程婭婭，高玉琴，劉云蘋，徐龍升

(河海大學 水利水電學院，江蘇 南京 210098)

近年來，全球氣候變暖和城市化進程不斷加快導致城市極端暴雨頻率呈上升趨勢，面對極端暴雨給城市帶來的巨大財產損失和人員傷亡，對極端暴雨下城市脆弱性的研究逐漸成為其中重要問題之一。隨著經濟的快速發(fā)展，城市化進程不斷加速，城市的建設與擴張使得天然雨水調蓄空間減少，路面硬化削弱了地表的透水能力，加之全球氣候變暖、海平面上升等使得城市強降水和洪澇災害事件頻發(fā)[1]。因此探究城市在極端暴雨條件下的脆弱性，分析城市應對暴雨的敏感度以及應對能力是一個研究程度不高但很有必要的課題。

脆弱性理論研究起源于災害學，繼而在生態(tài)學、環(huán)境科學、可持續(xù)發(fā)展等各個方面都得到了廣泛的應用[2]。1990年IPCC首次提出將脆弱性納入氣候變化影響評估范圍內，并在多次評估報告中不斷明確脆弱性的概念和結構性特點[3]。之后有學者將脆弱性概念延伸至城市脆弱性，并根據城市不同層面，先后研究了經濟、自然災害脆弱性及社會-生態(tài)系統(tǒng)脆弱性[4]。

國內外關于脆弱性的研究從早期的地質學、災害學發(fā)展到近年來的自然災害領域、氣候變化領域等，在多個層次、多個方面都進行了探討[2]。國外主要研究地震等特定環(huán)境下的脆弱性，如BLAIKIE[5]提出自然災害領域關于脆弱性的評價的PAR模型，并且國外多分析城市在空間上的脆弱性和脆弱性分布特點[6]。之后ADGER等[7]又將脆弱性恢復問題納入脆弱性研究中，并從而衍生出復合的人-地耦合系統(tǒng)。近年來，TS YANTIKOUA等[8]關注洪水對脆弱性的影響，評估了貝寧西南海岸對海岸侵蝕和洪水風險的脆弱性。國內多研究礦業(yè)城市等典型性的資源型城市，對一般性城市研究較少，如王乃舉[9]、孫平軍[10]等。在氣候變化領域的現(xiàn)有研究[2-3，11]中，對城市脆弱性的研究主要集中于氣候變化等大層面，而較少學者就極端暴雨下一般性城市的脆弱性展開探討。

本文選擇南京地區(qū)秦淮河流域為研究區(qū)，首先結合城市脆弱性的內涵及特點構建極端暴雨情景下的城市脆弱性評價指標體系，再構建基于AHP-熵權法的灰色關聯(lián)度模型評價南京市城市脆弱性的等級，找到影響南京市極端暴雨條件下的主要影響指標以及相關障礙因子，能夠預防南京市高脆弱性的發(fā)生，在一定程度上為減少南京地區(qū)極端暴雨事件造成的經濟損失和人員傷亡提供技術指導。

1 城市脆弱性基本概念及內涵

城市脆弱性是由脆弱性發(fā)展而來。1981年TIMMERMAN[12]第一次提出脆弱性：當災害發(fā)生時，系統(tǒng)會有何種程度的負面響應；于翠松[13]認為脆弱性是某個物體在受到沖擊等外力時容易受到損壞的性質。對脆弱性概念進行擴展得到城市脆弱性的概念。程林[14]給出了安全防災方面的城市脆弱性概念，即面對突發(fā)事件的暴露，城市表現(xiàn)出的敏感性和應對能力；畢云龍等[15]指出城市脆弱性是城市對經濟、社會、資源、生態(tài)等方面干擾因素的敏感程度、反應程度及應對能力，也包括應對能力不足而導致城市結構和功能發(fā)生改變的特性。

結合前人研究進展和研究成果，本文對極端暴雨情景下的城市脆弱性的定義為：城市受到極端暴雨干擾時，城市系統(tǒng)對災害的敏感程度、易損程度以及應對能力。

敏感程度是當一個城市受到極端暴雨的干擾時所表現(xiàn)出來的不穩(wěn)定性，敏感程度和城市脆弱性成正比關系，即敏感程度越大，城市的脆弱性越高；易損程度是極端暴雨的干擾對城市造成的損傷和破壞的程度，易損程度與城市脆弱性成正比關系，易損程度越大，城市脆弱性越高；應對能力是城市受到極端暴雨的干擾后，面對擾動帶來的損害所具有的自我調節(jié)的能力，應對能力和城市脆弱性成反比關系，應對能力越強，其脆弱性越低[16]。

2 極端暴雨情景下的城市脆弱性評價指標體系構建

按照脆弱性的三個屬性：敏感程度、易損程度以及應對能力三個方面對評價指標進行綜合分析和分類，并考慮復雜城市系統(tǒng)的經濟、社會、資源以及自然環(huán)境層面來構建城市脆弱性評價指標體系[3]。本文評價指標體系分為目標層、準則層、指標層三個層次，下一級指標組反映上一級指標的狀況。目標層是全面反應極端暴雨情景下的城市脆弱性的系統(tǒng)層；指標層根據城市脆弱性的內涵特點分為敏感程度、易損程度和應對能力；指標層考慮城市在受到極端暴雨時經濟、社會、資源以及自然環(huán)境的變化情況，列出一系列相關的指標。

本文參考大量城市脆弱性的相關文獻[2-3，11，15-16]，總結前人的相關研究經驗，通過初選、優(yōu)選對評價指標進行篩選，最終得到既合理又簡明的評價指標體系(表1)，包括1個目標層、3個準則層、18個指標層。

表1 極端暴雨情景下城市脆弱性評價指標體系

根據國際自然災害風險評估[17]等相關資料，按照科學性、代表性、系統(tǒng)性、方向性、可操作性原則，從經濟、社會、資源、自然環(huán)境領域選出第三產業(yè)所占比重、經濟增長率、常住人口城鎮(zhèn)化率、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率、建成區(qū)綠地覆蓋率、每萬人擁有的醫(yī)生數(shù)、建成區(qū)排水管道密度等相關指標，并將其分在三個準則層下。第三產業(yè)所占比重、經濟增長率、人均地區(qū)生產總值、人均地方財政支出和常住人口城鎮(zhèn)化率從不同角度表征一個地區(qū)的經濟發(fā)展狀況，這些指標值越高表明該地區(qū)的經濟越發(fā)達，人民的生活水平更高，相應的城市脆弱性越低。人口密度越大說明該地區(qū)的相關建筑設施越密集，當降雨產生時，相應的城市脆弱性越高[18]。城市污水集中處理率、建成區(qū)排水管道密度、建成區(qū)綠地覆蓋率和每萬人擁有的醫(yī)生數(shù)表征一個地區(qū)綠化、管道、衛(wèi)生等基礎設施的完善程度，這些指標越高，表明該地區(qū)抵抗災害的能力更強，相應的城市脆弱性較低。

根據極端暴雨的特定背景，選出年降雨經濟損失、最大洪水流速、最大洪水淹沒范圍、最長洪水淹沒歷時、最大洪水淹沒水深、洪峰調蓄容量等相關指標。年降雨經濟損失表征由于降雨引起的河湖、水庫水位上漲，地面徑流不能及時排除產生積水引起的損失，年降雨經濟損失高，說明降雨引起的損失較為嚴重，相應的城市的脆弱性較高。最大洪水流速、最大洪水淹沒范圍、最長洪水淹沒歷時、最大洪水淹沒水深是由于降雨產生的內澇區(qū)的特征指標，可表征降雨的大小以及損害的嚴重程度，最大洪水流速等較大，說明降雨產生的內澇區(qū)較大，對城市的影響也較大，相應的城市脆弱性較高。洪峰調蓄容量指最高洪水位與汛前水位(常水位)之間水量的體積，洪峰調蓄容量越大，表明最高洪水位越高，水系的調蓄能力越差，洪災風險和危害程度也更大，相應的城市脆弱性更高。

3 城市脆弱性評價模型構建

綜合評價是在對一個目標進行評價時，通過選取與所要研究對象相關的若干指標，運用評價模型對這些指標進行處理，得到可以反映該研究對象的單一因子，從而對其進行評判[19]。目前，綜合評價模型已被廣泛應用于社會、經濟、水文、自然環(huán)境等諸多領域，主要有TOPSIS法、物元分析法、灰色關聯(lián)度法等。TOPSIS法比較精確但是計算復雜，難以求得最解[20]；物元分析法雖然具有很高的客觀性和科學性，但是其評價指標數(shù)據的等級較難確定[21]；基于灰色理論的灰色關聯(lián)度評價模型，適用于研究信息尚不完整的領域，它的最大優(yōu)勢在于對數(shù)據的要求不是很高，而且能夠處理內部關聯(lián)不明確的信息[22]。本文所研究的極端暴雨情景下的城市脆弱性評價，目前掌握的指標數(shù)據有限，且針對復雜多變的城市脆弱性指標體系，選用灰色關聯(lián)度模型實用性更強。

3.1 關聯(lián)度計算

3.1.1 數(shù)據無量綱化處理

數(shù)據無量綱化可以保證所有數(shù)據處于同一個區(qū)間內，使所有指標可以進行統(tǒng)一計算。本文建立的城市脆弱性評價指標體系包含正向指標和逆向指標，為準確表達數(shù)據屬性并保證數(shù)據的一致性，本文對不同類型指標采用不同公式來實現(xiàn)數(shù)據的無量綱化。正向指標無量綱化計算方法如式(1)所示，逆向指標計算方法如式(2)所示。

(1)

(2)

式中：xij為指標無量綱化后的數(shù)據；yij為指標原始數(shù)據；minyij為指標最小值；maxyij為指標最大值。

3.1.2 選擇參考序列和比較序列

參考序列可以認為是不進行評價的對照序列，將被評價序列選作比較序列。本文選取非極端暴雨情況下的數(shù)據序列作為參考序列，極端暴雨情況下的數(shù)據序列作為比較序列，通過計算參考序列和比較序列的關聯(lián)度的距離，來判定城市脆弱性的等級。

3.1.3 標準化決策矩陣構建

在選取參考序列X0和比較序列(X1，X2，…，Xm)基礎上，根據數(shù)據無量綱化結果建立標準化決策矩陣：

(3)

式中：X0=(1.000，1.000，…，1.000)。

3.1.4 關聯(lián)系數(shù)計算

采用式(4)計算參考序列和比較序列之間的關聯(lián)系數(shù)：

(4)

式中：βi(k)為關聯(lián)系數(shù)；δik為|x0k-xik|；minminδik為兩級最小差；maxmaxδik為兩級最大差；p為分辨系數(shù)，一般選取0.5。

3.1.5 計算指標權重

主觀賦權法充分利用專家經驗進行權重分配，具有一定的靈活性，但同時具有忽視數(shù)據自身特點的缺陷[23]；客觀賦權法充分考慮數(shù)據自身特點，降低主觀錯誤率，但如果不能將其與現(xiàn)實情況聯(lián)系起來，往往會導致與理論上的結論背道而馳[24]；組合賦權法則很好地利用以上兩種方法的優(yōu)點，全面地考慮了主客觀結果[25]。因此，本文在進行指標賦權時，充分考慮主客觀因素，選取層次分析法和熵權法進行指標組合賦權，采用線性組合的方式，并且認為主、客觀賦權法的權數(shù)相同，均為0.5。

(5)

3.1.6 關聯(lián)度計算

將組合賦權法所確定的權重與關聯(lián)系數(shù)相乘，即可得到最終的關聯(lián)度，具體公式如下所示：

(6)

式中：μi為關聯(lián)度；βi(k)為關聯(lián)系數(shù)；ωk為權重；n為指標個數(shù)。

3.2 城市脆弱性評價等級與評價標準

在進行極端暴雨情景下的城市脆弱性評價時，要進行評價等級的劃分。結合本文所確定的評價指標體系，將極端暴雨情景下的城市脆弱性分為“高”“一般”“低”三個等級，并根據前人研究經驗[26]，將灰色關聯(lián)度模型結果與評價等級對應見表2。

表2 極端暴雨情景下城市脆弱性評價標準

Ⅰ級：城市脆弱性高，即在受到極端暴雨等外來事件的干擾時，城市的敏感程度較高，易損程度較高，應對能力較低。當有極端暴雨時，人們應該對極端天氣有所警惕，并且隨時做好防護措施。

Ⅱ級：城市脆弱性一般，即在受到極端暴雨等外來事件的干擾時，城市的敏感程度、易損程度、應對能力都處于一般的狀態(tài)。當有極端暴雨時，人們需要注意到極端天氣的發(fā)生，并適當進行防護。

Ⅲ級：城市脆弱性低，即在受到極端暴雨等外來事件的干擾時，城市的敏感程度較低，易損程度較低，應對能力較強。當有極端暴雨時，城市并不會受到太大的損害，人們幾乎可以不用擔心極端天氣的發(fā)生。

4 實例分析

南京作為南方較為繁華的省會城市，其受氣候變化和城市化的影響較為嚴重，其大部分地區(qū)位于秦淮河流域所在地，常出現(xiàn)大降雨、洪澇災害等事件，因此選定我國東部秦淮河流域的南京地區(qū)作為研究區(qū)進行城市脆弱性評價并進行評價結果分析。

4.1 研究區(qū)概況

秦淮河流域位于長江下游，江蘇省西南部，總面積約2 631 km2，涉及南京、句容兩市。南京地區(qū)處于亞熱帶季風氣候區(qū)，四季分明，雨量豐沛，多年平均降雨量1 181.4 mm，年均氣溫16.66 ℃。南京經濟發(fā)展水平較高，城市化發(fā)展迅速，從2005-2020年底，南京市常住人口由689.80萬人增至931.97萬人，其城市化水平由76.24%增至86.8%。南京市是中國東部地區(qū)重要的教育基地和交通樞紐，是長江經濟帶和東部沿海經濟帶的重要中心城市。截至2020年底，南京市建成區(qū)面積868.28 km2，地區(qū)生產總值14 817.95億元，占全省14.43%，人均地區(qū)生產總值159 322元，超過全省人均生產總值38 091元[27]。

4.2 研究區(qū)極端暴雨選取

研究區(qū)極端暴雨的選取首先需確定區(qū)域極端暴雨閾值。極端暴雨閾值目前通常使用統(tǒng)一固定的日降水量[28]和百分位法[29]進行確定。由于不同年份不同場次的降雨具有非固定性，采用統(tǒng)一固定的日降水量確定極端暴雨閾值準確性較低，因此本文采用百分位法確定秦淮河流域極端暴雨閾值，即以1986-2006年的20年間某測站所有降水日最強的1%的降水量作為該測站極端暴雨閾值。秦淮河流域各測站極端暴雨閾值見表3。

表3 秦淮河流域南京地區(qū)各測站極端暴雨閾值

根據秦淮河流域極端暴雨閾值，本文分別選取秦淮河流域南京地區(qū)NO.20160630、NO.20120712和NO.20080730三場洪水過程作為研究對象進行極端暴雨情景下的城市脆弱性評價(圖1)。NO.20160630場次洪水各測站日降雨量可認為其完全符合極端暴雨條件；NO.20120712場次洪水僅在7月13日武定門閘的降雨量超過極端暴雨閾值，因此可認為其不符合極端暴雨的條件，將其作為參考序列；NO.20080730場次洪水大部分測站的降雨量超過極端暴雨閾值，因此可認為其是小型極端暴雨的情況。

圖1 三場洪水各測站超過當天閾值雨量圖

4.3 數(shù)據來源

第三產業(yè)所占比重、經濟增長率、建成區(qū)綠地覆蓋率、每萬人擁有的醫(yī)生數(shù)、建成區(qū)排水管道密度等數(shù)據可以直接通過公式計算或在《南京市統(tǒng)計年鑒》中進行查閱，最大洪水流速、最大洪水淹沒范圍、最長洪水淹沒歷史、最大洪水淹沒水深等指標則需要通過建立水文水動力模型動態(tài)模擬洪水過程得到(表4)。

表4 水文水動力模型模擬得到的部分指標值

使用HEC-HMS、MIKE系列軟件構建水文水動力模型，其主要建模步驟：運用HEC-HMS進行降雨徑流模擬，得到洪水過程的點源匯流徑流數(shù)據作為MIKE11中部分河道的匯流數(shù)據，并將得到的時間序列文件作為MIKE模型的邊界文件，運用MIKE11進行河道水流運動模擬，MIKE21 FM進行地表漫流模擬，最后運用MIKE FLOOD耦合MIKE11和MIKE21，連接河道和地表，從而得到淹沒水深、淹沒范圍等數(shù)據。

4.4 研究區(qū)極端暴雨情景下的城市脆弱性評價

4.4.1 數(shù)據無量綱化

根據《南京市統(tǒng)計年鑒》[27]和模型模擬結果，得到指標數(shù)據，數(shù)據無量綱化結果見表5。

表5 指標數(shù)據無量綱化結果

4.4.2 確定參考序列和比較序列

根據4.2節(jié)對研究區(qū)極端暴雨的定義，本文選擇沒有極端降雨情景下的指標數(shù)據即2012年小洪水作為參考序列X0，選取2008年中洪水和2016年大洪水作為比較序列X1、X2。

4.4.3 確定標準化決策矩陣

得到的標準化決策矩陣為：

(7)

4.4.4 計算關聯(lián)系數(shù)

已知參考序列X0與各比較序列X1，X2后，利用式(4)計算關聯(lián)系數(shù)。得到關聯(lián)系數(shù)矩陣為：

(8)

4.4.5 計算指標權重

按照主客觀賦權的方法，對各指標數(shù)據進行權重的計算，本文認為主觀權重與客觀權重的權數(shù)均為0.5，得到的最終權重值見表6。

表6 評價指標體系各指標組合權重

4.4.6 計算關聯(lián)度

根據求得的組合權重以及關聯(lián)系數(shù)，利用式(6)將其對應相乘再求和就可得到關聯(lián)度以分析評價城市脆弱性，結果見表7。

4.5 模型評價結果與分析

由4.4節(jié)的分析與計算可知，比較序列X1和X2的關聯(lián)度計算結果分別為0.611和0.520。根據2.3節(jié)確定的評價等級和評價標準，可得出研究區(qū)的評價等級在2008年為Ⅲ級，即為低脆弱性，在2016年為Ⅱ級，即為一般脆弱性。以參考序列X0的關聯(lián)度1.000為標準，比較序列X1和X2分別與參考序列的距離為：|ΔX1|=|1-0.611|=0.389，|ΔX2|=|1-0.520|=0.480。2016年大洪水情況下，南京市的城市脆弱性程度比2008年中洪水情況下的脆弱性程度高，但整體來看，南京市的城市脆弱性程度處于中低水平。

4.5.1 極端暴雨情景下城市脆弱性分析

年降雨經濟損失、最大洪水流速、最大洪水淹沒范圍、最長洪水淹沒歷時、最大洪水淹沒水深、建成區(qū)排水管道密度、洪峰調蓄容量是與極端暴雨直接相關的城市脆弱性評價指標，該指標的關聯(lián)度值越小表示這項指標的脆弱性程度越高。從圖2可以看出，2008年中等程度洪水情況下，圖中指標的關聯(lián)度均小于等于2012年，即脆弱性高于非極端暴雨情況，而2016年大洪水情況下的指標關聯(lián)度又均小于2008年，其脆弱性程度更高。比較序列與參考序列差值絕對值占比越大，說明某項指標引起脆弱性差異的可能更大，從圖中可以看出，2008年最長洪水淹沒歷時對脆弱性差異影響較大，盡管NO.20080730洪水大降雨量的天數(shù)不多，但是該場次洪水的總雨量較大，并且2012年南京市建成區(qū)排水管道密度的脆弱性差異也較大，說明當時雨量大且排水能力較低的情況下產生了較長的洪水淹沒歷時。2016年年降雨經濟損失、最大洪水流速等指標都對脆弱性差異的影響較大，這與NO.20160630洪水降雨天數(shù)較多，雨量較大的實際情況也較為相符，并且隨著洪水強度的增強，這些指標數(shù)值的變化引起脆弱性差異的能力就越大。

圖2 與極端暴雨條件相關的城市脆弱性指標對比圖

4.5.2 城市脆弱性障礙因子分析

在灰色關聯(lián)度模型計算極端暴雨情景下城市脆弱性的基礎上，利用障礙度模型計算各個指標對城市脆弱性的障礙度，找到對城市脆弱性影響最大的指標，從而有助于政府政策的實施與調整，一定程度上降低城市的脆弱性[30]，或對未來城市高脆弱性進行預防。

障礙度模型主要包括三個要素：因子貢獻度F、指標偏離度I和障礙度O，其中，因子貢獻度Fj反映某個指標對總目標的貢獻程度，可以用指標的最終權重ωj表示；指標偏離度Iij反映指標實際值與最優(yōu)值之間的距離，可以用式(9)計算；障礙度Oij反映某指標對極端暴雨情景下城市脆弱性的影響程度，障礙度Oij越大，表明這項指標對城市脆弱性的影響越大[31]。障礙度Oij的計算見式(10)。

Iij=1-xij；

(9)

(10)

以2016年為例，計算各指標障礙度，并篩選出障礙度大于2%的指標(圖3)?？梢钥闯?，2016年影響南京市城市脆弱性的主要障礙因素是人均地方財政支出、建成區(qū)排水管道密度、城市污水集中處理率、人均地區(qū)生產總值、每萬人擁有的醫(yī)生數(shù)、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率、耕地面積、第三產業(yè)所占比重、建成區(qū)綠地覆蓋率等，其中人均地方財政支出、建成區(qū)排水管道密度、城市污水集中處理率、人均地區(qū)生產總值的障礙度分別為：18.7%、15.8%、14.3%、12.6%，說明在大洪水來臨時，城市相關設施的應對能力不足，因此可以提高南京市地區(qū)的財政支出，例如加強基礎建設，加大農業(yè)水利氣象部門的管理和資金供給；提高建成區(qū)排水管道密度，合理規(guī)劃排水管道分布，在相對薄弱的地方進行加密；加強污水集中處理能力，保護生態(tài)環(huán)境，促進可持續(xù)發(fā)展；大力發(fā)展經濟，提高居民生活水平，改善居民失業(yè)情況，從而改善南京市的城市脆弱性水平，一定程度上預防其城市高脆弱性的發(fā)生。

圖3 2016年南京市城市脆弱性各項指標障礙度圖

5 結論和討論

本文根據城市脆弱性的內涵，系統(tǒng)分析影響極端暴雨情景下城市脆弱性的經濟因素、社會因素、資源因素和環(huán)境因素，構建了城市脆弱性評價指標體系。并構建基于AHP-熵權法的灰色關聯(lián)度評價模型對秦淮河流域南京地區(qū)進行實例研究，對極端暴雨情景下的城市脆弱性進行了研究分析。具體結論如下：

1)綜合2008年和2016年極端暴雨情況下城市脆弱性評價模型計算結果，南京市的城市脆弱性處于中低等級。

2)在與極端暴雨條件相關的指標中，影響南京市城市脆弱性的主要因素是最長洪水淹沒歷時和洪峰調蓄容量。較大降雨量和排水能力不足可能引起淹沒歷時較長，從而引發(fā)設施受損以及農田受災的可能性較大；洪峰調蓄容量較大說明南京市水系的調蓄能力較差，水系對洪水的貯存和調節(jié)功能降低，極端暴雨來臨時更容易發(fā)生危險事件。

3)整體來看，南京市極端暴雨條件下城市脆弱性的主要影響因素是：人均地方財政支出、建成區(qū)排水管道密度、城市污水集中處理率、人均地區(qū)生產總值。考慮到這些因素，南京市可以適當調整財政支出投入和劃分，完善相關城市基礎設施，大力發(fā)展經濟，推動產業(yè)升級，在一定程度上降低城市高脆弱性發(fā)生的可能。

由于數(shù)據資料有限，本文中極端暴雨情景下的城市脆弱性評價僅針對南京全市，未來可考慮采用劃分網格區(qū)域的方法進一步精細化城市脆弱性評價，并通過更為便捷有效的方式獲取更多數(shù)據，預測未來城市脆弱性的變化趨勢及時空分布。此外，考慮到極端暴雨也會影響城市的地下空間，探索城市地下空間洪澇脆弱性也十分必要，后續(xù)可就地下空間易灌難排、疏散救援困難等特點做進一步的研究。