International Journal of Disaster Risk Science近日發表了中科院地理科學與資源研究所王芳副研究員為通訊作者、蘇瀟康碩士為第一作者的關於北京市鄉、鎮、街道尺度熱健康風險及適應力評估的研究。在這項研究中,我們通過高溫累計小時數來表徵極端高溫,並基於北京市225個氣象站的站點數據,結合土地利用和社會經濟數據建立了北京市白天和夜間高溫插值模型,得到北京市高溫危險性空間分佈圖。進一步構建了基於“高溫致災因子-人口暴露-社會脆弱性-適應性”的北京市熱健康風險及適應力評估框架。結果顯示,熱健康風險熱點區域主要位於中心城區,白天有81個熱點區域,晚上有76個區域。城區的平均熱健康風險指數高於郊區,白天是郊區的5.60倍,夜間是郊區的6.70倍。人口密度大和高溫致災指數高是大多數熱健康風險熱點地區高風險的主要原因。結合熱點地區的熱適應能力評估,本研究確定了11個“高風險-低適應性”區域作為政府在政策制定和城市發展中為減少熱健康風險而採取行動的優先地區。


研究背景

在全球氣候變化的背景下,極端氣候事件頻繁發生,極大地影響了人類健康和社會經濟的發展。與地震、海嘯以及其他直接導致人類傷亡的極端氣候事件相比,極端高溫事件增加了與心腦血管、呼吸系統、消化系統等疾病相關的死亡率,對人類健康構成不可忽視的威脅。以前,許多熱風險評估是基於高溫致災因子、暴露度和脆弱性進行的,對抵抗熱風險的適應力的定量評估往往被忽視。近年來,雖然有關適應性的研究已經逐漸開展,但為了避免指標體系過於龐大,現有的熱健康風險評估研究中仍然未將適應力納入其中。此外,現有的大多數熱健康風險評估研究都是在縣/市尺度進行的,缺少精細尺度的研究。


研究方法

熱健康風險被描述為高溫致災因子、暴露度和脆弱性的函數,它的計算方法是將這三個指數相乘。這三個指標被認為具有相同的權重,具體計算方法如下:

其中,HHI代表高溫致災指數,EI代表暴露指數,VI代表脆弱性指數,HHRI代表熱健康風險指數。為了繪製白天高溫累計小時數(DHs)和夜間高溫累計小時數(NHs)、人口密度、脆弱性和熱健康風險的空間分佈圖,我們採用了標準差分類法。這種方法根據平均數和標準差對數據進行分類。數據值與平均值之間的差異越大,數據集被分成的等級就越多。


圖1 熱健康風險和適應力評估框架


研究結果

(一)高溫危險性

日高溫累計小時數(DHs)和夜高溫累計小時數(NHs)都顯示出“內高外低,南高北低”,以城區為中心向郊區發散的圈層結構。土地利用類型和海拔高度是造成這種空間分佈的主要原因。中心城區的平均海拔高度為68.52米,其中各土地利用類型的面積佔比為8.65%(耕地),11.75%(林地),5.16%(草地) 和72.93%(城市用地)。郊區的平均海拔高度為391.96米,其中各土地利用類型的面積佔比為25.18%(耕地),48.12%(林地),0.66%(草地)和 16.46%(城市用地)。

圖2 北京市日夜高溫危險性空間分佈

(a)白天,(b)晚上


(二)暴露度

我們基於第七次人口普查數據計算了北京市鄉、鎮、街道尺度的人口密度,並採用標準差分級法將人口密度分為5級,其平均值為8276人/km2,標準差為9801人/km2。暴露度呈現“外低內高”的數值分佈特徵。中心城區為人口聚集地區,該區域64.17%的鄉、鎮、街道的人口密度高於10000人/km2。郊區有86.29%的鄉、鎮、街道的人口密度低於平均值,分佈較均勻,偶有零星鄉鎮及周邊區域人口分佈聚集,出現高值。海淀區各鄉、鎮、街道數值變化幅度最大,平谷區各鄉、鎮、街道數值變化幅度最小。人口密度的最大值出現在海淀區永定路街道,達到61546.12人/km2;最小值出現在昌平區延壽鎮,為6.13人/km2

圖3 北京市人口密度空間分佈圖


(三)會脆弱性

我們根據六個脆弱性指標的權重計算了北京市鄉、鎮、街道尺度的脆弱性指數。並採用標準差分級法將脆弱性指數分為6級,其平均值為0.2701,標準差為0.0595。脆弱性指數呈現“北高南低”的數值分佈特徵。懷柔區各鄉、鎮、街道數值變化幅度最大,石景山區各鄉、鎮、街道數值變化幅度最小。脆弱性指數的最大值出現在懷柔區喇叭溝門滿族,達到0.7064;最小值出現在平谷區濱河街道,為0.1732。

圖4 北京市脆弱性指數空間分佈圖


(四)熱健康風險及其主導因子

我們計算了北京市鄉、鎮、街道尺度的日/夜熱健康風險指數,採用標準差法將熱健康風險指數分為五級,其平均值為0.0289(日)/0.0276(夜),標準差為0.0383(日)/0.0382(夜)。將熱健康風險指數比平均值大至少0.5個標準差的鄉鎮定義為熱健康風險熱點區域,將高溫致災指數、暴露度指數和脆弱性指數中比平均值大至少0.5個標準差的區域視為該因子的主導區。白天的81個熱健康風險區域中,15個鄉鎮同時受三個因子的影響,55個鄉鎮受高溫和暴露度的影響,3個鄉鎮同時受高溫和脆弱性的影響,1個鄉鎮同時受暴露度和脆弱性的影響,7個鄉鎮受暴露度影響。晚上的76個熱健康風險區域中,16個鄉鎮同時受三個因子的影響,55個鄉鎮受高溫和暴露度的影響,3個鄉鎮同時受高溫和脆弱性的影響,1個鄉鎮受暴露度影響。

圖5 北京市日夜熱健康風險及其主導因素空間分佈圖


(五)適應力評價

我們採用標準差分級法將適應性指數分為5級,其平均值為0.2449,標準差為0.2372,最大值出現在西城區大柵欄街道,達到0.9650,最小值出現在延慶區千家店鎮,為0.0013。用矢量點來表示各鄉鎮的適應力,並將其與我們選取的在白天或晚上成為熱健康風險熱點區域的81個鄉鎮疊加顯示。其中,有9個鄉鎮適應力高,均在西城;有25個鄉鎮適應力較高,主要分佈在東城、少量在西城和朝陽;有36個鄉鎮適應力中等,主要分佈在海淀和朝陽;有11鄉鎮適應力較低,主要分佈在豐臺和通州,少量分佈在密雲、懷柔和朝陽。

圖6 北京市熱健康風險熱點區域及其適應力評價


表1 適應力較低的11個熱健康風險熱點區域的指標說明


文章鏈接:

http://link.springer.com/article/10.1007/s13753-022-00449-8