自然灾害灾情包括多方面统计指标,目的是客观揭示灾害造成某个区域的总体损失和影响,因此开展灾害损失程度评估时应选择有代表性的指标构建灾情指数。本文采用德尔菲法,利用通信咨询方式邀请了10位自然灾害应急管理、灾害损失评估、灾害风险评估方面的专家对区域自然灾害损失评估指标进行函询。德尔菲法是由调查者拟定调查表,以函件的方式分别向相关领域专家组成员进行征询,专家组成员以匿名的方式提交意见。经过反复征询和反馈,专家组成员的意见逐步趋于集中,最后获得具有很高准确率的集体判断结果。专家们对指标的选取、指标的意义、指标值的表达方式等方面提出了大量的建议和意见,根据专家意见对指标进行梳理和调整,得到了综合灾情指数,并得到区域自然灾害损失程度评估指标体系(图1)。

图1 区域自然灾害损失程度评估指标体系
Fig.1 The indicator system assessing the severity of the natural disaster loss in a region

从图1可见,区域自然灾害损失程度评估综合灾情指数(A)为目标层,影响目标层的4个因子分别表征人口受灾程度、农作物损失程度、房屋损失程度和经济损失程度。其中前3个因子,每个因子包含2个具体指标,经济损失只包含1个具体指标。这7项是灾后损失评估和应急救灾工作中最受关注的指标,能够综合反映自然灾害对一个区域经济社会造成的影响和损失程度,特别是死亡失踪人口指标,是灾害应急管理的核心指标,决定着自然灾害应急响应的级别和应急救灾的规模。

选取适当的评估指标是做好区域自然灾害损失程度评估的基础。由于评估指标的数值大小会受到统计区域承灾体总量的影响,因此在选取上述具体评估指标的基础上,选择评估区总人口、农作物播种总面积、民房总数量和国内生产总值参与相对指标的构建,并利用相对数值进行损失程度评估和区域比较,就能充分反映区域自然灾害损失的强度和灾害对区域社会经济的影响程度(袁艺等,2011)。

随着社会经济的发展,地区生产总值和物价水平不断提高,历史自然灾害的直接经济损失不能用当时的价格数据去衡量,为进行科学合理的统计比较,需将历史自然灾害的直接经济损失按多年可比的直接经济损失进行折算。以2020年价格水平为基准进行折算,采用1978—2020年云南各州(市)的GDP增长率将各年份的损失统一换算为2020年可比价(张方浩等,2020)。2020年可比价格直接经济损失计算公式为:

L_2020-i=L_i×C_2020-i(1)

式中:L_2020-i为2020年相对于第i年的直接经济损失; L_i为第i年的直接经济损失; C_2020-i为2020年相对于第i年的地区生产总值增长率。

由于灾情数据为多元统计量,各评价指标的量纲不同,为了便于后续计算,需要将评价指标的量值进行归一化处理。本文采用极差变换法(李美娟等,2004)对自然灾害评价指标进行归一化处理。本文选取的指标均为正向指标,指标值越大表示受灾或损失程度越重,正向评价指标归一化公式为:

式中:Y为归一化指标; X_i为指标的原始值; max(X_i)和min(X_i)表示该指标在1978—2020年间的最大值和最小值。

评价指标的权重大小代表着评价指标对评价结果的影响程度,综合评价中常用的指标权重系数的确定方法有专家经验法和层次分析法(刘自远,刘成福,2006; 邓树荣等,2017; 习聪望等,2016; 张双凤等,2011),但是这两种方法中专家的主观意愿比重较大,不同专家给出的结果可能大相径庭,不能保证结果的客观性(张方浩等,2018)。在信息论中常用信息熵评价所获信息的有序度及其效用从而尽量避免各评价指标权重的人为因素干扰,使评价结果更符合实际(张星,2009)。因此,本文采用熵权法来确定评价指标权重。由于熵权法的信息均来自于客观数据,故能够很好地保证结果的客观性和准确性(方成杰等,2016)。

假定有m个评价对象,每个对象有n个评价指标,将评价指标数据构建标准化矩阵为:

R=(r_ij)_m×n(3)

各评价指标的熵为:

式中:

根据各指标的熵计算熵权:

算术平均值易受极端数据的影响,这是因为平均值反应灵敏,任何单一指标数值的极端变化都会影响到最终评价结果(罗良清,魏和清,2011)。相比算术平均值,几何平均值对单一指标明显偏大的数据不敏感,不易出现均值向偏倚分布数据大幅倾斜的情况。因此本文基于几何平均模型计算综合灾情指数,要求用于计算的多元数据各项指标非零,因此需将所有归一化后具体指标数据中的0值替换为一个小值0.01。

使用几何平均模型计算综合灾情指数,即各归一化具体指标值的几何加权平均值,计算公式如下:

式中:A为某个区域综合绝对灾情指数; C_ij为第i个因子下第j个具体指标归一化后的值; W_ij为第i个因子下第j个具体指标的权重,由式(3)～(6)计算得到。

基于综合灾情指数,采用自然断点法对云南省各州(市)的总体灾害损失程度进行分级。这是一种根据数值统计分布规律分级和分类的统计方法,能使类与类之间的不同最大化。这种分级方法不受人为知识的干扰,完全基于数据本身(白仙富等,2022)。本文采用自然断点法,根据区域综合灾情指数的值进行分类,在设定分为5个等级的情况下,通过聚类分析将相似性最大的数值分在同一个等级,差异最大的数值分在不同的等级,可以较好地保持数值的统计特征,更客观准确地揭示各评估区的受灾情况和灾害损失程度的空间分布格局。

按照灾情综合绝对和综合相对指数来划分1978—2020年云南省自然灾害绝对损失程度,部分州(市)的结果差异较大,这主要是由2个指数的表征不同所造成。为此,需要综合两个指数将灾害损失程度分为4类:灾害损失总量较大且对本地产生较大影响(Ⅰ类)、灾害损失总量较大但对本地影响较小(Ⅱ类)、灾害损失总量较小但对本地影响较大(Ⅲ类)、灾害损失总量较小且对本地影响较小(Ⅳ类)(袁艺等,2011)。按照上述分类方法,分别计算云南省各州(市)综合绝对和相对灾情指数的算术平均值,将2个指数都大于算术平均值的州(市)划分为Ⅰ类地区,将综合绝对指数大于算术平均值而综合相对指数小于算术平均值的州(市)划分为Ⅱ类地区,将综合绝对指数小于算术平均值而综合相对指数大于算术平均值的州(市)划分为Ⅲ类地区,将2个指数都小于算术平均值的州(市)划分为Ⅳ类地区,结果见表3。

表3 1978—2020年云南省各州(市)自然灾害基于灾情综合绝对指数和相对指数的损失程度分区
Tab.3 Division of loss degree of the absolute indicators and the relative indicators of the natural disaster loss in each prefecture and city of Yunnan Province from 1978 to 2020

Ⅰ类区域包含昭通市、普洱市、楚雄州、文山州。滇东北的昭通市人口总量全省排名第3位,人口密度排名第2位,人均GDP排名倒数第1位,但灾情综合绝对指数居全省之首; 滇南的普洱市是全省国土面积最大的地区; 滇中的楚雄州人口数量和国土面积均处于全省排名中上位置,也是全省最易发生干旱的区域; 滇东南的文山州国土面积全省排名第3,人口总量排名第6,人均GDP排名倒数第2。这类区域的特点是人口数量和国土面积全省排名偏上或最高,经济实力全省排名偏下或最低,承灾体总量大,经济欠发达,承灾体易损性高,灾害损失总量较大且对本地产生较大影响。

Ⅱ类区域包含曲靖市、大理州。滇东曲靖市的人口总量和GDP全省排名第2,国土面积排名第4; 滇西大理州人口数量、GDP和国土面积均排名第5。这类区域的特点是人口数量、国土面积和经济实力均处于全省排名偏上位置(前5位)。承灾体总量大,经济较发达,承灾抗灾及灾后恢复能力强,灾害损失总量较大但对本地影响较小。

Ⅲ类区域包含丽江市、怒江州、迪庆州。这3个州(市)均位于滇西北,丽江市人口总量和农作物播种面积全省排名倒数第4位,GDP排名倒数3位; 怒江州和迪庆州人口总量、农作物播种面积和GDP均为全省排名后2位。这类区域的特点是人口数量、农作物播种面积和GDP均处于全省排名靠后位置(后4位)。承灾体总量小,经济不发达,自然环境恶劣,承灾抗灾及灾后恢复能力弱,灾害损失总量较小但对本地影响较大。

Ⅳ类区域包含临沧市、保山市、红河州、昆明市、玉溪市、德宏州、西双版纳州。其中昆明市、玉溪市单位经济总量最大,人均GDP全省排名前2位; 临沧市、德宏州、西双版纳州、保山市森林覆盖率约为70%以上且年均降雨量在1 000 mm以上; 德宏州、玉溪市、西双版纳州、保山市国土面积位均为全省排名后5位。这类区域的特点是单位经济总量大或部分地区经济高度发达,承灾体总量小,森林覆盖率高、降雨量充沛、自然环境条件好,承灾抗灾及灾后恢复能力强,灾害损失总量较小且对本地影响较小。

对1978—2020年云南省9种自然灾害灾情数据进行统计分析,43年间云南省因自然灾害受灾43 901.5万人次,年均受灾1 020.97万人,死亡失踪12 875人; 农作物受灾面积4 011.46万公顷,农作物绝收面积542.04万公顷; 共造成179.53万间房屋倒塌,1 487.07万间房屋损坏,直接经济损失3 651.14亿元。为细化不同灾种与各灾情指标之间的关系,选取7个指标统计了1978—2020年云南省各灾情指标损失总量中不同灾种的比例,因部分灾种损失占比太小,无法标绘,图中只显示损失占比前3名的灾种(图3)。

图3 不同自然灾害造成各灾情指标损失比例
Fig.3 Ratios of the natural disaster losses in Yunnan Province

从图3可见,受灾人口主要由干旱、洪涝、风雹灾害造成,占比高达79%; 死亡失踪人口主要由洪涝、地震、地质灾害造成,占比高达90%; 农作物受灾和绝收面积主要由干旱、洪涝、风雹灾害造成,占比达87%和86%; 房屋倒塌和损坏间数主要由洪涝、地震、风雹灾害造成,占比达90%和95%; 直接经济损失主要由干旱、洪涝、地震灾害造成,占比达75%,3种灾害各占三分之一。从灾种情况来看,对云南省影响较为严重的灾害类型主要有干旱、洪涝、地震、风雹和地质灾害。干旱灾害会造成大量人口受灾,大面积农作物受灾甚至绝收,进而造成直接经济损失。洪涝灾害造成人口受灾、死亡、失踪,农作物受灾和绝收,房屋倒塌和损坏,直接经济损失,7个灾情指标所占比例均在前3位,是一种对各类承灾体影响和破坏较重的自然灾害。地震灾害主要造成大量房屋倒损和受损,人口死亡、失踪及直接经济损失。风雹灾害造成7个灾情指标所占比例均在前4位,各灾情指标所占比例为10%左右,所以也是一种对各类承灾体影响较重的灾害。地质灾害主要造成较严重的人口死亡、失踪及一定的房屋倒塌和直接经济损失。