暴雨災害氣象防災減災服務效益評估指標體系研究

鄧 玲，李學敏，張思遠

（1.湖南省氣象服務中心，長沙 410118；2.氣象防災減災湖南省重點實驗室，長沙 410118；3.湖南大學電氣與信息工程學院，長沙 410082）

暴雨是中國最主要的災害性天氣之一，一年四季都可能發生，但主要集中在春夏。據統計，湖南省平均每年因暴雨洪澇造成的經濟損失占國民生產總值的5.2%［1］。為應對日益增長的暴雨災害風險，各級氣象部門通過不斷提高預報預測服務能力盡可能地為各級政府提供準確及時的天氣預報預警信息。在信息應用基礎上，預警系統和防災減災措施的改進和完善使得災害造成的損失得以控制。氣象部門需要以科學全面的方法證明氣象防災減災服務效益遠高于服務生產和傳播成本［2］，因此，構建科學合理的氣象防災減災效益評估指標體系是客觀有效地評估氣象防災減災服務效益的關鍵。

氣象防災減災服務效益評估是一個復雜多屬性的決策問題，因氣象災害的復雜性、多因素性、不可度量性和難以歸屬性而進展緩慢。目前國內外還沒有明確提出重大氣象災害防災減災服務效益評估指標體系。姜愛軍等［3］、吉莉等［4］認為災害性天氣預報服務效益評估主要從預報準確率、預報服務時效率、預報服務覆蓋率和災害可預防能力4個方面進行研究。姚秀萍等［5］認為重大災害性天氣評估指標主要包括對該次重大災害性天氣過程的預報是否準確（預報準確率評估指標）、預報及時性指標、氣象服務覆蓋率指標、政府部門對氣象信息的反饋指標、決策部門響應指標、社會采取措施指標和氣象服務效果指標。王輝等［6］研究認為影響暴雨氣象服務效益的主要因子有預報準確率、信息覆蓋率、服務及時率、服務反饋率和災情效益率，其中準確率、及時率、反饋率為主因子，覆蓋率為次因子，災情效益率為子因子。丁荷蓮［7］結合2008年氣象服務效益評估數據庫的調查數據，基于結構方程模型（SEM）建立了氣象防災減災效益評價指標體系。楊林等［8，9］從政府決策、部門聯動、公眾防御3個方面研究建立了防御臺風災害行為效益評估三級指標體系。曹瑋［10］從預防與應急準備、監測與預警、應急處置與救援和災后恢復與重建4大系統層研究構建了中國洪澇災害防災減災能力評價指標體系。

氣象防災減災服務效益評估指標體系建立的核心環節是評估指標的選取原則、評估方法的確定、評估指標的確定以及指標權重的確定。從客觀性、有效性和完整性出發，首先采用歸納演繹法、層次分析法確定暴雨災害氣象防災減災服務效益評估指標因子，并建立層次結構模型，然后采用德爾菲法對評估指標進行檢驗，并確定各評估指標的權重，最終構建暴雨災害氣象防災減災服務效益評估指標體系。根據湖南省近年來暴雨氣象服務典型案例分析評價數據，遵循可量化易獲取原則，研究提出各指標具體的評價方法。綜合運用評估指標體系和各指標評價方法，對2015年1次湖南省典型暴雨天氣過程開展氣象防災減災服務效益試評估。

1 效益評估指標體系的建立

1.1 評估指標的選取原則

氣象防災減災效益評估指標的建立遵循3個原則。一是可量化原則，即選取的指標應具有可量化的特點，以保證采用數據來源的真實性和權威性為前提對指標數據進行操作，同時挑選指標時應優先考慮易于量化、容易取得并能反映真實情況的數據；二是層次性原則，一級指標分為多個具體的子指標，形成不同的指標層，利于清晰地研究對象；三是簡明性原則，指標分類需要簡明。從理論來說，指標越多越細反映客觀現實就越準確，但分得過細容易造成指標之間的重疊，給評估帶來影響。

1.2 評估方法的選定

根據中國現有氣象防災減災服務效益評估的實際情況，借鑒國內外關于效益評估方法的選定原則，本研究采用比較常用的層次分析法和德爾菲法構建評估指標體系。

1.2.1 層次分析法 層次分析法（Analytic hierarchy process，簡稱AHP）是在20世紀70年代由美國匹茲堡大學著名運籌學家T.L.Saaty提出的，它是一種實用、簡單、靈活的多目標層次決策方法，對一個復雜問題進行定量和定性分析［11］。其特點是將多種因素之間復雜的問題轉化為相互關聯的有序的層次結構，根據某些客觀存在的主觀判斷結構，把專家意見和決策者的客觀判斷結果直接有效結合，然后通過兩兩定量描述比較，用數學方法確定各要素間的相對重要性，以便獲得各要素的權重，在進行權重排序后，為獲得最佳方案提供決策依據［12］。AHP法在氣象服務指標評價與效益評估中有較為廣泛的應用，閆敏慧等［13］用AHP法確定了氣象服務評價指標權重；羅慧等［14］應用AHP法和BCG矩陣（波士頓矩陣）組合分析對奧運氣象服務社會經濟效益進行了評估。

層次分析法的基本步驟是：第一，建立遞階層次結構模型，將問題條理化、層次化。層次結構基本分為3層，最上面的目標層、中間的準則層和最下面的方案層；第二，構造各層中所有判斷矩陣，即對同一層次上的因素進行優先順序的兩兩比較；第三，對層次的單排序和一致性進行檢驗；第四，對層次的總排序和一致性進行檢驗，保證所選方案的最優化［15］。

1.2.2 德爾菲法 德爾菲法也稱專家調查法，其本質上是一種反饋匿名函詢法，大致流程是在對所要預測的問題征得專家的意見后，進行整理、歸納、統計，再匿名反饋給各專家，再次征求意見，再集中，再反饋，直至得到一致的意見。德爾菲法作為一種主觀、定性的方法，廣泛應用于各種評價指標體系的建立和具體指標的確定過程［16，17］，同時在行業氣象服務調查及效益評估工作中也有廣泛應用。鐘飛等［18］、汪如良等［19］利用德爾菲法分別對江西省“三農”氣象服務效益評估及風電行業氣象服務效益進行了分析研究；狄靖月等［20］基于逆推法和德爾菲法對地質災害氣象服務效益進行了評估。

1.3 評估指標的確定

通過查閱相關文獻和借鑒國內專家學者關于氣象防災減災服務效益評估指標的研究成果，同時結合湖南省暴雨災害氣象防災減災服務實際，初步擬定了具體的氣象防災減災效益評估指標體系。一級指標包括決策服務效益、公眾服務效益、社會服務效益。其中決策服務效益的二級指標包括決策材料及時性、政府響應及反饋率；公眾服務效益的二級指標包括預報準確性、預警發布及時性、預警信息覆蓋率；社會服務效益的二級指標包括社會滿意度和災情經濟穩健率。

在初步擬定評估指標的基礎上，根據層次分析法設計氣象服務效益評估第一輪專家問卷，面向氣象及交通、國土、農業、電力等氣象防災減災聯動部門的17名專家對擬定的3個一級指標和7個二級指標的重要度打分（打分規則采用1～9標度法），詢問專家對初步擬定指標的修改意見，以及是否需要增加新的指標。調查結果顯示各指標的得分集中分布在7～9分（分別代表重要、很重要、非常重要3個等級），由此確認了最初確定的各一級指標和二級指標的有效性、科學性。此外，第一輪專家問卷調查中，有多名專家提出預報時效對公眾服務效益有重要影響，因此第二輪專家問卷中在公眾服務效益的二級指標中增加了預報時效性。第二輪專家調查結束后，專家意見趨向一致。最終形成了湖南省暴雨災害氣象防災減災服務效益的3個一級指標8個二級指標的評估指標體系。

1.4 指標權重的確定

1.4.1 層次結構模型 采用層次分析法（AHP）建立層次結構模型。構建的結構模型第一層為目標層即暴雨災害氣象防災減災服務效益；第二層為準則層，包括決策服務效益、公眾服務效益和社會服務效益3個維度；第三層為方案層，即各維度下的具體評估指標，包括決策材料及時性、政府響應及反饋率、預報準確性、預警發布及時性、預警信息覆蓋率、預報時效性、社會滿意度和災情經濟穩健率8個評估指標。具體的層次結構模型如圖1所示。

1.4.2 指標權重的確定 考慮到AHP在多指標對比下的權重計算比較繁瑣，要進行多次一致性檢驗，因此直接采用國際上比較通用的德爾菲法得出的結論來初始化指標的權重系數。設計二輪專家問卷調查時，在問卷中采用反復征詢相對重要程度的方法，選擇第一輪專家中的10名專家對同一層次的各指標進行兩兩比較打分，指標間的相對關系采用1～9標度法來衡量，將指標間相對比較結果的重要程度依次按照明顯不重要、相對不重要、同等重要、相對重要、明顯重要5個等級來劃分，并用1、3、5、7、9的分值來表示，而2、4、6、8則表示比較結果在相鄰標度之間。根據調查結果得到相對重要性矩陣，采用歸一化方法進行數據處理。以一級指標為例具體介紹所采用的歸一化算法，一級指標相對重要度調查結果如表1所示。

由表1得到一級指標相對重要度矩陣為：

取重要度量化矩陣為：

表1 一級指標相對重要度調查結果

將式（1）進行歸一化運算，得到x的值，分別為決策服務效益、公眾服務效益以及社會服務效益的權重。類似地，根據上述方法計算得到8個二級指標的權重，最終建立了如表2所示的暴雨災害氣象防災減災服務效益評估指標體系及權重。

表2 暴雨災害氣象防災減災服務效益評估指標體系及權重

2 評估指標的評價方法

2.1 決策材料及時性T（0～1）

決策氣象服務是體現氣象部門社會管理作用的重要環節，在國家經濟建設、防災減災、重大社會活動及應對重大突發事件中發揮著重大作用。氣象部門提供給各級政府的決策材料是決策服務的基礎，決策材料的及時與否直接影響著防災減災決策服務的效果。對于暴雨災害氣象防災減災服務而言，一般認為在2～3 d能做好防災減災決策部署，于是設定決策材料及時性（T）評分規則（表3）。

表3 決策材料及時性（T）評分規則

2.2 政府響應及反饋率F（0～1）

政府響應反饋是氣象防災減災決策服務的重要體現，政府響應反饋情況一般指地方黨委、政府領導批示、召開專題會議、政府發文、啟動應急、領導親臨前線指導等情況。據此，建立如表4所示的區間，并根據具體的實際對政府響應及反饋率（F）進行專家打分。

表4 政府響應及反饋率（F）評分規則

2.3 預報準確性A（0～1）

準確及時的天氣預報是防災減災最為關鍵的影響因素。這里的預報準確性指的是服務材料中對1次重大降水過程預報的準確率，包括落區預報準確性和強度預報準確性。因此以落區預報區域與實況出現區域相符程度和落區預報強度與實況強度相符程度2個指標來衡量降水過程的預報準確性，具體計算公式為：

式中，A1為落區預報準確性，A2為落區強度準確性。

2.4 預警發布及時性E（0～1）

氣象災害預警信息的發布是氣象防災減災最重要的一個環節。預警信息發布及時與否關系社會公眾自發性防災減災的活動效果。湖南省氣象災害預警信息發布分為省級預警和市級預警信號兩類。因此用預警發布及時性和預警信號發布及時性的綜合得分來衡量1次暴雨過程預警信息發布的及時性，具體計算公式為：

式中，E1為預警發布及時性，E2為預警信號發布及時性，具體評價規則見表5、表6。

表5 預警發布及時性（E1）評分規則

2.5 預警信息覆蓋率C（0～1）

氣象災害預警信息的發布主要面向防汛責任人和社會公眾，防汛責任人在氣象災害防御中起著至關重要的作用。因此預警信息覆蓋率以暴雨影響地區防汛責任人覆蓋率和社會公眾覆蓋率的綜合得分來衡量，具體計算公式如下：

表6 預警信號發布及時性（E2）評分規則

式中，C1為預警發布防汛責任人覆蓋率，C2為預警發布社會公眾覆蓋率。

2.6 預報時效性L（0～1）

一般認為預報時效在3 d（即72 h）能基本完全做好防災減災準備，因此設定預報時效性（L）的評分規則（表7）。

表7 預報時效性（L）評分規則

2.7 社會滿意度S（0～1）

氣象服務滿意度體現了氣象服務的社會效益。本研究通過當次暴雨災害氣象服務公眾評價、媒體評價以及公眾滿意度調查問卷獲取的結果3個指標來評價社會滿意度，具體計算公式如下：

式中，S為社會滿意度，S1為當次公眾評價得分，S2為當次媒體評價得分，S3為公眾滿意度問卷調查獲取結果。公眾評價和媒體評價的評分原則為：有重大負面評價時得分為0，無負面評價時得分為0.6，有正面評價時得分為1.0。

2.8 災情經濟穩健率R（0～1）

災情經濟穩健率是衡量一個地區在某次災害情況下，經濟損失對于災害強度的穩健程度。衡量1次災害的災情經濟穩健率，可在如下3種情況下分析：①在災害強度和地區生產總值一定的情況下，直接經濟損失越小則說明災情經濟穩健率越高；②在直接經濟損失和災害強度一定的情況下，地區生產總值越高則說明災情經濟穩健率越高；③在直接經濟損失和地區生產總值一定的情況下，災害等級越高則說明災情經濟穩健率越高。這說明災情經濟穩健率和暴雨災害強度與地區生產總值呈正相關，而與直接經濟損失呈負相關。

使用經濟學中常用的柯布-道格拉斯生產函數研究災情經濟穩健率R與災害強度指數V、直接經濟損失Z和地區生產總值G之間的生產關系。柯布-道格拉斯生產函數具有如下基本形式：式中，Y是工業總產值，A()t是綜合技術水平，L是投入的勞動力數，K是投入的資本，α是勞動力產出的彈性系數，β是資本產出的彈性系數，μ表示隨機干擾的影響。

通過類比經濟學中的投入產出生產過程，將災情經濟穩健率R類比為Y，災害強度指數V類比為L，直接經濟損失Z類比為K，地區生產總值G類比為A(t)。由于災情經濟穩健率和災害強度與地區生產總值呈正相關，而與直接經濟損失呈負相關，結合災情經濟穩健率在3種具體情況下的約束，可以建立如下模型：

式中，R為災情經濟穩健率，V為災害強度指數，Z為災害直接經濟損失，G為區域內前一年的GDP生產總值，a和b分別表示災害指數和直接經濟損失的彈性系數。選取簡單地除以最大值歸一化處理方法解決區域內生產總值G和直接經濟損失Z量綱上不一致的問題。考慮到災害直接經濟損失由于完全統計的困難，會與實際損失產生一些誤差，即隨機干擾產生影響。給直接經濟損失增加1個變化因子ΔZ，得到災情穩健率模型如下：

式中，a和b分別取值0.65和0.20，ΔZ取值5%，得到以下災情經濟穩健率R的關系式：

3 評估實例分析

2015年6月30日至7月5日湖南省自北向南出現了1次強降雨天氣過程，降水大值區位于湘西、湘中及以南地區。6月30日20：00至7月5日20：00，全省平均累計降雨量達81.6 mm，共出現30站次暴雨，9站次大暴雨。據湖南省民政廳報告，本輪強降雨共造成懷化、湘西州等7個市（州）48個縣（市、區）108.5萬人受災，政府緊急轉移安置人口2.6萬余人，需緊急生活救助的有1萬余人，農作物受災面積5.70萬hm2，絕收0.82萬hm2，倒塌房屋1 670間，直接經濟損失12.5億元。此次強降雨過程，湖南省各級氣象部門提前預報，及時預警，應急響應啟動早，部門聯動響應快，使得暴雨過程災害性影響控制得當，氣象防災減災服務效益顯著。根據該次暴雨災害氣象服務收集到的相關數據，定量評估此次暴雨災害氣象防災減災服務效益。根據各指標評分規則和計算公式最終得到評估指標結果如表8所示。由表8可知，該次暴雨氣象防災減災服務效益評估綜合服務效益為0.88，其中決策服務效益最高，為0.93，社會服務效益次之，為0.90，公眾服務效益相對較低，為0.77。

表8 2015年6月30日至7月5日湖南省暴雨氣象防災減災服務效益評估指標結果

4 小結與討論

針對重大氣象災害中的暴雨災害，結合氣象防災減災工作實際，廣泛征詢氣象災害防災減災聯動部門專家意見，綜合運用層次分析法和德爾菲法建立了暴雨災害防災減災服務效益評估指標體系，并確定了各評估指標的權重。評估指標體系由決策服務效益、公眾服務效益、社會服務效益3個一級指標和決策材料及時性、政府響應及反饋率、預報準確性、預報時效性、預警發布及時性、預警信息覆蓋率、社會滿意度、災情經濟穩健率8個二級指標組成。同時根據湖南省近年來暴雨氣象服務典型案例分析評價數據，遵循可量化易獲取原則，研究提出了各指標具體的評價方法。結合運用構建的評估指標體系和各指標的評價方法，對2015年6月30日至7月5日湖南省暴雨氣象服務過程進行了服務效益評估，得出該次暴雨氣象防災減災綜合服務效益為0.88，說明氣象防災減災服務效益顯著。

本研究建立了可量化的暴雨災害氣象防災減災服務效益評估指標體系，提出了災情經濟穩健率指標作為社會服務效益評價的主要因子，并類比經濟學中的道格拉斯生產函數創新性建立了災情經濟穩健率模型，探討了災情經濟穩健率與災害強度、地區生產總值和直接經濟損失的關系。因氣象災害的復雜性、多因素性、不可度量性和難以歸屬性，研究建立氣象防災減災服務效益評估指標體系是一個復雜的系統。本研究雖然面向多個部門10多名專家開展了2輪專家問卷調查，但由于初期指標確定的局限性，專家的專業背景、研究目的不同等因素，對指標的遴選、權重的確定存在差異，因此指標體系的構建仍有待完善。