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      1980—2015年內(nèi)蒙古氣象災害損失特征分析

      2016-04-23 07:06:11馮曉晶劉林春高志國
      北方農(nóng)業(yè)學報 2016年4期
      關鍵詞:經(jīng)濟損失內(nèi)蒙古氣象

      劉 新,馮曉晶 ,劉林春 ,高志國,劉 煒

      (1.內(nèi)蒙古氣候中心,內(nèi)蒙古呼和浩特 010051;2.內(nèi)蒙古氣象臺,內(nèi)蒙古呼和浩特 010051)

      我國是世界上受氣象災害影響最嚴重的國家之一,每年因各種氣象災害造成的經(jīng)濟損失約占國民生產(chǎn)總值的3%~6%,占全部自然災害損失的70%以上[1]。在氣候變化的背景下,氣候異常多變、極端天氣氣候事件趨多趨強,伴隨經(jīng)濟發(fā)展帶來的暴露度增加,未來氣象災害造成的經(jīng)濟損失也將增加[2]。內(nèi)蒙古地處東亞季風氣候和中亞大陸性氣候邊緣地帶,地域遼闊,自東向西橫跨東北、華北、西北3個區(qū)域,跨越半濕潤區(qū)、半干旱區(qū)及干旱區(qū)3個氣候區(qū),經(jīng)常同時受到多個不同天氣系統(tǒng)的影響。地貌復雜多樣,既有戈壁沙漠與遼闊草原并存,還有大興安嶺、陰山、賀蘭山等山脈橫亙其間。多變的天氣系統(tǒng)及復雜地形的共同作用導致內(nèi)蒙古氣候多變,氣象災害頻發(fā),除常年干旱外,暴雨洪澇、大風冰雹、雪災、霜凍、沙塵暴等氣象災害也頻頻發(fā)生,其中尤以旱災、洪澇、霜凍和雪災對農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)的影響最大,造成的經(jīng)濟損失最重。嚴重的氣象災害對內(nèi)蒙古地區(qū)社會、經(jīng)濟發(fā)展,特別是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了重大影響,而目前關于內(nèi)蒙古地區(qū)氣象災害損失評估工作的相關研究比較少,因此開展氣象災害損失定量評價研究對氣象災害防御和災害風險管理等具有重大意義。

      近年來,眾多學者開展了災害損失定量評估的研究,應用最普遍的是利用災度概念[3]來表示災害損失的等級,以死亡人口數(shù)和社會財產(chǎn)損失值為災害損失定量評估的絕對指標,以災害損失率為災害損失定量評估的相對指標,將災害損失劃分為微災、小災、中災、大災和巨災5個等級。此后許多學者對指標選取進行了改進,如孫衛(wèi)東等[4]以死亡人數(shù)、重傷人數(shù)和直接經(jīng)濟損失3個指標進行評估,許飛瓊等[5]則選取了死亡人數(shù)、受災人數(shù)、直接經(jīng)濟損失和災害損失持續(xù)時間4個指標,劉燕華等[6]以受災人口數(shù)、死亡人口數(shù)、受災面積數(shù)、成災面積數(shù)和直接經(jīng)濟損失值5個指標為災害損失定量評估的絕對指標,以受災人口占總?cè)丝诘谋戎?、受災面積占總播種面積的比值和直接經(jīng)濟損失占工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的比值3個指標為災害損失的相對指標進行災害損失定量評估。為降低災害損失評價中的主觀性,陳云峰等[7]采用綜合集成評價方法,將歸一化后的死亡人口和直接經(jīng)濟損失2個指標賦予權重,提出氣象災害損失的綜合評價指標,使評價結果更加客觀、準確。

      直接經(jīng)濟損失和死亡人數(shù)是反映氣象災情大小最為直觀、最為重要的2項指標,本文根據(jù)內(nèi)蒙古氣象災害特點,綜合考慮直接經(jīng)濟損失和死亡人數(shù)指標,通過綜合指數(shù)法集成能夠表征內(nèi)蒙古氣象災害損失程度的氣象災害損失綜合指數(shù),對1980—2015年內(nèi)蒙古氣象災害損失進行分析。

      1 資料和方法

      1.1 數(shù)據(jù)來源

      本研究所用自然災害及其損失的資料來自內(nèi)蒙古民政災情數(shù)據(jù)庫,序列年代為1980—2015年,共36年。由于沒有氣象災害損失的時間序列資料,考慮到自然災害損失中氣象災害占絕大多數(shù),因此用歷年自然災害損失去除地震及山體滑坡和泥石流所造成的死亡人口數(shù)和直接經(jīng)濟損失數(shù),來代表氣象災害造成的死亡人口和直接經(jīng)濟損失序列。另外要考慮的是1993年之后的氣象災害序列包含了生物災害,但是從該時段歷年《中國環(huán)境狀況公報》來看,生物災害造成的死亡人口和直接損失都非常有限,不會對氣象災害序列整體趨勢造成影響,而且這幾種災害的發(fā)生通常也和氣象條件密切相關[8]。氣象資料為內(nèi)蒙古119個國家氣象站1980—2015年年平均氣溫、年降水量資料,來源于內(nèi)蒙古氣象信息中心的信息化資料庫。

      1.2 研究方法

      采用歸一化方法對原始資料處理后得到氣象災害損失歸一化值,再利用熵值法[9-10]計算評價指標的權重,集成氣象災害損失綜合指數(shù)。利用聚類分析法對氣象災害損失綜合指數(shù)進行分級。

      1.2.1 數(shù)據(jù)歸一化 利用公式(1),對m個評價指標、n年的原始數(shù)據(jù)矩陣進行歸一化:

      式中xij是指標原觀測值,表示第i個指標第j年的原觀測值;rij是歸一化后的指標觀測值。采用這種歸一化處理的方法具有較多優(yōu)點,如單調(diào)性、差異不變性、縮放無關性、總量恒定性,尤其是總量恒定性對綜合評價具有重要影響[7]。

      1.2.2 權重計算 指標集成最重要的是確定權重系數(shù),這是綜合評價的核心問題。本研究采用熵值法確定指標的權重。熵的概念源于熱力學,用來描述離子或分子運動的不可逆現(xiàn)象,后在信息論中度量事物出現(xiàn)的不確定性,現(xiàn)被許多學者用來作為多元綜合評價中權重的確定方法。根據(jù)熵的特性,可以通過計算熵值來判斷某個指標的離散程度,指標的離散程度越大,該指標對綜合評價的影響就越大。

      對原始數(shù)據(jù)矩陣進行歸一化后,利用公式(2)、(3)計算各指標的熵,其中,k=1/ln(n),n為年數(shù)。

      根據(jù)計算出的各指標的熵,利用公式(4)可以得到第i個指標的權重:

      1.2.3 氣象災害損失綜合指數(shù)計算 設第j年氣象災害損失綜合評價指數(shù)為yj,取如下線性函數(shù)進行綜合指數(shù)計算:

      其中,x1j、x2j分別為第j年死亡人口和直接經(jīng)濟損失的歸一化值,w1、w2分別為各自的權重系數(shù)。

      2 氣象災害損失變化趨勢

      利用熵值法計算死亡人口和直接經(jīng)濟損失占氣象災害損失綜合指數(shù)的權重值,結果分別為0.51、0.49,可以看出死亡人口所占的比重較大,對氣象災害損失綜合指數(shù)的影響大于直接經(jīng)濟損失。圖1為1980—2015年氣象災害損失綜合評價指標變化圖。結果顯示,1980年以來,內(nèi)蒙古氣象災害綜合損失總體呈顯著的增加趨勢,10年增長1%。38年間,綜合指數(shù)最高的年份為2009年,其次是1998年;綜合指數(shù)最低的年份是1984年。以1998年為界,前18年氣象災害綜合損失較小,增加趨勢較弱,綜合指數(shù)平均值為1.72;而1998—2015年的綜合損失顯著增加,且波動較大,綜合指數(shù)平均值為3.84,增加了近1.2倍。

      對比綜合評價指標值和死亡人口、直接經(jīng)濟損失指標值隨時間的變化(圖2),結果顯示,1980—1998年氣象災害損失中死亡人口占主導地位,而1998年以后直接經(jīng)濟損失占主導地位。氣象災害損失最大的2009年,內(nèi)蒙古遭遇了嚴重的干旱災害,以旱災為首的各類氣象災害造成了巨大的經(jīng)濟損失,其直接經(jīng)濟損失也為36年來最大的年份,嚴重的直接經(jīng)濟損失在氣象災害損失評價中占主導地位;氣象災害損失第二多的1998年,則是死亡人口占主導地位,這一年受20世紀以來最強厄爾尼諾事件的影響,內(nèi)蒙古遭受了嚴重的暴雨洪澇災害襲擊,造成多人因災死亡,各類氣象災害共導致110人死亡,死亡人口數(shù)為36年來最多的年份。

      3 氣象災害損失等級劃分

      利用快速聚類分析法對內(nèi)蒙古氣象災害損失綜合指數(shù)進行分類,共分為4類,分別是重災年、中災年、輕災年、微災年。根據(jù)聚類分析結果對氣象災害損失進行等級劃分,結果顯示(表1),1980—2015年內(nèi)蒙古地區(qū)共出現(xiàn)微災年5次,僅占總數(shù)的14%;出現(xiàn)輕災年19次,出現(xiàn)頻率最高,占總數(shù)的53%;出現(xiàn)中災年10次,占總數(shù)的28%;出現(xiàn)重災年2次,出現(xiàn)頻率最低,僅占總數(shù)的6%。前18年間,除1990年為中災年外,其余均為輕度及以下災害損失等級;而后18年,除1999—2005年為連續(xù)的輕災年外,其余年份均為中等及以上災害損失等級,其中1998年和2009年氣象災害損失嚴重,為重災年??傮w來說,1980—1997年氣象災害損失偏輕,而1998年以后氣象災害損失偏重,氣象災害損失等級有逐年加重的趨勢。

      表1 氣象災害損失等級劃分

      4 氣象災害損失與氣象要素相關性分析

      由1980—2015年內(nèi)蒙古地區(qū)年平均氣溫和降水量年際變化(圖3)可以看出,1980—2007年平均氣溫在波動中持續(xù)上升,之后連續(xù)5年氣溫降低且降幅較大,近3年氣溫又開始回升,總體來說年平均氣溫呈顯著升高的趨勢,平均每10年升高0.4℃;1998年的平均氣溫為6.2℃,位列1980年以來歷史第二高。年降水量則沒有顯著的變化趨勢,1998年內(nèi)蒙古平均降水量為446.9 mm,位列1980年以來歷史第一多,2009年降水量為歷史第二少年。

      氣象災害損失與氣象要素的相關系數(shù)結果(表2)表明,死亡人口與氣溫相關性較差,而與降水量呈顯著相關;直接經(jīng)濟損失則與氣溫顯著相關,與降水量相關性不顯著;氣象災害損失綜合指數(shù)同直接經(jīng)濟損失相似,與氣溫顯著相關,而與降水量相關性不顯著??梢钥闯觯瑲庀鬄暮p失與氣象要素之間密切相關,如當氣溫異常偏高、降水異常偏少時,容易發(fā)生旱災,單項災害損失指標及綜合指數(shù)均會出現(xiàn)異常;氣溫異常偏低時,容易發(fā)生低溫冷害,直接經(jīng)濟損失指標隨之表現(xiàn)為異常;當降水異常偏多時,易發(fā)生洪澇災害,死亡人口指標會出現(xiàn)顯著的異常,在這些情況下都容易出現(xiàn)嚴重的氣象災害損失。綜合結果表明,氣溫和降水量異常是引發(fā)內(nèi)蒙古極端天氣氣候事件頻發(fā)、氣象災害加重的重要原因。

      5 結論與討論

      綜合以上分析結果可以看出,利用綜合損失指數(shù)表征氣象災害損失程度能夠客觀地描述氣象災害的損失情況,揭示其變化特征。主要結論如下:

      表2 氣象災害損失與氣象要素相關系數(shù)

      一是由熵值法計算得到死亡人口和直接經(jīng)濟損失占氣象災害損失綜合指數(shù)的權重值分別為0.51和0.49,死亡人口對氣象災害損失綜合損失的影響大于直接經(jīng)濟損失。二是36年來,內(nèi)蒙古氣象災害綜合損失總體呈顯著的增加趨勢。1980—1997年氣象災害綜合損失較小,增加趨勢較弱,氣象災害損失中死亡人口占主導地位;而1998—2015年的綜合損失顯著增加,且波動較大,綜合指數(shù)增加了近1.2倍,氣象災害損失中直接經(jīng)濟損失占主導地位。三是1980—2015年內(nèi)蒙古地區(qū)輕災年出現(xiàn)的頻次最多,重災年最少;前18年氣象災害損失偏輕,而1998年以后氣象災害損失偏重,氣象災害損失等級有逐年加重的趨勢。四是直接經(jīng)濟損失和氣象災害綜合指數(shù)均與氣溫顯著相關,死亡人口與降水量顯著相關;氣溫和降水量異常是引發(fā)內(nèi)蒙古極端天氣氣候事件頻發(fā)、氣象災害加重的重要原因。

      本研究僅對氣象災害損失進行了初步分析,在構建氣象災害損失綜合指數(shù)時主要考慮了死亡人口和直接經(jīng)濟損失,而災后生產(chǎn)能力下降等造成的間接經(jīng)濟損失、防災救災等成本投入也應當是氣象災害損失的一部分,在進一步的研究中值得深入分析。

      總體來說,在氣候變化的大背景下,隨著內(nèi)蒙古地區(qū)極端天氣氣候事件的頻繁發(fā)生,氣象災害所導致的損失也在不斷地增加,這就對氣象災害監(jiān)測、防御及災害應對能力提出了更高的要求。

      參考文獻:

      [1]劉 彤,閆天池.我國的主要氣象災害及其經(jīng)濟損失[J].自然災害學報,2011,20(2):90-95.

      [2]IPCC.ManagingtheRisksofExtremeEventsand Disasters to Advance Climate Change Adaptation:A Special Report of Working Groups I and II of the Intergovernmental Panel on Climate Change [M].Cambridge:Cambridge University Press,2012.

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      [4]孫衛(wèi)東,彭子成.災度指數(shù)及其意義[J].災害學,1995,10(2):16-19.

      [5]許飛瓊.災級及其釋義[J].災害學,1997,12(1):16-18.

      [6]劉燕華,李矩章,趙躍龍.中國近期自然災害程度的區(qū)域特征[J].地理研究,1995,14(3):15-24.

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      [9]張衛(wèi)民,安景文,韓 朝.熵值法在城市可持續(xù)發(fā)展評價問題中的應用[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究,2003,(6):115-118.

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