鄧 玲 ，李學(xué)敏 ，譚姍姍 ，張思遠(yuǎn) ，譚詩琪

（1.湖南省氣象服務(wù)中心，長沙 410118；2.氣象防災(zāi)減災(zāi)湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，長沙 410118；3.湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，長沙 410082）

暴雨是湖南省最主要的災(zāi)害性天氣，是造成湖南省山洪型、洪潰堤型及澇漬型等洪澇災(zāi)害的重要誘因［1］。暴雨洪澇帶來的損失巨大，據(jù)統(tǒng)計(jì)，湖南省平均每年造成的經(jīng)濟(jì)損失占國民生產(chǎn)總值的5.2%［2］。如何最大程度降低和減輕暴雨災(zāi)害損失及影響是湖南省氣象防災(zāi)減災(zāi)工作的重點(diǎn)和難點(diǎn)。近年來，伴隨著湖南省暴雨預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)技術(shù)、氣象服務(wù)能力等不斷提高，如何通過準(zhǔn)確及時(shí)的氣象預(yù)報(bào)、優(yōu)質(zhì)的氣象服務(wù)來提高暴雨災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)中的氣象服務(wù)效益已成為關(guān)注的重點(diǎn)。氣象部門需要以科學(xué)全面的方法證明氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益遠(yuǎn)高于服務(wù)生產(chǎn)和傳播成本［3］。因此，如何利用科學(xué)、客觀的方法評(píng)估氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。2018 年，湖南省氣象局圍繞防災(zāi)減災(zāi)效益評(píng)估能力建設(shè)，開展了針對(duì)暴雨災(zāi)害的氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益評(píng)估技術(shù)研究，以期提升氣象部門防災(zāi)減災(zāi)的整體服務(wù)能力。

為了定量評(píng)估氣象服務(wù)效益，國內(nèi)外很多學(xué)者開展了氣象服務(wù)效益評(píng)估技術(shù)和方法研究。Johnson等［4］認(rèn)為貝葉斯決策理論可將氣象信息作為一個(gè)關(guān)鍵變量，應(yīng)用于決策制定過程，以減少不確定性。Lazo［5］定量計(jì)算美國氣象預(yù)報(bào)系統(tǒng)每年給國家?guī)淼目傮w效益（公眾和商業(yè)氣象服務(wù)效益）為114 億美元。張曉美等［6］基于非線性加權(quán)綜合法對(duì)中國公眾氣象服務(wù)經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行綜合評(píng)估，估算出2018 年中國公眾氣象服務(wù)的經(jīng)濟(jì)效益為671.9 億元。吳先華等［7］基于條件價(jià)值法研究得出，中國網(wǎng)絡(luò)民眾每年對(duì)氣象服務(wù)的支付意愿值為73.6 億～205.8 億元。胡麗莉等［8］利用AHP（層次分析法）和BCG（波士頓矩陣）相結(jié)合的方法，構(gòu)建農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益評(píng)估模型。羅慧等［9，10］綜合應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)和多項(xiàng)式擬合方法，對(duì)奧運(yùn)氣象服務(wù)社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行了定量評(píng)估分析。鐘飛等［11］基于德爾菲法開展了江西省“三農(nóng)”氣象服務(wù)效益評(píng)估，結(jié)果表明，2010—2013 年江西省“三農(nóng)”氣象服務(wù)效益評(píng)估值分別為76.04 億、108.14 億、104.36 億和 116.07 億元，投入產(chǎn)出比為1∶3.3～1∶7.8。吳先華等［12］將支付意愿法與結(jié)構(gòu)方程模型相結(jié)合，應(yīng)用路徑分析方法評(píng)估了滬寧高速公路的氣象服務(wù)效益值。狄靖月等［13］運(yùn)用逆推法結(jié)合德爾菲法，建立地質(zhì)災(zāi)害氣象服務(wù)效益評(píng)估模型，得出湖南、湖北多個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）防災(zāi)減災(zāi)效益百分率都達(dá)12%以上，防災(zāi)減災(zāi)成效較好。

受許多復(fù)雜因素的影響，氣象服務(wù)效益評(píng)估具有不易確定度量性、歸屬性、整體效益等特點(diǎn)［14］。迄今為止，氣象服務(wù)效益的定量評(píng)估仍是個(gè)難點(diǎn)，至今尚未形成普適的評(píng)價(jià)方法和評(píng)估模型［15，16］。在目前較少的研究中，氣象災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益評(píng)估主要涉及臺(tái)風(fēng)、暴雨等。如姜愛軍等［17］、王輝等［18］運(yùn)用多種數(shù)理方法，研究建立了暴雨預(yù)報(bào)氣象服務(wù)效益評(píng)估數(shù)學(xué)模型，并進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果表明，預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率、預(yù)報(bào)服務(wù)覆蓋率和預(yù)報(bào)服務(wù)時(shí)效與服務(wù)效益成正比，各評(píng)估因子會(huì)很大程度影響服務(wù)效益值。張穎超等［19］、邢彩盈等［20］采用逆推算法分別構(gòu)建了浙江省、海南省臺(tái)風(fēng)氣象服務(wù)效益評(píng)估模型，并計(jì)算臺(tái)風(fēng)氣象服務(wù)效益值，結(jié)果表明，近年來臺(tái)風(fēng)災(zāi)害氣象服務(wù)效益和臺(tái)風(fēng)直接經(jīng)濟(jì)損失均處于增長趨勢(shì)，臺(tái)風(fēng)氣象服務(wù)效益與臺(tái)風(fēng)直接經(jīng)濟(jì)損失具有極高相關(guān)性。

本研究著重考慮決策服務(wù)效益、公眾服務(wù)效益、社會(huì)服務(wù)效益指標(biāo)及不可避免損失因子，采用逆推法建立湖南省暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益評(píng)估模型?；谠撃Ｐ蛯?duì)湖南省2011—2015 年6 次典型暴雨天氣過程的氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益進(jìn)行評(píng)估。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

本研究以湖南省為研究區(qū)域，對(duì)2011—2015 年6 次典型暴雨災(zāi)害氣象服務(wù)案例進(jìn)行了調(diào)查與分析，收集整理了直接經(jīng)濟(jì)損失、預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率、預(yù)警覆蓋率、預(yù)報(bào)時(shí)效、災(zāi)害強(qiáng)度、安全轉(zhuǎn)移人口、公眾滿意度、決策材料提前時(shí)間等資料，相關(guān)數(shù)據(jù)主要來源于《湖南統(tǒng)計(jì)年鑒》、湖南省民政廳、湖南省氣象局（部分?jǐn)?shù)據(jù)見表1）。同時(shí)，采用湖南省氣象局2018 年氣象防災(zāi)減災(zāi)效益評(píng)估能力建設(shè)項(xiàng)目組通過2 輪專家問卷調(diào)查建立的湖南省暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益評(píng)估指標(biāo)體系（表2）。

2 效益評(píng)估模型

影響暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益的因素有很多，如暴雨強(qiáng)度及出現(xiàn)時(shí)間、預(yù)報(bào)預(yù)警準(zhǔn)確性、氣象服務(wù)水平、政府防災(zāi)減災(zāi)決策、各部門組織和動(dòng)員防災(zāi)減災(zāi)情況、公眾自身防御能力、受災(zāi)地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況、地理?xiàng)l件等，這些因子往往存在較大的不穩(wěn)定性。因此，在評(píng)估氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益時(shí)主要考慮實(shí)際可操作性及重要因素的綜合影響。近年來，評(píng)估重大氣象災(zāi)害服務(wù)效益值使用較多的方法是逆推法［13，19，20］，即在綜合考慮氣象服務(wù)水平、政府決策效率、公眾防御能力、不可避免損失因子等基礎(chǔ)上，由災(zāi)害造成的直接經(jīng)濟(jì)損失來計(jì)算某次氣象災(zāi)害影響過程中氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益值。

表1 湖南省2011—2015 年6 次典型暴雨災(zāi)害氣象服務(wù)調(diào)查與分析評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)

表2 湖南省暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益評(píng)估指標(biāo)體系及指標(biāo)權(quán)重

2.1 評(píng)估模型建立

本研究綜合考慮暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益中的決策服務(wù)效益（Q1）、公眾服務(wù)效益（Q2）、社會(huì)服務(wù)效益（Q3）以及不可避免損失因子（D）的基礎(chǔ)上，利用逆推法建立暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益評(píng)估關(guān)系式為：

式中，Z表示某次暴雨災(zāi)害造成某地的直接經(jīng)濟(jì)損失；W表示某次暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益值；Z+W表示在未采取任何防災(zāi)減災(zāi)措施的情況下，某次暴雨災(zāi)害可能對(duì)某地造成的直接經(jīng)濟(jì)損失；Q1、Q2、Q3分別表示決策服務(wù)效益、公眾服務(wù)效益、社會(huì)服務(wù)效益；D表示災(zāi)害過程中不可避免損失因子。參數(shù)Q1、Q2、Q3、D均處于［0，1］。式（1）轉(zhuǎn)換得到某次暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益值的計(jì)算公式為：

2.2 模型參數(shù)確定

2.2.1 不可避免損失因子D災(zāi)害損失一般分為可避免損失和不可避免損失。理想狀態(tài)下，由于氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)的合理有效使用，最大程度上可避免的災(zāi)害損失為可避免損失，即可避免損失是氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益的上限。關(guān)于不可避免損失，針對(duì)每次災(zāi)害影響過程都有差別，這與災(zāi)種、災(zāi)害強(qiáng)度、當(dāng)?shù)厣鐣?huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、防災(zāi)減災(zāi)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等有直接關(guān)系。暴雨災(zāi)害的不可避免損失主要集中在不動(dòng)產(chǎn)上，如受災(zāi)農(nóng)田、損壞房屋等，此外交通、通信等不可避免損失統(tǒng)計(jì)在直接經(jīng)濟(jì)損失中，因此，直接經(jīng)濟(jì)損失也能間接反映不可避免損失的大小。暴雨影響期間，不可避免損失的影響因子主要有農(nóng)作物受災(zāi)d1、房屋損毀d2、直接經(jīng)濟(jì)損失d3和災(zāi)害強(qiáng)度d4。

不可避免損失因子D的計(jì)算方式：將各個(gè)影響因子序列標(biāo)準(zhǔn)化，每次暴雨災(zāi)害中每個(gè)影響因子對(duì)應(yīng)一個(gè)評(píng)價(jià)集；參考張穎超等［19］臺(tái)風(fēng)災(zāi)害不可避免損失因子D的計(jì)算方法以及各影響因子指標(biāo)，對(duì)不可避免損失的影響因子權(quán)重進(jìn)行評(píng)價(jià)（表3）?？紤]到暴雨災(zāi)害的影響不及臺(tái)風(fēng)，影響因子指標(biāo)對(duì)不可避免損失影響程度會(huì)有差異，經(jīng)向湖南省本地多名專家咨詢、打分，確定調(diào)整后的不可避免損失影響因子權(quán)重如表4 所示。

表3 不可避免損失的影響因子權(quán)重

表4 調(diào)整后的不可避免損失影響因子權(quán)重

由于本研究中災(zāi)害強(qiáng)度指數(shù)是通過研究小組自建的模型推算得出（具體數(shù)據(jù)見表1），根據(jù)模糊變化原理，由式（3）計(jì)算每次暴雨災(zāi)害過程中不可避免損失因子。

2.2.2 決策服務(wù)效益Q1決策服務(wù)效益主要評(píng)價(jià)政府在暴雨防災(zāi)減災(zāi)決策和部署工作中發(fā)揮的作用。根據(jù)湖南省暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益評(píng)估指標(biāo)體系，決策服務(wù)效益Q1的計(jì)算公式如下：

式中，T表示決策材料及時(shí)性評(píng)價(jià)得分，F(xiàn)表示政府響應(yīng)反饋率評(píng)價(jià)得分。

2.2.3 公眾服務(wù)效益Q2公眾服務(wù)效益主要評(píng)價(jià)氣象服務(wù)水平和能力。根據(jù)湖南省暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益評(píng)估指標(biāo)體系，公眾服務(wù)效益Q2的計(jì)算公式如下：

式中，A表示預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率評(píng)價(jià)得分，E表示預(yù)警發(fā)布及時(shí)性評(píng)價(jià)得分，C表示預(yù)警覆蓋率評(píng)價(jià)得分，L表示預(yù)報(bào)時(shí)效評(píng)價(jià)得分。

2.2.4 社會(huì)服務(wù)效益Q3社會(huì)服務(wù)效益主要評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)社會(huì)及社會(huì)公眾防御能力。根據(jù)湖南省暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益評(píng)估指標(biāo)體系，社會(huì)服務(wù)效益Q3的計(jì)算公式如下：

式中，S表示社會(huì)滿意度評(píng)價(jià)得分，R表示災(zāi)情穩(wěn)健率評(píng)價(jià)得分。

3 效益評(píng)估結(jié)果

基于湖南省2011—2015 年6 次典型暴雨災(zāi)害過程氣象服務(wù)調(diào)查與分析評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，利用湖南省氣象局2018 年氣象防災(zāi)減災(zāi)效益評(píng)估能力建設(shè)項(xiàng)目組建立的暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益評(píng)估指標(biāo)體系的評(píng)價(jià)規(guī)則與方法，計(jì)算出各指標(biāo)評(píng)價(jià)得分；根據(jù)式（3）、式（4）、式（5）、式（6）分別計(jì)算不可避免損失因子D、決策服務(wù)效益Q1、公眾服務(wù)效益Q2、社會(huì)服務(wù)效益Q3；再由式（2）計(jì)算6 次暴雨過程氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益值W。表5 是湖南省2011—2015 年6 次典型暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益評(píng)估結(jié)果。由表5 可知，近年來湖南省暴雨災(zāi)害過程的決策服務(wù)效益、社會(huì)服務(wù)效益基本呈上升趨勢(shì)，公眾服務(wù)效益波動(dòng)性較大；整體來看，由暴雨造成的直接經(jīng)濟(jì)損失與對(duì)應(yīng)的氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益分布較為相似，二者相關(guān)性高達(dá)0.896；暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益占災(zāi)害直接經(jīng)濟(jì)損失的38.6%～57.0%。

表5 湖南省2011—2015 年6 次典型暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益評(píng)估結(jié)果

4 小結(jié)與討論

本研究運(yùn)用逆推法，建立適用于評(píng)估湖南省暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益的客觀模型，并利用湖南省2011—2015 年6 次典型暴雨災(zāi)害過程氣象服務(wù)調(diào)查與分析評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)、湖南省暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益評(píng)估指標(biāo)體系中各評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)，對(duì)湖南省暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益進(jìn)行評(píng)估，得到以下結(jié)論。

1）近年來，湖南省暴雨災(zāi)害過程的決策服務(wù)效益、社會(huì)服務(wù)效益基本呈上升趨勢(shì)，表明湖南省暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)能力在不斷提升。此外，公眾服務(wù)效益相對(duì)偏低，且波動(dòng)性較大，氣象及相關(guān)部門應(yīng)給予更多重視，進(jìn)一步提升暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)公眾服務(wù)水平。

2）暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益占災(zāi)害直接經(jīng)濟(jì)損失的38.6%～57.0%，單次暴雨過程氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益值最高達(dá)13.66 億元。氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益和災(zāi)害直接經(jīng)濟(jì)損失的分布相似，二者相關(guān)性達(dá)0.896，在一定程度上表明當(dāng)暴雨災(zāi)害影響較重時(shí)，氣象服務(wù)顯得更為重要。

3）基于逆推法的效益評(píng)估模型能夠?qū)崿F(xiàn)氣象服務(wù)效益的有效提取。在模型構(gòu)建中，如何合理地評(píng)價(jià)政府決策、部門聯(lián)防以及公眾參與對(duì)氣象防災(zāi)減災(zāi)行為的效益及作用是一個(gè)極其重要的問題。相比已有研究，本研究采用湖南省氣象防災(zāi)減災(zāi)效益評(píng)估能力建設(shè)項(xiàng)目組建立的暴雨災(zāi)害氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)效益評(píng)估指標(biāo)體系中的3 個(gè)一級(jí)指標(biāo)決策服務(wù)效益、公眾服務(wù)效益和社會(huì)服務(wù)效益作為模型構(gòu)建的主要因子，同時(shí)根據(jù)評(píng)估指標(biāo)體系的評(píng)價(jià)規(guī)則與方法，基于氣象服務(wù)調(diào)查與分析評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，定量計(jì)算各指標(biāo)因子，相比調(diào)查問卷分析的結(jié)果更實(shí)際、合理。但由于評(píng)估指標(biāo)體系的建立本身存在不完善，部分指標(biāo)的評(píng)價(jià)方法是根據(jù)參考經(jīng)驗(yàn)或調(diào)查問卷確定，需要其他數(shù)據(jù)源予以補(bǔ)充和支持。