基于生長漂移預測模型的滸苔災害風險動態評估方法研究

高 碩，靳熙芳，張盼盼，艾 波*

（1.山東科技大學測繪與空間信息學院，山東 青島 266590；2.國家海洋局北海預報中心，山東 青島 266061；3.國家海洋技術中心，天津 300112）

自2008 年以來，滸苔災害在我國黃海海域連續爆發，嚴重威脅我國沿海部分地區的生產生活，成為我國主要的海洋生態災害之一。滸苔具有快速吸收營養物質、繁殖方式多樣、生長速度快等特點[1]。在適宜環境下暴發性增殖會造成景觀破壞、設備損壞及環境污染等次生事件。滸苔在海面漂浮移動又同時受季風風向及海流的影響，這樣的特性導致其對承災體造成一種動態的、持續的風險，而傳統的災害風險靜態評估方法，無法模擬滸苔災害的不確定性和動態過程。

當前國內學者針對海洋災害風險評估進行了大量的研究工作。其中，在海洋生態災害方面，文世勇等[2]闡述了赤潮災害風險評估的定義，通過論述赤潮災害風險評估指標體系，最終建立赤潮災害風險評估的技術流程。在海洋動力災害方面，殷杰[3]提出了臺風風暴潮災害風險評估的理論模型與方法體系，針對臺風風暴潮災害影響的多種時空尺度和區域特征，分別采用適宜的評估方法開展了中國沿海地帶的臺風風暴潮災害綜合風險評估。在海洋水文氣象災害方面，解翠等[4]結合地理環境信息和歷史災害記錄，采用改進的風險評估方法，實現海嘯可視化及災害風險評估。專家學者通過對各類海洋災害的特點建立了不同的風險評估方法。由于滸苔災害發生機理較為復雜，當前還缺少滸苔災害風險評估相關的探索。

為提高相關應急部門防災減災能力，降低承災區域的災害風險，本文建立了滸苔災害風險動態評估模型，首先通過滸苔生長漂移預測模型實現對滸苔生長漂移過程的推測和模擬，再從致險因子的危險性和承災體脆弱性角度出發構建評估指標體系，并通過客觀賦權的層次分析法確立指標權重，最后結合相關的動態數據實現對滸苔災害風險動態的評估。

1 滸苔生長漂移預測模型

滸苔生長漂移預測模型是結合滸苔生物學特性、海洋環境數值預報和北海區三維生態水動力學模型，實現對滸苔漂移路徑、影響范圍和生物量變化的數值模擬。該模型主要分為兩個部分：漂移運輸模塊和生態模塊。

1.1 漂移運輸模塊

漂移運輸模塊主要實現滸苔漂移軌跡和分布范圍的預測。滸苔在海面漂浮且自身并不具備運動能力。國內外學者針對滸苔漂移軌跡變化規律及驅動因素進行了大量的研究，其中高松等[5]通過研究對比相鄰年份滸苔漂移路徑的不同，發現主要是由滸苔發生海域的季風差異及其引起的海表面環流差異共同作用所導致的結果。張廣宗等[6]通過綜合利用環境衛星（HJ-1A/1B）CCD 影像與MODIS 影像發現滸苔中心點漂移方位年際差異較大，整體上滸苔漂移路徑方向與海面風風向高度一致。黃娟等[7]通過對黃海綠潮進行數值模擬分析，發現其漂移軌跡和海流存在密切關系。建立滸苔漂移運輸模塊需要考慮風、海浪和海流的作用。

本文中滸苔漂移預測模型中的運輸模塊是采用Lagrange 粒子追蹤算法來實現，將滸苔斑塊視為受海面風場和表層海流共同驅動的質點粒子，利用隨機走動模式來模擬粒子的軌跡，數值求解粒子的Lagrange 方程，確定每個粒子的位移，實現滸苔粒子的動態追蹤。并且忽略粒子加速、轉向過程，滸苔粒子的運動位移變量見式（1）。

1.2 生態模塊

生態模塊主要用來實現滸苔相對生物量變化的模擬。通過研究對比發現滸苔每年初始位置多集中在江蘇省鹽城市附近海域，在滸苔受風、流等外界強迫驅動下，漂移方向整體上為向北進入山東半島海域[8]，滸苔漂移擴散到其他海域后促進滸苔生長和死亡變化的海洋環境也隨之變化。眾多學者開展了海洋水文氣象環境對滸苔生長變化影響的研究，其中張曉紅[1]研究發現，滸苔具有典型的潮間帶海藻的光合特性，最適生長的溫度范圍是20~27 ℃，在23 ℃條件下，最大凈光合速率最高。龐秋婷等[9]為探究營養鹽對滸苔生長的影響，開展了一系列實驗，發現滸苔對營養鹽有極強的吸收能力，充足、連續的營養鹽補充是滸苔綠潮爆發的物質基礎。吳洪喜等[10]研究發現滸苔在5 000~6 000 lx 光照強度下生長最快。通過以上這些研究可以發現，海水溫度、光照強度和營養鹽濃度等因素對于滸苔生長起到至關重要的作用。因此，黃海滸苔的生物量變化見式（2）。

式中，ΔVi表示單位時間滸苔生物量變化；Cmax表示最大生長率；Cvtemp表示溫度限制系數；Cvlight表示光照限制系數；Cvnutr表示營養鹽限制系數；Vi表示斑塊生物量。

通過滸苔生長漂移預測模型進行滸苔分布范圍和生物量變化模擬并進行結果驗證，選取2021 年6月上旬中衛星遙感結果受天氣影響較小的滸苔監測數據，對未來一段時間內滸苔生長漂移結果進行預測，如圖1 所示。6 月7 日滸苔主要集中在江蘇鹽城東北部海域35?N 線附近，并開始聚集生長，零星滸苔分布在南通市海域附近，此時東南季風為主導的風向和表層海流，使滸苔整體向西北方向漂移。6 月9 日滸苔主體在35?N—36?N 線之間靠近山東半島沿岸，其前鋒越過36?N 線，滸苔整體向東西兩向擴展，并有少量滸苔開始登灘。6 月11 日滸苔大部分抵達山東半島沿岸并向岸堆積，零星分布的滸苔向滸苔主體聚集。6 月13 日受海水溫度上升等因素的影響滸苔繁殖達到最盛期，開始大范圍增殖，滸苔主體在35?N—37?N，生物量和覆蓋面積開始驟然增大，預測的覆蓋范圍與實際監測的覆蓋范圍重疊區域達到78%。

圖1 2021 年6 月7—13 日滸苔生長漂移預測結果

2 滸苔災害風險動態評估模型

滸苔災害風險動態評估指標體系建立的基本原則，首先，通過對滸苔致災機理與災害特點進行分析，科學合理地選取符合滸苔災害形成機制的指標。其次，指標選取過程應確保不同類型的指標具有互斥性，不會相互包含或重疊，從而避免出現重要的指標遺漏，影響評估結果的準確。最后，選取適宜量化的指標來減少主觀因素對風險評價結果的影響，使滸苔災害評估過程中所得評價結果更加準確清晰，如表1 所示。通過指標體系中的致險要素和海洋水文氣象等動態數據結合實現對滸苔災害風險動態評估。

表1 災害風險評估指標體系表

2.1 致險因子危險性

滸苔災害的致險因子形成機理復雜，其對于承災體危險性的不確定性評估需要通過層次分析法結合定性知識與定量數據，既要考慮到每個危險因子的概率，也要考慮到和其他因子相互關聯的依賴關系。本文構建的危險性評價體系包括：海洋水文氣象環境要素變化對滸苔漂移和生長過程造成影響的孕災環境危險性，滸苔災害形成的規模和受災區域歷史災情等組成的災情危險性，承災體構建的預警區域與滸苔分布范圍空間上相對位置關系的預警區危險性共同組成，其中各要素之間關聯耦合共同組成危險性系統的架構。

2.1.1 孕災環境危險性

孕災環境危險性主要是滸苔的自身生長因素和漂移因素對承災體構成的威脅。承災體所處的空間位置大多處于潮間帶和近海區域，其空間分布較為分散具有不規則性和差異性的特點，這就為空間上對動態水文氣象要素統計帶來了困難。為更加準確、細致地統計水文要素空間上的分布特征，以此推斷其對滸苔漂移生長的影響，本文將所研究海域進行空間細化并構建格網，并對每個格網水溫、營養鹽濃度、風速的值進行分析計算，通過不同種類的承災體在研究海域上構建緩沖區，再利用構建的緩沖區與滸苔監測和漂移預測范圍相交區域來捕捉區域內網格水文氣象數據值，并結合其與滸苔災害風險隸屬度，見式（3）至式（5），最終得到孕災環境危險性實際值。

式中，T（x）代表海水溫度與滸苔災害風險隸屬度；x代表海水溫度。

式中，S（y）代表海水營養鹽濃度與滸苔災害風險隸屬度；y代表營養鹽濃度。

式中，W（z）代表海面風速與滸苔災害風險隸屬度；z代表海面風速。

2.1.2 災情危險性

災情危險性是結合歷史災害發生的情況和當下滸苔發展趨勢對未來滸苔災害發展情況進行推測。黃海滸苔發生發展過程呈現出“分散發育，聚集爆發，擴散消亡”的特點[11]。滸苔在爆發初期多呈破碎斑塊和條帶狀，分布也較為分散。在滸苔爆發的盛行期，滸苔呈現出大面積聚集的特點，通過監測滸苔不同生長過程覆蓋區域的變化，能夠觀察到滸苔生消狀態的改變，進而推斷其對承災體所造威脅的動態變化。從2008 年至2021 年，滸苔災害已經連續多年在我國黃海爆發，滸苔集中爆發的時間約在每年4 月到7 月間。通過對以往年份在相同時間尺度下受災區域滸苔爆發頻率的研究，能夠總結出滸苔發展過程的一般特征，對頻繁遭受滸苔侵襲的區域形成一種趨勢性的推測，再結合動態監測數據，獲取滸苔和承災體距離的變化也能夠體現出滸苔災害對于承災體受災情況的影響。

2.1.3 預警區危險性

面對滸苔災害的承災體數量眾多，在不同時空狀態下滸苔災害對每個承災體的影響程度也不盡相同。為便于決策部門的統計分析，根據承災體不同產業類型進行劃分，由每個承災體類型構建不同條件的預警區域，再將預警區域整體由內向外進行劃分，在空間范圍進行分割，每個范圍對滸苔災害的敏感程度結合層次分析法構建的權重指標矩陣確定。通過空間分析的方法，確定預警區域分割后的每部分與滸苔監測和預測數據進行疊加分析結果，從而可以獲得動態的預警區域危險性指標值。需要注意的是最靠近承災體中心區域（核心區）的空間劃分相對于滸苔災害的敏感程度最高，對過去十天內核心區域被滸苔入侵的次數進行統計，再將統計結果與滸苔災害的危險程度建立隸屬關系，能夠更細致地評價滸苔災害的風險，見式（6）。

式中，D（x）為核心區與滸苔災害風險隸屬度；x為過去十天滸苔入侵核心區的頻次。

2.2 承災體脆弱性

脆弱性概念最初起源于自然災害領域，并在生態學、氣候變化、可持續性科學、土地利用變化等諸多方面得到廣泛應用[12-14]。上文闡述的系統暴露于致險因子的危險性是系統的外部作用，承災體的脆弱性系統是描述其抵抗滸苔災害的能力和恢復能力即從內部來組成的，即內部性。脆弱性評價的目的是探究脆弱性驅動因素和演化機理，評價系統的發展狀態，維護系統的可持續發展，緩解外界壓力對系統脅迫[15]。本文脆弱性評價體系構成所采用方法為指標評價法，具體步驟是結合專家意見分析研究區結構和功能、選擇評價指標、評價指標賦權重、計算脆弱性和劃分脆弱性等級。

承災體的脆弱性評價由評價指標和指標權重兩部分構成。評價指標反映了評價對象各方面的特性及之間的相互聯系，是構建評價體系的重點。評價因子的權重解釋了評價指標對評價目標的重要程度，是構建評價體系的關鍵環節[16]。承災體應對滸苔災害所劃分的類型不盡相同，其數量和生態、經濟價值的差異可能造成不同的風險損失，所以在構建滸苔海洋災害脆弱性評價指標體系時，應對承災體的個體差異而選擇不同類型指標進行評價。本文通過對相關的指標進行梳理和篩選，確定了滸苔海洋災害的脆弱性評價體系指標為：自然屬性、社會人文價值、管理需求。

2.2.1 自然屬性脆弱性指數

脆弱性系統用水域的自凈能力來描述自然屬性，海洋自凈能力是指海洋環境通過自身的物理過程、化學過程和生物過程而使污染物質的濃度降低乃至消失的能力。海洋自凈是一個錯綜復雜的自然變化過程，自凈能力越強，凈化速度越快。在脆弱性體系中，水域的自凈能力體現的是承災體本身改變和調節適應海洋生態災害的能力。本文針對滸苔災害將承災體分布的海域由遠及近劃分為海灣、近岸區域和開放區域，每一種海域類型對應不同的自凈能力，根據承災體所處空間上的海域范圍，來確定承災體自然屬性的指標值。

2.2.2 社會人文價值脆弱性指數

社會人文價值在脆弱性體系中反映了在災害影響下潛在損失的大小[17]，其脆弱性指數是由其構建承災體本身的類型來決定的。結合從功能區劃和海域使用權屬等多源承災體數據類型中集中歸類到漁業、旅游業，保護區和重要活動區等類型，從中獲得數據屬性信息，再從資源類型、人口數量、漁業價值、旅游業游客數量等方面進行細致劃分作為二、三級指標，盡可能全面反映承災體的社會價值和經濟價值。

2.2.3 管理需求脆弱性指數

管理需求是反映系統抵抗災害干擾的能力，取決于系統結構的穩定性[18]，主要體現承災體所屬城市對區域環境管理的需求和能力，區域的整體規劃布局及管理需求決定承災體應對滸苔災害威脅的能力。

2.3 滸苔災害風險總體評價

滸苔災害風險總體評價是綜合以上致險因子的危險性指標和承災體的脆弱性指標，并結合層次分析法構建判斷矩陣確定的指標權重，實現對滸苔災害風險評價指數的確定，見式（7）。

式中，HR為滸苔災害風險指數；ai表示致險因子危險度評估第i個指標權重值；Fi為致險因子危險度評估第i個指標的標度值；bj表示承災體脆弱性第j個指標的權重值；Nj為脆弱性第j個指標的標度值，由海域使用類型確定。HR共分為4 個風險指數區間：[0，2.5）、 [2.5，5）、 [5，7.5）和[7.5，10]，分別對應低風險、一般風險、較大風險和重大風險。

本文選取青島膠州灣部分承災體作為評估對象，如圖2 所示，2021 年6 月7 日，滸苔災害致險因素危險性相對較低，滸苔主體部分距離承災體距離相對較遠，孕災區域海洋氣象環境對于滸苔災害形成的促進作用相對不明顯。6 月9 日至6 月11日，受洋流和風向影響，滸苔逐漸漂移到青島海域附近，并逐漸向海岸線方向靠近，海水鹽度、海水溫度逐漸適合滸苔生長，最終形成聚集并大范圍爆發，滸苔災害的致險因素增加較快，各承災體空間上相隔距離不大且均屬于青島市管轄范圍，承災體本身的經濟價值、社會價值導致承災體脆弱性出現差異，綜合各致險因素的危險性，可觀察到位置相鄰的承災體的動態風險評估結果出現不同。

圖2 2021 年6 月上旬滸苔災害風險動態評估結果

3 滸苔災害風險動態評估系統實現

滸苔災害風險評估系統是以構建的滸苔災害風險動態評估模型為基礎建立的，其主要功能包括：多源數據處理與存儲，致險因子危險性、承災體脆弱性數據的量化，風險評估專題圖制作，權重訂正，災害風險評估和海洋水文氣象數據可視化展示。

由于滸苔災害的影響因素比較復雜，實現滸苔災害風險動態評估系統需要多種數據，而這些具有時空特性的多源異構數據，對于模型計算精確性和預測結果的準確性具有著重要影響。傳統的關系型數據庫對海洋氣象數據與其他矢量數據的存儲和管理有一定約束，無法滿足模型中空間關系與分析的問題解決[19]。滸苔災害風險動態評估系統是基于地理空間數據庫（ArcGIS Geodatabase）建立起來的，地理空間數據庫既可以滿足傳統數據庫的數據存儲與管理，也可以對所存儲的空間圖形數據和屬性數據建立聯系，并通過建立空間索引提高效率，為程序的實現提供有效的支撐。

滸苔風險評估系統中最核心的部分，是將數據庫存儲的致險因子危險性和承災體脆弱性計算所需數據的輸入，進行地理空間信息的分析和數據量化，如圖3 所示。其中，致險因子危險性計算包括：災害等級分析中的滸苔監測分布和覆蓋面積的量算，在相同度量空間下的滸苔與承災體距離的計算，滸苔與承災體通過迭代所構多環預警區域的空間方位和疊置分析計算，對孕災區域網格的海洋氣象數據的賦值運算、空間范圍分析。承災體脆弱性計算包括根據承災體所處空間位置來對其自凈屬性和城市管理屬性指標值計算，通過從承災體屬性范圍篩選出的屬性區段對承災體經濟、社會價值等進行評估計算等。

圖3 致險因子危險性計算和數據量化

綜合上文對數據信息進行多層次、多方面的量化，再通過對量化值進行融合來得到災害風險值，并劃分為4 個等級用以表達承災體風險值的大小。系統的成果輸出最終是以專題圖的形式表達，其實現了區塊坐標的自動提取、范圍查詢、制圖表達、地圖輸出等重要功能，可根據實際需求進行動態危險性、脆弱性、風險評估結果專題圖的制作。

4 結 論

本文以黃海海域為研究區域，主要研究結論如下。

（1）針對滸苔災害這一復雜風險評估對象的不確定性特征，基于災害風險管理指標系統的思想，并從災害特點出發建立了滸苔災害評估指標體系，其中包括6 個一級指標和14 個二級指標。并在滸苔生長漂移預測模型的預測結果基礎上融合海洋水文氣象動態數據，構建滸苔災害風險動態評估模型。

（2）建立具有可視化操作界面的滸苔災害風險動態評估系統，該系統可完成多源異構數據的分析和處理、數據量化、成果輸出等功能，便于對承災體進行受災風險分析，有助于管理機構做出準確判斷，制定具體目標，取得減災效果。

目前存在的主要不足是建立的滸苔災害風險評估體系中，由于其形成機理復雜，本文僅從有限的指標出發，且指標權重準確量化方法還需要進一步改進，模型存在一定局限性。在今后研究滸苔風險評估中，應完善優化滸苔風險評估模型，結合更多致災因素，優化權重設置，建立更加完善的滸苔災害風險動態評估模型。