1、<p>　　基于GIS的莆田市城市災(zāi)害評(píng)估與管理研究</p><p>　　摘要：隨著城市的發(fā)展，城市化已經(jīng)成為當(dāng)今時(shí)代的主題，這也進(jìn)一步造成了城市災(zāi)害越來(lái)越嚴(yán)重。具有關(guān)報(bào)道顯示，在我國(guó)，城市災(zāi)害所帶來(lái)的損失占所有災(zāi)害損失的70%以上，因此對(duì)城市災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估已經(jīng)相當(dāng)必要了。本文通過(guò)借鑒目前國(guó)內(nèi)外城市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的成果，構(gòu)建了城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，以莆田市為例，計(jì)算出莆田市各區(qū)縣災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)

2、。結(jié)果表明：隨之城市的發(fā)展，莆田市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)值也在不斷增大。</p><p>　　關(guān)鍵詞：綜合風(fēng)險(xiǎn)；城市災(zāi)害；莆田市；指標(biāo)體系</p><p>　　Abstract: With the development of the city, Urbanization has become the themes of our era, This also further resulted in

3、the city disaster is more and more serious. According to the reports, in china, urban-disaster loss accounted for 70% of the loss caused by all disaster. So, Risk assessment of urban disasters is quite necessary. In view

4、 of domestic and international disaster risk assessment technique and model, the article structure City hazard comprehensive risk assessment index system, with</p><p>　　Key words: composite risk; urban-disas

5、ter; city of putian; index system.</p><p>　　隨著全球氣候的變化和城市化進(jìn)程的加速，災(zāi)害已經(jīng)嚴(yán)重阻礙了當(dāng)今人類的發(fā)展。城市作為一個(gè)巨大的承災(zāi)體，已經(jīng)逐漸成為國(guó)際社會(huì)和國(guó)家災(zāi)害防御的中心與重點(diǎn)。在我國(guó)，城市災(zāi)害所帶來(lái)的損失已占到所有災(zāi)害損失的70%以上[1]。因此，城市災(zāi)害的管理研究已經(jīng)引起當(dāng)今社會(huì)及學(xué)術(shù)界的普遍關(guān)注。作為城市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理的重要工具，城市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估已經(jīng)成

6、為當(dāng)今國(guó)際災(zāi)害研究的前沿與熱點(diǎn)[2]。</p><p>　　風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是指在風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生之前或之后（還沒(méi)有結(jié)束），該事件給人們的生活、生命、財(cái)產(chǎn)等各個(gè)方面造成的影響和損失的可能性進(jìn)行量化評(píng)估的工作[3]。而城市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，就是對(duì)發(fā)生在城市的災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估可以界定風(fēng)險(xiǎn)、可以對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行排序，從而為降低風(fēng)險(xiǎn)提供一套科學(xué)的和系統(tǒng)的方法[4]。</p><p>　　莆田市屬于海西經(jīng)濟(jì)區(qū)的

7、城市之一，近年來(lái)得到了快速的發(fā)展，隨之而來(lái)的不僅僅有風(fēng)險(xiǎn)的提高，還有經(jīng)濟(jì)損失的增加。為了使莆田市實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估已經(jīng)到了勢(shì)在必行的地步了。上世紀(jì)80年代以來(lái)，城市災(zāi)害與風(fēng)險(xiǎn)管理研究逐漸引起國(guó)內(nèi)學(xué)者的關(guān)注。史培軍，虞立紅，張素娟等[5]認(rèn)為災(zāi)害是由孕災(zāi)環(huán)境、致災(zāi)因子、承載體和災(zāi)情共同組成的地球表層之異變系統(tǒng)，對(duì)災(zāi)害系統(tǒng)、災(zāi)害鏈、災(zāi)害群、災(zāi)度等做了系統(tǒng)的理論和實(shí)踐分析。李季，郭大為[6]利用概率方法對(duì)城市爆炸進(jìn)行了危險(xiǎn)性

8、評(píng)價(jià)。張風(fēng)華，謝禮立，范立礎(chǔ)等[7]把人員傷亡、經(jīng)濟(jì)損失和震后恢復(fù)時(shí)間三個(gè)方面作為衡量城市減災(zāi)能力的準(zhǔn)則建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究城市防震減災(zāi)能力。羅培[8]研制了基于GIS的重慶市地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息系統(tǒng)。該研究將根據(jù)前人研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建莆田市城市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，利用AHP法確定權(quán)重，計(jì)算莆田市綜合風(fēng)險(xiǎn)值，利用GIS強(qiáng)大的數(shù)據(jù)、空間分析與制圖功能，形成對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的可視化表達(dá)，并結(jié)合莆田市城市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理的現(xiàn)狀，提出城市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理的

9、具體對(duì)策，促進(jìn)莆田市更好更快的發(fā)展。</p><p><b>　　1 研究區(qū)概況</b></p><p>　　該研究的研究范圍主要以城廂區(qū)、涵江區(qū)、荔城區(qū)、秀嶼區(qū)及仙游縣為主，沒(méi)有考慮海域和湄洲島地區(qū)。</p><p>　　圖1 福建省莆田市區(qū)位圖</p><p>　　1.1 莆田市自然社會(huì)環(huán)境</p>&

10、lt;p>　　莆田市，史稱“興化”，位于福建省沿海中部地帶?，F(xiàn)轄城廂區(qū)、涵江區(qū)、荔城區(qū)、秀嶼區(qū)和仙游縣。人口約306.97萬(wàn)人，陸域面積約4119平方公里，海域面積約1.1萬(wàn)平方公里，海岸線總長(zhǎng)約534.5公里[9]。地屬亞熱帶海洋性季風(fēng)氣候，四季佳果飄香。旅游勝地湄洲灣是“中國(guó)少有，世界不多”的天然深水港灣。近年來(lái)，莆田市已成為外商及港澳臺(tái)商投資的熱點(diǎn)，如今已批準(zhǔn)設(shè)立外商投資企業(yè)達(dá)1456家，已建成投產(chǎn)“三資”企業(yè)668家。20

11、08年GDP增長(zhǎng)15%，2009年增長(zhǎng)14.5%，2010年增長(zhǎng)15.2%，連續(xù)三年GDP增長(zhǎng)全省首位[10]。莆田的媽祖信仰從產(chǎn)生至今經(jīng)歷了整整1000年。作為民間信仰，它延續(xù)之久，傳播之廣，影響之深，都是其他民間崇拜所未曾有過(guò)的[11]。</p><p>　　1.2 莆田市主要城市災(zāi)害</p><p>　　在地理環(huán)境和人為因素共同的作用下，影響莆田市的城市災(zāi)害不僅僅有自然災(zāi)害，還有人為

12、災(zāi)害，其中自然災(zāi)害包括氣象災(zāi)害、洪澇災(zāi)害和地質(zhì)災(zāi)害等，而人為災(zāi)害包括道路交通事故、火災(zāi)以及生命線工程事故。</p><p>　　莆田市位于我國(guó)東南沿海，面臨浩瀚的太平洋，屬于典型的亞熱帶海洋性季風(fēng)氣候，因降水年內(nèi)和年際變率大，又受西北太平洋臺(tái)風(fēng)的影響，因此氣象災(zāi)害特別嚴(yán)重。根據(jù)莆田市氣象臺(tái)<<1997——2003莆田市氣候影響評(píng)價(jià)>>統(tǒng)計(jì)：近17年共造成受災(zāi)人口822.36萬(wàn)人，其中死亡人

13、口115人，受傷人口275人，受災(zāi)農(nóng)作物82.22萬(wàn)公頃，直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)64.35億元[12]。而莆仙平原地勢(shì)低平，排水不暢，港道迂回曲折，有些河段狹窄，造成過(guò)洪能力受限制，一旦連日下雨，就極易發(fā)生洪澇泛濫。再加上今年來(lái)，全球受“溫室效應(yīng)”等現(xiàn)象影響，造成大氣環(huán)流異常，我國(guó)南方降水也由此增加，特別是9914臺(tái)風(fēng)，造成的損失可謂是空前的。莆田市地處低山丘陵地帶，西部與北部以山地為主，低山、峽谷、盆底錯(cuò)雜其間，東部和中部為海積平原和沖擊平

14、原，東南部沿海為丘陵臺(tái)地和半島，地勢(shì)低平，港灣環(huán)抱。常發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害，其中滑坡、崩塌占絕大多數(shù)，一般可占總數(shù)的80%以上。</p><p>　　莆田市現(xiàn)有機(jī)動(dòng)車(chē)百萬(wàn)輛，近年來(lái)，莆田市道路交通事故發(fā)生率居高不下，其中2009年發(fā)生道路交通事故1102起，造成143人死亡、1458人受傷，直接經(jīng)濟(jì)損失92.45萬(wàn)元，比去年上升36.6%。交通安全形勢(shì)比較嚴(yán)峻?；馂?zāi)是莆田市常見(jiàn)而又比較突出的人為災(zāi)害，發(fā)生比較頻繁，危害較

15、大的災(zāi)害之一。2009年發(fā)生火災(zāi)300次，死亡人數(shù)3人，受傷人數(shù)4人，直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)552.55萬(wàn)元。其中，以居民區(qū)建筑物火災(zāi)發(fā)生頻率最高。由于莆田市現(xiàn)有煤氣、供電、通信線路和自來(lái)水地下管道等部分設(shè)施老化，尚存在違章施工和使用不當(dāng)及人為偷盜、破壞等現(xiàn)象，因此煤氣泄漏燃爆、供電、通信線路中斷和大口徑水管爆裂等事故時(shí)有發(fā)生，具體數(shù)據(jù)不詳。</p><p><b>　　2 研究方法</b><

16、;/p><p>　　2.1 數(shù)據(jù)收集及處理</p><p>　　該研究所使用的數(shù)據(jù)主要來(lái)自2010年莆田市統(tǒng)計(jì)年鑒以及莆田市交通網(wǎng)，從中獲取的數(shù)據(jù)有經(jīng)濟(jì)密度、建筑密度、人口密度、人均GDP和登記失業(yè)率等，數(shù)據(jù)齊全，來(lái)源較為可靠，且具有權(quán)威性，原始圖件來(lái)自莆田市交通網(wǎng)，基礎(chǔ)圖件采用mapinfo10.0軟件繪制，圖表采用Excel繪制。</p><p>　　2.2 評(píng)價(jià)方

17、法的選擇</p><p>　　目前，城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)建模與評(píng)估的方法有很多，如基于指標(biāo)體系的風(fēng)險(xiǎn)建模與評(píng)估[13]、基于情景模擬的風(fēng)險(xiǎn)建模與評(píng)估[14]、基于風(fēng)險(xiǎn)概率的建模與評(píng)估[15]、基于GIS的風(fēng)險(xiǎn)建模與評(píng)估[16]等。其中，基于指標(biāo)體系的評(píng)估方法是目前應(yīng)用最為普遍的，其數(shù)據(jù)較易獲取、建模和評(píng)估簡(jiǎn)便可行。但是，該方法不能模擬復(fù)雜災(zāi)害系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性與不確定性，可能會(huì)造成一定的風(fēng)險(xiǎn)估值不夠準(zhǔn)確?；陲L(fēng)險(xiǎn)概率的評(píng)估

18、方法對(duì)于一個(gè)動(dòng)態(tài)、多變量、開(kāi)放的復(fù)雜大系統(tǒng)，系統(tǒng)不確定的因素眾多，邏輯關(guān)系復(fù)雜，各類事件發(fā)生概率難以確定，風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估工作很困難。</p><p>　　該研究選用GIS的分析方法原因在于其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)、空間分析與制圖能力，根據(jù)分析區(qū)和致災(zāi)因子特征，選取適合的柵格大小，建立不同的圖層，將致災(zāi)因子的各種屬性（強(qiáng)度、頻率、持續(xù)時(shí)間等）、脆弱性指標(biāo)（如經(jīng)濟(jì)密度、人口密度、人均GDP等）以及恢復(fù)力指標(biāo)（如應(yīng)急疏散能力、預(yù)警處

19、理能力、應(yīng)急預(yù)案完善度等）數(shù)據(jù)根據(jù)一定的數(shù)學(xué)關(guān)系分配到每個(gè)柵格中，然后對(duì)各個(gè)圖層進(jìn)行疊加，形成對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的可視化表達(dá)。如圖所示，根據(jù)需要形成若干圖層，再對(duì)其進(jìn)行疊加，然后通過(guò)所建立的評(píng)價(jià)模型計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)值。</p><p>　　圖2 基于GIS的風(fēng)險(xiǎn)建模與評(píng)估體系</p><p>　　2.3 指標(biāo)體系的建立</p><p>　　近二十年來(lái)國(guó)內(nèi)外減災(zāi)戰(zhàn)略的實(shí)施表明：在預(yù)防

20、、防備和減災(zāi)這三項(xiàng)工作中，預(yù)防工作是最重要的，而災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是災(zāi)害預(yù)防與管理的重要工具。構(gòu)建指標(biāo)體系與評(píng)價(jià)模型是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究中最重要的方法。該研究將依據(jù)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的理論與方法，參考國(guó)內(nèi)外風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，針對(duì)城市自然災(zāi)害與人為災(zāi)害特征，構(gòu)建指標(biāo)體系及評(píng)價(jià)模型，對(duì)莆田市城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)。</p><p>　　2.3.1 指標(biāo)體系的構(gòu)建原則</p><p>　　評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇必須符合

21、一定的原則，只有這樣才能使所選的指標(biāo)具有科學(xué)性、合理性和客觀性，才能夠更加全面系統(tǒng)地反映城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的價(jià)值。</p><p>　?。?）科學(xué)性和可靠性原則?？茖W(xué)性原則是對(duì)任何評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基本要求，除此之外，評(píng)價(jià)指標(biāo)還必須具有可靠性 [17]。</p><p>　?。?）全面性與針對(duì)性原則。評(píng)價(jià)指標(biāo)體系涉及了城市的自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和文化等諸多領(lǐng)域，因此應(yīng)當(dāng)具有一定的邏輯關(guān)系，并且能

22、滿足較全面的要求，除此之外做到具體情況具體分析。</p><p>　?。?）可行性與簡(jiǎn)明性原則?？尚行栽瓌t表現(xiàn)在決策者可以利用這些結(jié)果，進(jìn)一步提高城市災(zāi)害的救援能力。除此之外，指標(biāo)在合理、完整的基礎(chǔ)上應(yīng)盡量簡(jiǎn)單，使每一個(gè)子系統(tǒng)內(nèi)的指標(biāo)都具有代表性，且易于獲得。</p><p>　?。?）定性與定量相結(jié)合原則。指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)應(yīng)當(dāng)滿足定性與定量相結(jié)合的原則，亦即在定性分析的基礎(chǔ)上，還要進(jìn)行量化

23、處理。只有通過(guò)量化，才能較為準(zhǔn)確地揭示事物的本來(lái)面目。</p><p>　　2.3.2 指標(biāo)體系的構(gòu)建</p><p>　　在了解了莆田市的具體情況之后，該研究共選取了14個(gè)指標(biāo)來(lái)對(duì)莆田市城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，14個(gè)指標(biāo)可分為4層（如表1），包括致災(zāi)因子、物質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)、暴露-易損性及抗災(zāi)恢復(fù)力。其中致災(zāi)因子包括致災(zāi)因子數(shù)、火災(zāi)發(fā)生次數(shù)和交通事故發(fā)生次數(shù)，物質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)包括因?yàn)?zāi)死亡率、因?yàn)?zāi)受傷概率

24、和經(jīng)濟(jì)損失，暴露-易損性包括經(jīng)濟(jì)密度、建筑密度、人口密度、登記失業(yè)率和化肥施用量，抗災(zāi)恢復(fù)力包括人均GDP、人均耕地面積和實(shí)際利用外資。</p><p>　　表1 城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系</p><p>　　總體來(lái)看，該指標(biāo)體系考慮了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的各個(gè)要素和環(huán)節(jié)，可以比較準(zhǔn)確地對(duì)城市進(jìn)行災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。</p><p>　　2.3.3指標(biāo)權(quán)重的確定</p&

25、gt;<p>　　層次分析法是70年代由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家T.L.Saaty提出的，經(jīng)過(guò)多年發(fā)展已成為一種較為成熟的權(quán)重確定方法。</p><p>　　層次分析法的工作步驟和內(nèi)容大致包括以下幾點(diǎn)：</p><p>　　(1)建立層次結(jié)構(gòu)。將問(wèn)題所含的因素按照其相互關(guān)系進(jìn)行分層，各因素可分別歸入不同的層次結(jié)構(gòu)，以框架結(jié)構(gòu)說(shuō)明各層次之間的從屬關(guān)系。</p><p&g

26、t;　　(2) 構(gòu)造判斷矩陣。通過(guò)專家打分確定各層次因素的重要程度。設(shè)B層次中的元素 B1，B2，B3，……，BN與上一層次 A 中的元素 Ak有關(guān)系，則可以通過(guò)判斷矩陣表示出來(lái)（如表2）。</p><p>　　表2 判斷矩陣的形式</p><p>　　不同因子間的相互比較結(jié)果是根據(jù)T.L.Saaty的1—9標(biāo)度方法進(jìn)行打分，不同重要程度賦予不同的分值（見(jiàn)附錄）。</p>&

27、lt;p>　　(3)計(jì)算層次單排序權(quán)重。層次單排序的任務(wù)可以歸結(jié)為計(jì)算判斷矩陣的特征根和特征向量的問(wèn)題，即對(duì)于判斷矩陣A，計(jì)算滿足：AW=λmaxW。接著要判斷矩陣的一致性，定義CI=（λ-n）/（n-1），當(dāng) CI＝0時(shí)，判斷矩陣一致；CI越大，判斷矩陣的一致性越差。對(duì)于2階以上的判斷矩陣，其一致性指標(biāo)CI與同階的平均一致性指標(biāo)RI之比，稱為判斷矩陣的隨機(jī)一致性比例，記為CR。一般當(dāng)CR <0.1，就認(rèn)為判斷矩陣具有令人滿

28、意的一致性；否則，就需要調(diào)整判斷矩陣，直到滿意為止。</p><p>　　計(jì)算層次總排序權(quán)重。層次總排序需要從上到下逐層進(jìn)行，各個(gè)指標(biāo)在整個(gè)指標(biāo)體系中的總排序權(quán)重計(jì)算方法如下：</p><p>　　Wxi = Wx×Wx-xi （式1）</p><p>　　為評(píng)價(jià)層次總排序計(jì)算結(jié)果的一致性，類似于層次單排序，也需要進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。同樣，當(dāng) CR&

29、lt;0.10 時(shí)，則認(rèn)為層次總排序的計(jì)算結(jié)果具有令人滿意的一致性；否則就需對(duì)本層次的各判斷矩陣進(jìn)行調(diào)整，從而使層次總排序具有令人滿意的一致性。 </p><p>　　通過(guò)發(fā)送問(wèn)卷調(diào)查向有關(guān)專家咨詢打分，并根據(jù)以上的步驟對(duì)指標(biāo)體系中所有的指標(biāo)賦以權(quán)重。同時(shí)，為了提高評(píng)估質(zhì)量，面對(duì)不同專家提出的不盡相同的權(quán)值以及可能出現(xiàn)的咨詢誤差，該研究采取以下這四個(gè)原則進(jìn)行取舍或平均[18]：①專家原則，充分考慮專家意見(jiàn)；②當(dāng)意

30、見(jiàn)分歧較大時(shí)，取眾數(shù)原則；③當(dāng)某一種意見(jiàn)占主導(dǎo)地位時(shí)，取中數(shù)原則；④參照已有的城市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重，對(duì)第一輪打分結(jié)果進(jìn)行修正。最終，計(jì)算結(jié)果如表3所示：</p><p>　　表3 城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重</p><p>　　2.4 綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的確定</p><p>　　2.4.1 指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理</p><p>　　通過(guò)查閱統(tǒng)

31、計(jì)年鑒獲得每個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)之后，為了統(tǒng)一評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，有必要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。該研究選用極值標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。將所有指標(biāo)按照正向指標(biāo)和逆向指標(biāo)，分別采用公式(2)和公式(3)進(jìn)行處理。</p><p>　　對(duì)于正向指標(biāo)：yij=xij/max(xij); （式2）</p><p>　　對(duì)于逆向指標(biāo)：yij=min(xij)/xij;

32、（式3）</p><p>　　其中xij,yij分別為評(píng)價(jià)指標(biāo)的原始值和標(biāo)準(zhǔn)值。max(xij)為該指標(biāo)中的最大值，min(xij)為該指標(biāo)中的最小值。</p><p>　　2.4.2 綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的計(jì)算</p><p>　　該研究采用的綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型為： （式4）</p><p>　　式4中：R代表城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；</p

33、><p>　　Fi代表某區(qū)，縣第i種指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值；</p><p>　　Wi代表的i種指標(biāo)所占權(quán)重；</p><p>　　依據(jù)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)和公式4，計(jì)算各區(qū)縣災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。</p><p>　　2.5 城市減災(zāi)與綜合管理</p><p>　　災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)管理，是指對(duì)災(zāi)害發(fā)生的可能性、影響范圍、可能造成的經(jīng)濟(jì)損失

34、進(jìn)行預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，綜合利用行政、經(jīng)濟(jì)、教育、法律與工程等技術(shù)手段，合理調(diào)整人與自然和社會(huì)的關(guān)系，最終實(shí)現(xiàn)人類利益最大化的一個(gè)系統(tǒng)的工程[19]。近幾十年來(lái)，隨著城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的發(fā)展，城市減災(zāi)與風(fēng)險(xiǎn)管理也日益完善。 </p><p>　　災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)管理可以分為預(yù)防與控制兩大塊，他們是成本最低、最簡(jiǎn)便的方法。風(fēng)險(xiǎn)管理強(qiáng)調(diào)的是在災(zāi)害發(fā)生之前，對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)最大可能的將災(zāi)害消滅于萌芽或成長(zhǎng)的狀態(tài)，從而最大限

35、度的降低災(zāi)害發(fā)生的可能性。而對(duì)于無(wú)法避免的災(zāi)害，就預(yù)先提出控制措施，當(dāng)災(zāi)害出現(xiàn)時(shí)，就有充分的時(shí)間和充足的準(zhǔn)備來(lái)處理災(zāi)害，從而最大限度的減少經(jīng)濟(jì)損失[20]。</p><p>　　該研究將根據(jù)莆田市的災(zāi)害評(píng)估結(jié)果，做出相應(yīng)的減災(zāi)管理工作。首先，根據(jù)各區(qū)縣致災(zāi)因子指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值，做出相應(yīng)的措施，例如，仙游縣火災(zāi)發(fā)生次數(shù)和交通事故發(fā)生次數(shù)都居全市第一，因此要加強(qiáng)仙游縣的消防力量和交通管理；其次，針對(duì)各區(qū)縣物質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值

36、，做出相應(yīng)的手段，例如，仙游縣的因?yàn)?zāi)死亡率和因?yàn)?zāi)受傷率均居全市第一，所以要提高仙游縣的整體防范意識(shí)和醫(yī)療水平；再次，針對(duì)各區(qū)縣暴露—易損性標(biāo)準(zhǔn)值，給出相應(yīng)的措施，例如，荔城區(qū)的人口密度與建筑密度居全市第一，因此要控制房屋的建設(shè)，同時(shí)分散人口到其他區(qū)縣；最后，針對(duì)各區(qū)縣抗災(zāi)恢復(fù)力（該指標(biāo)為逆向指標(biāo)），提出相應(yīng)的解決方案，例如，秀嶼區(qū)抗災(zāi)恢復(fù)力指數(shù)的各指標(biāo)都較高，即抗災(zāi)恢復(fù)力低，因此要加快發(fā)展，從整體上提高抗災(zāi)能力。</p>

37、<p><b>　　3 結(jié)果分析</b></p><p>　　將各指標(biāo)原始值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，得到各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值如表4、表5、表6、表7所示。</p><p>　　表4 各區(qū)縣致災(zāi)因子指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值</p><p>　　由表4可以看出城廂區(qū)與荔城區(qū)的致災(zāi)因子數(shù)指標(biāo)最大，其原因很簡(jiǎn)單，它們屬于中心城市，不僅有自然災(zāi)害，人為災(zāi)害也比較嚴(yán)重，而其

38、它地區(qū)人為災(zāi)害較少。而火災(zāi)發(fā)生次數(shù)和交通事故發(fā)生次數(shù)都最多的是仙游縣，這反映了當(dāng)?shù)乩习傩詹蛔⒅鼗A(chǔ)教育。</p><p>　　表5 各區(qū)縣物質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值</p><p>　　由表5可以看出仙游縣的因?yàn)?zāi)死亡率與因?yàn)?zāi)受傷率都最高，再次說(shuō)明了其教育水平與醫(yī)療水平的落后，而經(jīng)濟(jì)損失最大的荔城區(qū)是由于其不注重災(zāi)后恢復(fù)的原因，造成一系列的連鎖反映，加重的經(jīng)濟(jì)損失。</p><p

39、>　　表6 各區(qū)縣暴露—易損性指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值</p><p>　　由表6可以看出荔城區(qū)人口密度與建筑密度都是莆田市最大，從而很大程度的提高了其暴露-易損性，因此有必要加強(qiáng)房屋和建筑建設(shè)的控制，而城廂區(qū)各項(xiàng)指標(biāo)都不高，這也造成了其暴露-易損性不高，即脆弱性低。</p><p>　　由表7可以看出涵江區(qū)與荔城區(qū)的各項(xiàng)指標(biāo)都較低，但不表明其抗災(zāi)恢復(fù)力就低，剛好相反，因?yàn)樵撝笜?biāo)為逆向指標(biāo)，所以指

40、標(biāo)越低，抗災(zāi)恢復(fù)力就越高，即涵江區(qū)和荔城區(qū)的抗災(zāi)恢復(fù)力都較高，而仙游縣和秀嶼區(qū)的抗災(zāi)恢復(fù)力反而低。</p><p>　　表7 各區(qū)縣抗災(zāi)恢復(fù)力指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值</p><p>　　3.1 研究區(qū)災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果與分析</p><p>　　運(yùn)用各區(qū)縣經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，計(jì)算得出各區(qū)縣風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)因子指數(shù)以及各區(qū)縣災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)值，如表8、表9所示。</p&

41、gt;<p>　　表8 各區(qū)縣風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)因子指數(shù)</p><p>　　由表8可以看出仙游縣致災(zāi)因子指標(biāo)和物質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)相對(duì)較大；而秀嶼區(qū)的致災(zāi)因子指數(shù)和物質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)都比較小，這將在很大程度上影響其綜合風(fēng)險(xiǎn)值大小。而荔城區(qū)暴露-易損性指標(biāo)較大，抗災(zāi)恢復(fù)力不大，這將增大其綜合風(fēng)險(xiǎn)值；相反，秀嶼區(qū)的暴露-易損性較小，抗災(zāi)恢復(fù)力較大，這將大大降低其風(fēng)險(xiǎn)值。</p><p>　　表9 各區(qū)

42、縣災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)</p><p>　　由表9可以看出莆田市與各區(qū)縣綜合風(fēng)險(xiǎn)值，其中涵江區(qū)綜合風(fēng)險(xiǎn)值最大，除此之外，荔城區(qū)和仙游縣都超過(guò)0.5，而城廂區(qū)與秀嶼區(qū)較小。</p><p>　　3.2 研究區(qū)各指標(biāo)專題圖</p><p>　　各區(qū)縣致災(zāi)因子、物質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)、暴露-易損性、抗災(zāi)恢復(fù)力對(duì)比，及各指數(shù)對(duì)比情況如圖3、圖4、圖5、圖6所示。</p><

43、;p>　　由圖3所示，莆田市致災(zāi)因子指數(shù)較大，各區(qū)縣都比較小，且指數(shù)差別不大，最大的仙游縣為0.0831，其次為涵江區(qū)0.0800，最小的秀嶼區(qū)為0.0648。仙游縣最大是因?yàn)槠涿娣e較大，致災(zāi)因子也就隨之增多，秀嶼區(qū)面積小，屬于郊區(qū)范圍，因此致災(zāi)因子數(shù)最少，而城廂區(qū)、荔城區(qū)和涵江區(qū)表現(xiàn)為自然和人為致災(zāi)因子復(fù)合多發(fā)區(qū)域。</p><p>　　圖3 莆田市各區(qū)縣致災(zāi)因子指數(shù)</p><p&g

44、t;　　由圖4所示，仙游縣的物質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他各區(qū)縣，其次是涵江區(qū)，秀嶼區(qū)物質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)最低，仙游縣面積較大，災(zāi)害一旦發(fā)生，經(jīng)濟(jì)損失自然不小，經(jīng)調(diào)查，其醫(yī)療水平也不高，這就造成了其物質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)最高，而涵江區(qū)是莆田市發(fā)展最好的區(qū)縣，災(zāi)害一來(lái)，給涵江區(qū)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失自然不低，其醫(yī)療水平較高，這也使得其物質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)不至于最高，而秀嶼區(qū)物質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)最低是因?yàn)槠浣?jīng)濟(jì)發(fā)展不是很快，經(jīng)濟(jì)損失少，還有其人口分布較為稀疏，大大的降低了其因?yàn)?zāi)死亡率和因?yàn)?zāi)受傷率

45、。</p><p>　　圖4 莆田市各區(qū)縣物質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)</p><p>　　由圖5所示，各區(qū)縣暴露-易損性指數(shù)差別極大，最高的是荔城區(qū)，原因在于其人口密度與建筑密度都較大，這就暴露出其脆弱的一面；其次是涵江區(qū)與秀嶼區(qū)；暴露-易損性指數(shù)較低的兩個(gè)區(qū)縣是仙游縣與城廂區(qū)，原因在于他們的經(jīng)濟(jì)密度與人口密度都較低。 </p><p>　　圖5 莆田市各區(qū)縣暴露-易損性指數(shù) &

46、lt;/p><p>　　圖6 莆田市各區(qū)縣抗災(zāi)恢復(fù)力指數(shù)</p><p>　　根據(jù)圖6所示，涵江、荔城等區(qū)縣指數(shù)較低，由于該項(xiàng)指標(biāo)是逆向指標(biāo)，所以指數(shù)越低代表的風(fēng)險(xiǎn)值越低，即抗災(zāi)恢復(fù)力越高，即涵江區(qū)和荔城區(qū)的抗災(zāi)恢復(fù)力都較高，而其他區(qū)縣的抗災(zāi)恢復(fù)力較低。根據(jù)調(diào)查，涵江區(qū)和荔城區(qū)都具有較大的避災(zāi)空間，且十分重視公眾防災(zāi)減災(zāi)意識(shí)的培養(yǎng)，災(zāi)害應(yīng)急預(yù)案比較完善，救援隊(duì)伍相對(duì)其他區(qū)也更加完備，同時(shí)擁有專

47、業(yè)的救災(zāi)隊(duì)伍與志愿者隊(duì)伍。相比之下，其他各區(qū)縣，或衛(wèi)生事業(yè)較落后，或交通、通信等基礎(chǔ)設(shè)施完善度不夠，或人均GDP較低，一旦災(zāi)害發(fā)生，不具備較高的救災(zāi)水平，因此抗災(zāi)恢復(fù)力水平低，脆弱性高。</p><p>　　3.3 綜合風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)域分異</p><p>　　根據(jù)圖7所示，綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)較高的區(qū)縣有仙游縣、涵江區(qū)與荔城區(qū)，秀嶼區(qū)和城廂區(qū)綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)較低。若將災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分為10個(gè)等級(jí)，則等級(jí)較高的仙

48、游縣、涵江區(qū)和荔城區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)均為五級(jí)，其次是城廂區(qū)，其風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為四級(jí)，秀嶼區(qū)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)最低，風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為三級(jí)。這一結(jié)果是由各區(qū)縣的14個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)共同決定的。</p><p>　　圖7 莆田市各區(qū)縣綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)</p><p>　　根據(jù)綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)（如圖7）在Arcmap中制作莆田市城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)專題圖（如圖8），從圖8可以看出，在10個(gè)等級(jí)中，莆田市各區(qū)縣的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)總體居于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)序列的中

49、下段，各區(qū)縣災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)相差不是很大。</p><p>　　圖8 莆田市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)值專題圖</p><p>　　3.4 莆田市城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)管理</p><p>　　為了降低災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，減少經(jīng)濟(jì)損失，該研究針對(duì)莆田市城市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理現(xiàn)狀與未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，結(jié)合莆田市城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果，提出幾點(diǎn)改進(jìn)和完善莆田市城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)管理的對(duì)策與建議。</p>

50、<p>　　針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)比較嚴(yán)重的涵江區(qū)、荔城區(qū)和仙游縣，造成其風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重的原因主要是暴露-易損性較高，因此要著重降低他們的暴露風(fēng)險(xiǎn)值，可以從以下幾點(diǎn)出發(fā)：</p><p>　　疏散人口。荔城區(qū)人口密度居全市第一，災(zāi)害一旦發(fā)生，無(wú)法快速撤離到安全地帶，造成人員傷亡嚴(yán)重，因此可以考慮將一部分人疏散到其他各區(qū)縣。</p><p>　　控制房屋建設(shè)。近年來(lái)，莆田市的快速發(fā)展造成建筑密度過(guò)

51、高，這以人口密度一樣，因此可以通過(guò)政府的宏觀調(diào)控控制房屋的建設(shè)。</p><p>　　縮小貧富差距。涵江區(qū)與仙游縣的經(jīng)濟(jì)密度相差幾百倍，縮小貧富差距一方面可以減少災(zāi)害發(fā)生時(shí)涵江區(qū)的經(jīng)濟(jì)損失，另一方面可以提高仙游縣的防災(zāi)能力。</p><p>　　城廂區(qū)與秀嶼區(qū)雖然風(fēng)險(xiǎn)值較低，但也要進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理。城廂區(qū)抗災(zāi)恢復(fù)力指數(shù)較高，說(shuō)明其抗災(zāi)恢復(fù)力較低，因此要加快發(fā)展，提高人均GDP。而秀嶼區(qū)的人口密

52、度只比荔城區(qū)低，因此在加快發(fā)展的同時(shí)，也要降低人口的密度。</p><p><b>　　4 結(jié)論及討論</b></p><p>　　該研究在總結(jié)前人研究成果的基礎(chǔ)上，借鑒美洲計(jì)劃等國(guó)際災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究計(jì)劃的方法體系，構(gòu)建了城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和模型，以莆田市為例并結(jié)合莆田市2010年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證研究。主要研究成果如下：</p><p>

53、　　借鑒國(guó)內(nèi)外城市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系的研究方法，該研究從致災(zāi)因子、物質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)、暴露-易損性和抗災(zāi)恢復(fù)力等四方面因素中，選取了14個(gè)指標(biāo)，創(chuàng)建了城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。</p><p>　　在實(shí)證研究中，該研究以莆田市各區(qū)縣為實(shí)例，結(jié)合莆田市2010年統(tǒng)計(jì)年鑒，分別計(jì)算莆田市各區(qū)縣災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，并進(jìn)行橫向?qū)Ρ确治?。由此得出，莆田市各區(qū)縣風(fēng)險(xiǎn)大小依次為：仙游縣>城廂區(qū)>秀嶼區(qū)>荔城區(qū)>

54、;涵江區(qū)。</p><p>　?。?）結(jié)合計(jì)算出的莆田市各區(qū)縣城市綜合風(fēng)險(xiǎn)值，應(yīng)用Arcmap制作了莆田市城市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)值專題地圖，得出莆田市各區(qū)縣的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)總體居于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)序列的中下段，各區(qū)縣災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)相差不是很大。</p><p>　?。?）結(jié)合莆田市城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果，提出幾點(diǎn)改進(jìn)和完善莆田市城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)管理的對(duì)策與建議。</p><p>　　該研究

55、在研究過(guò)程中，由于受客觀資源和主觀能力限制，不足之處是不可避免的。首先，由于受到數(shù)據(jù)收集的限制，在指標(biāo)的選取時(shí)存在一定的局限性，有些數(shù)據(jù)精度也不是很高，可能造成一定的風(fēng)險(xiǎn)值不準(zhǔn)；其次，該研究只對(duì)莆田市本身與各區(qū)縣進(jìn)行橫向的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，沒(méi)有加入時(shí)間序列進(jìn)行縱向分析，因此無(wú)法模擬莆田市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)展趨勢(shì)。</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)</b></p><p>　　[

56、1] 張風(fēng)華, 謝禮立. 城市防震減災(zāi)能力評(píng)價(jià)研究[J]. 自然災(zāi)害學(xué)報(bào), 2001, 10(4): 57－64.</p><p>　　[2] 殷杰. 城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估——以上海市為例[D]. 上海: 上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文, 2008: 1-2.</p><p>　　[3] 顏峻, 左哲. 自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系及方法研究[J]. 中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào), 2010, 20(11):

57、61-62.</p><p>　　[4] 張明媛. 城市承災(zāi)能力及災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究[D]. 大連: 大連理工大學(xué)博士學(xué)位論文, 2008: 3-15.</p><p>　　[5] 史培軍, 虞立紅, 張素娟. 國(guó)內(nèi)外自然災(zāi)害研究綜述及我國(guó)近期對(duì)策[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 1989, 3(3): 163-172.</p><p>　　[6] 李季, 郭大為.

58、爆炸危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)及在城市規(guī)劃中的應(yīng)用[J]. 消防管理研究, 2006, 4(25): 540-542.</p><p>　　[7] 張風(fēng)華, 謝禮立, 范立礎(chǔ). 城市防震減災(zāi)能力評(píng)估研究[J]. 地震學(xué)報(bào), 2004, 3(26): 319-419.</p><p>　　[8] 羅培. 基于GIS的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息系統(tǒng)探討——以重慶市為例[J]. 災(zāi)害學(xué), 2005, 4(20): 5

59、8-61.</p><p>　　[9] 劉佳靜. 淺談莆田市城市道路綠化植物配置[J]. 福建建設(shè)科技, 2008, 2: 22-23.</p><p>　　[10] 黃立洪, 劉飛翔. 莆田市發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)對(duì)策探討[J]. 環(huán)境管理, 2011, 3: 77-79.</p><p>　　[11] 姚文琦. 民間信仰與社群關(guān)系[D]. 廈門(mén): 廈門(mén)大學(xué)博士學(xué)位論文,

60、2007: 19-25.</p><p>　　[12] 陳香. 近17年莆田市氣象災(zāi)害特點(diǎn)及對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響[J]. 莆田學(xué)院學(xué)報(bào), 2005, 12(2): 88-89.</p><p>　　[13] 譚藝淵. 城市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及管理對(duì)策探討——以上海市為例[J]. 北京城市學(xué)院學(xué)報(bào), 2011: 35-41.</p><p>　　[14] 尹占娥, 許世遠(yuǎn), 殷

61、杰, 等. 基于小尺度的城市暴雨內(nèi)澇災(zāi)害情景模擬與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]. 地理學(xué)報(bào), 2010, 65(5): 553-556.</p><p>　　[15] 葛志浩, 徐浩軍, 劉琳, 等. 一種復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估方法[J]. 北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào), 2007, 33(9): 1025-1029.</p><p>　　[16] 尹占娥. 城市自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與實(shí)證研究[D]. 上海: 華東師

62、范大學(xué)博士學(xué)位論文, 2006: 13-15.</p><p>　　[17] 張念強(qiáng). 基于GIS的潘陽(yáng)湖地區(qū)洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[D]. 江西: 南昌大學(xué)碩士學(xué)位論文, 2006: 27-38.</p><p>　　[18] 歐陽(yáng)小芽. 城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[D]. 江西: 江西理工大學(xué)碩士學(xué)位論文, 2010: 65-152. </p><p>　　[19] 楊衛(wèi)中

63、, 陳海洋. 基于GIS的評(píng)價(jià)因子權(quán)重分配法[J]. 地理空間信息, 2006, 4(6): 39-41. </p><p>　　[20] 張繼權(quán), 張會(huì), 岡田憲夫. 綜合城市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理: 創(chuàng)新的途徑和新世紀(jì)的挑戰(zhàn)[J]. 人文地理, 2007, 5: 19-24.</p><p><b>　　附錄</b></p><p>　　附錄一：專家

64、咨詢問(wèn)卷</p><p>　　城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)重要性調(diào)查問(wèn)卷</p><p><b>　　尊敬的專家：</b></p><p>　　您好！當(dāng)今城市人口密集、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，同時(shí)也是災(zāi)害頻發(fā)和受損嚴(yán)重地區(qū)，因此進(jìn)行城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究具有重要的科學(xué)價(jià)值與現(xiàn)實(shí)意義。為了對(duì)城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，通過(guò) AHP 確定各指標(biāo)的權(quán)重，特進(jìn)行此次調(diào)查

65、。以下是我構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，請(qǐng)各位專家對(duì)其重要性進(jìn)行評(píng)價(jià)。謝謝！</p><p><b>　　指標(biāo)簡(jiǎn)要解釋：</b></p><p>　　1：致災(zāi)因子數(shù)：城市致災(zāi)因子越多可能發(fā)生災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)越高</p><p>　　2：火災(zāi)發(fā)生次數(shù)：因人為或自然因素引起的造成人身傷亡或者財(cái)產(chǎn)損失的火災(zāi)事件</p><p>　　3：交通事

66、故發(fā)生次數(shù)：指車(chē)輛在道路上因過(guò)錯(cuò)或者意外造成人身傷亡或者財(cái)產(chǎn)損失的事件</p><p>　　4：因?yàn)?zāi)死亡率：每年因?yàn)?zāi)害造成的人員死亡人數(shù)/區(qū)域總?cè)丝?lt;/p><p>　　5：因?yàn)?zāi)受傷概率：每年因?yàn)?zāi)害造成的人員受傷人數(shù)/區(qū)域總?cè)丝?lt;/p><p>　　6：經(jīng)濟(jì)損失：因?yàn)?zāi)造成的直接經(jīng)濟(jì)損失</p><p>　　7：經(jīng)濟(jì)密度：區(qū)域GDP/區(qū)域面積&

67、lt;/p><p>　　8：人口密度：區(qū)域總?cè)丝跀?shù)/區(qū)域面積</p><p>　　9：建筑密度：區(qū)域建筑面積/區(qū)域總面積</p><p>　　10：登記失業(yè)率：區(qū)域失業(yè)人口/區(qū)域總?cè)丝?lt;/p><p>　　11：化肥施用量：反映區(qū)域的化肥使用情況</p><p>　　12：人均 GDP：區(qū)域總 GDP/區(qū)域總?cè)丝跀?shù)，反映區(qū)