气候变化背景下我国城市高温热浪的风险分析与评估

宋晨阳，王锋，张韧，等.气候变化背景下我国城市高温热浪的风险分析与评估[J].灾害学, 2016,31（4）:000-000.[ Wang Yun, Chi Fei, Chen An.Risk analysis and assessment of high-temperature and heat-wave disaster in Chinese cities under the background of climate change [J].Journal of Catastrophology, 2015,30（4）：000-000.]

气候变化背景下我国城市高温热浪的风险分析与评估

宋晨阳1，王锋2，张韧1，白成祖1，刘科峰1，龙强2

（1．解放军理工大学气象海洋学院，江苏南京211101；2．河北省唐山市曹妃甸工业区气象局，河北唐

山063000）

摘要：针对气候变化背景下高温热浪愈加频繁的变化趋势，从风险分析角度提出了高温热浪灾害风险概念模型，探讨了我国1983-2012年高温热浪频数和强度的变化特征；为解决风险评估建模时决策者难以有效评判的情况，构建了犹豫层次分析法（Hesitant Analytic Hierarchy Process，H-AHP）和逼近于理想解的排序方法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，TOPSIS）相结合的高温热浪风险评估模型，并以华东地区6座城市作为承险体进行了分析验证。结果表明，所建模型能够合理构建高温热浪风险指标体系，得到与事实接近的量化评估结果，研究思想和方法途径可为其他气候灾害评估和风险防范提供参考。

关键词：高温热浪；犹豫层次分析法；TOPSIS；风险评估；蒙特卡洛模拟

中图分类号：P429 ；X43文献标志码：A 文章编号：1000-821X（2016）01-0000-00

doi: 10.3969/j.issn.1000-811X.2016.01.000

根据IPCC第五次评估报告，1880-2012年期间，全球平均地表温度升高了0.85℃[1]；采用全球比较计划第五阶段（CMIP5）耦合模式，预估未来全球气候变暖仍将继续，21世纪末全球平均地表温度在1986-2005年的基础上将升高0.3~4.8℃[1]；Tol研究指出，如果平均温度上升1℃，全球每年将有约35万人死于心脑血管和呼吸系统疾病[2]；在欧洲、亚洲和澳大利亚的大部分地区，高温热浪发生的频率可能已增加，大多数陆地地区热浪的持续时间、频率和强度很可能也会增加[3]。随着全球气候变暖和城市热岛效应的加剧，高温热浪事件可能会频繁发生并对人体健康产生更严重的影响。极端高温事件往往与特重干旱相伴而来，严重威胁人们的生命及能源、水资源和粮食安全等[4]。叶殿秀等研究发现，在全球变暖的大背景下，我国高温热浪袭击范围越来越广，频次明显增多，时间越来越长，对人们活动、健康、旅游业和工农业生产都有不同程度的影响[5]。因此，针对高温热浪袭击风险的量化评估具有极强的现实意义。

目前国内外针对高温热浪灾害及其影响的研究已有不少：如Kan等人研究了热浪对死亡率和发病率的影响[6]；杨军等人评估了2005年热浪对广州市民死亡率的影响，确定了易受影响的分组人口[7]；刘建军等人介绍了热浪灾害对人体健康的影响[8]；张可慧等人研究了高温热浪对河北地区工业、交通的影响[9]。虽然上述研究工作对高温热浪灾害影响有了较明确的认识，但基本上还偏向于定性的研讨，对高温热浪相关的定量化综合风险评估研究还不多。

量化的风险评估是风险管理的主流和核心环节[10]。目前，气象灾害风险评估的方法主要有模糊评价法、层次分析法、数据包络分析法等。其中，模糊评价法能利用隶属度函数将主观与客观相结合，可以较好地实现了模糊问题的量化，然而，隶属度函数的选择往往有很强主观性，且计算较为复杂；层次分析法是将定性与定量相结合的系统分析方法，通过专家采用1~9标度打分，对各层因素两两间量化比较，但主观性较强，且无法解决做判断时犹豫不决的情况；数据包络分析法可对多指标投入和多指标产出的相同部门进行效益评价，无须任何权重假设，排出了很多主观因素，但对数据的要求较高。

现实决策问题中，由于决策问题的复杂性以及决策者自身的知识和经验不足等因素，致使决策者常常难以判别决断。朱斌基于传统的层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），引入犹豫偏好的概念，用概率分布描述犹豫偏好，并将其运用到层次分析法中，提出犹豫层次分析法（H-AHP）[11]。它适用于决策者做判断时犹豫不决的情况，可描述决策者提供的有多个可能值的偏好信息，且这些可能值不需要集成或修改，提高了准确度和决策者对最终方案排序结果的满意程度。TOPSIS是一种逼近理想解的排序法，是多目标决策分析中常用的有效方法。它通过计算某一方案与正理想解、负理想解之间的加权欧式距离，得出该方案与正理想解的接近程度，以此作为评价各方案优劣的依据。

收稿日期：2015-05-20 修回日期：2015-07-06

基金项目：国家自然科学基金（41276088）；唐山市曹妃甸工业区专项（CQZ-2014001）

作者简介：宋晨阳（1993-），男，河北承德人，硕士研究生，研究方向为气象海洋灾害风险评估研究.

本文中高温热浪灾害风险是指高温热浪灾害发生的可能性以及由其造成损失的严重程度[10]。由于高温热浪风险评估是一个涉及气候、生态、人体健康、经济社会发展、医疗水平、政府应变能力的多方面、多目标、多层次决策问题，需综合考虑不同评估方法和模型的优缺点。为此，本文引入H-AHP 和TOPSIS 相结合的研究思想和方法[12]，进行所选城市之间的风险评估。该研究的核心是利用基于犹豫层次分析法（H-AHP ），建立高温热浪灾害风险指标体系，计算各指标的权重；然后将指标权重和各评估单元的无量纲化决策矩阵相结合，形成加权决策矩阵；利用TOPSIS 法计算出加权决策矩阵的正理想解、负理想解、各评估单元与正理想解的欧式距离、贴近度，据此来确定各城市遭受高温热浪袭击风险的大小。各评估城市与正理想解之间的贴近度越大，其高温热浪风险越高。

1高温热浪频数及强度的气候变化特征

基于国家气象信息中心整理的中国地面气候资料日值数据集，参考张尚印[13]等的方法，根据日最高气温，本文将高温天气划分为较弱高温天气、中等高温天气、较强高温天气、强高温天气和极强高温天气等五个等级，具体分级标准及相应的强度值如表1所示。连续3d 及以上的高温天气过程称之为热浪。高温频数为一年中发生的高温天气的总天数；根据高温天气的日最高温度和表1划分的分级标准，计算全年的高温强度值。

利用全国753个站1983-2012年逐日最高气温资料分析表明（图1），高温天气总频数及各级别的高温天气频数均呈现出波动震荡的趋势，然而自2000年左右以后呈波动增加状态；近10年来高温频数明显高于历史平均水平，2010年达到最多的11324个；较弱高温天气、中等高温天气和较强高温天气的频数增加非常明显，强高温天气和极强高温天气频数也有弱增多趋势。由图可以看到，高温强度呈波动变化态势，但自21世纪初开始高温强度呈陡增趋势，近五年高温强度平均值几乎达到20世纪80年代的2倍。

通过以上对高温热浪频数及强度的分析可知，我国高温热浪发生频率和强度均有增强的趋势，少数的极强高温热浪可能会随着全球变暖而相应增加，且随着城市热岛效应的不断增强[14]，使我国各地区面临严重的潜在灾害风险。因此，我们展开如下气候变化背景下的高温热浪灾害风险分析与研究。

表1高温等级划分标准及相应强度值

名称说明强度值

较弱高温天气℃

℃36max 35<≤T 1

中等高温天气℃℃37max 36<≤T 2

较强高温天气℃℃38max 37<≤T 3

强高温天气℃℃39max 38<≤T 4

极强高温天气℃39max ≥T 5