山東省沿海各市自然環(huán)境分析

摘要：本文通過對(duì)風(fēng)暴潮脆弱性的指標(biāo)體系構(gòu)建，運(yùn)用主成分分析法來確定山東省沿海七市的風(fēng)暴潮脆弱性排名，以及結(jié)合聚類分析將沿海七市的脆弱性進(jìn)行分類。最后得出不同的自然脆弱性結(jié)論及啟示。

關(guān)鍵詞：風(fēng)暴潮；脆弱性；主成分分析

中圖分類號(hào)：Q178.1+1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1006-4117（2011）03-0361-02

山東省是受風(fēng)暴潮災(zāi)害較為嚴(yán)重的省份，作為一個(gè)半島地區(qū)，沿海7個(gè)市受到的風(fēng)暴潮災(zāi)害的損失巨大。僅2009年，風(fēng)暴潮災(zāi)害造成的直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)9.44億元，位列全國(guó)沿海省份損失的第四位。評(píng)價(jià)脆弱性的角度可以從自然環(huán)境和人文社會(huì)等多方面來綜合考慮。本文針對(duì)自然環(huán)境的脆弱性加以分析。

一、國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)綜述

脆弱性(vulnerability)是指生態(tài)系統(tǒng)在受到干擾時(shí)，容易從一種狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N狀態(tài)，而且一經(jīng)改變，很難恢復(fù)到初始狀態(tài)。國(guó)內(nèi)起步比較晚，從20世紀(jì)80年代開始對(duì)脆弱性進(jìn)行研究。

商彥蕊（2000）認(rèn)為脆弱性主要包括三個(gè)方面：暴露、承災(zāi)體自身性質(zhì)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、政治因素等方面的影響[1]。汪朝輝（2003）認(rèn)為脆弱性是自然環(huán)境變化和人為影響因素在一定的時(shí)空條件下藕合的產(chǎn)物。在同一致災(zāi)強(qiáng)度下，災(zāi)情隨脆弱性的增強(qiáng)而加重，降低災(zāi)害脆弱性可減輕災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失。

本文在研究的基礎(chǔ)上，對(duì)山東省區(qū)域風(fēng)暴潮災(zāi)害脆弱性進(jìn)行評(píng)估，重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)對(duì)自然環(huán)境脆弱性的評(píng)估。

二、脆弱性綜合評(píng)價(jià)方法的引入

（一）主成分分析概述

主成份分析法是通過多個(gè)指標(biāo)構(gòu)成的一個(gè)多維空間進(jìn)行的一種較為客觀的多指標(biāo)評(píng)價(jià)方法。被評(píng)對(duì)象是多維空間中的樣本點(diǎn)，從原變量的協(xié)方差陣或相關(guān)矩陣出發(fā)，構(gòu)造少數(shù)的主成分，即原變量的線形組合，從而通過各項(xiàng)指標(biāo)的總變量來說明樣本在多維空間的相對(duì)位置。該種方法在評(píng)價(jià)過程中，將多指標(biāo)問題化為較少的新的指標(biāo)，使這少數(shù)的主成份能極可能多地占有原來變量的總方差；反過來，這些新的少數(shù)的主成份即彼此互不相關(guān)，又能綜合反映原來多個(gè)指標(biāo)的信息。具體地說，在評(píng)價(jià)過程中給出了指標(biāo)包含的信息量的權(quán)數(shù)，它的評(píng)價(jià)分量主要依賴各項(xiàng)指標(biāo)值間的相關(guān)性確定，其目的是化簡(jiǎn)數(shù)據(jù)和揭示變量間的現(xiàn)實(shí)關(guān)系。

三、自然環(huán)境脆弱性綜合評(píng)價(jià)

（一）自然環(huán)境脆弱性指標(biāo)的選取

由于自然環(huán)境的脆弱性影響因素主要與自然的承受力有關(guān)，風(fēng)暴潮對(duì)自然的損害有毀壞沿海的陸地及海堤、損毀近岸的農(nóng)田及灘涂、嚴(yán)重影響海洋捕撈以及海水養(yǎng)殖。故本文選取指標(biāo)有：x1各市海岸線的長(zhǎng)度，x2各市近岸及海岸濕地面積，x3各市農(nóng)用地面積，x4各市海洋捕撈產(chǎn)量，x5各市海水養(yǎng)殖產(chǎn)量。

（二）自然環(huán)境脆弱性的主成分分析

本文用SPSS16.0對(duì)2006-2009年分別做主成分分析，得到的方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率如表1。

由表1可以看出，各年的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率都達(dá)到85%以上，所以主成分分析的結(jié)果是可以成立的。然而由于各市的海岸線的長(zhǎng)度、近岸及海岸濕地面積、農(nóng)用地面積的年度數(shù)據(jù)是基本不變的，只有海洋捕撈產(chǎn)量和海水養(yǎng)殖產(chǎn)量隨著年度而變化的，故本文選取時(shí)間2006-2009年的平均數(shù)據(jù)進(jìn)行度量分析。

根據(jù)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，各指標(biāo)之間的相關(guān)因子大部分在0.2以上，說明可以做主成分分析，得出方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率如表2：

由表2可以看出第一主成分的方差貢獻(xiàn)率在56.566%，兩個(gè)主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率的值為85.968%，達(dá)到主成分分析的標(biāo)準(zhǔn)。得出x1海岸線的長(zhǎng)度、x4海水捕撈產(chǎn)量、x5海水養(yǎng)殖產(chǎn)量是第一主成分，具有較高的相似性；x2各市近岸及海岸濕地面積、x3各市農(nóng)用地面積是第二主成分，具有較高的相似性。

然后根據(jù)各個(gè)主成分的排名和綜合排名得出的主成分得分排名，如表3。

由上表可以看出，威海市的綜合得分最高，其風(fēng)暴潮自然脆弱性最強(qiáng)，煙臺(tái)和青島的脆弱性其次，下面依次是東營(yíng)>日照>濱州>濰坊，脆弱性以此降低。

四、自然環(huán)境脆弱性的聚類分析

本章運(yùn)用聚類的方法對(duì)山東省的7市進(jìn)行區(qū)劃。聚類是是應(yīng)用較為廣泛的一類分類方法，此方法將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個(gè)過程。使劃分的區(qū)域在同一個(gè)簇中的對(duì)象有很大的相似性，而不同簇間的對(duì)象有很大的相異性。

（一）聚類方法的介紹

本文采用個(gè)案聚類法（也稱Q型聚類），即根據(jù)被觀測(cè)個(gè)案的各種特征的各變量進(jìn)行分類。其中，個(gè)體的距離采用平方歐式距離，即：對(duì)于兩個(gè)個(gè)案x，y的k個(gè)變量值之差的平方和的平方根：

（二）聚類方法衡量自然環(huán)境脆弱性

運(yùn)用SPSS16.0進(jìn)行聚類分析，得出樹狀圖結(jié)果，如表5：

由此可以看出，威海市的風(fēng)暴潮脆弱性自成一類，煙臺(tái)和青島的為一類，日照東營(yíng)濱州為一類，濰坊市為一類。這與主成分分析的結(jié)果一致。由此看出，威海為第一類，風(fēng)暴潮自然脆弱性最強(qiáng)；煙臺(tái)、青島為第二類，風(fēng)暴潮自然脆弱性較強(qiáng)；東營(yíng)、日照、濱州為第三類，風(fēng)暴潮自然脆弱性較弱；濰坊為第四類，風(fēng)暴潮自然脆弱性最弱。

五、風(fēng)暴潮自然災(zāi)害的區(qū)劃的分析

（一）自然脆弱性強(qiáng)弱分布的原因

威海市擁有全省最長(zhǎng)的海岸線，其長(zhǎng)度為985.9千米，其海洋捕撈產(chǎn)量和海水養(yǎng)殖產(chǎn)量皆居全省第一。得天獨(dú)厚的海洋自然環(huán)境造就了威海市盛產(chǎn)海洋類的產(chǎn)品，然而，當(dāng)海洋災(zāi)害來臨時(shí)，威海市在自然承載能力上是最差的。風(fēng)暴潮災(zāi)害對(duì)自然環(huán)境的脆弱性表現(xiàn)主要是對(duì)海洋類相關(guān)的自然環(huán)境有較大的影響，因?yàn)轱L(fēng)暴潮對(duì)自然環(huán)境的破壞直接的影響就是海洋環(huán)境。對(duì)于海岸濕地的破壞性雖然是比較直接的，但是海岸濕地的影響因素很多，風(fēng)暴潮、潮汐、滸苔、污染等都是其影響因素，所以衡量風(fēng)暴潮的脆弱性，海洋濕地的面積就顯得重要性降低一些。風(fēng)暴潮對(duì)沿海的農(nóng)田的損害也是較為嚴(yán)重的，但是用農(nóng)用地的總面積指標(biāo)來衡量并不是只針對(duì)沿海的農(nóng)田，所以重要性也相對(duì)較弱一些。海洋濕地面積、農(nóng)用地面積作為第二主成分，所起的作用不如第一主成分大，所以海洋濕地面積與農(nóng)用地面積對(duì)衡量自然環(huán)境的脆弱性的影響相對(duì)較小。威海市在海岸濕地面積和農(nóng)用地面積數(shù)值上不是最大的，但是由于這些指標(biāo)的重要程度不如以上提到的三個(gè)指標(biāo)大。所以綜合來看，威海市的風(fēng)暴潮自然脆弱性是最強(qiáng)的。

青島市和煙臺(tái)市在以上提到的海洋捕撈產(chǎn)量、海水養(yǎng)殖產(chǎn)量、海岸線的長(zhǎng)度等指標(biāo)衡量上雖然不如威海市，但是相較于山東省其他的沿海城市，這些指標(biāo)的數(shù)值還是比較大的。這兩個(gè)城市歸為一類，也是由他們的海洋地理環(huán)境相似性決定的。而由于其他兩個(gè)指標(biāo)的作用相對(duì)較小，青島市和煙臺(tái)市這兩個(gè)指標(biāo)的數(shù)值居中，綜合這些指標(biāo)，青島市和煙臺(tái)市的風(fēng)暴潮自然脆弱性較強(qiáng)。

東營(yíng)市、濱州市和日照市這三個(gè)城市在第一主成分上各項(xiàng)指標(biāo)值都是中等偏下，在第二主成分指標(biāo)值偏大，所以，它們對(duì)風(fēng)暴潮自然脆弱性比起青島市和煙臺(tái)市較弱。而且這三個(gè)城市都在海洋地理位置上是成夾角的地方，對(duì)風(fēng)暴潮的抵御能力比起威海市青島市和煙臺(tái)市都是較弱的。

濰坊市在第一主成分?jǐn)?shù)值是偏小的，第二主成分的值大部分都是偏下的，所以綜合排名來說，濰坊市對(duì)風(fēng)暴潮自然脆弱性都是比較差的。這也與濰坊市的海洋地理環(huán)境有關(guān)。濰坊市的海岸線較短，僅次于日照市，但是日照市的海岸線是在黃海，濰坊市的海岸線在渤海。臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮多發(fā)于夏季，大多數(shù)是從黃海登陸，渤海灣受到的沖擊相對(duì)較小。溫帶風(fēng)暴潮發(fā)生時(shí)，濰坊市由于海岸線較短，受災(zāi)比東營(yíng)市和濱州市弱。所以，綜合考慮以上原因，濰坊市在風(fēng)暴潮自然脆弱性方面是最弱的。

（二）風(fēng)暴潮自然脆弱性分布的啟示

針對(duì)以上風(fēng)暴潮自然脆弱性的區(qū)劃原因分析，我們可以有一下幾點(diǎn)啟示。

首先，山東省政府針對(duì)以上風(fēng)暴潮的自然脆弱性區(qū)劃，可以對(duì)不同的沿海城市的風(fēng)暴潮災(zāi)害到來之前做相應(yīng)的不同級(jí)別的警示。例如，威海市的風(fēng)暴潮自然脆弱性最強(qiáng)，在風(fēng)暴潮預(yù)警時(shí)，可以對(duì)其進(jìn)行一級(jí)警報(bào)；而青島市和煙臺(tái)市進(jìn)行二級(jí)警報(bào)；同理，東營(yíng)市、濱州市和日照市進(jìn)行三級(jí)警報(bào)；濰坊市進(jìn)行四級(jí)警報(bào)。我們?cè)诓煌?jí)別的警報(bào)的發(fā)出，為了讓各地政府成立不同級(jí)別的應(yīng)災(zāi)小組，來防范因脆弱性不同而造成的自然方面的災(zāi)害損失。

其次，加強(qiáng)海堤的建設(shè)，加固養(yǎng)殖魚塘、蝦塘的外圍建設(shè)，不同級(jí)別脆弱性的城市依次進(jìn)行不同規(guī)模的政府投入，以確保在風(fēng)暴潮來襲時(shí)降低損失。

最后，對(duì)風(fēng)暴潮自然脆弱性較弱的城市繼續(xù)保持其自然優(yōu)勢(shì)，對(duì)風(fēng)暴潮自然脆弱性強(qiáng)的城市進(jìn)行宣傳教育，讓沿海群眾和企業(yè)自我加強(qiáng)防范危險(xiǎn)，要起到宣傳教育的作用。

作者單位：中國(guó)海洋大學(xué)

作者簡(jiǎn)介：沈瓊（1986—），女，山東青島人，就讀于中國(guó)海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，中國(guó)海洋大學(xué)碩士研究生，研究方向：數(shù)理金融學(xué)方法與應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)：

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