互补的专业知识：基于Q可视化方法的社区参与式洪水损失评估——以中国郑州米河镇为例

《Applied Geography》：Complementing expertise: Q-visualization method for community-participatory flood loss assessment of Mihe Town, Zhengzhou, China

社区参与式灾害管理评估中定性数据可视化方法研究——以郑州7·20暴雨为例，提出混合方法框架整合公众参与GIS与空间分析，揭示社区评估的主观性、多尺度空间特征及与专家评估的互补性，为灾害损失评估优化和韧性社区建设提供实证参考。

　　在面对气候变化和极端天气事件的背景下，社区主导的灾害管理在灾后恢复和增强韧性方面扮演着至关重要的角色。以2021年7月20日郑州遭遇的极端暴雨事件为例，这一事件引发了过去十年中中国最严重的洪水灾害之一，造成了大量人员伤亡和经济损失。本文以受此次“7.20”暴雨和洪水影响的米河镇为研究对象，提出了一种名为“定性数据可视化”（Q-Visualization）的混合方法，该方法融合了公众参与式地理信息系统（PPGIS）、定性分析和空间分析，旨在探讨社区参与式方法如何补充专家主导的评估。研究结果表明：（1）社区参与式评估具有主观性和相互关联性的特点。通过纳入情感和精神损失，参与式评估为专家主导的评估提供了更细致的视角，后者主要关注物质损失。（2）在空间分布方面，社区参与式灾害损失呈现出多尺度特征（涵盖个人、家庭和社区层面），并受到暴露类型和居民活动的影响，表现出集中与分散相结合的空间模式。参与式评估能够基于专家主导评估结果的解释，提供关于灾害损失的空间细节和隐性信息。（3）两种评估方法之间显示出一定的共识（加权卡帕值为0.23），表明单独使用任何一种方法都无法全面反映灾害损失的实际情况。参与式评估有助于专家主导评估的准确性验证和参数优化，而两者的结合则揭示了社区在灾害应对中的心理和行为特征，为制定具有针对性和韧性导向的减灾政策提供了支持。

洪水作为全球最频繁、最具破坏性和广泛影响的灾害之一，其发生频率和破坏力随着气候变化和极端天气事件的加剧而不断上升。根据联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）第六次评估报告，自1970年以来，全球44%的灾害和31%的经济损失都与洪水有关。气候变化、极端天气事件以及经济和社会发展的变化，使得洪水的发生变得更加不确定。学者们普遍认识到，仅依靠基础设施建设如水坝和防洪渠道等结构性干预措施，无法有效管理洪水风险和损失。因此，联合国国际减少灾害风险十年和可持续发展目标（SDGs）强调采取紧急行动应对气候变化（SDG-13）以及建设包容、安全、有韧性和可持续的城市和人类聚居地（SDG-11）。这些举措突出了社区参与在灾害预防和缓解中的重要性，以及构建有韧性的社区的必要性。

社区作为灾害预防和缓解的基本单位，同时也是洪水发生后的第一响应者，应当被纳入整个灾害管理流程。促进社区居民的参与对于实现可持续的灾害管理至关重要。社区主导的灾害管理（CBDM）强调在灾害管理的各个阶段，包括准备、预防、响应和恢复，通过自下而上的方式实现社区参与（Peng et al., 2020; Ryan et al., 2020）。社区参与被认为能够整合居民的观点，提高他们对灾害政策的理解，激发减灾行动，并建立合作性的灾害管理机制（Chowdhooree, Dawes, & Sloan, 2020）。当前CBDM研究主要集中在灾害风险和脆弱性评估（Membele et al., 2022; Nahayo et al., 2016）、灾害减缓措施的成本效益量化（Lai et al., 2023; Tiepolo et al., 2022）、社区灾害政策的有效性分析（Paudel et al., 2024）以及灾害管理中的挑战和影响因素探讨（Pandey, 2019）。在方法论上，问卷调查、访谈和焦点小组等参与式方法被广泛采用。这些方法被认为能够增强社区在灾害风险管理和响应方面的能力，从而提升本地和社区层面的灾害韧性（Morelli et al., 2021）。

尽管CBDM强调在灾害预防阶段的社区参与，但灾害后的管理仍然主要依赖专家主导的制度化、自上而下的评估范式（Puzyreva & de Vries, 2021），特别是在灾害损失评估方面。国际灾害研究从损失缓解向风险减少的转变（UNDRR, 2015）间接导致了CBDM研究对灾害风险的关注，而社区参与式灾害损失评估仍处于探索阶段。此外，尽管将社区参与纳入灾害损失评估的重要性已被认可，但居民报告的损失具有主观性和难以量化的特征，这在一定程度上阻碍了其与专家评估的整合。这一现象带来了双重挑战：（1）专家主导的评估在识别灾害损失背后的社机制方面存在困难。（2）社区参与式评估往往忽视居民报告的灾害损失的空间属性。这进一步削弱了将公众知识整合到专家知识中的潜力，从而限制了其作为专家主导评估补充的价值。

近年来，由极端天气事件引发的严重洪水灾害呈现出上升趋势，给社会和经济发展带来了显著影响。探索新的灾害评估方法、理解灾害发生的模式以及建立多方参与的有韧性社区，已成为紧迫的任务。本文以2021年郑州“7.20”暴雨和洪水影响下的米河镇为例，旨在回答以下科学问题：1）如何开展社区参与式灾害损失评估，将居民报告的灾害损失进行空间化处理？2）社区参与式灾害损失评估具有哪些特征，能够有效补充专家主导的灾害损失评估？本文重点研究灾害损失中蕴含的空间属性，以及CBDM，以建立可操作的社区参与式评估方法。具体而言，本文开发了一种用于社区参与式灾害损失评估的定性数据可视化方法。通过将居民报告的灾害损失转化为空间表达，本文揭示了社区参与式评估的特征及其作为专家主导评估补充的潜力，同时为CBDM和灾害损失评估研究提供了贡献。

本文的结构分为六个部分。第一和第二部分系统回顾了现有的洪水损失评估研究，以明确本文的研究范围和目标。第三和第四部分分别详细介绍了研究设计和研究发现。第五和最后一部分讨论了研究结果的意义，并基于研究结果得出结论。此外，本文还包括作者贡献声明、知情同意声明、数据声明、资助来源声明以及竞争利益声明，以确保研究的透明性和合规性。

在文献回顾部分，现有研究普遍采用联合国气候变化框架公约（UNFCCC）所定义的损失与损害（L&D）概念。根据该定义，气候相关损害是指由气候变化的负面影响造成的暂时性且可逆的伤害，而损失则是其相反（Tschakert et al., 2019）。在本文中，洪水的负面影响，包括L&D，均统一称为洪水损失。研究发现，当前对灾害损失的研究主要集中在专家主导的评估上，这种评估方式虽然系统且数据驱动，但在反映灾害损失的全面性和复杂性方面存在局限。专家主导的评估通常关注灾害的物质损失，如财产、基础设施等，而忽视了居民在灾害中的情感、精神和社会层面的损失。这种单一视角可能导致政策制定者对灾害的全面影响缺乏足够的理解，从而影响灾害恢复和减灾策略的有效性。

相比之下，社区参与式评估强调从居民的角度出发，通过他们的亲身经历和感受来理解和评估灾害损失。这种评估方式能够揭示灾害对社区成员的深层影响，包括心理创伤、社会关系的破裂以及对社区结构的改变。然而，社区参与式评估在数据收集和分析方面存在一定的挑战，尤其是在如何将居民的主观报告转化为可量化的数据，以及如何在空间上进行可视化和表达。此外，社区参与式评估往往依赖于定性方法，如访谈和焦点小组，这些方法虽然能够提供丰富的信息，但在数据的系统性和可操作性方面可能存在不足。因此，如何在保持社区参与式评估优势的同时，提高其数据的准确性和可操作性，成为研究的重要方向。

本文的研究方法结合了公众参与式地理信息系统（PPGIS）、定性分析和空间分析，以探索社区参与式灾害损失评估的潜力。PPGIS作为一种结合地理空间技术和公众参与的方法，能够将居民的主观报告与地理空间数据相结合，从而提供更全面的灾害损失评估。通过PPGIS，居民可以基于自己的经历，绘制灾害损失的空间分布图，这不仅能够揭示灾害在空间上的影响，还能够反映社区成员在灾害中的不同感受和体验。此外，定性分析能够深入挖掘居民在灾害中的情感和精神损失，而空间分析则能够识别灾害损失的多尺度特征，包括个人、家庭和社区层面的损失。这些方法的结合，使得社区参与式灾害损失评估不仅能够提供更细致的视角，还能够揭示灾害损失的复杂性，从而为政策制定提供更全面的依据。

在研究区域部分，本文选择了河南省作为研究对象，因为该省在2021年7月17日至23日期间经历了极端天气事件引发的前所未有的强降雨。降雨中心从河南省北部逐渐转移到郑州市，这一过程在7月19日至20日期间尤为明显。这些极端降雨事件导致了严重的洪水灾害，带来了单日降雨量超过中国历史气象观测记录的极端情况。郑州“7.20”暴雨和洪水灾害代表了中国近年来最严重的灾害之一，其影响范围广泛，损失巨大。因此，选择米河镇作为研究案例，能够为社区参与式灾害损失评估提供一个具有代表性的样本。

在受访者资料的描述性统计部分，研究发现受访者的性别比例基本均衡，男性占49.78%，女性占50.22%。受访者的年龄主要集中在30岁及以上，占92.58%。教育水平方面，大多数受访者接受的教育程度较低，初中或以下学历占68.56%。此外，受访者的月收入普遍较低，77.29%的受访者月收入在4000元或以下。在村庄归属方面，受访者的分布基本均衡，但明月新村的受访者比例仅为4.37%，显示出该村庄在灾害中的特殊性。这些数据反映了灾害对不同社会群体的影响程度，为后续的分析提供了基础。

在讨论部分，研究发现现有的灾害损失评估和恢复政策主要依赖专家主导的方式，这种模式虽然能够提供系统和数据驱动的评估，但在反映灾害损失的全面性和复杂性方面存在不足。专家主导的评估通常关注灾害的物质损失，如财产、基础设施等，而忽视了居民在灾害中的情感、精神和社会层面的损失。这种单一视角可能导致政策制定者对灾害的全面影响缺乏足够的理解，从而影响灾害恢复和减灾策略的有效性。相比之下，社区参与式评估强调从居民的角度出发，通过他们的亲身经历和感受来理解和评估灾害损失。这种评估方式能够揭示灾害对社区成员的深层影响，包括心理创伤、社会关系的破裂以及对社区结构的改变。然而，社区参与式评估在数据收集和分析方面存在一定的挑战，尤其是在如何将居民的主观报告转化为可量化的数据，以及如何在空间上进行可视化和表达。此外，社区参与式评估往往依赖于定性方法，如访谈和焦点小组，这些方法虽然能够提供丰富的信息，但在数据的系统性和可操作性方面可能存在不足。因此，如何在保持社区参与式评估优势的同时，提高其数据的准确性和可操作性，成为研究的重要方向。

在结论部分，研究指出气候变化和极端天气事件加剧了洪水的不确定性，导致洪水的频率和损失不断增加。作为灾害的主要受害者，社区居民对灾后恢复政策和效果的态度，受到他们报告的灾害损失的显著影响。以米河镇为例，本文通过混合方法开展了社区参与式灾害损失评估，并将其与专家主导的评估进行了比较，分析了两者的一致性和空间差异。研究发现，社区参与式评估能够提供更细致的视角，揭示灾害损失的复杂性，从而为政策制定提供更全面的依据。同时，专家主导的评估在识别灾害损失背后的社机制方面存在困难，而社区参与式评估则能够补充这一方面的不足，从而提高灾害评估的整体准确性。

此外，本文的研究还表明，社区参与式评估与专家主导的评估之间存在一定的共识，但两者在评估的重点和方法上存在显著差异。这种差异使得两种评估方式在灾害管理中能够相互补充，从而提高灾害评估的整体效果。社区参与式评估能够揭示灾害对居民的深层影响，包括心理创伤和社会关系的破裂，而专家主导的评估则能够提供更系统和数据驱动的分析，从而为政策制定提供更全面的依据。因此，将这两种评估方式结合，能够更全面地理解和应对灾害，提高灾害管理的整体效果。

综上所述，本文通过结合公众参与式地理信息系统、定性分析和空间分析，探索了社区参与式灾害损失评估的潜力。研究发现，社区参与式评估能够揭示灾害损失的复杂性和多尺度特征，从而为政策制定提供更全面的依据。同时，专家主导的评估在识别灾害损失背后的社机制方面存在困难，而社区参与式评估则能够补充这一方面的不足，提高灾害评估的整体准确性。因此，将这两种评估方式结合，能够更全面地理解和应对灾害，提高灾害管理的整体效果。本文的研究不仅为CBDM提供了新的方法论支持，也为灾害损失评估研究提供了新的视角和思路。