城市大災風險：氣象特征、損失狀況及管理對策優化
——以鄭州“7·20”特大暴雨和臺風“煙花”為例

葉明華 陳 康 華東師范大學

葉明華，華東師范大學統計學院（統計與數據科學前沿理論及應用教育部重點實驗室）教授。

陳康，華東師范大學經濟與管理學部金融學（保險方向）博士研究生。

隨著我國城鎮化水平的不斷提高，城市的人口、財產愈趨集聚，在面臨極端暴雨、臺風、洪澇等大災風險時所遭受的經濟損失和造成的社會影響相較以往更加嚴重，這也對城市大災風險管理提出了更高要求。本文以2021年鄭州“7·20”特大暴雨和臺風“煙花”為例，對極端自然災害的氣象特征、損失狀況及保險保障等進行分析，并在此基礎上從事前、事中和事后三個時點優化城市大災風險管理的對策。

一、鄭州“7·20”特大暴雨的氣象特征與損失狀況

（一）鄭州“7·20”特大暴雨的氣象特征

我國幅員遼闊，從北方的東三省到南方諸多省域，均有發生特大暴雨所致洪澇災害的可能性。據圖1可知，最近五年的全國年平均降水量大約在600至700毫米，并且降水量存在較為明顯的“大小年”［根據氣象學的界定，降水量（precipitation）是指一定時間內，從天空降落到地面上的液態或固態（經融化后）水，未經蒸發、滲透、流失，而在水平面上積聚的深度。降水量除了降雨量外，還包括降雪、冰雹等。特大暴雨一般統計其降雨量，但氣象年鑒一般統計的是降水量，可姑且認為降水量主要構成為降雨量］。

圖1 全國平均降水量（2016—2020年）

地處我國中原腹地的鄭州，西部高，東部低，中部高，東北和東南低，屬北溫帶大陸性季風氣候，四季分明。從1984年至2020年鄭州市降水量狀況（見圖2）可知，鄭州市歷年降水量符合我國降水量的“大小年”特征，并且2003年鄭州市降水量最大為1011毫米，2013年降水量最小為353毫米，常態下鄭州市年平均降水量為627毫米。但是2021年7月18日18時至21日0時，鄭州市突然出現持續性的強降雨過程，全市普降大暴雨、特大暴雨，打破了鄭州市年平均降水量的常態。在此期間，鄭州市單日降雨量達552.5毫米，其中小時最大降雨量達201.9毫米（7月20日16時至17時），突破中國大陸小時降雨量歷史極值（198.5毫米，河南林莊，1975年8月5日）。不論是小時降雨量還是單日降雨量均突破1951年鄭州氣象局建站以來的歷史紀錄，其中，鄭州市二七區尖崗氣象站24小時降雨量高達696.9毫米，超過鄭州年平均降水總量。73個氣象站（占比約38%）累積降雨量超過500毫米，降雨量最大的新密白寨達875毫米，鄭州市的鄭州、登封、新密、滎陽、鞏義等5個氣象站日降雨量超過有氣象記錄以來的極值。

圖2 鄭州市歷年降水量與降水量均值（1984—2020年）

（二）鄭州“7·20”特大暴雨的損失狀況

鄭州“7·20”特大暴雨強度大、持續時間長，呈現出典型的城市內澇型災害特征，造成人員傷亡、交通損毀、農田絕收等各項損失。據統計，河南省全省因暴雨所致直接經濟損失約1337.15億元，其中鄭州市直接經濟損失約為532億元（本節關于本次河南省特大暴雨災害的相關數據除注明出處外，皆為作者根據河南省政府新聞辦召開的河南省防汛救災新聞發布會、河南省加快災后重建新聞發布會上公布的統計數據整理匯總而來，最終數據以官方發布為準）。

1.人員傷亡人數較多

根據相關統計數據，河南全省共有150個縣（市、區）、1664個鄉鎮、1481.4萬人受災；組織緊急避險93.38萬人，轉移安置人員147.08萬人。鄭州市遇難292人，失蹤47人。其中，因洪水、泥石流導致189人遇難；因房屋倒塌導致54人遇難；因地下室、車庫、地下管廊等地下空間溺亡39人，其中地鐵5號線14人遇難，京廣路隧道6人遇難；另有其他遇難者10人。遇難人口中，鄭州市內五區和四個開發區共遇難108人，下屬鞏義市遇難64人、滎陽市58人、新密市46人、登封市12人、新鄭市2人、上街區2人。據遇難人數分布可知，本次災害是以鄭州市為中心、暴雨引發的城市型內澇風險。

2.交通設施與居民財產損毀嚴重

根據國家自然災害災情統計：第一，基礎設施方面，鄭州市特大暴雨導致常莊水庫、郭家咀水庫及賈魯河等多處工程出現險情。第二，交通設施方面，特大暴雨導致市政道路損毀2730處，干線公路損毀1190處，城市道路塌陷2075處，城區內67座隧道橋梁受損，農村道路損毀6415處，損失最為嚴重的是鄭州市地鐵五號線和京廣路隧道。第三，生活設施方面，鄭州市主城區1194個小區因災停電，1864個小區停水；倒塌房屋30106戶、89001間；數百個小區的地下車庫和數以萬計的車輛被洪水淹沒，據中國人保河南省分公司估算本次特大暴雨導致鄭州市約40萬輛車遭受不同程度水漬浸泡。

3.農業直接經濟損失程度高

河南省是我國農業大省，近三年其糧食產量連續超過1300億斤，占全國10%；2020年河南省蔬菜產量占全國10%，豬肉產量約占全國8%，“7·20”特大暴雨對鄭州市和河南省農業生產產生重大影響。據河南省應急管理廳統計，特大暴雨導致農作物受災面積1620.3萬畝，成災面積1001萬畝，絕收面積513.7萬畝，受災農村1126個，倒塌房屋5.28萬間。

綜上，不論是受災人口還是遇難人數，不論是橋梁、隧道、道路塌陷還是居民生活設施損毀，不論是農業種植還是農業養殖，本次特大暴雨給河南省尤其是鄭州市造成了巨大的直接經濟損失。面對嚴峻災情，政府相關部門迅速組織各方救援力量進行搶險救災：第一，救災人員方面，約有5290名部隊官兵、3萬名公安干警、16.4萬名志愿者、5556人外地救援隊伍、40多萬名黨員干部參與防汛救災。第二，電網搶修方面，國家協調24個省市國網公司1萬名維修人員、181臺發電車、1000多臺大功率發電設備，參與搶修鄭州市受損變電站。第三，供水搶修方面，3000多名供水搶修人員接續奮戰，加速供水設施搶修維護。暫未恢復供水小區，全部安排臨時取水點和送水車。第四，道路交通搶修方面，5000余名搶修人員奮戰在損毀公路、橋梁、涵洞和鄉村道路的搶修除險一線。

二、臺風“煙花”的氣象特征及對上海的影響

（一）臺風“煙花”的氣象特征

2021年第6號臺風“煙花”于7月18日2時被中央氣象臺升格為熱帶風暴，7月21日11時被中央氣象臺升格為強臺風，其在近十年臺風影響中，降雨量排名第一，最大風速排名第二，僅次于2019年的第9號臺風“利奇馬”，具有強度大、移速慢，累積降雨量大等特點。

比較圖4臺風“煙花”路徑與圖3鄭州“7·20”特大暴雨的降雨量可知，臺風影響的風險區域是動態的，其移動軌跡之快、穿過的陸地面積之大，令其導致的受災區域面積較大；而暴雨影響的風險區域是靜態的，其所致損失往往以最大降雨量為核心點向四面輻射，具有較強的災害中心區與輻射區之分。

圖3 2021年“7·20”特大暴雨期間河南降雨量實況圖

圖4 2021年臺風“煙花”路徑圖

臺風既會帶來“風災”損失，也往往帶來“澇災”損失。從圖5可知，在臺風“煙花”影響的范圍內，浙江、上海、江蘇、安徽東部和中南部、山東南部等地的降雨量尤為顯著。進一步比較圖5臺風“煙花”過程降水量和圖3鄭州市“7·20”特大暴雨降水量可知：第一，臺風帶來的澇災呈現出“帶狀”，而特大暴雨產生的澇災往往呈現為“環狀”；第二，臺風產生的大于600毫米降水量的區域較小，而特大暴雨產生的大于600毫米降水量的區域較大；第三，臺風所致暴雨往往集中于沿海有限區域內，而特大暴雨的發生具有較大隨機性，不論是南方還是北方，不論是內陸還是沿海，皆有可能。

圖5 2021年臺風“煙花”過程降水量

（二）臺風“煙花”對上海的影響

在鄭州“7·20”特大暴雨分析基礎上，本文選取臺風“煙花”影響下的主要城市上海，對城市大災風險作城市間比較分析。據上海中心氣象臺統計，在“煙花”對上海影響期間（7月24日8時至27日8時），上海市最大降水為金山亭林鎮402.1毫米，其中小時降雨量最大值出現在金山亭林鎮為47.2毫米（7月24日5時35分至6時35分）；其間陸地和沿江沿海地區普遍出現9到12級陣風，洋山港區最大陣風14級。本次臺風“煙花”給上海所帶來的降水量約占1984年至2020年上海市年均降水量（1235.8毫米）的1/3（見圖6），而鄭州市特大暴雨的降水量基本接近年均降水量。

圖6 上海市歷年降水量和降水量均值（1984—2020年）

進一步對比1984年至2020年上海市和鄭州市年均降水量（表1）可以發現，兩個城市的降雨呈現如下特點：第一，上海市降水量均值與中位數均遠高于鄭州市，上海市常年降水量約為鄭州市的2倍。第二，從偏度值可知，鄭州市降水量具有右偏特征，上海市降水量具有左偏特征；從峰度值可知，鄭州市降水量具有厚尾特征，其出現極端降水量的概率較高。第三，從變異系數來看（標準差除以均值），上海市降水量變異系數為19.29%，鄭州市降水量變異系數為22.11%，說明其非正常降水概率高于上海市。

表1 上海市和鄭州市年降水量描述性統計分析（1984—2020年，單位：毫米)

三、典型城市特大暴雨風險損失與保險賠付

表2顯示了近年來直轄市和省會城市遭遇的典型特大暴雨損失與保險賠付情況。據表2可知：

表2 典型城市特大暴雨風險損失與保險賠付

第一，城市特大暴雨具有典型的季節性特征。不論是內陸城市的特大暴雨還是沿海城市的臺風，均以7月份為最。表2顯示的城市特大暴雨基本發生于7月份，因此7月份的防汛抗洪是城市大災風險防范工作的重中之重。

第二，城市特大暴雨所致損失具有走高趨勢。從2007年重慶和濟南的特大暴雨到2021年鄭州特大暴雨，直接經濟損失呈現幾何級數增長，究其原因，一是大城市人口密集程度大大提升，據河南省統計年鑒顯示2007年鄭州市常住人口為736萬人，2020年人口普查顯示鄭州市常住人口為1260萬人；二是城市經濟產值快速增長，鄭州統計年鑒顯示，2007年鄭州市GDP為2486.7億元，2020年鄭州市GDP為12003億元。人口密度持續上升和GDP快速增長使得城市大災的直接經濟損失急劇攀升。

第三，城市特大暴雨損失的保險賠付占比較低。重慶、濟南、北京和鄭州特大暴雨損失中保險賠付不及10%；2021年鄭州特大暴雨造成直接經濟損失為1337.15億元，保險業賠付約為98.04億元，保險賠付占比約為7.33%；扣除機動車賠付，鄭州特大暴雨中非車損失的保險賠付不及4%。與之相比，據第一財經統計，臺風“煙花”造成上海、浙江和寧波三地報損金額約11億元，保險賠付占直接經濟損失的比重超過三成。

四、城市大災風險管理的優化對策

（一）事前需就重大風險點和最大可能損失進行重點預警與防范

大災風險可能產生的損失涉及方方面面，需要多維、多渠道的數據整合方可進行災害損失模擬與預防，尤其需要城市雷達氣象觀測數據、城市建筑空間分布數據、郊區農作物生長數據、路面與主干線受損實時數據、道路交通與車輛數據、城市管道分布數據等。有些數據為政府部門所掌控，有些微觀動態數據則為行業所深諳。建議通過政府部門的宏觀數據與行業微觀數據之間的有效整合以期實現：其一，對城市大災風險可能產生的最大損失進行動態模擬，從而做好風險防范和風險損失補償的應對預案；其二，對城市大災風險所可能引發的重大風險點進行預測、排查與提前布控，鄭州“7·20”特大暴雨中由于未曾考慮到鄭州大學第一附屬醫院的地理位置，未對醫院內部結構與儀器設備可能發生的損失進行預測，導致鄭大一附院最終產生的直接經濟損失高達13億至15億元；其三，對城市大災風險可能產生的關聯風險提前進行阻斷，尤其是阻斷大災風險中各個風險點在時間維度和空間維度可能引致的較強相關性。

（二）事中需積極引入市場化的風險管理力量與技術

國務院發布的“新國十條”中提出“政府通過向商業保險公司購買服務等方式，在公共服務領域充分運用市場化機制”，要求保險業運用保險機制創新公共服務方式，提升大災風險保障的效益，保險業參與大災風險管理可從以下方面實現：其一，在大災風險管理理念上，改變政府包攬的災害管理與救助模式，健全完善保險業參與災前預防、資金籌集，災后補償、恢復重建的各個鏈條；其二，在大災應急管理能力上，保險業可基于既往賠付大數據，與國土、農業、林業、水利、氣象、地質等部門聯動，針對機動車投保人、農戶投保人、工程投保人和企業投保人進行風險排查，幫助提高風險應急能力；其三，在大災風險分散機制上，可通過商業保險建立區域性大災風險共保體，提高大災風險的再保險供給能力，轉移臺風、特大暴雨等極端天氣的大災損失風險，通過市場化的保險手段，整體提升區域性一體化的大災風險管理能力。

（三）事后需綜合評估大災風險的直接損失與間接損失

城市大災的間接損失主要包含兩方面：其一是微觀企業視角的直接損失所引致的間接損失，主要指大災導致企業和個人財產損失與人身傷亡進而引起的間接損失，例如臺風導致的廠房損毀，進而導致工業企業的生產停工和利潤損失等；其二是宏觀經濟視角的間接損失，主要包括“停學、停工、停運”導致社會整體化的間接損失。目前城市大災風險管理體系傾向于關注和旨在降低直接經濟損失，忽略了大災風險的間接損失。特大暴雨或者臺風過后，城市管理部門主要對草木、園林、林業、農業、道路和車輛損失進行統計，但是鮮有涉及間接損失分析。間接損失往往是隱性損失且程度難以估算，不管是因遭遇臺風或特大暴雨所產生的間接損失，還是停工停產引致的間接損失，建議在城市大災風險管理體系中引入科學的間接損失估算方法，全面評估大災風險綜合損失，以更好地服務于災后救助和災后融資決策。