林瑞坤，蔡　敏，陳清華，游儒蔚

(福州農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站　350001)

在全球氣候變暖和快速城市化的背景下，臺風(fēng)及其引發(fā)的大風(fēng)、暴雨和風(fēng)暴潮的強(qiáng)度和頻率增高，臺風(fēng)災(zāi)害對沿海地區(qū)造成的損失加大，嚴(yán)重威脅著人類社會的可持續(xù)發(fā)展[1]。福州市地處東南沿海，人口密集、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，臺風(fēng)災(zāi)害常給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成重大經(jīng)濟(jì)損失，是導(dǎo)致福州農(nóng)作物產(chǎn)量下降的主要風(fēng)險(xiǎn)因素之一。臺風(fēng)在福州年均發(fā)生5次，主要發(fā)生在6-10月，以7-9月最多。因此，評估福州市農(nóng)作物臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)對預(yù)防和減輕臺風(fēng)災(zāi)害具有重要意義。

近年來，國內(nèi)眾多專家學(xué)者熱衷于暴雨、干旱、洪澇、寒潮和臺風(fēng)等各種自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估研究[2-8]，有關(guān)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估的研究報(bào)道也較多，但研究側(cè)重點(diǎn)有所不同。張廣平等[9]開展基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的臺風(fēng)災(zāi)害損失模型及應(yīng)用研究；楊忠恩等[10]采用綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)法開展熱帶氣旋對浙江省農(nóng)業(yè)影響的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃；劉曉慶等[11]開展基于灰色關(guān)聯(lián)度的臺風(fēng)災(zāi)害影響因素分析研究；陳香[12]采用災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)法和加權(quán)綜合評價(jià)法對福建省臺風(fēng)災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估與區(qū)劃；馮利華[13]基于熱帶氣旋出現(xiàn)次數(shù)對東南沿海各省的熱帶氣旋進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)分析；殷潔等[14]從臺風(fēng)災(zāi)害成災(zāi)機(jī)理出發(fā)對承災(zāi)體脆弱性進(jìn)行評估；牛海燕等[15]采用臺風(fēng)災(zāi)次指數(shù)和承災(zāi)體指數(shù)對中國沿海地區(qū)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)開展評價(jià)。本文基于信息擴(kuò)散理論的模糊計(jì)算方法，利用歷年臺風(fēng)所造成的農(nóng)業(yè)受災(zāi)和成災(zāi)面積資料，客觀分析和評估福州市臺風(fēng)災(zāi)害給農(nóng)作物帶來的風(fēng)險(xiǎn)，旨在揭示農(nóng)業(yè)水災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生規(guī)律和強(qiáng)度，為相關(guān)部門制定防范措施提供科學(xué)依據(jù)。

1　材料與方法

1.1　數(shù)據(jù)來源

2001年以前，農(nóng)作物因臺風(fēng)受災(zāi)的災(zāi)情數(shù)據(jù)沒有單獨(dú)統(tǒng)計(jì)，均籠統(tǒng)地包括在風(fēng)雹災(zāi)情中。因此，在農(nóng)作物臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估中，選取福州市2001-2016年共16年的農(nóng)作物臺風(fēng)災(zāi)害的受災(zāi)和成災(zāi)面積資料作為臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)[22]，資料來源于《福州統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國氣象災(zāi)害年鑒》。

1.2　風(fēng)險(xiǎn)評估方法

氣象災(zāi)害的致險(xiǎn)程度評估方法有很多，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、熵權(quán)分析法、鄰域類比法、專家打分法、多指標(biāo)綜合評估法、災(zāi)害情景模擬法和頻率統(tǒng)計(jì)法等。因樣本較少，通過綜合考慮，本研究適合應(yīng)用頻率統(tǒng)計(jì)法中的模糊評價(jià)方法。信息擴(kuò)散是為了彌補(bǔ)信息不足而考慮優(yōu)化利用樣本模糊信息的一種對樣本進(jìn)行集值化的模糊數(shù)學(xué)處理方法。該方法可以將只有一個觀測值的樣本，變成一個模糊集，通過優(yōu)化利用樣本模糊信息來彌補(bǔ)小樣本導(dǎo)致的信息不足，從而得出小概率事件的致災(zāi)程度。最簡單的模型是正態(tài)擴(kuò)散模型。

具體評估方法，首先是建立致災(zāi)強(qiáng)度指標(biāo)系列，即設(shè)單值觀測樣本(yj)。

yj={y1，y2，…，ym}

(1)

設(shè)指標(biāo)離散論域?yàn)椋?/p>

ui={u1，u2，…，un}

(2)

式(2)中u1，u2，…，un為控制點(diǎn)。按照下式(3)，一個單值觀測樣本yj可以將其所攜帶的信息擴(kuò)散給ui中的所有點(diǎn)：

(3)

式(3)中h為擴(kuò)散系數(shù)，可根據(jù)樣本集合中樣本的最大值b、最小值a和樣本個數(shù)m來確定：

(4)

則就將單值觀測樣本yj變成一個以μyi(ui)。為隸屬函數(shù)的模糊集。

令：

(5)

相應(yīng)的模糊子集的隸屬函數(shù)為：

μyi(ui)=fj(ui)/cj

(6)

稱μyi(ui)。為樣本yj的歸一化信息分布。

對μyi(ui) 進(jìn)行處理，令

(7)

其物理意義是：由觀測樣本集合{y1，y2，…，ym}，經(jīng)信息擴(kuò)散推斷出，如果樣本觀測值只能取u1，u2，…，un中的一個，那么，在將yj均看作是樣本代表時，觀測值為ui的樣本個數(shù)為q(ui)個。顯然，q(ui)通常不是一個正整數(shù)，但一定是一個不小于零的數(shù)。

再令：

(8)

事實(shí)上，Q 就是各ui點(diǎn)上的樣本數(shù)的總和。已知：

P(ui)=q(ui)/Q

(9)

就是樣本落在ui處的頻率值，可以作為概率的估計(jì)值。

對于單值觀測樣本指標(biāo)yj={y1，y2，…，ym}，通常將yj取為式(2)中的指標(biāo)離散論域，yj取為論域U中的一個元素ui。顯然，超越ui的概率值應(yīng)為：

(10)

P(u≥ui) 就是所要求的風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)值。

1.3　選取臺風(fēng)致災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)

選取農(nóng)作物臺風(fēng)災(zāi)害受災(zāi)指數(shù)和成災(zāi)指數(shù)作為致災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析，各災(zāi)害指數(shù)定義為：

受災(zāi)指數(shù)(%)=受災(zāi)面積/種植面積

上式中：受災(zāi)面積指因臺風(fēng)災(zāi)害造成農(nóng)作物產(chǎn)量減產(chǎn)幅度超過正常產(chǎn)量10%的面積。

成災(zāi)指數(shù)(%)=成災(zāi)面積/種植面積

上式中：成災(zāi)面積指因臺風(fēng)災(zāi)害造成農(nóng)作物產(chǎn)量減產(chǎn)幅度超過正常產(chǎn)量30%的面積。

2　結(jié)果與分析

2.1　2001-2016年農(nóng)作物臺風(fēng)災(zāi)害分析

臺風(fēng)來襲常伴有大風(fēng)和暴雨，容易造成農(nóng)作物大面積倒伏和機(jī)械損傷，設(shè)施大棚大量被毀，給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成較大損失。從福州地區(qū)歷年臺風(fēng)受災(zāi)、成災(zāi)指數(shù)曲線圖(圖1)可見，2001-2016年福州市農(nóng)作物臺風(fēng)受災(zāi)指數(shù)介于0～17.75%之間，歷年平均值為5.53%；受災(zāi)指數(shù)≥10%的年份占到31.3%，分別出現(xiàn)在2001年、2005年、2013年、2015年和2016年，最大值出現(xiàn)在2005年，臺風(fēng)受災(zāi)面積達(dá)5.6萬hm2；歷年臺風(fēng)成災(zāi)指數(shù)為0～8.24%之間，平均值為2.62%，成災(zāi)指數(shù)≥5%的年份有2001年、2005年、2012年和2015年，占統(tǒng)計(jì)年份的25.0%，最大值出現(xiàn)在2005年，臺風(fēng)成災(zāi)面積達(dá)2.6萬hm2。

在統(tǒng)計(jì)資料中，2003年臺風(fēng)對福州農(nóng)作物的影響不大，未造成災(zāi)害損失，當(dāng)年臺風(fēng)受災(zāi)和成災(zāi)指數(shù)均為0，說明當(dāng)年福州市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受臺風(fēng)影響的概率較小。從臺風(fēng)受災(zāi)指數(shù)和成災(zāi)指數(shù)的年際狀況來看，臺風(fēng)受災(zāi)指數(shù)和臺風(fēng)成災(zāi)指數(shù)的年際波動狀況比較一致，臺風(fēng)受災(zāi)指數(shù)和成災(zāi)指數(shù)最大值均出現(xiàn)在2005年。2005年登陸或影響福州的臺風(fēng)有6個，其中3個臺風(fēng)(5號“海棠”臺風(fēng)、13號“泰利”臺風(fēng)、19號“龍王”臺風(fēng))對福州造成嚴(yán)重災(zāi)害。特別是19號“龍王”臺風(fēng)，強(qiáng)度強(qiáng)、結(jié)構(gòu)密實(shí)、移動速度快，給福州市帶來嚴(yán)重危害。此次過程沿海普遍出現(xiàn)12級以上大風(fēng)，大部分縣(市)城區(qū)出現(xiàn)8級以上大風(fēng)，福州地區(qū)均出現(xiàn)暴雨到特大暴雨，臺風(fēng)過程雨量為100～340 mm；適逢天文大潮和臺風(fēng)引發(fā)的風(fēng)暴潮增水，閩江潮水水位異常升高，使得城區(qū)澇水受洪潮頂托，延長了排泄時間。福州市受災(zāi)嚴(yán)重，受災(zāi)人口達(dá)223.93萬人，房屋倒塌14 018間，直接經(jīng)濟(jì)損失35.59億元；受淹汽車8000多輛，停產(chǎn)工礦企業(yè)1647家；水利、電力、通訊、道路等基礎(chǔ)設(shè)施損毀嚴(yán)重；農(nóng)作物受災(zāi)4.8萬hm2，成災(zāi)2.4萬hm2，牲畜死亡6.06萬頭。

圖1　2001-2016年福州市農(nóng)作物臺風(fēng)災(zāi)害受災(zāi)指數(shù)和成災(zāi)指數(shù)

2.2　農(nóng)作物臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估

采用基于信息擴(kuò)散理論的模糊計(jì)算方法進(jìn)行農(nóng)作物臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估，根據(jù)農(nóng)作物受災(zāi)指數(shù)和成災(zāi)指數(shù)的變化范圍，以及將連續(xù)論域等間距取點(diǎn)，取農(nóng)作物臺風(fēng)受災(zāi)指數(shù)離散論域ui為：{0，0.02，0.04，0.06，0.08，0.1，0.12，0.14，0.16，0.18，0.2}，取農(nóng)作物臺風(fēng)成災(zāi)指數(shù)離散論域ui為：{0，0.01，0.02，0.03，0.04，0.05，0.06，0.07，0.08，0.09，0.1}，按照式(3)至(6)進(jìn)行計(jì)算，得出受災(zāi)指數(shù)和成災(zāi)指數(shù)的歸一化信息分布μyi(ui)，然后根據(jù)式(7)至(10)計(jì)算得出各風(fēng)險(xiǎn)水平的農(nóng)作物受災(zāi)和成災(zāi)的風(fēng)險(xiǎn)概率值(表1)。

由表1可見，農(nóng)作物因臺風(fēng)受災(zāi)和成災(zāi)的風(fēng)險(xiǎn)概率隨著臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)水平的提高而下降。當(dāng)農(nóng)作物臺風(fēng)受災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)水平即臺風(fēng)造成的農(nóng)作物受災(zāi)面積占種植面積比例為2%、6%、12%和18%時，福州市農(nóng)作物因臺風(fēng)受災(zāi)的風(fēng)險(xiǎn)概率為0.8054、0.3067、0.1137和0.0318，即意味著因臺風(fēng)造成的農(nóng)作物受災(zāi)面積達(dá)種植面積2%、6%、12%和18%時出現(xiàn)1.2年、3.3年、8.8年和31.4年一遇風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)受災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)水平上升至20%時，福州市農(nóng)作物臺風(fēng)受災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)概率約為156.3年一遇。在平均受災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)水平時，即臺風(fēng)造成的農(nóng)作物受災(zāi)面積占種植面積比例達(dá)5.53%時，受災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)概率為0.3156，即3.2年一遇。

表1　福州市農(nóng)作物臺風(fēng)受災(zāi)和成災(zāi)的風(fēng)險(xiǎn)概率

從成災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)來看，當(dāng)農(nóng)作物因臺風(fēng)成災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)水平即臺風(fēng)造成的農(nóng)作物成災(zāi)面積占播種面積比例為1%、3%、5%和8%時，臺風(fēng)成災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)概率值為0.5331、0.3577、0.1983和0.0334，即意味著因臺風(fēng)造成的農(nóng)作物成災(zāi)面積達(dá)播種面積1%、3%、5%和8%時出現(xiàn)1.9年、2.8年、5.0和29.9年一遇風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)成災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)水平達(dá)到10%時，福州市農(nóng)作物臺風(fēng)成災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)約為434.8年一遇。在平均成災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)水平時，即臺風(fēng)造成的農(nóng)作物成災(zāi)面積占種植面積比例達(dá)2.62%時，成災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)概率為0.3657，即2.7年一遇。

3　結(jié)論

本文基于正態(tài)信息擴(kuò)散法對福州市農(nóng)作物受臺風(fēng)災(zāi)害影響，受災(zāi)和成災(zāi)的概率進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估，利用直接發(fā)生頻次法對風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，實(shí)際評估效果較好。得出如下主要結(jié)論：

(1)福州市農(nóng)作物臺風(fēng)成災(zāi)指數(shù)與受災(zāi)指數(shù)的年際波動狀況較為一致，可以反映臺風(fēng)災(zāi)害的影響范圍，受災(zāi)指數(shù)和成災(zāi)指數(shù)最大值均出現(xiàn)在2005年。

(2)農(nóng)作物因臺風(fēng)受災(zāi)和成災(zāi)的風(fēng)險(xiǎn)概率隨著災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)水平的提高而下降，受災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)大于成災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)；在平均受災(zāi)和成災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)水平時，即臺風(fēng)造成的農(nóng)作物受災(zāi)和成災(zāi)面積占種植面積比例分別達(dá)5.53%和2.62%時，受災(zāi)和成災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分別約3.2年一遇和2.7年一遇。

(3)運(yùn)用信息擴(kuò)散理論模型對福州市農(nóng)作物臺風(fēng)災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，不但給出了福州市農(nóng)作物臺風(fēng)災(zāi)害影響的時間頻率，還給出了定量分析，結(jié)果直觀、簡便，便于對福州市農(nóng)作物臺風(fēng)災(zāi)害的認(rèn)識。

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