吳文菁,陳佳穎,葉潤宇,李楊帆,2,*

1 廈門大學(xué)環(huán)境與生態(tài)學(xué)院,廈門 361102 2 廈門大學(xué)海洋與海岸帶發(fā)展研究院,廈門 361102

在全球氣候變暖的背景下,臺風(fēng)強(qiáng)度與破壞力呈現(xiàn)明顯增強(qiáng)的趨勢,超強(qiáng)臺風(fēng)所占比例顯著增多[1- 3]。特別是1995年以來,大西洋與東太平洋颶風(fēng)活動顯著增強(qiáng)[4],2005年美國“卡特里娜”颶風(fēng)、2007年孟加拉國熱帶風(fēng)暴“錫德”、2010 年臺風(fēng)“凡亞比”等均造成了嚴(yán)重的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。據(jù)統(tǒng)計(jì),在“錫德”風(fēng)暴潮下有3000多人死亡,受災(zāi)人口達(dá)850萬人,直接經(jīng)濟(jì)損失二十億美元以上[5]?！澳m蒂”是2016年全球最強(qiáng)的臺風(fēng),對廈門市社會、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)系統(tǒng)等方面造成了巨大的破壞。因此,認(rèn)清氣候變化趨勢,逐步強(qiáng)化臺風(fēng)災(zāi)害評估在城市社會生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的應(yīng)用研究,是構(gòu)建城市生態(tài)安全格局、建立可持續(xù)的彈性城市的基本保障。

近年來,國際對于臺風(fēng)災(zāi)害評估已有較多應(yīng)用[6- 10],眾多組織與機(jī)構(gòu)也就氣候變化發(fā)布了指南與讀本,對城市規(guī)劃與建設(shè)、彈性城市的設(shè)計(jì)提出相關(guān)建議,例如美國國際開發(fā)總署在海嘯之后發(fā)布了《沿海社區(qū)彈性指南》；2009年世界銀行[11]出版了《氣候變化彈性城市：東亞城市降低氣候變化脆弱性及增強(qiáng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理入門讀本》[12]。在城市規(guī)劃建設(shè)、彈性城市的構(gòu)建中,脆弱性分析與評價(jià)是重要依據(jù)[13],脆弱性理論體系對于城市發(fā)展、城市規(guī)劃、城市發(fā)展與環(huán)境之間的平衡關(guān)系具有巨大的借鑒和應(yīng)用意義。雖然當(dāng)前在計(jì)算脆弱性和適應(yīng)能力指數(shù)以及評估假設(shè)適應(yīng)方面已有相當(dāng)多的研究成果,但是有關(guān)彈性城市的脆弱性分析亟待加強(qiáng)[8]。

目前,臺風(fēng)災(zāi)前預(yù)評估已經(jīng)基本具備高精度和高準(zhǔn)確度的數(shù)據(jù)與方法[14],但災(zāi)后脆弱性評估方法仍缺乏時(shí)效性數(shù)據(jù),且評估過程較為繁雜；傳統(tǒng)災(zāi)后調(diào)查,如在量化颶風(fēng)卡特里娜對碳排放影響的研究中,需要采用綜合方法結(jié)合詳細(xì)的現(xiàn)場調(diào)查,并以經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)應(yīng)用區(qū)域縮放模型[15],同時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集存在效率低下、精度差等問題,并不適用于臺風(fēng)災(zāi)后脆弱性評估,由此,快速準(zhǔn)確的災(zāi)后脆弱性評估已成為今后災(zāi)情評估工作的發(fā)展趨勢。國外已有多個(gè)以大數(shù)據(jù)為背景的相關(guān)研究[16-17],國內(nèi)也有基于網(wǎng)絡(luò)開放數(shù)據(jù)為政府的管理方案提供對策的研究[18],驗(yàn)證了大數(shù)據(jù)在可行性、即時(shí)性、精度、公眾參與等方面的優(yōu)勢。

本文以受“莫蘭蒂”臺風(fēng)破壞嚴(yán)重的廈門市為研究區(qū)域,研發(fā)的網(wǎng)絡(luò)信息資源拾取軟件,結(jié)合遙感空間分析技術(shù),構(gòu)建了涵蓋社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)與生態(tài)系統(tǒng)的脆弱性評價(jià)指標(biāo)綜合體系,提出了將臺風(fēng)災(zāi)后快速統(tǒng)計(jì)的實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)信息與傳統(tǒng)調(diào)研收集的數(shù)據(jù)相結(jié)合的災(zāi)后損失評估新方法,有效提高信息的獲取速度,對“莫蘭蒂”臺風(fēng)災(zāi)害下廈門市各區(qū)社會-生態(tài)系統(tǒng)脆弱性進(jìn)行高效便捷的評估。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

1.1.1廈門市概況

廈門位于福建省東南部,轄思明區(qū)、湖里區(qū)、集美區(qū)、海滄區(qū)、同安區(qū)、翔安區(qū)6個(gè)市轄區(qū),是福建省副省級城市、經(jīng)濟(jì)特區(qū),東南沿海重要的中心城市、港口及風(fēng)景旅游城市,2017年,全年地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)4351.18億元,常住人口401萬人。地形以濱海平原、臺地和丘陵為主,地勢由西北向東南傾斜。廈門屬于亞熱帶海洋性季風(fēng)氣候,溫和多雨,由于太平洋溫差氣流的關(guān)系,每年平均受4—5次臺風(fēng)的影響,且多集中在7—9月份。

1.1.2臺風(fēng)“莫蘭蒂”概況

超強(qiáng)臺風(fēng)“莫蘭蒂”(Super Typhoon Meranti)是2016年全球海域的最強(qiáng)風(fēng)暴之一。9月15日在中國福建省廈門市翔安區(qū)登陸,登陸時(shí)中心最大風(fēng)力52 m/s,屬于強(qiáng)臺風(fēng)級?！澳m蒂”重創(chuàng)廈門,尤其對廈門電力設(shè)施造成巨大破壞,導(dǎo)致全市大面積停電、停水和通信中斷；65萬棵行道樹倒伏；市內(nèi)交通癱瘓,機(jī)場航班大面積停航。因?yàn)?zāi)死亡1人,重傷2人,房屋倒損17907間,農(nóng)作物受災(zāi)面積7000 hm2,直接經(jīng)濟(jì)損失102億元[19]。

1.2 數(shù)據(jù)來源

1.2.1大數(shù)據(jù)來源

網(wǎng)絡(luò)信息資源拾取軟件是自動地抓取互聯(lián)網(wǎng)信息資源的程序,可以自動采集所有能夠訪問到的頁面內(nèi)容,以獲取或更新這些網(wǎng)站的內(nèi)容和檢索方式[20]。本文所采用的微博信息拾取程序是基于Java語言編寫的桌面應(yīng)用程序,主要根據(jù)用戶的搜索條件拾取微博信息,通過輸入關(guān)鍵詞、時(shí)間和地點(diǎn)拾取微博相關(guān)信息,并將抓取結(jié)果用Excel導(dǎo)出,具體流程如圖1。

圖1 微博平臺中有關(guān)臺風(fēng)災(zāi)害信息的關(guān)鍵詞選取流程圖Fig.1 Keyword selection flowchart for typhoon disaster information in microblog platform

本研究中相關(guān)關(guān)鍵詞選取參數(shù)如表1所示,所用的地理位置信息來源于微博用戶的定位數(shù)據(jù),同時(shí)經(jīng)過人工審查也刪除了由于轉(zhuǎn)發(fā)或其他原因?qū)е碌闹貜?fù)數(shù)據(jù)。

表1 廈門市臺風(fēng)災(zāi)害相關(guān)微博關(guān)鍵詞選取參數(shù)

1.2.2其他數(shù)據(jù)來源

本文采用美國NASA的Landsat8于2015年10月13日發(fā)布的影像,UTM-WGS84投影坐標(biāo)系,其分辨率為30 m,用于計(jì)算廈門市的歸一化植被指數(shù),并根據(jù)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分級,計(jì)算廈門市的植被覆蓋度。所用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來源于廈門市各行政區(qū)2016年統(tǒng)計(jì)年鑒。

1.3 研究方法

1.3.1脆弱性評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

脆弱性是由自然、社會、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境因素及過程共同決定的系統(tǒng)對各種脅迫的易損性,是系統(tǒng)的內(nèi)在屬性,取決于系統(tǒng)的暴露程度、系統(tǒng)對外界干擾的敏感性和系統(tǒng)的適應(yīng)能力3個(gè)方面[8,21]。本文選擇廈門市思明區(qū)、湖里區(qū)、海滄區(qū)、集美區(qū)四個(gè)區(qū)域的自然與社會系統(tǒng)作為承災(zāi)體,在充分考慮研究對象及本次臺風(fēng)災(zāi)害特征的基礎(chǔ)上,參考崔勝輝等[22],Huang等[23]歸納的氣候變化主要風(fēng)險(xiǎn)因子和Sajjad等[24]進(jìn)行沿海城市脆弱性評價(jià)使用的評價(jià)因子,依據(jù)科學(xué)性、完備性、可行性與實(shí)用性原則,結(jié)合脆弱性的成因,從暴露性、敏感性、恢復(fù)力和應(yīng)對能力四方面選擇指標(biāo),建立“莫蘭蒂”臺風(fēng)災(zāi)害下廈門各區(qū)的社會-生態(tài)系統(tǒng)脆弱性指標(biāo)體系,如表2所示。

表2 廈門市臺風(fēng)災(zāi)害影響下社會-生態(tài)系統(tǒng)脆弱性評價(jià)指標(biāo)體系

為評價(jià)臺風(fēng)對不同區(qū)域的危害程度,我們選取了占地面積、風(fēng)力風(fēng)速以及人口密度作為評價(jià)各區(qū)暴露在臺風(fēng)下的不同情況的指標(biāo)；由于“莫蘭蒂”臺風(fēng)主要因風(fēng)力造成影響,導(dǎo)致農(nóng)作物、水電系統(tǒng)等受損,因此第一、第三產(chǎn)業(yè)相對敏感；根據(jù)《大氣科學(xué)辭典》,地面粗糙度表征的是地表與大氣的相互作用,反映地表對風(fēng)速的消減,植被覆蓋率高的地區(qū)地面的粗糙度高[25],因此植被覆蓋率和臺風(fēng)登陸的強(qiáng)度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,即植被覆蓋率越高,敏感性越小,從而選取第一、第三產(chǎn)業(yè)占比以及植被覆蓋率用于評價(jià)敏感性；從不同區(qū)域的社會經(jīng)濟(jì)情況出發(fā),選擇代表地區(qū)和居民經(jīng)濟(jì)水平的兩項(xiàng)指標(biāo)以及代表該地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施及社會保障完善程度的兩項(xiàng)指標(biāo)用于評價(jià)該區(qū)域應(yīng)對臺風(fēng)災(zāi)害的能力；最后,基于大數(shù)據(jù)變化的趨勢,從影響居民生活恢復(fù)的角度,選取了電力系統(tǒng)、交通系統(tǒng)和生態(tài)系統(tǒng)三方面的指標(biāo)用于恢復(fù)力評價(jià)。

1.3.2脆弱性綜合評判模型

模糊綜合評價(jià)法[26]是一種能夠?qū)κ艿蕉喾N因素制約的事物或?qū)ο笞龀鋈嬖u價(jià)的決策方法。根據(jù)數(shù)據(jù)收集情況與分析需求,將其作為廈門市各區(qū)在“莫蘭蒂”臺風(fēng)災(zāi)害下脆弱性評判模型的依據(jù),并結(jié)合熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重。首先將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,用熵權(quán)法建立各級指標(biāo)的權(quán)重集,然后利用隸度函數(shù),結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)值與脆弱度評語集的分級標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建評價(jià)矩陣,評語集為根據(jù)評價(jià)指標(biāo)建立的評價(jià)集合。

本文將脆弱性程度劃分為3個(gè)等級,以脆弱度表征,采用中位數(shù)法和平均值法確定評語集的分級標(biāo)準(zhǔn)[27],即評價(jià)集V={V1,V2,V3}={低度脆弱度,中度脆弱度,高度脆弱度},脆弱度代表每一項(xiàng)一級指標(biāo)的脆弱程度。本文最后將評價(jià)矩陣與權(quán)重集以矩陣計(jì)算加以合成,得到各一級指標(biāo)脆弱度的評價(jià)結(jié)果,各一級指標(biāo)的對應(yīng)評價(jià)等級的數(shù)值相加后可表征脆弱性的綜合評價(jià)結(jié)果。

2 結(jié)果與分析

2.1 大數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果分析

圖2 臺風(fēng)“莫蘭蒂”前后微博關(guān)鍵詞數(shù)量 Fig.2 Number of microblogging keywords before and after typhoon “Meranti”

經(jīng)人工審查,含有某些關(guān)鍵詞的微博數(shù)據(jù)在一定時(shí)間前后是由于其他原因發(fā)布,與“莫蘭蒂”無關(guān),所以本文以臺風(fēng)登陸日期為起始點(diǎn),若在某個(gè)搜索日期對應(yīng)的詞條中有60%以上內(nèi)容與臺風(fēng)無關(guān),那么對于該時(shí)間點(diǎn)以前或以后的數(shù)據(jù)將不納入搜索時(shí)段內(nèi),由此確定每個(gè)關(guān)鍵詞選取的時(shí)間段。最終,確定2016年9月13日至9月30日所有關(guān)鍵詞在不同時(shí)間段內(nèi)的發(fā)布量。

所有關(guān)鍵詞發(fā)布量在臺風(fēng)登陸當(dāng)日達(dá)到峰值,次日發(fā)布量急劇下降,隨著災(zāi)后重建工作的不斷進(jìn)展繼續(xù)呈現(xiàn)下降的趨勢,最后趨近于零,其中“停電”與“停水”兩個(gè)關(guān)鍵詞及其近義詞的搜索時(shí)間跨度長,且隨時(shí)間推移數(shù)據(jù)逐日降低,但在9月26日、27日數(shù)據(jù)量出現(xiàn)較大的回升(圖2),這是臺風(fēng)“鲇魚”于2016年9月27日在福建省登陸導(dǎo)致的結(jié)果,故分析時(shí)刪去2016年9月26日以后的數(shù)據(jù)。

當(dāng)關(guān)鍵詞發(fā)布量為零時(shí),代表與關(guān)鍵詞相關(guān)的災(zāi)害已經(jīng)得到恢復(fù)。根據(jù)表1提出的幾個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行微博詞條搜索,依據(jù)搜索量的多少及其變化趨勢等因素選取“停電”、“堵”、“樹”3個(gè)關(guān)鍵詞作為恢復(fù)力指標(biāo)計(jì)算依據(jù)。在與“停電”“交通”“樹木倒伏”這3個(gè)脆弱性二級評價(jià)指標(biāo)相關(guān)的關(guān)鍵詞中,搜索量在9月22日、9月17日、9月17日分別達(dá)到最小,量化后的電力、交通和倒伏樹木恢復(fù)速度分別為0.11天-1、0.33天-1和0.3天-1。

2.2 “莫蘭蒂”臺風(fēng)綜合脆弱性評價(jià)結(jié)果分析

利用關(guān)鍵詞對微博大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘后,得到廈門市各區(qū)恢復(fù)力指標(biāo)數(shù)據(jù),建立綜合脆弱性指標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行模糊綜合評價(jià),評價(jià)結(jié)果如表3所示。

廈門市各區(qū)對“莫蘭蒂”臺風(fēng)的脆弱性表現(xiàn)出明顯的地域差異。思明區(qū)、湖里區(qū)脆弱性總體結(jié)果較弱,海滄區(qū)和集美區(qū)則較強(qiáng)。從影響脆弱性的一級指標(biāo)上看,植被覆蓋率較低與第三產(chǎn)業(yè)占比高是敏感性指標(biāo)脆弱度低的主要原因；交通擁堵,受災(zāi)人群基數(shù)大是恢復(fù)力和暴露度指標(biāo)脆弱度高的成因。應(yīng)對能力評級結(jié)果的數(shù)值在綜合評價(jià)上占據(jù)最大比重,直觀地表明廈門各區(qū)脆弱性不同的主導(dǎo)因素是應(yīng)對能力的差異。思明和湖里區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值以及人均可支配收入明顯高于其他地區(qū),經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)且社會保障投入較多,故而應(yīng)對能力相對較強(qiáng)。另一方面,由于恢復(fù)速度以天數(shù)來評價(jià),反映出的恢復(fù)力結(jié)果差異不明顯,因此需要結(jié)合關(guān)鍵詞的搜索結(jié)果進(jìn)一步討論分析。

表3 廈門社會-生態(tài)系統(tǒng)脆弱性綜合評價(jià)結(jié)果

3 討論

3.1 關(guān)鍵詞發(fā)布量的空間差異有效揭示了災(zāi)后各區(qū)恢復(fù)力強(qiáng)弱

關(guān)鍵詞的發(fā)布與臺風(fēng)發(fā)生時(shí)間和救災(zāi)情況緊密相關(guān)。所有關(guān)鍵詞的發(fā)布量在臺風(fēng)登陸廈門當(dāng)天,即2016年9月15日達(dá)到峰值,次日關(guān)鍵詞發(fā)布數(shù)量急劇下降,之后隨時(shí)間的推移呈現(xiàn)平緩下降的趨勢,最后數(shù)據(jù)量趨近于零(圖3)。

圖3 臺風(fēng)災(zāi)后廈門各區(qū)微博關(guān)鍵詞變化圖Fig.3 Change charts of microblog keywords in various districts of Xiamen

在同一天內(nèi),廈門島內(nèi)(思明區(qū)和湖里區(qū))關(guān)鍵詞數(shù)量大于島外(集美區(qū)和海滄區(qū)),島外集美區(qū)關(guān)鍵詞數(shù)量又大于島外其他行政區(qū)。臺風(fēng)登陸初期,廈門島內(nèi)及集美區(qū)的人口密集、微博用戶多,相較人口密度小的其他島外地區(qū)敏感性更強(qiáng),所以受影響的人數(shù)多,關(guān)鍵詞發(fā)布量大。到災(zāi)后重建階段,廈門島內(nèi)的湖里區(qū)及島外的集美區(qū)關(guān)鍵詞的發(fā)布量下降幅度大,反映其恢復(fù)能力更強(qiáng)。島外的海滄區(qū)對于關(guān)鍵詞“停電”的數(shù)據(jù)發(fā)布量沒有出現(xiàn)較大幅度的下降,說明其電力系統(tǒng)恢復(fù)力弱,災(zāi)后重建推進(jìn)不理想。

由于本研究恢復(fù)力指標(biāo)數(shù)據(jù)來源的特殊性,該結(jié)果在地理位置上的精度可以達(dá)到區(qū)縣級別,對于災(zāi)后恢復(fù)可以針對各區(qū)開展相對精細(xì)化的評估,這一優(yōu)勢也可為災(zāi)后恢復(fù)提供更有針對性的參考意見。

3.2 島內(nèi)災(zāi)后水電系統(tǒng)恢復(fù)能力明顯強(qiáng)于島外及偏遠(yuǎn)郊區(qū)

綜合大數(shù)據(jù)平臺獲取的關(guān)鍵詞信息,公眾對于水電的關(guān)注度遠(yuǎn)大于其他方面,因此水電恢復(fù)的數(shù)據(jù)信息也相對準(zhǔn)確。利用大數(shù)據(jù)平臺獲取的定位信息可以清晰地表示出水電恢復(fù)信息的動態(tài)變化,實(shí)現(xiàn)不同地點(diǎn)災(zāi)后恢復(fù)能力的可視化,更快速準(zhǔn)確地對受災(zāi)區(qū)域的水電系統(tǒng)進(jìn)行排查,有利于指導(dǎo)災(zāi)后恢復(fù)工作(圖4)。

圖4 臺風(fēng)“莫蘭蒂”搜索量變化的兩個(gè)階段內(nèi)電力、水力系統(tǒng)修復(fù)情況Fig.4 The repair of power and hydraulic systems in two stages of typhoon Meranti′s search volume change

根據(jù)2016年9月14日—9月25日時(shí)段內(nèi)新浪微博所檢索出的因“莫蘭蒂”臺風(fēng)造成的“停電”及其近義詞詞條,發(fā)現(xiàn)主干道路附近多有停電,而由于人口密集、社會經(jīng)濟(jì)活動頻繁,島內(nèi)的停電信息集中出現(xiàn),原因主要是新浪微博的使用人群多分布于商業(yè)等密集地帶。但整體來說,“莫蘭蒂”臺風(fēng)使得廈門6個(gè)行政區(qū)均產(chǎn)生了多點(diǎn)、大面積停電,可見其對電力系統(tǒng)的破壞較大。

根據(jù)“停電”、“停水”兩個(gè)關(guān)鍵詞搜索量變化,我們將受災(zāi)時(shí)期分為兩個(gè)階段。截止2016年9月17日,島內(nèi)思明區(qū)已基本恢復(fù)供電,湖里區(qū)仍有部分區(qū)域處于停電狀態(tài),而島外集美區(qū)的停電情況依然較為嚴(yán)重,同安、翔安區(qū)仍有多處未恢復(fù)供電,海滄區(qū)也存在少量未供電區(qū)域。與電力系統(tǒng)恢復(fù)對比發(fā)現(xiàn),水力系統(tǒng)的恢復(fù)情況也呈現(xiàn)出相似的變化規(guī)律。

水電系統(tǒng)的破壞是臺風(fēng)對受災(zāi)人民生活最為直接和明顯的影響,在大數(shù)據(jù)的幫助下,水電系統(tǒng)的破壞及恢復(fù)過程通過微博數(shù)據(jù)的形式加以展示,將其應(yīng)用于脆弱性評估有利于水電系統(tǒng)的恢復(fù)工作的開展。

3.3 綜合評價(jià)結(jié)果反映城市中小尺度脆弱性的差異

廈門市島內(nèi)(思明區(qū)和湖里區(qū))整體脆弱性較島外(集美區(qū)與海滄區(qū))低,這是社會、經(jīng)濟(jì)與生態(tài)3個(gè)系統(tǒng)共同作用的結(jié)果。生態(tài)、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)共同作用于敏感性,植被覆蓋率越低,第一、三產(chǎn)業(yè)占比越大,敏感性越高,整體脆弱性越大；同時(shí),經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)也作用于應(yīng)對能力,經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá),基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)越完善,民生支出越多,應(yīng)對能力越大,整體脆弱性越小。社會系統(tǒng)作用于恢復(fù)力,災(zāi)后恢復(fù)速度越快,恢復(fù)力越強(qiáng),整體脆弱性越小。依據(jù)評價(jià)結(jié)果,經(jīng)濟(jì)指標(biāo)在應(yīng)對能力上的作用大于在敏感性上的作用,而生態(tài)指標(biāo)對整體脆弱性的影響較其他社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)小,社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)是影響整體脆弱性的主導(dǎo)因素,由于島內(nèi)在產(chǎn)業(yè)占比、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、災(zāi)后恢復(fù)速度等方面都優(yōu)于島外,故而島內(nèi)脆弱性比島外較低。

4 結(jié)論

本文以“莫蘭蒂”臺風(fēng)背景下受災(zāi)嚴(yán)重的廈門市為研究對象,利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對災(zāi)情進(jìn)行跟蹤,建立脆弱性評估模型分析了臺風(fēng)災(zāi)害下城市社會-生態(tài)系統(tǒng)的脆弱性特征及成因,得到以下主要結(jié)論：

(1)“莫蘭蒂”臺風(fēng)對廈門地區(qū)造成了嚴(yán)重的影響,其危害涉及了整個(gè)社會、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)系統(tǒng),研究結(jié)果表明,在本次臺風(fēng)影響下,海滄區(qū)與集美區(qū)的災(zāi)后脆弱性較高,思明、湖里區(qū)較低,應(yīng)對能力是導(dǎo)致各區(qū)臺風(fēng)災(zāi)害脆弱性具有顯著差異的決定性因素。

(2)“莫蘭蒂”臺風(fēng)災(zāi)害影響下,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、地區(qū)產(chǎn)值較高和社會保障投入較多的思明區(qū)災(zāi)害應(yīng)對能力最強(qiáng)；災(zāi)后恢復(fù)速度主要表現(xiàn)在水電恢復(fù)方面,島內(nèi)(思明、湖里區(qū))水電恢復(fù)速度較快,島外以及一些較為偏遠(yuǎn)的地區(qū)水電恢復(fù)速度較慢,抗災(zāi)防災(zāi)的能力有待增強(qiáng)。

(3)大數(shù)據(jù)相比于其他災(zāi)害數(shù)據(jù)具有可獲取性、靈活性、多樣性更高的特點(diǎn),可減少時(shí)間成本及人力財(cái)力的支出；同時(shí)更加直觀地顯示災(zāi)害的分布特點(diǎn),排查傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)易忽視的地區(qū)和救災(zāi)方向,及時(shí)提出科學(xué)有效的防災(zāi)減災(zāi)建議。

本文對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用處于初步探索階段,如所檢索的關(guān)鍵詞的有效性、網(wǎng)絡(luò)信息的真實(shí)性、數(shù)據(jù)可獲取性等方面存在一定的局限性,這些是下一步大數(shù)據(jù)應(yīng)用災(zāi)害評估研究亟待解決的瓶頸問題。

致謝：廈門理工學(xué)院鄧富亮博士對本研究軟件研發(fā)工作給予支持,廈門大學(xué)環(huán)境與生態(tài)學(xué)院Muhammad Sajjad碩士、林靜玉碩士對本研究提出建議,北京林業(yè)大學(xué)楊文濤博士、武漢大學(xué)方建博士、美國內(nèi)布拉斯加大學(xué)林肯校區(qū)唐政洪博士、廈門大學(xué)環(huán)境與生態(tài)學(xué)院范冰雄博士生、楊奕碩士、陳雅君碩士和向枝遠(yuǎn)碩士生幫助修改,特此致謝。