海洋灾害中政府承灾力脆弱性研究

· 中国人口 资源与环境
2011 年
第 21 卷
第8 期
CHINA POPULATION， RESOURCES AND ENVIRONMENT
Vol. 21
No． 8
2011
海洋灾害中政府承灾力脆弱性研究
赵 昕 王晓婷
（ 中国海洋大学经济学院 ， 山东 青岛 266100 ）
摘要
信息扩散方法可以将一个分明值的样本点变成一个模糊集， 把单值点变成集值样本点。这种方法对于海洋灾害呈现的非连续、 样
收稿日期：2011 － 03 － 16 作者简介：赵昕， 博士， 教授， 主要研究方向为海洋经济、 技术经济等。 基金项目：山东省自然基金项目 （ 编号： ZR2009HQ007 ） 。
{
1， 0，
u = xi ， u≠ x i ，
（ 1）
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第8 期
j
2
基于信息扩散模糊评价的政府承灾力脆 弱性测度
槇[ γ， R D（ x） ] = { γ（ μ（ x i ， u） ） | x∈ X ， u∈ U }
式（ 3 ） 称为 R 的扩散估计。 1． 2 海洋灾害中的政府承灾力脆弱性评价模型
（ 3）
下面将根据前文政府承灾力脆弱性模型对海洋灾害 本 中政府承灾力脆弱性进行测度。为了研究的具体准确， 文选取范围较小的市级区域作为研究对象。 在研究区域 选取海洋灾害发生频率较低、 样本点偏少的山东 选取上， 省作为研究区域。同时在数据选取中， 考虑到数据的真实 选取风暴潮灾害的相关灾害数据。 这是因为风暴 可得性， 潮灾害作为山东省的主要海洋灾害， 发生频率较高， 带来 各市级单位的数据统计具有连贯性和统 的经济损失较大， 不同地市间具有可比性。 一性， 根据前文的信息扩散模糊评价法， 本文选取风暴潮灾 害损失数据以及政府一般财政预算收入作为评价指标， 对 山东省沿海 7 市的政府承灾力进行脆弱性评价， 并运用系 做出山东省风暴潮灾害政 统聚类法对不同城市进行对比， 府承灾力风险区划图。 2． 1 指标的选取 政府承灾力包括众多显性和隐性影响因素， 例如基础 应急机制、 经济发展状况、 居民保障等多方面。 我们 设施、 无法把所有影响因素都包含在一个评价体系中， 但是我们 可以选取一个集合多数因素影响的指标。 政府的承灾力 是指政府自身面对风暴潮灾害发生时能够做出的最大承 受能力， 不包括动员各方提供的援助。政府承灾力的测度 指标应该具有科学性及便利性的特征， 力图用最简单的指
j
Q 表示各 u j 点上样本点数的总和。 其中， 那么， 超越概率风险估计值就成为：
m
{
1 － ‖x i － u j ‖ / h j ， ‖x i － u j ‖h j ， 0， ‖x i － u j ‖ ＞ h j
（ 2）
P（ u j ） =
∑ p（ u ）
j
k=j
（ 9）
i = 1， 2， …， n； j = 1 ， 2， …， m， 其中， ‖a － b‖是范数。 u j ） 是一个隶属函数， 实际上， μh （ xi ， 它表示 x i 可能属
［1 － 3 ］ ［4 ］ ， 而对社会系统的脆弱性评价较少 。对具体某一
u） 义 X 在 U 上的相伴特征函数 χ（ x i ， u） = χ（ x i ， x i ∈X， u∈ U。 其中，
社会系统因素的脆弱性评价仍是空白。 本文在前人研究 — —政府承灾力进行脆弱 基础上， 对社会系统的微观层面— 性评价， 并且利用信息扩散的模糊评价法对山东省各沿海
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赵 昕等：海洋灾害中政府承灾力脆弱性研究
x=
l s
（ 10 ）
射。 其次， 计算相应模糊子集的隶属函数。 依据扩散映射 （ 6） ， 可以得到承载系数相应模糊子集的隶 以及公式（ 5 ） 、 属函数。 （ 8） 、 （ 9） ， 最终， 运用公式（ 7 ） 、 得出青岛市风暴潮灾 害中政府承灾力脆弱性的超越概率风险值， 见表 1 。 通过超越概率可以看出， 青岛市发生 j = 1 ， 即承灾系 数0 的概率是 1 ， 意思是， 未来政府财政承受风暴潮灾害 也就是 直接 经 济 损 失 的 概 率 大 于 等 于 零 的 几 率 为 1 ， 100 % 会发生政府需要承受风暴潮灾害直接经济损失 ； 而 P （ u11 = 0 ． 5 ） = 0 ． 047 7 = 4 ． 77 % ， 即 P （ xi 当 j = 11 时， 0 ． 5 ） = 0 ． 047 7 = 4 ． 77 % ， 表示未来青岛市政府接近一半 的财政一般预算收入用来承担风暴潮灾害损失的概率为 4 ． 77 % 。 同理， 可以运用上述方法计算山东省其他 6 个沿海城 市的政府承灾力超越概率。 表 2 给出山东省沿海七市在相同受灾情况下所面临 不同的概率值， 例如第二列 5 % 表示， 未来各市在面临风 暴潮直接经济损失 / 地方财政一般预算收入5 % 的概率。 通过对上表的比较分析可以看出， 不同城市的政府承 灾力不同。潍坊市财政承受风暴潮灾害损失的程度一般 而东营、 日照等地在风暴潮灾害发生时政府 在 20 % 以内， 财政 50 % 以上用来承灾的概率大于 0 ． 5 。 进而对造成这 种现状的原因进行深入分析不难看出， 青岛虽然经常遭受 风暴潮灾害， 但由于其经济发展程度较高， 政府财政能力 充足， 同时面对经常性的风暴潮灾害青岛市拥有了成熟的 应对措施， 因此其承灾能力表现较好。 东营、 日照遭受风 暴潮灾害的影响频率较低， 政府以及居民、 企业个体等对 导致大规模风暴潮灾害发生时容易出现 其重视程度不够， 巨额损失， 原本规模有限的财政收入更显得捉襟见肘。 威 海、 烟台因其特殊的地理位置受风暴潮灾害影响的频率及 程度远大于其他城市， 因此虽然城市经济发展程度较高， 面对巨大的风暴潮灾害时承灾能力仍受到严峻考验。 2． 3 山东省沿海城市风暴潮灾害政府承灾力脆弱性风险 区划 针对上文给］ 3 2
城市政府承灾力加以评价对比， 从而全面掌握各市政府承 为相关部门制定政策提供参考。 灾力状况，
1
政府承灾力脆弱性评价模型导入
扎德（ L． A． Zadeh ） 建立的模糊集理论， 提供了一个
成为计算机模拟人脑进行思维 量化自然语言的数学方法， 的重要工具之一。我国学者黄崇福等在模糊集理论基础 之上提出了信息扩散原理， 为优化处理不完备信息， 提高 系统识别精度找到了一条新的出路。 信息扩散方法可以 将一个分明值的样本点变成一个模糊集， 把单值点变成集 值样本点。这种方法对于海洋灾害所呈现的非连续、 样本 点个数较少的情况尤其适用， 可以最大程度挖掘数据本身 携带的信息。本文利用信息扩散原理 脆弱性评价模型。 1． 1 信息扩散原理 2， …， n }， 给定样本 X = { x i i = 1 ， 它的定义域是 U =
m
样本点代表时（ 包括部分代表在随机过程中没有出现的样 本点） ， 观测值为 u j 的样本点个数为 q（ u j ） 。显然 q（ u j ） 通 常不是一个正整数， 但一定是一个不小于零的数。 由此可得样本点落在 u j 处的频率值： p（ u j ） = q（ u j ） Q （ 8）
= （ i≠j） ， 2， …， m） 是子集 Aj 的中心， 令 uj （ j = 1， 且 hj 是从 uj 到 Aj 的边界的某种距离， 定义 X 在 Um 上的分配函数 uj ） = μh （ xi ，
j
超越概率表示样本 x i 超过观测值 u j 的概率， 显示出 灾害发生时政府承灾力面临的风险概率， 本文借助超越概 率来对政府承灾力脆弱性进行评价。
也即是 X 在 U 上的扩散函数。 通过此扩散 于多个子集， 函数， 可以将 一 个 分 明 观 测 值 x i 映 射 到 隶 属 函 数 为 μ h （ xi ， u j ） 的一个模糊集 D（ x） = { μ（ x， u） | x∈ X ， u∈U }。 可以用算子（ 模型） γ 通过 D（ x） 得到估计关系 R
。
u2 ， …u m } 设灾害指数论域为： U = { u1 ， 因本文只是对政府承灾程度进行客观评价， 不需要得 到具体函数值， 所以选取扩散函数时可以采取简单形式表 达出样本点的发展趋势即可。 本文采取正态分布信息分 配方法。 设对第 i 个样本点 x i 依下式（ 4 ） 进行扩散， 得 （ xi － uj ） 2 1 fi （ uj ） = exp － （ 4） 2 h2 h 槡 2π 其中 h 称为扩散系数。 扩散系数可以依据平均距离 选取简单系数。
{ u1 ， u2 ， …u m }。样本点 x i 是分明观测值或分明矢量。 定
［10 ］
、 资金
［8 ］ ［9 ］ 、 物资储备 、 法律支持 等角度进行宏观层面的
建立政府承灾力
定性分析， 缺乏对政府承灾力的客观定量评价以及不同城 市之间的比较， 无法全面掌握沿海城市的政府承灾力现 意 思 是“可 能 受 状。脆弱性 一 词 来 自 拉 丁 文 vulnerare， 。目 前 对 脆 弱 性 的 研 究 主 要 集 中 在 自 然 系 统 内 伤” 部
m
[
]
令
Ci =
∑ f（u）
i j
j =1
（ 5）
则相应模糊子集的隶属函数是： μx （ uj ） =
i
fi （ uj ） Ci
（ 6）
可以采 标准确表达政府的承灾能力大小。根据前文分析， 用风暴潮带来的直接损失表示政府所需要面临的风暴潮 灾害冲击， 并用政府一般财政预算收入近似表示政府自身
样本点 x i 给控制点 u j 的分配信息记为 q（ u j ）
由于特殊的地理位置及历史原因， 沿海地区是我国城 人口、 财产密度最高、 社会经济最发达的地区。 一旦受 镇、 到海洋灾害的袭击， 往往造成重大经济损失和人员伤亡。 例如， 山东省沿海地遭受四十年来最严重的一次风暴潮发 7 人失踪， 生在 2007 年 3 月 4 日， 共造成 3 人死亡， 受灾人 使 600 多 口达 64． 15 万人。风暴潮损坏船只 2 100 余艘， 间房屋倒塌， 农作物受灾面积 35． 71 × 10 hm ， 直接经济 损失达 19． 65 亿元。 由于我国海洋灾害保险及其他救助 主体的缺失， 财政收入成为政府应对巨额灾害损失的主要 工具。这无疑给政府财政带来很大压力， 因此对政府承灾 对政府承灾 力做出合理评价成为亟需解决的问题。目前， 力的研究处在起步阶段， 主要从社会救助体系 投入