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基于風(fēng)險減緩策略的城市內(nèi)澇災(zāi)害居民室內(nèi)財產(chǎn)損失評價

2022-02-16 07:55:54馬箐鴻
農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2022年12期
關(guān)鍵詞:策略

馬箐鴻

吉林師范大學(xué) 旅游與地理科學(xué)學(xué)院,吉林四平 136000

由于城市人口和財富的高度集中,以及社會問題的復(fù)雜性和基礎(chǔ)設(shè)施的脆弱性,無時無刻不面臨著突發(fā)事件的挑戰(zhàn)。長春市南關(guān)區(qū)2019年6月2日、7月16日、8月18日,因暴雨導(dǎo)致多條道路大面積積水,市區(qū)部分一樓住戶與地下室進水,尤其在東北師范大學(xué)門前積水深度超1.5 m,多輛車被淹,人員被困,生命受到威脅。由此可見,內(nèi)澇災(zāi)害給城市居民的生命財產(chǎn)安全造成嚴(yán)重損害。因此,亟需開展城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險減緩措施研究,以降低內(nèi)澇災(zāi)害造成的損失,為城市內(nèi)澇災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)提供決策依據(jù)。

探究城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險減緩策略的前提是從損失評估入手,厘清流程,提出不同類型的風(fēng)險減緩策略。居民室內(nèi)財產(chǎn)損失評價最早于1960年開始,采用經(jīng)驗曲線法(empirical curves)構(gòu)建了致災(zāi)因子與財產(chǎn)損失之間的函數(shù)關(guān)系[1-2]。其中主要的致災(zāi)因子包括淹沒水深、淹沒時間、流速等指標(biāo),在城市內(nèi)澇災(zāi)害損失研究中除水深指標(biāo)以外,其他指標(biāo)可以忽略。損失函數(shù)的構(gòu)建需要實地調(diào)查,獲取大量的室內(nèi)財產(chǎn)量和損失數(shù)據(jù),擬合水深與損失函數(shù)關(guān)系,得到損失率曲線。在損失評價基礎(chǔ)上,可提出有針對性的風(fēng)險減緩策略,目前國外已有研究提出風(fēng)險減緩策略,包括保險、工程措施、政策及風(fēng)險預(yù)防等措施,主要應(yīng)用在工程、疾病、農(nóng)業(yè)及災(zāi)害風(fēng)險減緩策略方面。國內(nèi)與國外研究內(nèi)容大體一致,主要集中在洪災(zāi)、地質(zhì)災(zāi)害及疾病防控等方面,在城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險減緩策略方面的研究較少[3-13]。

為了降低城市內(nèi)澇災(zāi)害造成的損失,探究不同類型風(fēng)險減緩策略在城市內(nèi)澇災(zāi)害中的應(yīng)用,以吉林省長春市南關(guān)區(qū)為例開展實證研究,嘗試采用事件樹分析法按城市內(nèi)澇災(zāi)害發(fā)展的時間順序,由初始事件開始推論可能的后果,從而進行內(nèi)澇災(zāi)害危險源辨識;采用故障樹分析法中的布林邏輯組合低階事件,找出構(gòu)成不理想狀況的多個因素,定性分析城市內(nèi)澇災(zāi)害系統(tǒng)風(fēng)險,尋求最優(yōu)的風(fēng)險減緩策略。主要創(chuàng)新點在于提出了城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險減緩策略,探討了其實際應(yīng)用方法,并采用定性與定量相結(jié)合的方法實現(xiàn)了風(fēng)險減緩策略評估,為城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險綜合管理提供決策依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

隨著城市化進程的加快,暴雨、特大暴雨頻發(fā),導(dǎo)致長春市近些年內(nèi)澇災(zāi)害愈發(fā)嚴(yán)重。例如,2019年8月18日長春市暴雨內(nèi)澇災(zāi)害導(dǎo)致雙陽城區(qū)6 000多人緊急轉(zhuǎn)移,多輛車被淹,室內(nèi)大量進水,造成的損失十分嚴(yán)重。因此,以南關(guān)區(qū)為研究區(qū)開展城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險減緩策略研究具有一定的代表性。

1.2 數(shù)據(jù)資料與處理

(1)空間數(shù)據(jù)。主要為南關(guān)區(qū)下墊面基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù),包括土地利用矢量數(shù)據(jù)、道路數(shù)據(jù)、居民點數(shù)據(jù)等。以資源2號衛(wèi)星遙感影像(分辨率2 m)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用ArcGIS軟件對遙感影像進行目視解譯,提取研究所需基礎(chǔ)矢量數(shù)據(jù)信息。

(2)屬性數(shù)據(jù)。人口統(tǒng)計信息數(shù)據(jù)來源于2019年《長春市統(tǒng)計年鑒》;實地調(diào)查數(shù)據(jù)源于研究團隊在研究區(qū)進行實地走訪與數(shù)據(jù)采集,包括居民受災(zāi)情況調(diào)查數(shù)據(jù)、室內(nèi)財產(chǎn)數(shù)量數(shù)據(jù)、歷史內(nèi)澇災(zāi)害財產(chǎn)損失數(shù)據(jù)等。

(3)其他資料。風(fēng)險減緩策略中的風(fēng)險轉(zhuǎn)嫁措施是減少城市內(nèi)澇災(zāi)害居民室內(nèi)財產(chǎn)損失的重要手段之一,因此,通過訪談平安保險員,了解室內(nèi)財產(chǎn)保險制度,為風(fēng)險減緩策略制定提供依據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1 事件樹分析法事件樹分析法(Event Tree Analysis,ETA)是安全系統(tǒng)工程中常用的一種歸納推理分析方法,起源于決策樹分析(簡稱DTA),它是一種按事故發(fā)展的時間順序由初始事件開始推論可能的后果,從而進行危險源辨識的方法。為了厘清內(nèi)澇災(zāi)害的特征、規(guī)律及演化過程,將其以事件樹形式展開,達到對其發(fā)生、發(fā)展過程的直觀化、可視化,從而實現(xiàn)對內(nèi)澇災(zāi)害造成損失的精準(zhǔn)解析。

1.3.2 故障樹分析法故障樹分析(Fault Tree Analysis,F(xiàn)TA)是由上往下的演繹式失效分析法,利用布林邏輯組合低階事件,分析系統(tǒng)中不希望出現(xiàn)的狀態(tài)。故障樹分析法主要用于安全工程和可靠度工程的領(lǐng)域,用以了解系統(tǒng)失效的原因,并找到最好的方式降低風(fēng)險,或是確認(rèn)某一安全事故、特定系統(tǒng)失效的發(fā)生率。利用該方法解決問題的特點,列出內(nèi)澇災(zāi)害系統(tǒng)最不理想的狀態(tài),并將其從上至下以樹狀形態(tài)展開,通過找出構(gòu)成不理想狀況的多個因素,對內(nèi)澇災(zāi)害系統(tǒng)風(fēng)險進行定性分析。

1.3.3 居民住宅內(nèi)部財產(chǎn)調(diào)查依據(jù)城市內(nèi)澇災(zāi)害居民內(nèi)部財產(chǎn)實地調(diào)查發(fā)現(xiàn),大部分居民室內(nèi)財產(chǎn)損失包括衣物、食品、電器及家具等物品[14-15]。為了探究不同水深下居民財產(chǎn)損失情況,需建立不同水深下居民室內(nèi)財產(chǎn)與損失大小之間的關(guān)系。將城市內(nèi)澇災(zāi)害居民室內(nèi)財產(chǎn)損失調(diào)查結(jié)果與水深模擬結(jié)果相結(jié)合,采用回歸分析方法擬合居民住宅內(nèi)部財產(chǎn)水深與損失率回歸方程,經(jīng)過對比擬合方程相關(guān)系數(shù),發(fā)現(xiàn)居民住宅損失擬合方程中二次回歸模型相關(guān)系數(shù)最高(R2=0.8681),且F檢驗α=0.05,達到顯著水平(圖1)。

圖1 樓房財產(chǎn)損失與水深關(guān)系

2 城市內(nèi)澇災(zāi)害居民住宅內(nèi)部財產(chǎn)損失評價

以實地調(diào)查與居民住宅財產(chǎn)損失率分析結(jié)果為基礎(chǔ),采用事件樹分析方法,逐步分析城市內(nèi)澇災(zāi)害造成的損失,將受災(zāi)發(fā)生概率與內(nèi)部財產(chǎn)損失數(shù)量乘積并累加作為城市內(nèi)澇災(zāi)害的期望損失值[16-17]。其中,受災(zāi)發(fā)生概率采用ETA方法計算,房屋內(nèi)部財產(chǎn)損失采用網(wǎng)格內(nèi)每戶居民財產(chǎn)與戶數(shù)乘積計算,其中每戶財產(chǎn)數(shù)量通過實際調(diào)查獲取。從計算結(jié)果可看出,基于ETA方法的城市內(nèi)澇災(zāi)害損失評估能夠直觀地表現(xiàn)出不同分支居民住宅內(nèi)部財產(chǎn)損失情況,如未對城市內(nèi)澇災(zāi)害采取風(fēng)險減緩策略,此時居民住宅內(nèi)部總的期望損失值約為9 623.3萬元(圖2)。

圖2 城市內(nèi)澇災(zāi)害居民住宅內(nèi)部財產(chǎn)損失評價

3 城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險減緩對策分析

按照上述FTA方法的由下至上的解析原則,厘清城市內(nèi)澇災(zāi)害的發(fā)生、發(fā)展過程,探究其風(fēng)險減緩策略。研究表明,城市內(nèi)澇災(zāi)害主要對居民住宅內(nèi)的食物、衣物、電器、家具等財產(chǎn)造成損失,采用風(fēng)險預(yù)防與風(fēng)險轉(zhuǎn)嫁等措施能夠較大程度上降低損失。圖5中的風(fēng)險減緩策略為在原有的損失基礎(chǔ)上部分居民采取保險措施,根據(jù)實際調(diào)查結(jié)果顯示,20%居民參加室內(nèi)財產(chǎn)保險,賠償額度為100%賠付,最終研究區(qū)城市內(nèi)澇災(zāi)害損失值為7 698.64萬元,此時會發(fā)現(xiàn)研究區(qū)因室內(nèi)財產(chǎn)保險戶數(shù)較低,導(dǎo)致研究區(qū)居民室內(nèi)財產(chǎn)損失較大(圖3)。

圖3 基于保險措施的城市內(nèi)澇災(zāi)害損失評價

為了降低居民室內(nèi)財產(chǎn)損失,基于上述城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險減緩策略,本研究設(shè)定2個災(zāi)害風(fēng)險減緩方案:(1)假設(shè)有75%居民在災(zāi)害前采取各種預(yù)防措施,如提前轉(zhuǎn)移部分室內(nèi)財產(chǎn)或災(zāi)害發(fā)生時緊急轉(zhuǎn)移其他財產(chǎn),可大幅度地減少損失,在此風(fēng)險減緩策略基礎(chǔ)上,研究區(qū)城市內(nèi)澇災(zāi)害損失值為2 405.83萬元(圖4);(2)假設(shè)有75%居民在災(zāi)害前采取各種預(yù)防措施,且居民購買室內(nèi)財產(chǎn)保險,形成“預(yù)防+保險”的雙重風(fēng)險減緩策略,可大幅度地降低城市內(nèi)澇災(zāi)害造成的損失,此時的損失值為1 924.66萬元(圖5)。由此可見,對城市內(nèi)澇災(zāi)害采取不同的風(fēng)險減緩策略,可不同程度地降低內(nèi)澇災(zāi)害造成的損失,且組合的風(fēng)險減緩策略會大幅度地降低內(nèi)澇災(zāi)害帶來的損失。

圖4 基于預(yù)防措施的城市內(nèi)澇災(zāi)害損失評價

圖5 基于“保險措施+預(yù)防措施”的城市內(nèi)澇災(zāi)害損失評價

4 結(jié)論與展望

暴雨內(nèi)澇災(zāi)害愈發(fā)頻繁,準(zhǔn)確掌握暴雨內(nèi)澇災(zāi)害對城市居民財產(chǎn)造成的損失,有助于提高城市防災(zāi)減災(zāi)能力,降低內(nèi)澇災(zāi)害造成的損失與社會影響。以長春市南關(guān)區(qū)為例,采用事件樹方法,對城市內(nèi)澇災(zāi)害造成的損失進行評價;采用故障樹方法,分析城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險減緩策略,并設(shè)定不同類型的風(fēng)險減緩策略,探究在不同風(fēng)險減緩策略下城市內(nèi)澇災(zāi)害造成的損失變化情況。

結(jié)果顯示,居民未采取任何應(yīng)急措施時,城市內(nèi)澇災(zāi)害造成居民室內(nèi)財產(chǎn)損失值為9 623.3萬元;居民采取保險策略時,損失值為7 698.64萬元;居民積極采取預(yù)防措施時,損失值為2 405.83萬元;居民采取“保險+預(yù)防”雙重措施時,損失值為1 924.66萬元。由此可見,提出不同類型的城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險減緩策略,可不同程度地降低內(nèi)澇災(zāi)害造成的損失。此外,除了居民采取的風(fēng)險減緩策略措施,政府部門還可采取工程、政策等措施進一步降低城市內(nèi)澇災(zāi)害造成的損失。

本研究僅討論了2種風(fēng)險減緩策略,其他風(fēng)險減緩策略如工程措施、政策措施及居民應(yīng)急意識等也可作為風(fēng)險減緩策略,且將多種風(fēng)險減緩策略進行組合優(yōu)化,將會更大程度地降低內(nèi)澇災(zāi)害造成的損失。

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