文章選取黔東南州16個(gè)縣市年均降雹日數(shù)、人口密度、耕地比重、經(jīng)濟(jì)作物種植比重、人均GDP、高炮保護(hù)作物面積占耕地比重、人影運(yùn)行保障經(jīng)費(fèi)等7個(gè)指標(biāo)作為致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、承災(zāi)體易損性、防災(zāi)減災(zāi)能力3個(gè)因子的評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過(guò)層次分析法賦予各指標(biāo)權(quán)重，采用加權(quán)綜合評(píng)價(jià)法構(gòu)建各因子綜合評(píng)價(jià)指數(shù)，構(gòu)建黔東南州冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，利用ArcGIS功能初步建立黔東南州冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。由區(qū)劃結(jié)果可知，黔東南州冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)普遍較大，中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)涵蓋12個(gè)縣市，冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)總體趨勢(shì)為北部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)較高，南部地區(qū)較低;北部部分地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)高于其他地區(qū)，主要是該區(qū)域致災(zāi)因子危險(xiǎn)性較高和易損性較高;南部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小，主要是致災(zāi)危險(xiǎn)性較小;通過(guò)建立風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，以期為當(dāng)?shù)刈鳂I(yè)點(diǎn)優(yōu)化布局及防雹減災(zāi)決策提供一些具有指導(dǎo)意義的參考依據(jù)，減少冰雹災(zāi)害帶來(lái)的損失。

　　1概述

　　貴州省黔東南是典型的春雹發(fā)生區(qū)，春季冰雹日數(shù)占全年冰雹日數(shù)的62.7%[1]。冰雹的發(fā)生具有突發(fā)性強(qiáng)，來(lái)時(shí)猛，破壞力大等特點(diǎn)，給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成極大經(jīng)濟(jì)損失。2020年3月22日，全州10縣(市)26鄉(xiāng)鎮(zhèn)出現(xiàn)冰雹，最大直徑約40mm，造成受災(zāi)24726人，農(nóng)作物受災(zāi)面積454公頃，房屋一般損壞4689戶9772間，直接經(jīng)濟(jì)損失3155.85萬(wàn)元。同年5月4日，岑鞏縣羊橋鄉(xiāng)、天星鄉(xiāng)、水尾鎮(zhèn)降雹，冰雹最大直徑70mm，造成受災(zāi)19534人，農(nóng)作物受災(zāi)面積715.64公頃，絕收面積6.98公頃，嚴(yán)重?fù)p壞房屋10戶20間，一般損壞房屋3463戶10375間，損壞車輛385臺(tái)，因?yàn)?zāi)造成直接經(jīng)濟(jì)損失約9077萬(wàn)元。災(zāi)害的發(fā)生無(wú)法避免，但是可以通過(guò)有力措施避免或者減少災(zāi)害造成的損失。對(duì)該區(qū)域?yàn)?zāi)害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，辨識(shí)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，提前做好防范是有效措施之一。目前關(guān)于黔東南州冰雹的研究大多集中于冰雹過(guò)程的分析及臨近預(yù)警指標(biāo)的研究[2-5]，分析其成因及雷達(dá)特征，或者分析冰雹時(shí)空分布特征及變化[6-7]，針對(duì)黔東南州冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃研究較少。本文結(jié)合前人已經(jīng)比較成熟的冰雹災(zāi)害評(píng)估方法，通過(guò)建立黔東南州冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，選取各縣市年均降雹日數(shù)、人口密度、耕地比重、經(jīng)濟(jì)作物種植比重、人均GDP、高炮保護(hù)作物面積占耕地比重、人影運(yùn)行保障經(jīng)費(fèi)等作為評(píng)價(jià)因子，借助ArcGIS的空間分析功能建立各因子圖層，參與冰雹致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、承災(zāi)體易損性、防災(zāi)減災(zāi)能力的分析運(yùn)算，初步建立黔東南州冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，以期為當(dāng)?shù)刈鳂I(yè)點(diǎn)優(yōu)化布局及防雹減災(zāi)決策提供一些有指導(dǎo)意義的依據(jù)，減少冰雹天氣帶來(lái)的損失。

　　2研究資料及方法

　　2.1研究資料

　　黔東南州16個(gè)縣氣象觀測(cè)站點(diǎn)及110個(gè)作業(yè)點(diǎn)2004-2020累計(jì)17a降雹資料;各縣市政府網(wǎng)站公布的縣市行政區(qū)劃面積;《2017年黔東南統(tǒng)計(jì)年鑒》分縣統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，包括人均GDP、耕地面積、經(jīng)濟(jì)作物種植面積、常駐人口等數(shù)據(jù);各縣(市)2018-2020年年均人工影響天氣運(yùn)行保障經(jīng)費(fèi)預(yù)算批復(fù)資金及高炮保護(hù)作物面積數(shù)據(jù);各縣市行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)。

　　2.2研究方法

　　2.2.1建立冰雹災(zāi)害評(píng)估模型災(zāi)害是地球表層異變過(guò)程的產(chǎn)物，是致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境與承災(zāi)體綜合作用的結(jié)果。本文從致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、承災(zāi)體易損性、防災(zāi)減災(zāi)能力3個(gè)方面建立冰雹災(zāi)害評(píng)估模型。其表達(dá)式為：FDRI=H·WH+V·WV+R·WR(1)式中，F(xiàn)DRI表示冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，H表示致災(zāi)因子危險(xiǎn)性，V表示承災(zāi)體易損性，R表示防災(zāi)減災(zāi)能力。WH、WV、WR表示H、V、R所占權(quán)重。2.2.2層次分析法層次分析法hierarchyprocess)簡(jiǎn)稱AHP，是20世紀(jì)70年代由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家托馬斯·塞蒂(T.L.saaty)提出的一種定性和定量相結(jié)合的、系統(tǒng)化、層次化的分析方法。按照層次分析法，建立黔東南州冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃指標(biāo)體系如圖1。對(duì)于從屬于(或影響)上一層每個(gè)因素的同一層諸因素，構(gòu)造兩兩判斷矩陣，量化各因素的相對(duì)重要性，并對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，計(jì)算出各指標(biāo)權(quán)重[3]，見(jiàn)表1、表2、表3，3階矩陣RI值為0.5194，均通過(guò)一致性檢驗(yàn)2.2.3歸一化法歸一化方法是為消除冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃指標(biāo)體系各因子數(shù)值的差異，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，將值統(tǒng)一轉(zhuǎn)化到[0，1]范圍。歸一化公式為(2)式中：Di是第i個(gè)指標(biāo)的歸一化值，Xi是第i個(gè)指標(biāo)的值，Xmax是指標(biāo)中的最大值，Xmin是指標(biāo)中的最小值。2.2.4加權(quán)綜合評(píng)價(jià)法加權(quán)綜合評(píng)價(jià)法是將多個(gè)指標(biāo)作用大小綜合起來(lái)，轉(zhuǎn)化為一個(gè)能夠反映綜合情況的指標(biāo)來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià)，用一個(gè)數(shù)量化指標(biāo)來(lái)表示，即式中，f代表評(píng)價(jià)因子的值;Di代表第i個(gè)指標(biāo)的歸一化值;Wi代表第i項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重，可由層次分析法計(jì)算獲得;m是評(píng)價(jià)因子所用指標(biāo)個(gè)數(shù)。

　　3冰雹風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的指標(biāo)評(píng)價(jià)及分析

　　3.1致災(zāi)因子危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)

　　災(zāi)害的形成是致災(zāi)因子對(duì)承災(zāi)體作用的結(jié)果，沒(méi)有致災(zāi)因子就沒(méi)有災(zāi)害，可認(rèn)為有降雹才會(huì)有冰雹災(zāi)害，降雹日數(shù)越多，冰雹災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)就越大。本文在選擇冰雹的危險(xiǎn)性因子的指標(biāo)時(shí)，著重考慮年均降雹日數(shù)這一個(gè)指標(biāo)，因此其權(quán)重系數(shù)為1。統(tǒng)計(jì)黔東南州作業(yè)站點(diǎn)2004-2020年17a降雹資料，用氣象觀測(cè)站同一時(shí)期降雹日數(shù)作為補(bǔ)充，觀測(cè)站點(diǎn)與作業(yè)站點(diǎn)同在一個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)并且同一日期降雹按1個(gè)降雹日數(shù)記錄，同一作業(yè)站點(diǎn)同一日期降雹時(shí)間跨越08：00按2個(gè)降雹日計(jì)算，得到各縣市年均降雹日數(shù)，如表4。用(2)式對(duì)年均降雹日數(shù)進(jìn)行歸一化，利用(3)式計(jì)算各縣冰雹致災(zāi)因子危險(xiǎn)性指數(shù)，利用ArcGIS對(duì)縣矢量數(shù)據(jù)用年均降雹日數(shù)柵格化，并對(duì)柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行自然斷點(diǎn)分級(jí)：極低危險(xiǎn)區(qū)(≤0.54)、低危險(xiǎn)區(qū)(0.55~0.63)、中等危險(xiǎn)區(qū)(0.64~0.70)、次高危險(xiǎn)區(qū)(0.71~0.78)、高危險(xiǎn)區(qū)(≥0.79)，得到致災(zāi)因子危險(xiǎn)性區(qū)劃圖，如圖2。由圖可知，黔東南州冰雹災(zāi)害致災(zāi)危險(xiǎn)性中等危險(xiǎn)區(qū)到高等危險(xiǎn)區(qū)主要集中在西部和北部地區(qū)，致災(zāi)危險(xiǎn)性總體趨勢(shì)呈北高南低、西高東低。

　　3.2承災(zāi)體易損性評(píng)價(jià)

　　有危險(xiǎn)并不意味著災(zāi)害就一定存在，只有風(fēng)險(xiǎn)源危害某社會(huì)經(jīng)濟(jì)目標(biāo)，即受災(zāi)體后，對(duì)于一定的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)者來(lái)說(shuō)，才承擔(dān)了相對(duì)于該風(fēng)險(xiǎn)源和該風(fēng)險(xiǎn)承載體的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)[12]。計(jì)算各縣承災(zāi)體易損性因子3個(gè)指標(biāo)的值，在不考慮其他因素影響的情況下，3個(gè)指標(biāo)的值越大，冰雹災(zāi)害造成的損失就越嚴(yán)重。經(jīng)計(jì)算，并對(duì)柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行自然斷點(diǎn)分級(jí)：極低易損區(qū)(≤0.53)、低易損區(qū)(0.54~0.58)、中等易損區(qū)(0.59~0.69)、次高易損區(qū)(0.70~0.79)、高易損區(qū)(≥0.80)，得到承災(zāi)體易損性區(qū)劃圖，如圖3所示。由圖可知，總體上中部及北部地區(qū)易損性高于南部地區(qū)。脆弱性北高南低的原因主要是南部各縣行政區(qū)劃面積遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于北部地區(qū)各縣面積，導(dǎo)致在耕地面積相差不大、北部經(jīng)濟(jì)作物種植面積大于南部時(shí)，耕地比重及經(jīng)濟(jì)作物種植比重北部大于南部。

　　3.3防災(zāi)減災(zāi)能力評(píng)價(jià)

　　防災(zāi)抗災(zāi)能力是指當(dāng)?shù)貙?duì)冰雹災(zāi)害的抵御和恢復(fù)程度，高炮防雹作業(yè)是一種有效的減災(zāi)措施。開(kāi)展人工防雹需要作業(yè)裝備及經(jīng)費(fèi)支撐，因此選取人均GDP、高炮保護(hù)作物面積占耕地比重、各縣市近3年(2018-2020年)年均人工影響天氣運(yùn)行保障經(jīng)費(fèi)預(yù)算批復(fù)資金作為防災(zāi)減災(zāi)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)，3個(gè)指標(biāo)值越大，防災(zāi)減災(zāi)能力越強(qiáng)，可能遭受的潛在損失越小，冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)也就越小。經(jīng)計(jì)算，并對(duì)柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行自然斷點(diǎn)分級(jí)：極低防災(zāi)減災(zāi)能力區(qū)(≤0.51)、低防災(zāi)減災(zāi)能力區(qū)(0.52~0.60)、中等防災(zāi)減災(zāi)能力區(qū)(0.61~0.65)、次高防災(zāi)減災(zāi)能力區(qū)(0.66~0.80)、高防災(zāi)減災(zāi)能力區(qū)(≥0.81)，得到防災(zāi)減災(zāi)能力區(qū)劃圖，如圖4。由圖可知，南部地區(qū)防災(zāi)減災(zāi)能力較弱。主要是南部地區(qū)GDP、人影運(yùn)行經(jīng)費(fèi)均低于北部地區(qū)，且高炮投入使用較少，榕江、從江、錦屏3縣僅有2門投入使用，而雷山、黎平僅有1門投入使用。

　　3.4冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及區(qū)劃

　　根據(jù)黔東南州冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，其風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)是致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、承災(zāi)體易損性和防災(zāi)減災(zāi)能力綜合作用的結(jié)果。根據(jù)公式(1)以及各個(gè)因子對(duì)其的影響，考慮到防災(zāi)減災(zāi)能力越強(qiáng)，則冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)越小，建立模型(4)，經(jīng)計(jì)算并進(jìn)行自然斷點(diǎn)分級(jí)得到黔東南州冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖，如圖5。FORI=H·WB1+V·WB2+(1-R)·WB3(4)如圖5所示，黔東南州冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)普遍較大，中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)涵蓋12個(gè)縣市。冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)總體趨勢(shì)為西部和北部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)較高，南部地區(qū)較低。北部部分地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)高于其他地區(qū)，主要是該區(qū)域致災(zāi)因子危險(xiǎn)性較高和易損性較高;南部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小，主要是致災(zāi)危險(xiǎn)性較小。

　　4結(jié)論

　　本文以縣為單位，選取年均降雹日數(shù)、人口密度、耕地比重、經(jīng)濟(jì)作物種植比重、人均GDP、高炮保護(hù)作物面積占耕地比重、人影運(yùn)行保障經(jīng)費(fèi)等7個(gè)指標(biāo)分別作為致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、承災(zāi)體易損性、防災(zāi)減災(zāi)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過(guò)層次分析法賦予各指標(biāo)權(quán)重，加權(quán)綜合評(píng)價(jià)法構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)指數(shù)，利用ArcGIS柵格化、柵格計(jì)算、自然斷點(diǎn)分級(jí)等功能實(shí)現(xiàn)了黔東南州冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。由區(qū)劃結(jié)果可知：黔東南州冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)普遍較大，中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)涵蓋12個(gè)縣市，冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)總體趨勢(shì)為北部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)較高，南部地區(qū)較低;北部部分地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)高于其他地區(qū)，主要是該區(qū)域致災(zāi)因子危險(xiǎn)性較高和易損性較高，南部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小，主要是致災(zāi)危險(xiǎn)性較小;根據(jù)區(qū)劃結(jié)果，可以在高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)增加布點(diǎn)密度或者調(diào)整作業(yè)站點(diǎn)布局，增強(qiáng)防雹作業(yè)效果;區(qū)劃的建立對(duì)當(dāng)?shù)刈鳂I(yè)點(diǎn)優(yōu)化布局及防雹減災(zāi)決策有一定指導(dǎo)意義。

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　　《冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與區(qū)劃探討》來(lái)源：《科技創(chuàng)新與應(yīng)用》，作者：蔣漢開(kāi) 張小娟 龍安華 龍?jiān)?陳曉丹

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