韧性视角下国土空间灾害风险评估实证研究

袁维军 王亚明 邵兆伟

（甘肃省城乡规划设计研究院有限公司，甘肃 兰州 730070）

自然灾害、气候变化、事故灾害、金融危机、传播病毒和暴力恐怖事件等都是造成人们生存空间可能出现危机和灾害的风险因子，受上述因子作用[1]，国土脆弱性和易损性进一步增加，各类常规和非常规的隐患增加、风险增大，人类经济社会的问题更加突出。国土空间灾害风险评估作为“双评估”的重要内容，是科学合理制定国土间规划的基础。在国土空间规划系统中，环境风险管理是城市国土空间规划与精细化空间管理的重要基础，对城市规划可持续发展有着重大作用[2]。

1.1 韧性、韧性防灾与韧性国土基本认识

“韧性”（resilience）一词最初来自物理和数学，用来表示材料或体系在移位后重新平衡的能力。霍林把“韧性”的概念引进了自然生态环境体系中，并将环境韧性界定为自然生态系统对状态变量、驱动变量等环境参数影响作用的程度[3]。韧性这一理论还应用到材料科学、社会、市场经济，以及建筑设计等学科方面。20世纪90年代末，外国相关学界开始深入研究与城市规划有关的韧性概念，多聚焦于对韧性的概念理解以及城市规划基础设施的完善方面。近年来，气候变化、地震水灾等灾害事故的挑战日益严重，仅靠单纯的“抵抗”思维已无法应付未来可能会出现的各类灾害，“韧性”理念为城乡防灾减灾提供了新方向和新视角，“韧性”理念强调空间资源配置对不确定扰动的适应性和转化能力，国土空间的韧性提升能够有效减小国土的敏感性、脆弱性和潜在风险危机，可以提升空间对灾害影响的适应能力和防御能力，使空间遭受灾害侵袭之后可以快速恢复。

韧性国土空间可以在多种灾害风险的冲击和扰动下，保证社会、经济、政治等全系统各方面能够正常运行，并及时吸纳调整，维持全社会的发展动力。

韧性国土不但能够为整体灾害风险控制提供新理念和新思路，更是整体灾害风险控制必须达到的基本要求和标准，整体灾害风险控制是构筑韧性国土的关键方法和有效途径[4]。

1.2 相关研究综述

分析国外研究结果，韧性的概念随着世界经济社会发展过程、研究范围以及特点的改变而不断调整与发展[5]，韧性概念与空间研究的交叉点是源于扰动与柔韧的空间之间的相互关系，Mackinnon等[6]指出了韧性的空间可以不定期的改变自身，从而满足了在国际化背景下对资本积累的需要。Fleischhauer等[7]认为空间规划变动可影响城市生态系统韧性，并主张通过诸如地域留白、土地利用市场化等举措，实现减少城市潜在风险。翟国方等[8]系统梳理了国际上韧性城市实践经验，剖析我国韧性国土空间建设的总体情况和问题，展望提出“建立健全法律法规体系、灾害风险综合普查、编制综合防灾规划”等工作战略重点；
杨选梅等[9]从国际影响、地域压力、本地社会生态环境等角度提出县级国土空间总体规划中灾害风险综合评估的概念框架；
鲍海君等[10]基于城市安全视角，从自然灾害、基础设施、公共、城市交通、社区管理等五个层面，建立了代表城市整体安全状况的体检评估指标库；
杜菲等[11]以国际通用的危险性评判四要素，即致灾因素、薄弱性、暴露性和防灾能力为核心，建立用于多灾种危险性评定的指标体系；
李义萌等[2]以识别与分析在自然灾害、工业生产安全管理、公共等领域对国土空间结构所造成的潜在风险危害为基准，根据对承险体目标薄弱性和抵抗风险能力的综合判断，深入分析城市国土空间结构中存在的风险分区和问题，并提供了防范与处理各种经营风险的具体规划对策；
李春燕等[12]提出受威胁对象的易损性定量评价是地质灾害风险评估的难点关键，完成全国2 869个县域单元的地质灾害风险评估；
荆贝贝[13]从自然和人为两方面研判了实证地区主要生态风险的空间分布和影响后果，并针对性地提出了相应的生态修复策略；
张阳等[14]推演自然灾害危险性评价的理论过程，归纳了自然灾害危险性评价研究中应达到的共性要求，总结了“评估体系构建—风险等级研判—风险综合评估—风险举措应对”的灾害危机评估基本过程；
吕悦风等[15]认为，从韧性的理念内涵、对衡量标准的科学认识，再结合实证的自身禀赋实践，通过综合协调建设，推进了国土的韧性安全体系发展；
史培军等[16]回顾了团队开展灾害风险科学研究取得的主要研究成果，分析了目前面临的主要挑战，展望了未来研究与学科建设的重点。

国家相关指南均明确了风险评估为支撑国土空间发展与保障稳定的基本准备措施。文章以甘肃省甘南藏族自治州为实证（以下简称甘南州），通过构建指标体系框架，以天灾、人为自然灾害风险评估为实证研究，进行国土空间灾害风险评估工作，分灾类构建了不同层次的指标体系框架，对各种自然灾害进行风险评估与整体评价，以期得出各个级别的风险地域方案，并相应提供对应灾害空间管理对策，为甘南州构建不同级别的国土空间结构综合防灾减灾网络体系提供支撑。

2.1 地理区位

甘南藏族自治州隶属于甘肃省，地处青藏高原东北边缘与黄土高原西部过渡地段，国土面积为38 521 km2，是藏族、汉族文化发展的重要交叉带，是中国黄河、长江流域的重要水源涵养带和补给点。甘南州境内草场面积辽阔，一般高度为1 100～4 900 m，多数地方高达3 000 m以上[17]。

2.2 研究对象

灾害是指可以对人体或者人们赖以生存的自然环境产生毁灭性影响的事件统称。自然灾害是自然变异过程作用与社会经济系统之后产生的恶性后果，是在一定的资源、环境、人口和其他社会经济条件和背景下发生和发展的。灾害的发生原因主要包括自然变异和人为因素。根据灾害发生原因，参照《自然灾害分类与代码》（GB/T 28921—2012），并结合甘南藏族自治州实际情况，对2大类6小类的灾害进行识别研究并进行对应的风险评估，灾害分类表如表1所示。建设甘南州防灾减灾体系，是改变目前全州灾害频发、灾害损失大、灾害蔓延广的重要措施。

表1 灾害分类表

3.1 评估指标体系的构建

文章研究内容以清华大学公共安全研究所形成的328个致灾因素的全要素系统研究为依托，去除甘南地区包含的因素，综合考察出现频次、成灾强度、危害程度，以及与国土空间发展的相互关系等要素，得到了17个致灾因素，作为文章的主要研究范围。其中自然灾害共13种，包括生态灾害5种、气象灾害6种、地震灾害2种；
人为灾害4种，包含火灾2种、重大危险源2种。

评估采用层次分析法对17个因子进行指标体系建模。层次分析法基本原理是将复杂过程分解成研究目标、原则、方法等，在此基础上作出定性与定量分析的综合判断方法[18-19]。

采用层次分析法建模，流程为建立递阶层次结构模型；
构造判断矩阵；
计算权向量；
一致性检验[20]。判断矩阵标度及其含义如表2所示。

表2 判断矩阵标度及其含义

（1）建立递阶层次结构模型。层次结构通常分为目标层（顶层）、指标层（中间层）和基础指标层（底层）。评价以国土空间灾害风险作为目标层，选择自然灾害和人为灾害构成二级指标层，选取生态灾害、气象灾害、地震灾害、火灾、重大危险源5个因子构成三级指标层，将三级指标层分解为17个因子构成四级指标层，四级指标层中的地质灾害、人为火险2个因子分解为11个因子进行评价，构成基础指标层。

（2）构造判别矩阵。在层次结构上，将从构成（或影响）某一级的每个要素的与同一级诸要素进行对比，判断作为准则的重要地位，将事前确定的标度定量化，组成矩阵结构，即判断标准矩阵。

（3）计算权向量。评估结果应用和积法完成计算。

将判断矩阵每一列归一化：

每一列经正规化的判断矩阵按行相加：

依次所得到的A=(a1，a2，…，am)即为所求特征向量。

计算判断矩阵的最大特征根λmax：

式中：(TA)i——向量TA的第i个元素。

对各因子权重的排名打分[21]，采取国际通用的1～9标度方式。

（4）一致性检验。为了减少其他各种因素对判别矩阵的影响，在实际使用中需要判断矩阵满足大体上的统一性。通过一致性试验后，表明判断矩阵在逻辑上的合理后，方可进一步对结论作出分析。判断矩阵一致性试验计算公式：

式中：CR——一致性比例；
CI——一致性指标。

当CR＜0.10时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，否则应对判断矩阵作适当修正。

一致性指标计算公式：

式中：λmax——判断矩阵的最大特征根；
n——成对比较因子的个数；
CI——随机一致性指标，可查表确定。评价模型随机一致性指标如表3所示。

表3 评价模型随机一致性指标

矩阵修正直至产生令人满意的统一结果即可。经检查，评价模型各层次均具有满意的一致性。国土空间风险评估层次分析模型评价因子及权重如表4所示。

表4 国土空间风险评估层次分析模型评价因子及权重

3.2 评估方法

通过定性与定量、半定量相结合的方式进行分区评估，以定性分区为主，通过对各区域的自然灾害发育条件、分布状况和社会影响程度等因素进行划分，着力考察各类型自然灾害的构成条件。根据17种风险评估因子进行综合风险评估和区划，判断各种灾害类别的危害程度和危险性级别，在此基础上，形成多灾种耦合的综合风险评估系统。

采用层次分析法（AHP法）的半定量分析技术，充分考虑所选因子对国土空间威胁程度等，采用层次分析法的不同权重反映危害情况。在甘南州范围内按照网格的剖分（网格大小为100 m×100 m，共计108 773个）建立数据区间，对各抽样区域根据每个区域指标打分的方法，进行数据分析后，得到各个样本区域的指标分区数值，再对每个区域指标进行叠加计算，得到抽样区域的风险程度值，将每个乡镇区域的栅格平均值和整体自然间断点分类值确定为乡镇级别，根据风险评估层次分析模型对每个抽样区域的风险程度值加以计算，分区得出不同级别因子评分结果，逐级分析得到综合评估结果。

4.1 自然灾害风险评估实证结果

自然灾害风险评估主要考虑生态灾害、气象灾害及地震灾害等主要自然灾害类型。自然灾害因子评价层次分析模型权重如表5所示。

表5 自然灾害因子评价层次分析模型权重

B1 自然灾害风险等级综合评价结果如图1所示。

图1 B1自然灾害风险等级综合评价结果

分别开展生态灾害、气象灾害及地震灾害等次一级因子风险评价。根据自然灾害风险评价层次分析模型（表4），通过ArcGIS平台，将生态灾害、气象灾害及地震灾害风险评价结果进行空间分析，得到自然灾害风险综合评价结果，经重分类，将评价结果划分为五个等级。

4.2 人为灾害风险评估实证结果

结合甘南州实际情况以及各部门资料收集情况，人为灾害风险评估主要考虑火灾与重大风险源两类，将火灾风险、重大风险源风险评价结果进行空间分析，得到人为灾害风险综合评价结果。

人为灾害因子评价层次分析模型权重如表6所示。

表6 人为灾害因子评价层次分析模型权重

B2人为灾害风险综合评价结果如图2所示。

图2 B2人为灾害风险综合评价结果

4.3 国土空间灾害风险综合评估实证结果

国土空间灾害风险综合评价结果如图3所示。

图3 国土空间灾害风险综合评价结果

包括高风险乡镇数量4个；
较高风险乡镇21个；
中等风险乡镇43个；
较低风险乡镇31个；
低风险乡镇8个。

文章对各乡镇国土空间风险评估涉及的2个二级指标风险等级（自然灾害风险、人为灾害风险）、5个三级指标风险等级（生态灾害风险、气象灾害风险、地震风险、火灾风险、重大风险源风险）以及17个四级指标（冻融侵蚀灾害、土壤侵蚀灾害、荒漠化灾害、山洪灾害、地质灾害、暴雪灾害、冰雹灾害、雷暴灾害、暴雨灾害、低温灾害、干旱灾害、动峰值加速度、反应谱特征周期、森林火灾、人为火灾、尾矿库、风险化学品）的风险等级进行了详述与汇总。由于灾害种类较多，涉及国土空间风险各方面，建议根据各乡镇不同灾害类型风险等级有针对性地提出空间管制意见建议并提出相应的防治措施，从“抵抗、恢复、适应”三个方面系统提升国土空间韧性，结合区域实际情况构建综合防灾减灾网络体系。