基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的海峽西岸城市群臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析

陳麗滿,陳長(zhǎng)坤,陽(yáng)富強(qiáng)

(1. 福州大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院,福建 福州 350116； 2. 中南大學(xué)防災(zāi)科學(xué)與安全技術(shù)研究所,湖南 長(zhǎng)沙 410075)

0 引言

海峽西岸城市群指的是圍繞福州、泉州、廈門、汕頭、溫州5大中心城市,帶動(dòng)周邊20個(gè)城市協(xié)同發(fā)展的國(guó)家級(jí)城市群[1],其地理位置特殊,是臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的高發(fā)區(qū). 臺(tái)風(fēng)災(zāi)害是指發(fā)生在熱帶海洋上,伴隨大風(fēng)、暴雨、風(fēng)暴潮等災(zāi)害的氣旋性渦旋,嚴(yán)重影響人類的生產(chǎn)生活. 2015年登陸的5個(gè)臺(tái)風(fēng)共造成海峽西岸城市群1 608.2萬(wàn)人受災(zāi),42人死亡,直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)602.3億元； 2016年的第14號(hào)超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“莫蘭蒂”造成福建省179.58萬(wàn)人受災(zāi),18人死亡,11人失蹤,直接經(jīng)濟(jì)損失169億元[2]. 因此,對(duì)海峽西岸城市群臺(tái)風(fēng)災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析,找到最佳的防災(zāi)減災(zāi)策略,是最大限度減少其災(zāi)害損失的根本.

二十世紀(jì)初,國(guó)外學(xué)者就開始圍繞臺(tái)風(fēng)災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)研究,而我國(guó)學(xué)者對(duì)于臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究起步較晚. Wilkinson[3]對(duì)2013年的超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)海燕進(jìn)行了災(zāi)害分析,并根據(jù)其研究結(jié)果就安全性行為對(duì)災(zāi)害響應(yīng)的影響進(jìn)行分析. Yoko等[4]通過對(duì)菲律賓農(nóng)村臺(tái)風(fēng)“米倫約”發(fā)生后市場(chǎng)的價(jià)格變化和福利影響進(jìn)行研究,并據(jù)此分析自然災(zāi)害對(duì)窮人的影響程度. Yoshimits等[5]通過對(duì)超級(jí)臺(tái)風(fēng)“莫蘭蒂”導(dǎo)致風(fēng)暴潮和海浪等衍生災(zāi)害進(jìn)行災(zāi)后調(diào)查,分析其災(zāi)害演化規(guī)律. 國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)臺(tái)風(fēng)的研究主要集中在時(shí)空分布特征、致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、臺(tái)風(fēng)預(yù)警方法、區(qū)域臺(tái)風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等方面. 李菁等[6]選取死亡人數(shù)、直接經(jīng)濟(jì)損失、農(nóng)作物受災(zāi)面積和房屋倒塌及毀壞數(shù)作為臺(tái)風(fēng)災(zāi)情評(píng)估因子,利用灰色關(guān)聯(lián)分析方法建立廣西臺(tái)風(fēng)災(zāi)害評(píng)估模型,對(duì) 2001 年以來(lái)進(jìn)入廣西的臺(tái)風(fēng)進(jìn)行災(zāi)害評(píng)判與排序,并在此基礎(chǔ)上以不同路徑進(jìn)入廣西的臺(tái)風(fēng)造成的嚴(yán)重?fù)p失進(jìn)行成因分析與探討. 張穎超等[7]基于SPA的方法,對(duì)福建省的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)能力進(jìn)行評(píng)估,提出相應(yīng)的防災(zāi)減災(zāi)措施. 孫少文等[8]從臺(tái)風(fēng)災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)的角度出發(fā),分析臺(tái)風(fēng)災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)的時(shí)空分布特征. 鄒秀琦等[9]從應(yīng)急資源、應(yīng)急設(shè)備和應(yīng)急系數(shù)等因素考慮分析了臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的應(yīng)急策略.

本文引入系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法,建立海峽西岸城市群臺(tái)風(fēng)災(zāi)害系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,進(jìn)行仿真模擬分析,重點(diǎn)研究建筑物脆弱性指數(shù)和政府重視程度兩個(gè)代表性指標(biāo),分析其對(duì)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失系統(tǒng)的影響,據(jù)此進(jìn)行臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析,以期得到臺(tái)風(fēng)災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)的最佳策略.

1 臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型

1.1 臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失影響因素分析

通過文獻(xiàn)調(diào)研,基于災(zāi)害演化分析,將臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失影響因素分為臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度、臺(tái)風(fēng)衍生災(zāi)害、臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)預(yù)警能力和應(yīng)急處置與救援能力4個(gè)主要因素,并闡述對(duì)這4個(gè)主要因素造成影響的其他子因素[10]. 臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度表示臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的劇烈程度； 臺(tái)風(fēng)衍生災(zāi)害即臺(tái)風(fēng)災(zāi)害爆發(fā)后帶來(lái)的一系列衍生災(zāi)害； 臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)預(yù)警能力即政府提前獲知臺(tái)風(fēng)信息和及時(shí)采取措施的能力； 應(yīng)急處置與救援能力即臺(tái)風(fēng)災(zāi)害爆發(fā)后政府展開應(yīng)急救援的能力. 據(jù)此,建立由各相應(yīng)子因素構(gòu)成的臺(tái)風(fēng)衍生災(zāi)害、臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度、臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)預(yù)警能力和應(yīng)急處置與救援能力這4個(gè)子系統(tǒng).

1.2 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)分析流程

圖1 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的建模流程圖Fig.1 Modeling flowchart of system dynamics model

Vensim軟件是美國(guó)Ventana推出的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)專用軟件,可在操作平臺(tái)下運(yùn)行,是可視化的建模工具,可利用該軟件對(duì)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行構(gòu)思、模擬、分析和優(yōu)化[11]. 借助該軟件進(jìn)行海峽西岸城市群臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模和動(dòng)態(tài)仿真,其流程如圖1所示.

1.3 臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失系統(tǒng)模型的構(gòu)建

1) 因果關(guān)系模型. 確定系統(tǒng)研究的邊界后,通過對(duì)系統(tǒng)邊界內(nèi)各要素之間關(guān)系的分析,可以得到系統(tǒng)因果關(guān)系圖. 臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失系統(tǒng)是多因素綜合作用下的復(fù)雜動(dòng)態(tài)發(fā)展系統(tǒng),經(jīng)過對(duì)系統(tǒng)邊界的確定,本研究?jī)H考慮臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度、臺(tái)風(fēng)衍生災(zāi)害、臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)預(yù)警能力和臺(tái)風(fēng)應(yīng)急處置與救援能力對(duì)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失的影響,得出系統(tǒng)內(nèi)各因素之間的因果關(guān)系. 根據(jù)上文的分析,臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失系統(tǒng)的因果關(guān)系模型,如圖2所示.

2) 系統(tǒng)存量流量模型. 為對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行的內(nèi)在機(jī)理以及變量間的邏輯關(guān)系進(jìn)行動(dòng)態(tài)定量的描述,需要建立相應(yīng)的動(dòng)力學(xué)方程,并依據(jù)客觀數(shù)據(jù)通過反饋與控制反映系統(tǒng)未來(lái)的行為. 因此,需要進(jìn)一步構(gòu)建臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失系統(tǒng)的存量流量模型,如圖3、圖4所示. 在臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失系統(tǒng)的存量流量模型中,包括狀態(tài)變量、比率變量和輔助變量. 狀態(tài)變量用來(lái)描述系統(tǒng)變量的狀態(tài)； 比率變量決定狀態(tài)變量隨時(shí)間變化的趨勢(shì)； 輔助變量有助于為建立比率變量和狀態(tài)變量的復(fù)雜關(guān)系提供必要的輔助信息[12].

圖2 臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失系統(tǒng)因果關(guān)系圖Fig.2 Causality diagram of typhoon disaster loss system

圖3 臺(tái)風(fēng)災(zāi)害系統(tǒng)的存量流量模型Fig.3 Inventory flow model of typhoon disaster loss system

圖4 臺(tái)風(fēng)衍生災(zāi)害系統(tǒng)的存量流量模型Fig.4 Inventory flow model of typhoon disaster loss system

2 臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的仿真模擬

采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)專用軟件Vensim建立系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,只要將箭頭連接各個(gè)參數(shù)變量,然后將各個(gè)參數(shù)變量之間的關(guān)系導(dǎo)入模型,它的因果關(guān)系也就隨之形成,而各參數(shù)變量之間的數(shù)量關(guān)系則是以方程式的形式寫到模型中去,便于進(jìn)行仿真模擬[13]. 通過文獻(xiàn)調(diào)研及對(duì)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失系統(tǒng)的災(zāi)害演化過程分析,設(shè)定臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型中的各類參數(shù),表1列出了模型的部分參數(shù),參數(shù)的單位除表格中特別標(biāo)注的,其余均為無(wú)量綱變量. 其中災(zāi)害因子表示臺(tái)風(fēng)造成某災(zāi)害的可能性,其取值根據(jù)歷年災(zāi)害數(shù)據(jù)得來(lái). 災(zāi)害影響因子表示影響災(zāi)害發(fā)生的因子,例如降雨影響因子； 監(jiān)測(cè)預(yù)警制度分為1～5個(gè)等級(jí),初值為1,表示其制度的完善程度； 安全投入水平、安全教育培訓(xùn)水平均分為1～5個(gè)等級(jí),初值均為1,取值由1～5,表示其水平的不同程度.

表1 臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失系統(tǒng)模型參數(shù)描述表

Vensim軟件的一系列通用函數(shù)實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的仿真模擬,下文描述本文涉及到的各類函數(shù)及其功能. PULSE為脈沖函數(shù),表示變量隨時(shí)間變化產(chǎn)生脈沖,反映單位時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生的損失效應(yīng)[14]. INTEG為積分函數(shù),執(zhí)行單位時(shí)間內(nèi)的數(shù)值積分. DELAY FIXED為延遲函數(shù),表征變量的延遲效應(yīng). 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型中的部分方程如下：

J=4×PULSE(0, 0.2),Ti=12×PULSE(0, 0.2)

(1)

Tn=b1×B1+…+b7×B7,Td=c1×C1+…+c6×C6,Tg=d1×D1+…+d8×D8

(2)

Wi= INTEG(Wn, 0),Wn=Wd×Wg-Wq

3)

Wd=Ti×Wt,Wg=Ti×Wd,Wq=DELAY FLXED(3, 1, 0)

(4)

D2=0.3×D3+0.3×D6+0.4×D8,D3=0.7×D1+0.3×D7,D4=0.6×D1+0.4×D5，

D6=0.5×D1+0.5×D7,D8=0.6×D1+0.4×D3，

C1=0.3×C2+0.4×C3+0.3×C5,C2=0.3×C5+0.7×D1，

C3=0.5×C2+0.5×D1,C4=0.3×C2+0.3×C3+0.4×C5，

C6=0.2×C2+0.4×C5+0.4×D1

(5)

INITIAL TIME=0, FINAL TIME=15,TIME STEP=0.125, UNIT OF TIME： Day

(6)

式中： PULSE({start}, {duration})=PULSE(第一個(gè)脈沖起始時(shí)刻,持續(xù)時(shí)間)；

DELAYFLXED({in}, {dtime}, {init})=DELAYFLXED(變量,時(shí)間,初值)；

B1～B7為變量權(quán)重,代表臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的參數(shù),其賦值如表2所示,取值由歷年災(zāi)害數(shù)據(jù)得來(lái)；C1～C6為變量權(quán)重,代表臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)預(yù)警能力的參數(shù)；D1～D8為變量權(quán)重,代表應(yīng)急處置與救援能力的參數(shù).

本文以海峽西岸城市群臺(tái)風(fēng)災(zāi)害為例,基于層次分析法[16](AHP),由專家對(duì)各因素進(jìn)行打分,采用1～9標(biāo)度賦值,進(jìn)行一致性檢驗(yàn),確定因素權(quán)重,各變量的權(quán)重見表2.

表2 臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失系統(tǒng)各影響因素權(quán)重

3 模擬結(jié)果分析

3.1 模擬仿真輸入

在對(duì)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行仿真之前,首先必須對(duì)模型中的常數(shù)、狀態(tài)變量及輔助變量的初始值進(jìn)行賦值,通過對(duì)2004—2015年間氣象災(zāi)害年鑒的災(zāi)害數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)合系統(tǒng)的特征,設(shè)定模型中的初始參數(shù)值如表3所示,其中最低氣壓、最大風(fēng)速等初始數(shù)據(jù)從氣象災(zāi)害年鑒記錄的數(shù)據(jù)得來(lái).

表3 系統(tǒng)變量的初始參數(shù)值

3.2 模擬結(jié)果分析

對(duì)海峽西岸城市群臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型中的一些代表性變量進(jìn)行仿真模擬,分析其對(duì)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失系統(tǒng)的影響,根據(jù)仿真結(jié)果提出城市群臺(tái)風(fēng)災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)對(duì)策.

1) 建筑物脆弱性指數(shù). 建筑物脆弱性指數(shù)由建筑物的災(zāi)損率來(lái)表征,建筑物毀壞速率和建筑物毀壞程度在脆弱性指數(shù)不同數(shù)值下的仿真模擬結(jié)果如圖5和圖6所示.

圖5 臺(tái)風(fēng)建筑物毀壞速率模擬結(jié)果Fig.5 Simulation results of building destruction rate of typhoon

圖6 臺(tái)風(fēng)建筑物毀壞程度模擬結(jié)果Fig.6 Simulation results of building destruction of typhoon

從圖5可看出,脆弱性指數(shù)越大,建筑物毀壞速率越快,而且在災(zāi)害爆發(fā)前期達(dá)到最大值,然后隨著災(zāi)害的衰退,逐漸變小,直到趨于平緩. 從圖6可看出,建筑物毀壞程度一直處于不斷增大的狀態(tài),而且脆弱性指數(shù)數(shù)值越大,建筑物毀壞程度越嚴(yán)重,因?yàn)槌伺_(tái)風(fēng)災(zāi)害本身以外,其他衍生災(zāi)害,如狂風(fēng),暴雨,風(fēng)暴潮等都可能導(dǎo)致建筑物毀壞,所以其毀壞程度處于不斷增加的狀態(tài). 因此,降低建筑物的脆弱性指數(shù)能夠提高建筑物抗災(zāi)能力,在恢復(fù)重建過程中,政府應(yīng)該對(duì)建筑物的原材料和建造過程進(jìn)行嚴(yán)格的監(jiān)督管理,確保其抗災(zāi)能力達(dá)到最大.

2) 監(jiān)測(cè)預(yù)警設(shè)備. 根據(jù)文獻(xiàn)調(diào)研,通過對(duì)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失系統(tǒng)演變規(guī)律及仿真模擬特征的分析,將政府重視程度分為1～5個(gè)等級(jí),表示特別不重視,不重視,重視,比較重視,特別重視[15],分別分析其對(duì)監(jiān)測(cè)預(yù)警設(shè)備以及監(jiān)測(cè)預(yù)警設(shè)備更新率的影響,如圖7和圖8所示. 從圖7可看出,隨著政府重視程度的增加,監(jiān)測(cè)預(yù)警設(shè)備更新率隨之增加. 從圖8可看出,在政府較為重視的情況下,監(jiān)測(cè)預(yù)警設(shè)備的保障程度也較大,這跟現(xiàn)實(shí)中災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警的實(shí)際情況相符. 因此,政府重視程度是提高監(jiān)測(cè)預(yù)警能力的保障,分析災(zāi)害帶來(lái)的巨大風(fēng)險(xiǎn),增強(qiáng)臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)預(yù)警能力,防患于未然,為降低臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失的理想方法.

圖7 臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)預(yù)警設(shè)備更新率模擬結(jié)果Fig.7 Monitor the update rate of warning equipment of typhoon

圖8 臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)預(yù)警設(shè)備模擬結(jié)果Fig.8 Monitor early warning equipment of typhoon

3) 安全投入水平. 安全投入水平和安全投入水平增長(zhǎng)率在政府重視程度數(shù)值分別為1到5時(shí)的仿真模擬結(jié)果如圖9和圖10所示. 從圖9可看出,政府重視程度越大,其安全投入水平增長(zhǎng)率也就越快,不論是監(jiān)測(cè)預(yù)警能力還是應(yīng)急處置與救援能力都越有保障. 從圖10可看出,安全投入水平隨著政府重視程度的增加而增加,直到災(zāi)害逐漸退去,才有所下降. 在災(zāi)害爆發(fā)初期,政府重視程度較高,隨著安全投入增加,應(yīng)急救援能力和監(jiān)測(cè)預(yù)警能力隨之提高,模擬結(jié)果跟實(shí)際情況相符. 因此,提高整個(gè)政府的安全意識(shí),增強(qiáng)其對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的重視程度,是提高應(yīng)急處置與救援能力的重要方法.

圖9 臺(tái)風(fēng)安全投入水平增長(zhǎng)率模擬結(jié)果 Fig.9 Simulation results of safe input level growth rate of typhoon

圖10 臺(tái)風(fēng)安全投入水平模擬結(jié)果Fig.10 Simulation results of safe input level of typhoon

4 結(jié)語(yǔ)

1) 分析海峽西岸城市群臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失系統(tǒng)的影響因素,得出臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失系統(tǒng)主要由臺(tái)風(fēng)衍生災(zāi)害、臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度、臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)預(yù)警能力和應(yīng)急處置與救援能力這4個(gè)子系統(tǒng)組成的結(jié)論,并對(duì)各變量進(jìn)行仿真模擬分析.

2) 分析建筑物脆弱性指數(shù)對(duì)建筑物毀壞情況的影響,得出建筑物脆弱性指數(shù)與建筑物毀壞速率和建筑物毀壞程度成正比的結(jié)論,脆弱性指數(shù)越大,其毀壞速率越快,毀壞程度越嚴(yán)重,因此在恢復(fù)重建過程中,政府應(yīng)該對(duì)建筑物材料和建造過程有更嚴(yán)格的要求,對(duì)其成果驗(yàn)收也應(yīng)該有更嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn).

3) 分析政府重視程度對(duì)臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)預(yù)警能力和應(yīng)急處置與救援能力的影響,得出政府重視程度越高,其監(jiān)測(cè)預(yù)警能力和應(yīng)急處置能力越強(qiáng)的結(jié)論. 因此,增強(qiáng)政府災(zāi)前防災(zāi),災(zāi)后減災(zāi)的意識(shí),提高政府對(duì)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)的重視程度,是減少災(zāi)害損失的重要方法.