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    氣候變化影響區(qū)域不穩(wěn)定性的優(yōu)化研究

    2018-10-30 08:39:16張紫東張雷
    科技與創(chuàng)新 2018年20期
    關(guān)鍵詞:脆弱性降雨量氣候變化

    張紫東,張雷

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    氣候變化影響區(qū)域不穩(wěn)定性的優(yōu)化研究

    張紫東,張雷

    (重慶交通大學(xué),重慶 400074)

    隨著經(jīng)濟(jì)和人口的快速增長,氣候變化對人們造成了越來越大的影響,其中,最嚴(yán)重的影響是給某些區(qū)域帶來一定的安全風(fēng)險。選取了一系列的因素,通過層次分析法和模糊綜合評價模型建立了衡量國家脆弱性的指標(biāo),以此來衡量氣候變化對國家不穩(wěn)定性造成的影響。

    氣候變化;層次分析法;模糊綜合評價模型;人口數(shù)量

    氣候變化帶來的影響包括干旱增加、冰川萎縮、動植物范圍的變化、海平面上升,這些變化因地區(qū)而異。這些影響將改變?nèi)祟惖纳罘绞?,可能?dǎo)致社會和政府結(jié)構(gòu)的衰弱和崩潰,而不穩(wěn)定的政府體系可能導(dǎo)致國家脆弱性的提升,并陷入危機(jī)。

    具體而言,不穩(wěn)定的國家是指某國的政府不能或刻意不供應(yīng)足夠的生活必需品,該國人民抵御氣候突變(比如自然災(zāi)害、耕地面積減少、天氣變化莫測、氣溫升高)的抵抗力較弱,這很可能引發(fā)國家不穩(wěn)定的政府治理問題。

    1 國家脆弱性的衡量模型

    1.1 模型的背景

    通過相關(guān)文獻(xiàn)的查詢,我們了解到氣候變化的主要影響因素是降水、溫度、自然災(zāi)害和移民數(shù)量。這4個指標(biāo)將影響水資源、食物、能源和人口數(shù)量,進(jìn)而影響國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。要想評估一個國家的脆弱性需要很多指標(biāo),我們首先需要了解漏洞評估的定義。脆弱性評估主要探討自然和人文系統(tǒng)本身的結(jié)構(gòu)和功能,然后通過外部壓力(自然和人為)預(yù)測其對系統(tǒng)的影響,并評估系統(tǒng)自身對外部壓力的抵抗力以及從不利影響中恢復(fù)的能力,其目的是為了保障系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展,減輕外部應(yīng)力系統(tǒng)的不利影響和為退化系統(tǒng)的綜合治理提供政策依據(jù)[1]。

    世界銀行制定了2個脆弱性指數(shù),即國家政策和機(jī)構(gòu)評估/資源分配指數(shù)(CPIA/IRAI)和全球治理指數(shù)(WGI)。

    1.2 模型的假設(shè)

    為了得出理論性的結(jié)論,建立的數(shù)學(xué)模型要在以下假設(shè)中成立:①認(rèn)為數(shù)據(jù)是正確且可信的;②假設(shè)主要影響氣候變化的因素是自然災(zāi)害風(fēng)險、降雨量和溫度;③認(rèn)為溫度上升的主要原因為二氧化碳的排放;④每一個因素在所有國家中所占影響權(quán)重是相同的;⑤每一個因素的數(shù)據(jù)為每年數(shù)據(jù)的平均數(shù)。

    1.3 模型的建立

    通過查閱文獻(xiàn),確定了15個用來衡量國家不穩(wěn)定性的因素:安全裝置(A1);戰(zhàn)爭(A2);政府政策(A3);人口遷移與人才流失(A4);國家合法性(A5);人權(quán)(A6);經(jīng)濟(jì)(A7);經(jīng)濟(jì)不平等性(A8);公共服務(wù)(A9);人口壓力(A10);難民和國內(nèi)流離失所者(A11);外部干預(yù)(A12);國家災(zāi)難(A13);降雨量(A14);溫度(A15)。

    根據(jù)因素的類型,分為5種類型:①安保因素,包括A1;②政治因素,包括A2,A3,A4,A5,A6;③經(jīng)濟(jì)因素,包括A7,A8;④社會因素,包括A9,A10,A11,A12;⑤環(huán)境因素,包括A13,A14,A15.

    利用層次分析法寫出各個因素在各個類型中間的權(quán)重:

    再利用成分分析法寫出這5個類型之間的權(quán)重比:

    我們使用模糊綜合評價模型可以計算出一個國家的綜合脆弱性指數(shù)值。計算出所有國家的指數(shù),令所有指數(shù)的中位數(shù)為,方差為.我們規(guī)定,如果一個國家的綜合脆弱性指數(shù)屬于具有[-,+]范圍的范圍,如果復(fù)合指數(shù)大于+,則它屬于脆弱狀態(tài);如果復(fù)合指數(shù)小于+,則它屬于穩(wěn)定狀態(tài),以此來衡量一個國家是否處于脆弱狀態(tài)。

    1.4 模型的應(yīng)用

    我們選擇非洲國家蘇丹進(jìn)行實例分析。通過查詢數(shù)據(jù)獲得了1991—2015年蘇丹的溫度和降雨量數(shù)據(jù),處理數(shù)據(jù)后得到了年平均氣溫和年降水量數(shù)據(jù)。在同一時間,2015年的年平均氣溫是年平均降雨量的標(biāo)準(zhǔn)差。在此基礎(chǔ)上,我們對計算出的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序,得到年中溫度和年降雨量的中位數(shù),得出中位數(shù)加上或減去標(biāo)準(zhǔn)差的溫度,處于變量范圍,即在溫度降雨數(shù)據(jù)中不會引起國家脆弱性指數(shù)的變化。所以,我們可以得到的變化范圍為:

    式(1)中:t為年平均溫度的中位數(shù);t為年平均溫度的標(biāo)準(zhǔn)偏差;r為年平均降雨量數(shù)據(jù);r為年平均降雨量的標(biāo)準(zhǔn)差。如果年平均氣溫和年平均降雨量分別處于這2個區(qū)間,則認(rèn)為氣候變化對這個國家的脆弱性沒有影響;否則,就會造成影響。

    將我們的計算結(jié)果與未考慮氣候變化國家的計算結(jié)果進(jìn)行比較,難以得出沒有氣候變化收益的國家脆弱性指數(shù)。因此,加入氣候影響后的國家脆弱性指數(shù)如表2所示。

    表1 蘇丹的國家脆弱性指數(shù)

    年份2006200720082009201020112012201320142015 P9.419.549.469.369.389.069.239.379.249.31

    表2 加入氣候影響后的國家脆弱性指數(shù)

    年份2006200720082009201020112012201320142015 P9.139.428.899.059.218.758.708.978.718.78

    對比2組結(jié)果進(jìn)行繪圖,如圖1所示。

    圖1 2組結(jié)果的條形圖

    2 結(jié)論

    我們可以從圖1中清楚看到,在氣候變化的情況下,國家的綜合脆弱性指數(shù)高于脆弱指數(shù),這表明氣候變化可以提升國家的脆弱性,使一個國家更加脆弱。

    [1]Janssena M A,Schoon M L,Ke W,et al.Scholarly networks on resilience,vulnerability and adaptation within the human dimensions of global environmental change[J].Global Environmental Change,2007,16(03): 240- 252.

    [2]Timmerman P.Vulnerability,Resilience and the Collapse of Society:A Review of Models and Possible Climatic Applications[D].Toronto,Canada:Institute for Environmental Studies,University of Toronto,1981.

    [3]Rygel L,O’sullivan D,Yarnal B.A Method for Constructing a Social Vulnerability Index:An Application to Hurricane Storm Surges in a Developed Country[J].Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change, 2006,11(03):741,764.

    2095-6835(2018)20-0104-02

    D922

    A

    10.15913/j.cnki.kjycx.2018.20.104

    張紫東(1996—),男,山東淄博人,重慶交通大學(xué)本科生,研究方向為優(yōu)化算法。

    張雷(1980—),男,重慶人,副教授,研究方向為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化控制。

    〔編輯:張思楠〕

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