石蜜蜜,楊賽霓, 李雙雙, 汪偉平,胡馥妤

(1. 北京師范大學(xué)地表過(guò)程與資源生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875；2.北京師范大學(xué)減災(zāi)與應(yīng)急管理研究院，北京 100875；3.陜西師范大學(xué)旅游與環(huán)境學(xué)院，陜西西安 710119)

干旱脅迫下云南省縣域居民用水脆弱性評(píng)價(jià)

石蜜蜜1,2,楊賽霓1,2, 李雙雙3, 汪偉平1,2,胡馥妤1,2

(1. 北京師范大學(xué)地表過(guò)程與資源生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875；2.北京師范大學(xué)減災(zāi)與應(yīng)急管理研究院，北京 100875；3.陜西師范大學(xué)旅游與環(huán)境學(xué)院，陜西西安 710119)

快速城市化及氣候變化加劇了居民用水壓力，特別是在近年來(lái)干旱頻發(fā)的云南。從脆弱性定義出發(fā)，提出干旱脅迫下居民用水脆弱性評(píng)價(jià)框架，并以此為基礎(chǔ)建立指標(biāo)體系，實(shí)現(xiàn)了2000年及2010年云南省縣域尺度干旱脅迫下居民用水脆弱性的定量描述，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：①脆弱熱點(diǎn)區(qū)集中于滇中城市群及滇西地區(qū)；②縣域尺度脆弱性趨平均化態(tài)勢(shì)明顯；③不同地區(qū)脆弱性演變規(guī)律不同：滇北及滇中大部分地區(qū)呈脆弱性增高態(tài)勢(shì)，與此同時(shí)，滇西南及滇西北脆弱熱點(diǎn)區(qū)面積縮小。

脆弱性；居民用水；干旱；干旱脅迫；云南

居民用水是指城市居民日常生活所需用水，包括飲用、洗浴、沖廁、洗滌、烹調(diào)、清潔、庭院綠化、洗車(chē)以及漏失水等[1]。作為與人類(lèi)生活息息相關(guān)的資源保障，居民用水是人類(lèi)生存的基本需求，占城市生活用水一半以上[2]，是保障居民用水安全的民生民計(jì)[3]。

近年來(lái)，居民用水供需矛盾日益突出。一方面，受水質(zhì)污染、水資源浪費(fèi)等影響，居民用水供給難以維持；另一方面，伴隨城市化進(jìn)程的加快，城市居民生活用水需求量遞增。同時(shí)，干旱脅迫加劇了居民用水供需矛盾，已成為制約經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的重要因素[4]，尤其是在極端干旱事件發(fā)生頻率遞增的云南[5]。因此，干旱脅迫下云南省社會(huì)系統(tǒng)中居民用水的供需矛盾亟待關(guān)注。

現(xiàn)有國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究多從城市居民用水量預(yù)測(cè)視角出發(fā)，以歷史數(shù)據(jù)為依托，采用時(shí)間序列法、結(jié)構(gòu)分析法和系統(tǒng)方法[6]，其中，線性回歸和時(shí)間序列分析應(yīng)用最為普遍。近年來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色預(yù)測(cè)、支持向量機(jī)等在生活用水預(yù)測(cè)中也得到了廣泛應(yīng)用[7-8]。但伴隨減災(zāi)實(shí)踐的深入和災(zāi)害研究的發(fā)展，單純關(guān)注居民用水量已無(wú)法滿(mǎn)足干旱災(zāi)害管理需要，干旱災(zāi)害研究開(kāi)始從致災(zāi)因子論到脆弱性研究轉(zhuǎn)移，特定部門(mén)對(duì)災(zāi)害氣候的脆弱性定量評(píng)估已成為氣候變化研究的熱點(diǎn)問(wèn)題[9]，在此背景下，關(guān)注干旱脅迫下社會(huì)系統(tǒng)中居民用水的脆弱性高低具有更大實(shí)踐指導(dǎo)意義。

1 概念框架

IPCC(2007)將脆弱性定義為：某個(gè)系統(tǒng)易受到氣候變化的不利影響，包括氣候變率和極端氣候事件，但卻無(wú)能力應(yīng)對(duì)不利影響的程度[10]。脆弱性隨一個(gè)系統(tǒng)暴露下面臨的氣候變化和變異的特征、幅度和速率、敏感性及其適應(yīng)能力而變化[11]。由此，本文將干旱脅迫下居民用水脆弱性定義為：居民用水易遭受干旱不利影響的程度。

1980年代以來(lái)，災(zāi)害脆弱性研究取得了長(zhǎng)足發(fā)展，脆弱性評(píng)估為制定資源分配和適應(yīng)性策略提供了實(shí)踐指導(dǎo)[12]，石勇等[13]將常用評(píng)估模式概括為：風(fēng)險(xiǎn)-災(zāi)害(RH)模式、壓力釋放(PAR)模式、政治經(jīng)濟(jì)模式、基于區(qū)域的綜合脆弱性模式和恢復(fù)力模式。其中，指標(biāo)體系構(gòu)建法是定量刻畫(huà)自然災(zāi)害脆弱性最普遍采用的方法。就干旱這一災(zāi)種而言，脆弱性評(píng)估多出現(xiàn)于農(nóng)業(yè)系統(tǒng)及生態(tài)系統(tǒng)[14-17]，社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)涉獵較少[18]，特別是對(duì)居民用水的脆弱性鮮有關(guān)注。

由脆弱性定義可知，災(zāi)害脆弱性是一個(gè)由致災(zāi)因子特征、系統(tǒng)敏感性和適應(yīng)能力三個(gè)一級(jí)指標(biāo)組成的函數(shù)。借鑒謝盼(2015)高溫?zé)崂藶?zāi)害脆弱性評(píng)價(jià)框架[19]，本文歸納出干旱脅迫下居民用水脆弱性評(píng)價(jià)框架(圖1)，將干旱特征、社會(huì)系統(tǒng)敏感性和適應(yīng)能力納入評(píng)價(jià)概念框架，綜合評(píng)價(jià)干旱對(duì)居民用水的潛在威脅。

圖1 干旱脅迫下生活用水脆弱性評(píng)價(jià)概念框架

詳細(xì)來(lái)說(shuō)，居民用水所在社會(huì)系統(tǒng)暴露下的致災(zāi)因子特征包含干旱強(qiáng)度和干旱趨勢(shì)，由氣象數(shù)據(jù)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(SPEI)獲得；敏感性是系統(tǒng)受氣候變率或氣候變化影響的程度[11]，作為承災(zāi)體的固有屬性表征承載體能夠承受的災(zāi)害最大影響[20-21]，敏感性的表征需從人自身的生理狀態(tài)及其所處的社會(huì)-經(jīng)濟(jì)-生態(tài)狀態(tài)兩個(gè)角度出發(fā)考慮，可分為人口特征和社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征兩方面，所需數(shù)據(jù)來(lái)源為人口普查數(shù)據(jù)及社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。適應(yīng)能力是區(qū)域采取有效適應(yīng)措施所需的能力、資源和機(jī)構(gòu)的總和[11]，通常由反映社會(huì)保障水平及教育能力的指標(biāo)反映。

2 指標(biāo)體系

宏觀尺度上，影響家戶(hù)居民用水量的因素可總結(jié)歸納為：自然環(huán)境因素、社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素和社會(huì)文化特征因素。與之相對(duì)應(yīng)，反映干旱脅迫下居民用水脆弱性的指標(biāo)可劃分為以上三大類(lèi)。

本文以干旱強(qiáng)度和干旱趨勢(shì)表征居民用水所在社會(huì)系統(tǒng)暴露下的致災(zāi)因子特征。其中，2000與2010年干旱強(qiáng)度分別以1970-2000年、1980-2010年SPEI均值表征，2000與2010年干旱趨勢(shì)分別以1970-2000年、1980-2010年SPEI斜率表征。

在敏感性指標(biāo)選取上，人自身的生理狀態(tài)如年齡、性別、疾病狀況等都會(huì)影響其對(duì)于干旱災(zāi)害的敏感性[22-24]。

微觀上，考量家庭結(jié)構(gòu)對(duì)居民用水量的影響發(fā)現(xiàn)：家戶(hù)規(guī)模與家庭月總用水量顯著相關(guān)，且家戶(hù)規(guī)模與生活用水量之間存在規(guī)模效應(yīng)，表現(xiàn)為家庭人均用水量隨家戶(hù)規(guī)模增大降低的規(guī)律[25-27]。因此，本文將家庭規(guī)模作為反映敏感性的重要指標(biāo)。居民生理因素差異也是影響家庭居民用水敏感性的重要指標(biāo)，例如：生活用水量與居民年齡構(gòu)成顯著相關(guān)，具體表現(xiàn)為：兒童和老人用水量低于平均水平[28]，60歲以上老人擁有較好的節(jié)水習(xí)慣和較低的活動(dòng)量，其用水需求量較低[29]。因此，本文利用5歲以下人口比重及65歲以上人口比重負(fù)方向表征敏感性。再如：性別對(duì)家庭總用水量有顯著影響[30]，女性由于身體素質(zhì)和社會(huì)角色等原因，日常生活用水量一般高于男性，且在干旱災(zāi)害適應(yīng)中脆弱性高于男性[31-32]。此外，房屋洗澡設(shè)施比重和自來(lái)水比重直接影響居民用水量[33]。

宏觀上，社會(huì)結(jié)構(gòu)如城鎮(zhèn)化水平對(duì)居民用水量的影響為：城市化水平越高，居民用水量越大[34]，此處本文以城鎮(zhèn)人口比重指代城鎮(zhèn)化水平。以家戶(hù)數(shù)據(jù)為依托，Nieswiadomy等、Rizaiza得到的居民用水收入彈性均為正[36-37]，即：該區(qū)域人均收入越高，用水量越大。從區(qū)域整體出發(fā)，世界銀行得到了相似的結(jié)論[38]。因此，本文將人均國(guó)民總收入作為敏感性指標(biāo)之一。一般而言，少數(shù)民族自治區(qū)多居住于偏遠(yuǎn)山區(qū)，對(duì)自然資源(如水資源)高度依賴(lài)[39]，云南作為少數(shù)民族集中分布省份(2010年少數(shù)民族人口比重為33.4%)，需將少數(shù)民族比重納入生活用水脆弱性評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)之一[40]。最后，我們選取租賃房屋人口比重，反映現(xiàn)有流動(dòng)人口對(duì)脆弱性的影響[41]。

在適應(yīng)能力指標(biāo)選取上，考慮到失業(yè)率可在一定程度上反映社會(huì)的穩(wěn)定性，當(dāng)失業(yè)率越高時(shí)，居民在應(yīng)對(duì)災(zāi)害時(shí)適應(yīng)能力相對(duì)較低[42]。受教育程度影響人對(duì)干旱的適應(yīng)能力，一方面，受教育水平高的人群一般具有較強(qiáng)的節(jié)水認(rèn)知，會(huì)主動(dòng)采取節(jié)約用水的措施[43]；另一方面，此類(lèi)人群傾向于且有能力支付節(jié)水型生活器具。從宏觀社會(huì)保障角度來(lái)看，社會(huì)保障、應(yīng)急管理等社會(huì)福利保障業(yè)的發(fā)展有利于提高災(zāi)害應(yīng)對(duì)能力，從而降低整體社會(huì)脆弱性[44]。

由此，選取了針對(duì)居民用水的15個(gè)指標(biāo)構(gòu)建干旱脅迫下云南縣域生活用水脆弱性評(píng)價(jià)體系，具體指標(biāo)如表1所示。

本文沿用Cutter 對(duì)美國(guó)縣域尺度社會(huì)脆弱性指標(biāo)計(jì)算中等權(quán)重做法[22]，將相同一級(jí)指標(biāo)下的二級(jí)指標(biāo)視為同等重要。

3 干旱脅迫下居民用水脆弱性指數(shù)(Domestic Water Vulnerability Index, DWVI)

表2 災(zāi)害脆弱性函數(shù)表達(dá)方式

模型公式參考文獻(xiàn)編號(hào)M1V=E+S+AC[46-47]M2V=E+S-AC[48-50]M3V=E×S×AC[51]M4V=E×S÷AC[49，52]M5V=(E-AC)×S[53]

式中：DWVIi為第i縣干旱脅迫下生活用水脆弱性指數(shù)，Eij為第i縣第j個(gè)暴露性指標(biāo)，Sik為第i縣第k個(gè)敏感性指標(biāo)值，ACip為第i縣第p個(gè)應(yīng)對(duì)能力指標(biāo)值，ω1為致災(zāi)因子強(qiáng)度指標(biāo)權(quán)重(此處視為等權(quán)重0.50)，ω2為各敏感性指標(biāo)權(quán)重(此處視為等權(quán)重0.10)，指各應(yīng)對(duì)能力指標(biāo)權(quán)重(此處視為等權(quán)重0.33)。共計(jì)125個(gè)縣，致災(zāi)因子特征指標(biāo)共計(jì)2個(gè)，敏感性指標(biāo)共計(jì)10個(gè)，應(yīng)對(duì)能力指標(biāo)共計(jì)3個(gè)。最終所得DWVIi分布如圖2所示。 對(duì)比圖2a與圖2b，云南省2010年DWVIi均值為0.56，較2000年(0.55)略有下降，且兩個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)DWVIi空間分布表現(xiàn)出較高的一致性，高脆弱熱點(diǎn)區(qū)均位于滇中城市群及滇西地區(qū)。不同的是，從 2000-2010 年，滇西南及滇西北脆弱熱點(diǎn)區(qū)面積呈縮小狀態(tài)；與此同時(shí)，滇中大面積區(qū)域(如楚雄等)由中脆弱向高脆弱區(qū)演變，滇北地區(qū)(如永勝縣等)呈脆弱性增高態(tài)勢(shì)，特別地，華坪縣在兩個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)間呈現(xiàn)出低脆弱性向極高脆弱性的顯著變化。為進(jìn)一步對(duì)比兩個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)DWVIi的演變，特將脆弱性分為低、中、高和極高四個(gè)等級(jí)，并進(jìn)行區(qū)縣個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)，如表3所示。

表3 云南省脆弱性等級(jí)區(qū)縣統(tǒng)計(jì)

脆弱性等級(jí)2000年2010年低脆弱性(02，04]1811中脆弱性(04，06]5775高脆弱性(06-08]4436超高脆弱性[080，1)63方差014011

圖2 2000年與2010年云南省縣域DWVI分布(M2)

2010年云南省全省縣域尺度DWVIi方差較2000年有所下降(表3)，具體表現(xiàn)為：低脆弱區(qū)、高脆弱區(qū)及極高脆弱區(qū)個(gè)數(shù)減少，中脆弱區(qū)個(gè)數(shù)增幅較大，即脆弱性趨平均化態(tài)勢(shì)明顯。為明確原因，特將三個(gè)一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行了對(duì)比統(tǒng)計(jì)分析，如表4所示。分析表4可得，伴隨教育普及和社會(huì)福利行業(yè)的發(fā)展，2010年較2000年應(yīng)對(duì)能力略有上升，城市化水平的提高和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展大大提高了易感性，與此同時(shí)，云南省總體干旱致災(zāi)因子強(qiáng)度加強(qiáng)(2000年SPEI均值為0.03，2010年SPEI均值為-0.27)，但統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)總體致災(zāi)因子趨勢(shì)呈下降態(tài)，由此所得致災(zāi)因子特征E值降低。因此，計(jì)算所得的DWVIi方差降低。

表4 2000年與2010年一級(jí)指標(biāo)對(duì)比統(tǒng)計(jì)分析

均值2000年2010年方差2000年2010年致災(zāi)因子特征(E)057050013010易感性(S)013020009008應(yīng)對(duì)能力(AC)013015006007

同時(shí)，考慮到不同計(jì)算公式間的不確定性，我們又采用M4、M5進(jìn)行脆弱性指數(shù)計(jì)算，結(jié)果如圖3和圖4所示。脆弱性空間差異及時(shí)間演變與圖2a、圖2b呈現(xiàn)一致性，脆弱性熱點(diǎn)區(qū)也具有高度一致性。

4 結(jié)論

城市化進(jìn)程的加速及干旱脅迫加劇了人類(lèi)社會(huì)系統(tǒng)的居民用水壓力，特別是在近年來(lái)干旱頻發(fā)的云南，當(dāng)前，定量評(píng)估區(qū)域和部門(mén)對(duì)災(zāi)害氣候的脆弱性已成為氣候變化研究的熱點(diǎn)問(wèn)題?；诖嗳跣远x，本文歸納出干旱脅迫下居民用水脆弱性評(píng)價(jià)框架，以此為基礎(chǔ)建立指標(biāo)體系，實(shí)現(xiàn)了云南省縣域尺度干旱脅迫下居民用水脆弱性的定量評(píng)價(jià)，分析了DWVI的時(shí)空格局特征，在理論上彌補(bǔ)了干旱脆弱性評(píng)估中對(duì)居民用水的關(guān)注不足，也為區(qū)域?yàn)?zāi)害管理，特別是脆弱熱點(diǎn)區(qū)的災(zāi)害監(jiān)管提供了重要實(shí)踐指導(dǎo)。

單就2000年與2010年兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)分析可見(jiàn)，云南省縣域干旱脅迫下居民用水脆弱性呈現(xiàn)特定空間格局：滇中城市群及滇西地區(qū)因其氣候敏感而成為脆弱熱點(diǎn)區(qū)。

通過(guò)對(duì)2000年到2010年間縱向?qū)Ρ瓤梢园l(fā)現(xiàn)，DWVI的空間分布呈現(xiàn)明顯的時(shí)空演變規(guī)律：①縣域尺度脆弱性趨平均化態(tài)勢(shì)明顯，具體表現(xiàn)為：低脆弱區(qū)、高脆弱區(qū)及極高脆弱區(qū)個(gè)數(shù)減少，中脆弱區(qū)個(gè)數(shù)增幅較大；②滇北地區(qū)(如永勝縣等)呈脆弱性增高態(tài)勢(shì)，滇中大部分區(qū)域也表現(xiàn)為中脆弱向高脆弱的轉(zhuǎn)變，與此同時(shí)，滇西南及滇西北脆弱熱點(diǎn)區(qū)面積呈縮小狀態(tài)。

圖3 2000年與2010年云南省縣域DWVI分布(M4)

圖4 2000年與2010年云南省縣域DWVI分布(M5)

未來(lái)干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理中，亟待將脆弱熱點(diǎn)區(qū)列入重點(diǎn)監(jiān)察對(duì)象，一方面通過(guò)改善教育狀況、完善社會(huì)福利、社會(huì)保障等提高其應(yīng)對(duì)能力以降低區(qū)域?yàn)?zāi)害脆弱性；同時(shí)，需做好高脆弱區(qū)的居民用水規(guī)劃、節(jié)水技術(shù)推廣、節(jié)水宣傳教育等，減緩區(qū)域居民用水壓力。

[1] 侯俊, 王超, 吉棟梁. 我國(guó)飲用水水源水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)的現(xiàn)狀及建議[J]. 中國(guó)給水排水, 2007, 23 (20) : 103-106.

[2] Kindler and Russell. Modeling Regional Water Demand[M].New York: Academic Press, 1984.

[3] 王小軍,張建云,賀瑞敏,等. 干旱區(qū)用水結(jié)構(gòu)變化及趨勢(shì)探討——以陜西省榆林市為例[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2010,24(10):76-81.

[4] 杜建麗,林振山,張真真. 基于EMD的我國(guó)受旱面積波動(dòng)的多時(shí)間尺度的分析[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2009,23(5):90-93.

[5] 賀晉云,張明軍,王鵬,等. 近50年西南地區(qū)極端干旱氣候變化特征[J].地理學(xué)報(bào),2011,66(9):1179-1190.

[6] 張雅君,劉全勝.需水量預(yù)測(cè)方法的評(píng)析與擇優(yōu)[J]. 中國(guó)給水排水,2001,17(7):27-29.

[7] Skhan M. and Coulibaly P. Application of support vector machine in lake water level prediction[J].Journal of Hydrologic Engineering,2006, 11(3): 199-205.

[8] 李棟,王洪禮,杜忠曉,等.城市生活用水量的支持向量回歸預(yù)測(cè)[J]. 天津大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2006, 8(1):64-67.

[9] 楊婷婷,吳新宏,李鵬,等. 中國(guó)北方草原區(qū)縣域氣候變化脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建和分析[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境,2012,26(1):113-116.

[10]Climate Change 2001:Contribution of working groups I,II and IIIto the third assessment report of the intergovernmental panel on climate change[R].Published for the Intergovernmental Panelon Climate Change,Cambridge University Press,2001.

[11]Climate change 2007: the physical science basis. Contribution of the working group II to the fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change[R]. CambridgeUniversity Press, Cambridge, 2007.

[12]Preston B L, Westaway R M, Yuen E J. Climate adaptation planning in practice: An evaluation of adaptation plans from three developed nations[J]. Mitigation and adaptation strategies for global change, 2011, 16(4): 407-438.

[13]石勇,許世遠(yuǎn),石純,等. 自然災(zāi)害脆弱性研究進(jìn)展[J]. 自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2011,20(2):131-137.

[14]劉蘭芳,劉盛和,劉沛林,等. 湖南省農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性綜合分析與定量評(píng)價(jià)[J]. 自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2002,11(4):78-83.

[15]商彥蕊. 干旱、農(nóng)業(yè)旱災(zāi)與農(nóng)戶(hù)旱災(zāi)脆弱性分析──以邢臺(tái)縣典型農(nóng)戶(hù)為例[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2000,9(2):55-61.

[16]胡穎穎,玉米提·哈力克,塔依爾江·艾山,等. 新疆2001-2010年農(nóng)業(yè)氣候干旱脆弱性分析[J].中國(guó)沙漠,2014,34(1):254-259.

[17]倪深海,顧穎,王會(huì)容. 中國(guó)農(nóng)業(yè)干旱脆弱性分區(qū)研究[J].水科學(xué)進(jìn)展,2005,16(5):705-709.

[18]喻忠磊,楊新軍,石育中. 關(guān)中地區(qū)城市干旱脆弱性評(píng)價(jià)[J].資源科學(xué),2012,34(3):581-588.

[19]謝盼,王仰麟,彭建,等. 基于居民健康的城市高溫?zé)崂藶?zāi)害脆弱性評(píng)價(jià)——研究進(jìn)展與框架[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展, 2015, 34(2):165-174.

[20]Turner B L, Kasperson, R E, Matson P A, et al. A framework for vulnerability analysis in sustainability science[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences ofthe United States of America, 2003, 100(14): 8074-8079.

[21]Füssel H M. Vulnerability: a generally applicable conceptual framework for climate change research[J]. Global Environmental Change, 2007, 17(2): 155-167.

[22]Cutter S L, Finch C. Temporal and spatial changes in social vulnerability to natural hazards[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2008, 105(7): 2301-2306.

[23]Reid C E, Mann J K, Alfasso R, et al. Evaluation of a heat vulnerability index on abnormallyhot days: an environmental public health tracking study[J]. Environmental health perspectives, 2012, 120(5): 715.

[24]Johnson D P, Stanforth A, Lulla V, et al. Developing an applied extreme heat vulnerability index utilizing socioeconomic and environmental data[J]. Applied Geography, 2012, 35(1): 23-31.

[25]Arbués F, Barberán R, Villanúa I. Price impact on urban residential water demand: a dynamic panel data approach[J]. Water Resources Research, 2004, 40(11): 151-175.

[26]H?glund L. Household demand for water in Sweden with implications of a potential tax on water use[J]. Water Resources Research, 1999, 35(12): 3853-3863.

[28]Organization for Economic Cooperation and Development.Household energy & water consumption and waste generation[R]. Paris: OECD, 2001

[29]Nauges C, Thomas A. Privately operated water utilities, municipal price negotiation, and estimation of residential water demand: the case of France[J]. Land Economics, 2000, 76(76): 68-85.

[30]趙衛(wèi)華. 居民家庭用水量影響因素的實(shí)證分析——基于北京市居民用水行為的調(diào)查數(shù)據(jù)考察[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 2015, 29(4):137-142.

[31]Morrow B Hand B Phillips. What’s Gender ‘Got to Do With It’?[J]. International Journal of Mass Emergencies andDisasters, 1999, 17(1): 5-11.

[32]Cutter S L. Vulnerability to environmental hazards[J].Progress in Human Geography, 1996, 20(4): 529-39.

[33]石紅旺,趙勇, 屈吉鴻, 等.天津市城市居民用水行為調(diào)查及影響因素識(shí)別[J]. 水電能源科學(xué), 2015, 33(6): 143-147.

[34]李雪銘, 張丹. 城市化與我國(guó)北方城市居民用水關(guān)系的定量研究——以大連市為例[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 2006, 20(1): 18-22.

[35]徐輝.北京市城市居民生活用水影響因素跟蹤調(diào)查分析[D]. 北京: 首都師范大學(xué), 2012.

[36]Nieswiadomy M L, Molina D J. Comparing residential water demand estimates under decreasing and increasing block rates using household data[J]. Land Economics, 1989, 65(3): 280-289.

[37]Abu Rizaiza O S. Residential water usage: a case study of the major cities of the western region of Saudi Arabia[J]. Water Resources Research, 1991, 27(5): 667-671.

[38]Banco Mundial. Plans for development of rural water supply and sanitation in Anambra State[J]. Bulletin Des SociétésDophtalmologie De France, 1989, 84(5):

[39]陳云霞. 環(huán)保法視野下的少數(shù)民族生態(tài)文化建設(shè)——以四川民族自治地方為例[J]. 西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社會(huì)科學(xué)版), 2012 33(11): 103-108.

[40]Bolin R, Stanford L. Shelter, housing and recovery: a comparison of US disasters[J]. Disasters, 1991, 15(1): 24-34.

[41]Heinz Center. The Hidden Costs of Coastal Hazards: Implications for Risk Assessment and Mitigation[M]. Washington, D.C.: Island Press, 2000

[42]Mileti D. Disasters by Design: A Reassessment of Natural Hazards in the United States[M]. Joseph Henry Press, 1999.

[43]郝澤嘉, 王瑩, 陳遠(yuǎn)生, 等. 節(jié)水知識(shí), 意識(shí)和行為的現(xiàn)狀評(píng)估及系統(tǒng)分析——以北京市中學(xué)生為例[J]. 自然資源學(xué)報(bào), 2010, 25(9): 1618-1628.

[44]鐘凰元, 張積儲(chǔ). 氣候風(fēng)險(xiǎn)視域下我國(guó)應(yīng)對(duì)氣候變化之法律進(jìn)路[J]. 沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào) (社會(huì)科學(xué)版), 2014, 7(5): 454-460

[45]Luh J, Christenson E C, Toregozhina A, et al. Vulnerability assessment for loss of access to drinking water due to extreme weather events[J]. Climatic Change, 2015, 133(4): 665-679.

[46]Borden K A, Schmidtlein M C, Emrich C T, et al. Vulnerability of US cities to environmental hazards[J]. Journal of Homeland Security and Emergency Management, 2007, 4(2): 1-21.

[48]Antwi-Agyei P, Fraser E D G, Dougill A J, et al. Mapping the vulnerability of crop production to drought in Ghana using rainfall, yield and socioeconomic data[J]. Applied Geography, 2012, 32(2): 324-334.

[49]Cinner J E, McClanahan T R, Graham N A J, et al. Vulnerability of coastal communities to key impacts of climate change on coral reef fisheries[J]. Global Environmental Change, 2012, 22(1): 12-20.

[50]SilvaBKN,LucioPS.Indicatorofagriculturevulnerabilitytoclimaticextremes:AconceptualmodelwithcasestudyfortheNortheastBrazil[J].AtmosphericandClimateSciences, 2014, 4(2): 334-345.

[51]FerrierN,HaqueCE.Hazardsriskassessmentmethodologyforemergencymanagers:Astandardizedframeworkforapplication[J].NaturalHazards, 2003, 28(2-3): 271-290.

[52]BalicaSF,DoubenN,WrightNG.Floodvulnerabilityindicesatvaryingspatialscales[J].Waterscienceandtechnology, 2009, 60(10): 2571-2580.

[53]HahnMB,RiedererAM,FosterSO.TheLivelihoodVulnerabilityIndex:Apragmaticapproachtoassessingrisksfromclimatevariabilityandchange——AcasestudyinMozambique[J].GlobalEnvironmentalChange, 2009, 19(1): 74-88.

Vulnerability Assessment of Domestic Water underDrought Stress in Yunnan

SHI Mimi1, 2, YANG Saini1, 2, LI Shuangshuang3, WANG Weiping1, 2and HU Fuyu1, 2

(1.StateKeyLaboratoryofEarthSurfaceProcessesandResourceEcology,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,China; 2.AcademyofDisasterReductionandEmergencyManagement,MinistryofCivilAffairsandMinistryofEducation,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,China; 3.SchoolofTourismandEnvironment,ShanxiNormalUniversity,Xi’an710119,China)

Pressureofdomesticwaterisaggravatedbyrapidurbanizationandclimatechange,especiallyinYunnanProvince,whereispronetodroughthazard.Basedonthedefinitionofvulnerability,thispaperproposedaconceptualframeworkforvulnerabilityassessmentofdomesticwaterunderdroughtstressandestablishedanindexsystem,inordertoquantitativelydescribethevulnerabilityin2000and2010.Theresultsshowthat, 1)themostvulnerableregionsaremostlylocatedincentralandwesternYunnan; 2)DWVIin2010becomesmoreequal; 3)evolutionpatternsdifferindifferentregions,thatis,northernandcentralYunnanshowmorevulnerable,whilevulnerableregionsinsouthwesternandnorthwesternYunnanshrink.Thesuggestionsputforwardforfurtherhazardgovernanceare,toenhancesupervisionofvulnerablehotzonesandtoimprovetheadaptivecapacity(e.g.makebetterdomesticwaterplanetc.).

vulnerability;domesticwater;drought;Yunnan

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.02.038.]

2016-09-01 修改日期：2016-10-24

國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(2012CB955404)；北京師范大學(xué)地表過(guò)程模型與模擬創(chuàng)新研究群體科學(xué)基金(41321001)；國(guó)際減輕災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)合作研究中心(ICCR-DRR)

石蜜蜜(1992-)，女，漢族，山東濟(jì)南人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)闉?zāi)后重建與脆弱性. E-mail: 201421480056@mail.bnu.edu.cn

楊賽霓(1975-)，女，漢族，江蘇常州人，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)榻煌☉?yīng)急與風(fēng)險(xiǎn)管理. E-mail: yangsaini@bnu.edu.cn

X43

A 文章編號(hào)：1000-811X(2017)02-0215-06

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.02.038

脅迫下居民用水脆弱性指標(biāo)體系一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)權(quán)重方向參考

A1致災(zāi)因子特征(E)B1干旱強(qiáng)度B2干旱趨勢(shì)050050(+)(+)A2敏感性(S)B3家庭規(guī)模010(+)[25-27]B45歲以下人口比重010(-)[28-29]B565歲以上人口比重010(-)[28-29]B6女性人口比重010(+)[27-29]B7房屋有洗澡設(shè)施比重010(+)[33]B8房屋有自來(lái)水比重010(+)[33，35]B9城鎮(zhèn)人口比重010(+)[30]B10人均國(guó)民總收入010(+)[36-37]B11少數(shù)民族人口比重010(+)[40]B12租賃房屋人口比重010(+)[41]A3應(yīng)對(duì)能力(AC)B13人口失業(yè)率033(-)[42]B14平均受教育年限033(+)[43]B15從事社會(huì)福利行業(yè)人口比重033(+)[44]

石蜜蜜,楊賽霓, 李雙雙,等. 干旱脅迫下云南省縣域居民用水脆弱性評(píng)價(jià)[J]. 災(zāi)害學(xué)，2017，32(2)：215-219，234. [SHI Mimi, YANG Saini, LI Shuangshuang,et al. Vulnerability Assessment of Domestic Water Under Drought Stress in Yunnan[J]. Journal of Catastrophology，2017，32(2)：215-219,234.