——Hello fall——





PART 002


危險性評估因子:

    危險性是指高溫對當地造成最直接的危害,高溫危險性由溫度和高溫頻率主導,降水、風速、溼度、氣壓為重要指標。韓秀珍等[15]將1998-2007年間全國2340個站點的逐旬平均最高氣溫數據和相應的旬最高地表溫度遙感數據做線性迴歸擬合,結果表明近30%的模型相關係數在0.9以上,最高達98%。91%以上的模型通過了α=0.05的置信度檢驗。充分驗證了地表溫度可由遙感數據反演獲得。溼度對地表溫度有著很的影響,溼度大時,空氣中的水含量上升,使得溫度比溼度相對小的地方變化的緩慢,風速通過影響大氣運動對地表和大氣的熱量傳遞或傳輸起到重要的作用。氣壓反映了空氣稀薄程度,影響大氣的熱量吸收和傳輸,進而影響到氣溫和地表溫度的變化。國際上將時間超過3天的32攝氏度以上溫度的天氣視為一次高溫熱浪。國內的中國氣象局規定單日最高氣溫超過35攝氏度則視為高溫天。若高溫時間持續且超過3天則視為高溫熱浪。不同的研究者可按此為基礎討論高溫頻率的計算。Chen等[16]網以MODIS地表溫度為危險性因子,根據DMSP/OLS夜光遙感數據和增強型植被指數EVI計算出人居指數EAHSI作為暴露性因子,根據社會經濟數據計算脆弱性因子,對長江三角洲地區進行了高溫熱浪風險評估。


脆弱性評估因子:

    脆弱性是指系統容易受到影響或無法對抗傷害、破壞或危害的程度。脆弱性的概念最早出現在自然災害研究領域。脆弱性指標中的指標層可採用生產總值、65歲以上老人比例、14歲以下孩童比例、工業用電量、空調使用率、汽車擁有率。宋晨陽等[17]從風險分析的角度構建高溫熱浪風險概念模型,模型指出當杭州和撫州遭遇同樣的大小的高溫熱浪災害侵襲的時候,由於杭州常住人口,經濟發展都相對較高,當高溫熱浪發生時會有更多的人口受災,很多工種減少戶外作業時間甚至停工。故杭州在承受高溫熱浪侵襲時風險高於福州。鄭山等[18]對高溫熱浪與北京3所醫院循環系統疾病日急診人數影響的病例-交叉研究指出高溫熱浪當天對循環系統疾病急診就診人數的影響最大,最高溫度每升高1℃,對總循環系統疾病就診人數的OR=1.834。高溫熱浪對65歲以上就診人數的影響略大於65歲以下就診人數。空調的使用能緩解室內的高溫,但空調的大量使用又會導致用電緊張。趙德映等[19]研究了武漢氣溫與用電負荷的數學關係,得出了氣溫在30~35℃時用電負荷增長緩慢、氣溫在35~38℃時用電負荷有較大程度增幅的結論;2022年7月的四川因高溫熱浪和乾旱,在用電高峰期的同時水利發電跟不上導致多次限電,直到9月初才有了緩解。

暴露度評估因子:

    暴露度是指暴露在致災因子影響範圍之內的承災體(如人口、房屋、道路、室內財產等)數量或價值,是災害風險存在的必要條件。暴露度指標中的指標層可採用建築指數、植被指數、水體指數等一系列指數反應下墊面。季崇萍等[20]研究表明1971-2000年的北京,北京城市熱島強度隨著城市的不斷髮展以平均0.2攝氏度/ 10年的速率加劇,1999年平均熱島強度達1.13攝氏度。研究指出不通過類型的下墊面其地表差異明顯不同,水體對地表溫度由明顯的緩解作用,綠地能夠一定程度改善局部地區微氣候,城市不透水面積與地表溫度之間存在正相關關係[20-24]。

適應性評估因子:

   高溫熱浪的應對大致可以分為減緩與適應兩個不可或缺、同等重要的方面。適應性指標中的指標層可採用城市綠地覆蓋度、醫療機構的分佈、衛生技術人員數量、公共財務支出情況、空間人口分佈聚集度等作為評價高溫熱浪風險適應性因子。適應力越強其高溫熱浪來襲時帶來的損失就越小[25]。經濟欠發達的區域的醫療服務,醫療機構數量都與那不如經濟發達區域;低收入人群能受到的醫療服務也很難與其應有的醫療服務相匹配[26,27]。Pelling[28]認為可以通過大力發展社會公共軟硬件的條件以及科學技術的創新來增加適應性,提高應對高溫或者其他氣候災害的防範能力,降低各類氣象災害風險。Sherbakov等[29]構建分佈式滯後非線性模型,量化分析了溫度和高溫熱浪與加利福尼亞住院人數之間的關係,發現溫度對糖尿病、中風等疾病存在影響。





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