對承災(zāi)體脆弱性影響最大的指標是第一產(chǎn)業(yè)占GDP比重,二者的相關(guān)系數(shù)達到0.988,對承災(zāi)體脆弱性空間格局起到?jīng)Q定性作用,其他指標作用較小。另外,GDP、灌溉面積占耕地比重以及水庫數(shù)量均與承災(zāi)體脆弱性呈現(xiàn)負相關(guān),即經(jīng)濟發(fā)達,發(fā)展灌溉農(nóng)業(yè)并且基礎(chǔ)設(shè)施建立更加完善的地區(qū)可以降低承災(zāi)體脆弱性,使區(qū)域防御旱災(zāi)的韌性增加。

圖4 承災(zāi)體脆弱性及其指標分布圖Fig.4 Spatial distribution of drought vulnerability and relevant influencing factors across China

表3 脆弱性指標對承災(zāi)體脆弱性的貢獻

3.4 旱災(zāi)風險評估

圖5 旱災(zāi)風險空間分布Fig.5 Spatial pattern of drought risk across China

將各指標數(shù)據(jù)代入旱災(zāi)風險評估模型進行計算,得到的最優(yōu)評估結(jié)果與災(zāi)情數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)r為0.59。將致災(zāi)因子危險性、承災(zāi)體暴露度以及承災(zāi)體脆弱性按照公式(1)結(jié)合,得到旱災(zāi)風險空間格局(圖5)。我國高(極高)旱災(zāi)風險區(qū)(Risk>0.796)主要分布在東北、西北部分地區(qū),上述區(qū)域均具有較高脆弱性以及暴露度。在危險性方面,區(qū)域間有較大差別,東北地區(qū)旱災(zāi)發(fā)生頻率高,而西北地區(qū)旱災(zāi)強度大?？傮w來看,我國高(極高)旱災(zāi)風險區(qū)的面積比例達到4.33%,其中極高旱災(zāi)風險區(qū)(Risk >1.49)占研究區(qū)面積的0.89%。中等風險區(qū)(1.49>Risk>0.796)分布更加廣泛,面積比例為10.83%,并主要集中于華北地區(qū)。

圖6 中國及各地市不同等級旱災(zāi)風險面積比例Fig.6 Percentage of areas with different classes of drought risk across China and major provinces

針對各行政單元進一步統(tǒng)計各省市及全國部分區(qū)域(中國港澳臺除外)不同等級旱災(zāi)風險面積(圖6)。我國約61%的面積范圍屬于極低旱災(zāi)風險,中高等級干旱風險區(qū)面積比例占到15%。在各行政區(qū)中,山東省的極低風險區(qū)所占面積比例最少,同時,山東省高風險及極高風險區(qū)面積比例也極低,絕大部分區(qū)域?qū)儆谥械蕊L險區(qū)及低風險區(qū),占省份總面積的96%。中等風險、高風險及極高風險區(qū)總面積占比最多的省份是河南省,其中中等風險區(qū)的面積約占全省面積的67%。河南省與山東省輕度、中度干旱發(fā)生頻率高,并且都屬于農(nóng)業(yè)大省,容易受旱災(zāi)影響,但實際上兩個省份的經(jīng)濟發(fā)展均以工業(yè)、制造業(yè)為主,對第一產(chǎn)業(yè)的依賴性較小,并且修建有多座水庫,可對水資源進行調(diào)控,綜合各方面因素,旱災(zāi)風險基本處于中高水平。從高風險及極高風險區(qū)來看,總面積占比最高的省份是黑龍江省,高達32%,其次為寧夏回族自治區(qū),達到26%,黑龍江省與寧夏回族自治區(qū)的情況并不完全相同,黑龍江省位于濕潤-半濕潤區(qū),但降水量年內(nèi)分布不均,水庫蓄水灌溉條件分布不平衡,容易發(fā)生春旱[42],同時,黑龍江省作為我國的主要糧食基地,旱災(zāi)風險高；而寧夏回族自治區(qū)屬于水資源型缺水,水資源空間分配不均,導致南部水資源缺乏,雖然黃河流經(jīng)該地區(qū),但供水量有限,導致干旱嚴重[43],上述兩個省份需更加重視旱災(zāi)的防范及應(yīng)對。甘肅省的極高風險區(qū)占比例較高,集中于隴南地區(qū),不利的氣象條件,加之高暴露度、高脆弱性,導致該地區(qū)極易受到旱災(zāi)影響。

3.5 旱災(zāi)風險影響因素分析

分析旱災(zāi)風險的每個影響因素對其空間分布的影響,是各地區(qū)實施干旱政策的重要依據(jù)。本文對旱災(zāi)風險進行歸因[44],將危險性、暴露度、脆弱性按照不同等級進行組合,得到各地區(qū)旱災(zāi)風險結(jié)構(gòu)組成,根據(jù)各影響因素的中值可以劃分8個區(qū)域(危險性= 0.562,暴露度= 0.614,脆弱性= 0.620),并確定適當?shù)姆罏?zāi)減災(zāi)對策(圖7)。低危險性-低暴露度-低脆弱性地區(qū),屬于極低旱災(zāi)風險區(qū),在當前的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)下,不需要采取額外的減災(zāi)措施?？傮w來說,對于具有高危險性(Hhigh)的地區(qū),水資源短缺是地區(qū)面臨的重要問題,需要因地制宜,結(jié)合地區(qū)實際情況加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),例如,我國實施的跨流域調(diào)水工程幫助緩解了一部分西北地區(qū)的用水困難,此外,通過普及雨水集蓄利用的方式,可以一定程度上緩解旱災(zāi)風險；在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面,通過推廣農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù),完善農(nóng)牧地基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),發(fā)展節(jié)水灌溉等方式,提高用水效率。具有高暴露度(Ehigh)的地區(qū),是我國人口、耕地最為集中的區(qū)域,如黑龍江省、山東省、河南省等廣闊的東部地區(qū),在歷史旱災(zāi)中往往遭受嚴重的損失,需要予以高度重視,在這一類地區(qū)防治旱災(zāi)可主要從兩方面入手,一方面,減少承災(zāi)體暴露度,例如,嚴格控制耕地面積、落實退耕還林還草政策[45],另一方面,通過加強對耕地等承災(zāi)體的保護,降低脆弱性,例如,通過科學選取節(jié)水抗旱作物品種,調(diào)整種植結(jié)構(gòu),加強農(nóng)牧地的抗旱能力,推廣農(nóng)業(yè)保險,保障我國的糧食生產(chǎn),保護生態(tài)[46]。對于具有高脆弱性(Vhigh)的地區(qū),可從多方面采取相應(yīng)措施,如,進行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,減少對農(nóng)業(yè)的依賴性,促進非農(nóng)經(jīng)濟和經(jīng)濟發(fā)展的多樣化,通過促進農(nóng)畜產(chǎn)品的深加工,提高農(nóng)畜產(chǎn)品附加值,促進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型[45],除此之外,還需因地制宜,結(jié)合實際情況,通過修建水庫等水利設(shè)施,調(diào)節(jié)雨水的時空分布,保證農(nóng)業(yè)適時灌溉；同時加大監(jiān)管力度,治理水資源污染等。

4 結(jié)論

本文基于致災(zāi)因子危險性、承災(zāi)體暴露度以及承災(zāi)體脆弱性三個部分,構(gòu)建了新的旱災(zāi)風險評估框架,通過繪制中國旱災(zāi)風險分布圖,直觀表示出當綜合考慮各地區(qū)的財產(chǎn)數(shù)量以及防災(zāi)減災(zāi)能力后,旱災(zāi)風險的分布情況,并分析了各地區(qū)旱災(zāi)風險的主要影響因素,從而使各級政府之間能夠更好地協(xié)調(diào),可為政府決策提供科學依據(jù)。研究的主要內(nèi)容及結(jié)果可歸結(jié)為以下幾點：

(1)建立假設(shè)“歷史上旱災(zāi)損失高的地區(qū)遭受高旱災(zāi)損失的概率越大”,通過將旱災(zāi)損失數(shù)據(jù)融合進風險評估模型,對旱災(zāi)風險進行校正,構(gòu)建了新的旱災(zāi)風險評估模型,克服了以往研究方法中權(quán)重主觀性太強和理論依據(jù)薄弱的問題。評估得到的旱災(zāi)風險將影響因素與評估結(jié)果聯(lián)系起來,為旱災(zāi)影響因素分析提供了依據(jù),該方法為旱災(zāi)風險評估提供了一條新的思路。

(2)繪制了中國旱災(zāi)風險分布圖,研究結(jié)果表明我國存在5個顯著的旱災(zāi)高風險區(qū)：東北地區(qū)、華北地區(qū)、西北地區(qū)東部、西南地區(qū)東部以及西北地區(qū)西部的小部分區(qū)域。其中,黑龍江省、吉林省、遼寧省、甘肅省、寧夏回族自治區(qū)、四川東部以及新疆部分地區(qū)屬于高風險地區(qū),需著重加強對旱災(zāi)的風險管理以及災(zāi)害防范。

(3)進一步對不同地區(qū)的旱災(zāi)風險進行了影響因素分析,發(fā)現(xiàn)我國高風險地區(qū)均具備高暴露度與高脆弱性,說明社會經(jīng)濟財富的增長可能會導致地區(qū)遭受更高的旱災(zāi)損失。在此基礎(chǔ)上,地區(qū)可以采取針對性措施降低風險,研究表明,暴露度中的重要指標為耕地面積比例,而脆弱性中的重要指標主要是第一產(chǎn)業(yè)占GDP比重,因此,高旱災(zāi)風險地區(qū)可以從三個方面入手,降低旱災(zāi)風險,減少旱災(zāi)造成的損失：加強對耕地的保護；加強農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；調(diào)節(jié)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),減少對第一產(chǎn)業(yè)的依賴性。