袁本坤，曹叢華，江崇波，郭可彩，黎　舸，商　杰，劉欽政

(1.國家海洋局北海預報中心，山東 青島 266061；2.山東省海洋生態(tài)環(huán)境與防災減災重點實驗室，山東 青島 266061；3.國家海洋局海洋減災中心，北京100194)

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我國海冰災害風險評估和區(qū)劃研究*

袁本坤1，2，曹叢華1,2，江崇波1,2，郭可彩1,2，黎舸1,2，商杰1,2，劉欽政3

(1.國家海洋局北海預報中心，山東 青島 266061；2.山東省海洋生態(tài)環(huán)境與防災減災重點實驗室，山東 青島 266061；3.國家海洋局海洋減災中心，北京100194)

摘要:海冰災害是我國渤海及黃海北部海域的主要海洋災害之一。選取冰厚、密集度及冰期和各類承災體密度、規(guī)模等作為評估指標，將我國主要結冰海區(qū)沿岸各地市級行政區(qū)所轄海域和綜合劃分的渤海7個海區(qū)作為基本評估單元，利用權重分析等方法，對我國的海冰災害風險進行綜合評估。在此基礎上，結合海冰防災減災的實際需求對我國的海冰災害風險進行空間區(qū)域的等級劃分，并繪制風險等級分布圖。所得結果較為真實地揭示了海冰災害風險在我國主要結冰海區(qū)的分布狀況，可為我國的海冰災害風險管理、防災減災規(guī)劃等提供依據(jù)。

關鍵詞:渤海；黃海北部；冰情；海冰災害；風險評估和區(qū)劃；致災因子；承災體

中國是世界上受海冰危害嚴重的國家之一[1]，歷史上曾多次發(fā)生過嚴重或特別嚴重的海冰災害[2-3]。海冰災害不僅影響了沿海地區(qū)人民的生活[4]，也制約了當?shù)睾Ｑ蠼?jīng)濟的快速發(fā)展。據(jù)統(tǒng)計，僅2009/2010年冬季，我國因海冰造成的直接經(jīng)濟損失就高達63.18億元[5]。

中國的結冰海區(qū)主要集中在渤海及黃海北部海域[6-7]。多年來，國家和結冰海區(qū)沿岸各級政府高度重視海冰防災減災工作，采取各種措施預防和減輕海冰災害造成的損失，且取得了明顯成效。但是，由于缺乏科學有效的海冰災害風險評估和區(qū)劃成果作為依據(jù)，這不僅影響了防災減災效果，也不同程度地造成了災害應對成本的增加和行政資源的浪費。而開展海冰災害風險評估和區(qū)劃，可以為結冰海區(qū)沿海重大工程項目選址及設防、災害應急期間的政府決策、人員疏散、救援力量調配等提供重要的科學依據(jù)。實際上，自1970年代開始，美國、日本等發(fā)達國家便開始進行包括海冰災害在內的海洋災害風險評估和區(qū)劃工作，并取得了顯著效果。

自然災害風險評估目前尚無成熟的技術方法[8-9]。本文從我國結冰海區(qū)的冰情和承災體(經(jīng)濟社會活動，下同)實際狀況出發(fā)，通過建立海冰災害致災因子指標體系，利用權重分析等方法，對渤海及黃海北部的海冰災害風險進行綜合評估和區(qū)劃，得到較為符合我國海冰防災減災實際需求的評估和區(qū)劃結果。

1評估和區(qū)劃方法

1.1資料來源與時限

本文所用資料包括冰情和承災體兩大類。冰情資料主要為國家海洋局北海分局歷年海冰監(jiān)/觀測資料；承災體資料則由結冰海區(qū)沿岸各省(直轄市)海洋主管部門提供。資料截止時間為2011年末。

1.2評估指標和評估單元選取

自然災害系統(tǒng)中的災源被稱為致災因子[10]。根據(jù)渤海及黃海北部海冰災害特點[11]、孕災環(huán)境及致災原因分析[12-14]，我國海冰災害的致災因子基本為自然因子和承災體因子。因此，海冰災害風險評估指標主要選取自然和承災體兩類致災因子[15-16]。自然致災因子包括冰厚、冰期和密集度；承災體為交通運輸、油氣開采、海水養(yǎng)殖、海洋(岸)工程和有人居住島嶼等。

評估單元確定為沿岸海域(12 n mile以內，下同)和海上(主要為渤海，下同)兩類。

沿岸海域確定為地市級行政區(qū)所轄海域?？紤]到某些行政區(qū)存在經(jīng)濟指標無法獲取或基本無冰等因素，將沿岸海域評估單元確定為(自北向南)丹東市、大連市(不含老虎灘至大連港東端段，下同)、營口市、盤錦市、錦州市、葫蘆島市、秦皇島市、唐山市、濱海新區(qū)、滄州市、濱州市、東營市、濰坊市和煙臺市(龍口及其以西段，下同)，共計14個地市級評估單元。

海上承災體主要為油氣開采。其評估單元確定為遼東灣北部、遼東灣南部、渤海灣北部、渤海灣西部、黃河三角洲、渤海中部及萊州灣東部等7個基本評估單元。各評估單元位置和范圍以及邊界拐點見圖1。

圖1　海上(渤海)評估單元示意圖

1.3致災因子評估指標體系

(1)自然致災因子:選取評估海區(qū)多年平均嚴重冰期、海冰厚度和密集度作為自然致災因子，并分別按其特征劃分為5個等級以確定其在海冰災害風險中的影響大小，建立海冰災害風險自然致災因子評估指標體系(見表1)。若同一評估海區(qū)出現(xiàn)不同等級的自然致災因子，則選取其影響等級最高者。

表1　自然致災因子評估指標體系

(2)承災體致災因子:將評估海區(qū)主要承災體分為交通運輸、油氣開采、海水養(yǎng)殖、海洋(岸)工程(包括核電廠等)以及有人居住島嶼等五大類，并將其作為評估指標，然后對各類承災體按其規(guī)模等的大小確定其風險影響等級，每個指標按4個等級劃分(見表2)。若同一評估海區(qū)出現(xiàn)不同承災體，則選取其風險影響等級最高者。

表2　承災體評估指標體系

將表1給出的自然致災因子等級和表2給出的承災體風險影響因子貢獻等級作為評估指標，分別確定兩類因子不同等級評估指標的自重權數(shù)和系數(shù)，計算出各自的等級權數(shù)，形成海冰災害風險綜合評估體系，見表3。

表3　海冰災害風險綜合評估體系

備注:等級權數(shù)=自重權數(shù)×系數(shù)。

1.4風險評估值確定

評估海區(qū)的海冰災害風險評估值(R)，根據(jù)其自然致災因子和承災體綜合影響兩類指標，按表3給出的不同代碼進行組合并且相乘，其乘積(綜合權數(shù)值)即為海冰災害風險評估值(R)，即：

R=Ci×Dj，(i=1，2，3，4，5；j=1，2，3，4) 。

(1)

式中：R為評估海區(qū)的海冰災害風險評估值，Ci為不同級別的自然致災因子等級權數(shù)，Dj為不同級別承災體的等級權數(shù)。

1.5風險等級劃分

目前，我國尚無劃分自然災害風險等級的國家標準。根據(jù)國內外最新研究成果，結合我國海冰災害風險管理工作的現(xiàn)狀，本文將我國的海冰災害風險按照高風險(Ⅰ級)、較高風險(Ⅱ級)、較低風險(Ⅲ級)和低風險(Ⅳ級)四個等級進行劃分。具體劃分標準見表4。

表4　海冰災害風險等級劃分標準

2評估和區(qū)劃結果

2.1海冰災害風險等級劃分

根據(jù)冰情與承災體指標值，按表1～表3以及式(1)計算出的各個評估單元的海冰災害風險綜合評估值(R)見表5和表6(限于篇幅，各個評估單元的冰情和承災體指標值及其影響等級不在此一一列出)，并按表4給出的劃分標準確定各個評估單元的海冰災害風險等級，見表7和表8。

表5　沿岸各評估單元海冰災害風險綜合評估值

表6　各評估單元海冰災害風險綜合評估值

表7　各評估單元風險等級

表8　海上評估單元風險等級

2.2風險等級調整

由于各個評估單元的承災體屬性以及海冰防災減災需求不同，其最終風險等級需適當結合典型歷史災害狀況和防災減災的具體要求綜合確定。

在沿岸海域評估單元中,東營市所轄海域及其沿岸石油平臺十分密集，加之東營港為重要的油氣承運港口等因素，其對海冰防災減災的要求相對較高，因此將東營市的最終等級由Ⅲ級調整為Ⅱ級；煙臺市所轄海域及其沿岸由于地理位置偏南，且主要港口以及人口聚集區(qū)域受海冰影響輕微，將其由Ⅲ級調整為Ⅳ級。

在海上評估單元中，考慮到遼東灣北部海域是我國結冰海區(qū)冰情最嚴重的區(qū)域，冰期長、冰厚大，將其由Ⅱ級調整為Ⅰ級。

2.3風險等級分析

圖2和圖3分別為根據(jù)調整后的最終風險等級繪制的渤海及黃海北部沿岸海域海冰災害風險等級和海上(渤海)海冰風險等級分布圖。

圖2　沿岸海域海冰災害風險等級分布

圖3　海上(渤海)海冰風險等級分布

從圖2和圖3可以看出，渤海及黃海北部沿岸海域的最高風險區(qū)域主要分布在遼東灣底部和西岸、渤海灣的滄州海域以及黃海北部的丹東海域，總體呈現(xiàn)出北高南低的分布特征。海上(渤海)最高風險區(qū)域主要為遼東灣北部和渤海灣西部，前者主要是與冰情(危險性)級別最高有關，后者則主要是因為承災體(石油平臺密集度)級別高的原因所致。

3結論與討論

(1)本文基于致災因子指標體系，利用權重分析等方法對我國海冰災害風險進行綜合評估，并據(jù)此對海冰災害風險進行空間區(qū)域的等級劃分，較為科學、合理與可行。

(2) 所得到的區(qū)劃結果比較真實地揭示了海冰災害風險在我國主要結冰海區(qū)的分布狀況，可以滿足我國當前海冰防災減災的實際需要，也可以為我國結冰海區(qū)海洋經(jīng)濟建設布局、海洋資源開發(fā)與利用規(guī)劃以及沿海大型海洋工程建設等提供決策支撐。

(3)沿岸海域評估單元確定為地級市行政所轄海域，雖然為各類指標值尤其是承災體指標值的獲取提供了便利，但容易出現(xiàn)因各自所轄海域面積和海岸線差別較大而導致的評估結果偏離實際。這種不足應當結合海冰防災減災以及典型海冰災害案例分析等予以適當調整。

致謝：北京師范大學減災與應急管理研究院方偉華教授對本研究給予了寶貴的技術指導；國家海洋局北海預報中心鐘山承擔了所有圖件的繪制，在此一并致謝！

參考文獻：

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A Study on Risk Assessment and Zoning of Sea Ice Disaster in China

Yuan Benkun1, 2, Cao Conghua1, 2, Jiang Chongbo1, 2，Guo Kecai1, 2, Li Ge1, 2,

Shang Jie1, 2and Liu Qinzheng3

(1.NorthChinaSeaMarineForecastCenter,StateOceanicAdministration,Qingdao266061,China;2.ShandongProvincialKeyLaboratoryofMarineEcologicalEnvironmentandDisasterPreventionandMitigation,Qingdao266061,China; 3.NationalMarineHazardMitigationCenter,StateOceanicAdministration,Beijing100194,China)

Abstract:Sea ice disaster is one of the major marine disasters in the Bohai Sea and Northern Yellow Sea of China. In this paper, the thickness, concentration and period of sea ice and the concentration, scale of all kind of disaster-bearing bodies are selected as assessment index, and the coastal waters under the jurisdiction of every municipal administrative zone in the main frozen sea area in China and the comprehensive classification of seven areas in the Bohai Sea are selected as basic assessment unit, the risk of sea ice disaster in China is comprehensively assessed by weight analysis method etc.. On this basis, the risk of sea ice disaster in China is divided by the actual demand for risk of sea ice disaster, and the distribution of risk level is plotted. The results reveal the distribution for risk of sea ice disaster in China, which can provide the basis for the risk management and the planning of disaster prevention and reduction of sea ice disaster.

Key words:Bohai Sea; Northern Yellow Sea; ice condition; sea ice disaster; risk assessment and zoning; disaster-inducing factors; disaster-bearing body

doi:10.3969/j.issn.1000-811X.2016.02.009

中圖分類號：X43；P731

文獻標志碼：A

文章編號：1000-811X(2016)02-0042-05

作者簡介：袁本坤 ( 1960-)，男，山東青島人，研究員，主要研究方向為海冰預報減災.E-mail;yuanbenkun@163.com

基金項目：國家海洋公益性行業(yè)科研專項經(jīng)費資助項目(201105016)

*收稿日期：2015-08-07修回日期：2015-09-10

袁本坤，曹叢華，江崇波，等. 我國海冰災害風險評估和區(qū)劃研究[J].災害學, 2016,31(2):42-46.[ Yuan Benkun, Cao Conghua, Jiang Chongbo,et al. A Study on Risk Assessment and Zoning of Sea Ice Disaster in China[J].Journal of Catastrophology, 2016,31(2)：42-46.]