彭章宏

摘 要：選取表征自然災(zāi)害易損性的災(zāi)害指標(biāo)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，應(yīng)用多級模糊評判方法，計(jì)算出茂名市下轄的2區(qū)3市的自然災(zāi)害易損度。結(jié)果表明：信宜市的區(qū)域易損度歸屬于極易損區(qū);高州市的區(qū)域易損度歸屬于高易損區(qū);電白區(qū)、茂南區(qū)的區(qū)域易損度歸屬于中易損區(qū);化州市的區(qū)域易損度歸屬于低易損區(qū)。區(qū)域易損度空間分布差異的原因，還需要結(jié)合各區(qū)域的自然、經(jīng)濟(jì)等因素加以系統(tǒng)分析。

關(guān)鍵詞：自然災(zāi)害;社會(huì)易損性;模糊綜合評判;茂名

中圖分類號(hào)：X43文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-5168（2021）12-0141-03

Fuzzy Comprehensive Evaluation of Social Vulnerability to Natural Disasters

—Based on Maoming Region

PENG Zhanghong

（School of Tourism， Guangdong Preschool Normal College in Maoming，Maoming Guangdong 525200）

Abstract： Natural disaster vulnerability index and social economic index are selected and multilevel fuzzy evaluation method is applied to calculate natural disaster vulnerability degree of 2 districts and 3 cities in Maoming area. The results show that the regional vulnerability of Xinyi belongs to the extremely vulnerable region. Gaozhou belongs to the high vulnerability area. Maonan belongs to the middle vulnerability area. Huazhou belongs to the low vulnerability area. The reasons for the differences in the spatial distribution of regional vulnerability should be systematically analyzed in combination with the natural and economic factors of each region.

Keywords： natural disasters;social vulnerability;fuzzy comprehensive evaluation;Maoming region

隨著人口的激增和經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人類生存的地理環(huán)境正在逐步退化，各種自然災(zāi)害頻繁發(fā)生，人類所遭受的社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失越來越嚴(yán)重。2004年的印度洋海嘯，2008年的緬甸熱帶風(fēng)暴“納吉爾斯”、中國汶川特大地震，2011年的菲律賓熱帶風(fēng)暴“天鷹”、美國颶風(fēng)“艾琳”、日本9.0級特大地震、加勒比島國海地大地震等，均造成了重大人員傷亡和嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。據(jù)統(tǒng)計(jì)，進(jìn)入21世紀(jì)的第一個(gè)10年，共發(fā)生3 852起國家范圍內(nèi)的自然災(zāi)害事件，人員傷亡達(dá)到72萬人，經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)9 600億美元。為此，美洲國家組織秘書處的S.O.Bender提出了“區(qū)域易損性的估計(jì)問題”。區(qū)域易損性即一個(gè)地區(qū)遭遇災(zāi)害時(shí)容易受到損害的程度，它是政府部門在制定社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃和進(jìn)行宏觀調(diào)控時(shí)必須考慮的一個(gè)制約因子。

茂名地處低緯，受地形、海陸和人類活動(dòng)等影響，臺(tái)風(fēng)、洪澇、干旱、泥石流等自然災(zāi)害頻發(fā)，嚴(yán)重制約其經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。迄今為止，國內(nèi)外學(xué)者對茂名市開展自然災(zāi)害的社會(huì)易損性評價(jià)的研究非常罕見。本文擬以茂名市為研究對象，提出用區(qū)域易損度來估計(jì)區(qū)域易損性。由于區(qū)域易損度涉及的因素較多，而它的界線又是不分明的，因此，擬根據(jù)模糊綜合評判的原理和方法來確定區(qū)域易損度，從而為進(jìn)一步研究茂名自然災(zāi)害提供相關(guān)依據(jù)，為政府決策提供科學(xué)的基礎(chǔ)[1-3]。

1 指標(biāo)體系

自然災(zāi)害是致災(zāi)因子和人類社會(huì)相互作用的結(jié)果。一個(gè)地區(qū)遭受自然災(zāi)害損害的程度與很多因素有關(guān)，不僅取決于當(dāng)?shù)氐臑?zāi)害發(fā)生頻率及災(zāi)害強(qiáng)度等致災(zāi)因子，而且還與當(dāng)?shù)氐幕A(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平和抗災(zāi)能力有關(guān)，即與人類社會(huì)本身有關(guān)，人類社會(huì)因素一般用社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況來衡量。以洪水災(zāi)害為例，洪水如果發(fā)生在荒無人煙的地方，即沒有人類社會(huì)因素的存在，就不是洪水災(zāi)害，而僅僅是洪水這樣的自然變異;而若發(fā)生在有人類活動(dòng)的地方，會(huì)對人類社會(huì)和自然資源造成極大損失，形成洪水災(zāi)害。但是，人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況是很復(fù)雜的，不同的國家，甚至同一國家的不同地區(qū)，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異，災(zāi)害發(fā)生和造成的影響是不同的。如果把這些因素都作為評價(jià)指標(biāo)，將會(huì)得到一個(gè)龐大復(fù)雜的指標(biāo)體系。為此，遵循簡練、獨(dú)立、可操作性原則，選用最能反映區(qū)域易損性的9個(gè)主要指標(biāo)（[xi]），并分成兩個(gè)指標(biāo)子系統(tǒng)，即災(zāi)害子系統(tǒng)[X1]和社會(huì)經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)[X2]，那么指標(biāo)系統(tǒng)[X=X1，X2]。各子系統(tǒng)的指標(biāo)如下：

災(zāi)害子系統(tǒng)為[X1][=x1，x2，x3。].其中，[x1]為全年暴雨平均次數(shù);[x2]為寒露風(fēng)概率;[x3]為年最長霜凍日天數(shù)（d）。

社會(huì)經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)為[X2][=x4，x5，…，x9。]其中，[x4]為60歲以上老人數(shù)（個(gè)）;[x5]為有科技活動(dòng)單位數(shù)（個(gè)）;[x6]為銀行存款總額（億元）;[x7]為職工平均工資（元）;[x8]為人均GDP（元）;[x9]為城市建成區(qū)面積（km2）。

在災(zāi)害子系統(tǒng)中，全年暴雨平均次數(shù)、寒露風(fēng)概率、年最長霜凍日天數(shù)分別從降雨、強(qiáng)冷風(fēng)、低溫等災(zāi)害方面反映了一個(gè)地區(qū)的易損程度;在社會(huì)經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)中，60歲以上老人數(shù)、有科技活動(dòng)單位數(shù)、銀行存款總額、人均收入、城市建成區(qū)面積則從人口身體素質(zhì)、抗災(zāi)能力和城市建設(shè)強(qiáng)度等方面反映了一個(gè)地區(qū)的易損程度。在這些指標(biāo)中，有科技活動(dòng)單位數(shù)、銀行存款總額、職工平均工資、人均GDP與區(qū)域易損度成反比，其余指標(biāo)則與區(qū)域易損度成正比。因此，一個(gè)地區(qū)的災(zāi)害強(qiáng)度越大，社會(huì)經(jīng)濟(jì)越不發(fā)展，就越容易被損壞，易損度就越高;反之，一個(gè)地區(qū)的災(zāi)害強(qiáng)度越小，社會(huì)經(jīng)濟(jì)越發(fā)展，就越不容易被損壞，易損度就越低[4-6]。

2 原理和方法

由于影響一個(gè)地區(qū)自然災(zāi)害社會(huì)易損性的因素較多，而且涉及模糊不確定性因素，結(jié)合上述指標(biāo)系統(tǒng)分類，采用二級模糊綜合評判。首先對各指標(biāo)進(jìn)行低層次、小系統(tǒng)的一級綜合評判，然后對評判結(jié)果進(jìn)行高層次、大系統(tǒng)的二級綜合評判。具體步驟如下。

2.1 劃分指標(biāo)集[X]、評判集[U]，確定各因子評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

首先將一個(gè)地區(qū)的自然災(zāi)害社會(huì)易損性指標(biāo)[X]劃分為災(zāi)害子系統(tǒng)[X1]和社會(huì)經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)[X2]，即[X=X1，X2]。為了減小數(shù)值較大的指標(biāo)對評價(jià)結(jié)果產(chǎn)生過大的影響，需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，因[x1、x2、x3、x4、x9]與易損程度成正比，其處理方式為：[x'=xi/ximax];[x5、x6、x7、x8]與易損程度成反比，則處理方式為：[x'=1-xi/ximax]。經(jīng)這樣處理后，9個(gè)因子的作用性質(zhì)就一致了，式中[xi]表示各因子數(shù)列中的每一項(xiàng)，[ximax]表示該因子數(shù)列中的最大值。

然后將一個(gè)地區(qū)的自然災(zāi)害易損度劃分為4個(gè)等級，即評判集[U][={1、2、3、4}]={（極易損）、（高易損）、（中易損）、（低易損）}。

接著建立各因子的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

2.2 計(jì)算隸屬度，給出單因子評價(jià)矩陣R

隸屬度通過隸屬函數(shù)求得。隸屬函數(shù)種類較多，結(jié)合本文實(shí)例，選取均勻分布作為隸屬函數(shù)，其數(shù)學(xué)模型為：

[u1xi=ri1=1，xi≥xi10，xi

[ujxi=rij=1，xj，j+1≤xi

[umxi=rim=1，xi

式中：[xij]表示第[i]種指標(biāo)第[j] 等級的分級標(biāo)準(zhǔn);[xi]表示某一地區(qū)第[i]種指標(biāo)的數(shù)據(jù);[ujxi]表示某[i]指標(biāo)對第[j]級的隸屬度。

2.3 建立權(quán)重模糊矩陣B

利用專家打分法，對所有指標(biāo)中任意兩個(gè)指標(biāo)按重要性進(jìn)行兩兩比較，給出平均比值[Bij]，得到權(quán)重模糊矩陣。

B[=b11b12…b1nb21b22…b2n???bm1bm2…bmn]? ? ? ? ? ? ? ? ? （4）

對矩陣B的每一行元素先連乘，再求[n]次方根，得到列向量[β=β1，β2，…，βnT]，即[βi=j=1nbij1n][i=1，2，…n。]再作歸一化處理，即令[ai=βi/i=1nβi]，從而得到權(quán)重集[A=（ai，a2，…，an）T]，顯然[i=1nai=1]。

經(jīng)過以上處理，可得到災(zāi)害子系統(tǒng)權(quán)重集[A1=0.50，0.20，0.30]，社會(huì)經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)權(quán)重集[A2=0.21，0.25，0.13，0.11，0.09，0.19]，指標(biāo)系統(tǒng)權(quán)重集[A=0.55，0.45。]

2.4 一級、二級綜合評判

根據(jù)單因子評價(jià)矩陣R[1]、R[2]，通過模糊合成運(yùn)算（矩陣乘法），得到[B1=A1×]R1，B[2=A2×R2]。B[1]、B[2]為各指標(biāo)子系統(tǒng)的一級模糊綜合評判集。指標(biāo)系統(tǒng)的模糊關(guān)系矩陣即為B[=B1，B2T]，將指標(biāo)系統(tǒng)權(quán)重集[A]與模糊關(guān)系矩陣B進(jìn)行第二次模糊合成運(yùn)算，得到最終評判集[F]。根據(jù)上述分析，[F]應(yīng)是只包含4個(gè)元素的行向量，根據(jù)最大隸屬原則，確定4個(gè)元素中的最大值對應(yīng)的評判等級，即可得最后評判結(jié)果[7-11]。

3 應(yīng)用實(shí)例

現(xiàn)以茂名市的2區(qū)3市（縣級市）為例來說明區(qū)域自然災(zāi)害社會(huì)易損度的模糊綜合評判問題。表1是根據(jù)《茂名統(tǒng)計(jì)年鑒》2005—2015年10年來的相關(guān)數(shù)據(jù)平均化后的易損性指標(biāo)原始數(shù)據(jù);表2是根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)及廣東省專家意見給出的標(biāo)準(zhǔn)化后的等級標(biāo)準(zhǔn)。

同時(shí)，根據(jù)專家咨詢意見和式（1），得到下列各指標(biāo)的權(quán)數(shù)集：災(zāi)害子系統(tǒng)權(quán)數(shù)集[A1]=（0.21，0.24，0.22，0.17，0.16）;社會(huì)經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)權(quán)數(shù)集[A2]=（0.28，0.26，0.23，0.23）;指標(biāo)系統(tǒng)權(quán)數(shù)集[A]=（0.65，0.35）。

以高州市為例，利用其災(zāi)害子系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)（見表1），并根據(jù)式（2）至（4）和表2的分級標(biāo)準(zhǔn)，得到災(zāi)害子系統(tǒng)的評判矩陣R[1]，同理可得社會(huì)經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)的評判矩陣R[2]。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行一級綜合評判，得到高州市災(zāi)害子系統(tǒng)的綜合評判結(jié)果[B1]，同理，可求出高州市社會(huì)經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)的一級評判[B2]，然后進(jìn)行二級綜合評判[B=A×R=（0，0.26，0.74，0）]。

根據(jù)最大隸屬原則，由于在[B]=（0，0.26，0.74，0）中，最大值（0.74）對應(yīng)于第二等級，因此，高州市的區(qū)域易損度歸屬于高易損區(qū)。

同理，得到信宜市的區(qū)域易損度歸屬于極易損區(qū);電白區(qū)、茂南區(qū)的區(qū)域易損度歸屬于中易損區(qū);化州市的區(qū)域易損度歸屬于低易損區(qū)。

4 結(jié)論

從上述分析可以看出，信宜市的區(qū)域易損度歸屬于極易損區(qū);高州市的區(qū)域易損度歸屬于高易損區(qū);電白區(qū)、茂南區(qū)的區(qū)域易損度歸屬于中易損區(qū);化州市的區(qū)域易損度歸屬于低易損區(qū)。由于區(qū)域易損度所涉及的因素較多，而它的界線又是不分明的，因而利用模糊綜合評判來對其進(jìn)行研究是一條有效的途徑，并且計(jì)算方法簡單易行。這種方法不僅可以用來評價(jià)縣（市）、鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）、中小城市等小范圍的區(qū)域易損性，也可用來評價(jià)省、市、自治區(qū)、大城市等大范圍的區(qū)域易損性。通過模糊綜合評判，可以全方位地了解各地區(qū)的易損程度，這不僅能為各級領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)行科學(xué)管理和宏觀決策提供重要的信息，而且也能為理論工作者制定政策提供可靠的依據(jù)，具有重要的實(shí)際意義。這種方法的不足之處是不能解釋區(qū)域易損度存在空間差異的原因，這也是定量化方法普遍存在的問題，要想系統(tǒng)地研究區(qū)域易損度的空間差異，還應(yīng)該從各區(qū)域本身的自然和社會(huì)經(jīng)濟(jì)情況去考慮，把定量方法和定性方法進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，這是下一步研究需要努力的方向。

參考文獻(xiàn)：

[1]馮德益，樓世博，林命周，等.模糊數(shù)學(xué)方法與應(yīng)用[M].北京：地震出版社，1983：74-76.

[2]張撼.應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)[M].重慶：重慶大學(xué)出版社，1985：54-58.

[3]周拒乾，唐川.模糊評判模型在邊坡穩(wěn)定性評價(jià)中的應(yīng)用[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，1995（3）：73-82.

[4]劉麗，王士革.云南昭通滑坡、泥石流危險(xiǎn)度模糊綜合評判[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，1995（4）：261-266.

[5]項(xiàng)源金、張向麗.鐵路客票發(fā)售和預(yù)訂系統(tǒng)總體方案評價(jià)[J].鐵道學(xué)報(bào)，1996（2）：85-92.

[6]程啟月，邱菀華.作戰(zhàn)指揮效能評估的模糊優(yōu)化決策分析[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2002（9）：112-140.

[7]辛明軍，李偉華，何華燦.分布式問題求解方案的模糊綜合評價(jià)模型及其算法實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2001（15）：40-42.

[8]周穗華，張小兵.模糊綜合評估模型的改進(jìn)[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)（信息與管理工程版），2003（5）：4-7.

[9]全林，趙俊和.效用評估的模糊效用方法[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)，1997（4）：121-123.

[10]陳守煜，趙瑛琪.模糊優(yōu)選（優(yōu)化）理論與模型[J].應(yīng)用數(shù)學(xué)，1993（1）：1-6.

[11]陳耀輝，孫春燕.模糊綜合評判法中的最大隸屬原則有效度[J].重慶師范學(xué)院學(xué)報(bào)（自科學(xué)版），2001（1）：45-47.