多维度的气旋风险评估方法：在印度奥里萨邦沿海地区整合GIS与模糊层次分析法（Fuzzy-AHP）数据

《Geomatics, Natural Hazards and Risk》：A multidimensional approach to cyclone risk assessment: integrating GIS and Fuzzy-AHP data in coastal Odisha, India

本研究针对印度奥里萨邦东部沿海地区，通过整合遥感数据、GIS技术、模糊AHP模型和XGBoost机器学习敏感性分析，构建了高分辨率（30米）的多维度热带气旋风险评估框架。研究发现，社会经济脆弱性（权重0.09）对风险影响最大，其次是 mitigation capacity（0.075），物理灾害指标（0.025）贡献最小。高风险区（占37.6%）集中在Balasore、Bhadrak和Kendrapara等低海拔沿海区，需优先加强海堤、避难所和预警系统建设。研究成果为制定基于证据的灾害管理政策提供了科学依据。

　　### 东海岸的飓风风险评估与应对策略

印度东海岸正面临日益加剧的热带气旋威胁，预计到2100年，这种威胁将导致每年约600亿美元的经济损失。本研究通过融合遥感数据、地理信息系统（GIS）以及模糊层次分析法（Fuzzy-AHP）和基于机器学习的敏感性分析，开发并实施了一个高分辨率、多维度的飓风风险评估框架，应用于奥里萨邦的六个沿海县。该研究旨在识别风险热点，为政策制定者和相关利益方提供科学依据，以制定更具针对性的灾害应对和增强区域韧性的策略。

#### 研究背景与意义

热带气旋对沿海地区构成了严重威胁，不仅造成巨大的社会经济损失，还对生态环境和人类生命安全产生深远影响。近年来，由于气候变化的影响，孟加拉湾的飓风活动变得更加频繁和强烈，特别是四级和五级风暴，其强度自1980年代以来增加了30%。这种变化对人口密集的沿海社区产生了重大影响，增加了社会经济脆弱性和环境退化风险。

奥里萨邦的东部海岸线长达480公里，具有独特的地理特征，包括低洼地形、高人口密度和依赖农业与渔业的经济结构。尽管已有改进的预警系统和灾害管理技术，该地区仍然经历了重大飓风灾害，如2013年的Phailin和2019年的Fani，造成广泛的人口和经济损失。因此，针对该地区进行高精度的飓风风险评估具有重要的现实意义。

#### 方法论与技术框架

本研究采用了一种综合的方法论，将GIS、Fuzzy-AHP和机器学习技术相结合，构建了一个高分辨率的飓风风险评估模型。该模型在30米分辨率下运行，能够捕捉到关键的局部风险变化。通过将14个空间评估标准转化为标准化的隶属度，结合专家的成对比较来确定各标准的权重，最终生成综合的飓风风险地图。

在风险评估模型中，将飓风风险分解为三个主要组成部分：灾害（H）、脆弱性（V）和减灾能力（C）。这些组成部分通过模糊AHP方法进行综合评估，该方法能够处理专家判断中的不确定性和模糊性。在构建模型时，所有空间数据均通过ArcGIS Pro 3.0.2进行处理和分析，生成代表各个评估标准的30米分辨率栅格图层。

此外，为了进一步理解各个因素对飓风风险的影响，研究采用了一种基于机器学习的敏感性分析方法，即eXtreme Gradient Boosting（XGBoost）。通过对地理空间数据进行预处理，包括标准化和堆叠，XGBoost模型能够量化各个因素对最终风险指数的贡献。这种方法不仅提高了风险评估的准确性，还为决策者提供了清晰的风险驱动因素识别。

#### 研究结果与分析

通过综合分析，研究确定了奥里萨邦东部沿海地区的飓风风险等级分布。研究发现，非常高的风险区域占研究区域的37.6%，主要集中在Balasore、Bhadrak和Kendrapara三个县。这些区域由于低洼地形、靠近海岸线和频繁的飓风路径，导致风暴潮渗透和人口暴露程度较高。

在脆弱性评估方面，非常高的脆弱性区域占研究区域的32.5%，主要集中在沿海县，如Puri、Gopalpur、Kendrapara、Jagatsinghpur、Bhadrak和Balasore。这些区域的低海拔、缓坡、密集的人口分布以及特定的土地利用类型，使其更容易受到风暴潮、风力破坏和洪水的威胁。中等脆弱性区域占12.4%，尽管暴露程度较低，但仍需要采取措施以减少潜在损失。

在减灾能力评估方面，高到非常高的减灾能力区域占研究区域的34.3%，主要集中在东北和南部沿海地区。这些区域由于密集的基础设施投资，如飓风避难所、医疗设施和交通网络，能够有效降低灾害影响。相比之下，低到非常低的减灾能力区域占25.0%到13.8%，这些地区缺乏必要的避难设施和应急服务，因此需要优先进行基础设施建设。

#### 敏感性分析与模型性能

XGBoost敏感性分析结果显示，社会经济脆弱性是飓风风险的主要驱动因素，其重要性为0.090，其次是减灾能力（0.075）和物理灾害指标（0.025）。这一结果表明，社会经济因素在塑造空间风险模式中起着关键作用。此外，模型的性能评估显示，R2值为0.82，RMSE为0.23，表明模型具有良好的解释能力，能够准确预测飓风风险。

模型的高相关性（r=0.83）也显示了脆弱性与减灾能力之间的紧密联系，这可能意味着某些输入参数存在重复。因此，未来的研究需要进一步优化评估标准的选择，以减少冗余并提高模型的预测效率。

#### 风险区别的政策建议

基于风险等级的分析，研究提出了针对不同风险区域的具体应对策略。在非常高的风险区域，需要加强基础设施建设，包括修建和加固飓风避难所、海岸堤坝和防波堤，扩展医疗和疏散道路网络，并部署先进的预警系统。中等风险区域则需要投资于防洪基础设施和社区疏散培训，以减少潜在损失。低和非常低风险区域应保持预警系统的运行，并作为危机期间的物流中心。

此外，研究还强调了社区意识提升和土地利用规划的重要性，以增强适应能力。通过结合硬基础设施和软措施，可以更全面地提高区域的抗灾能力。本研究的方法框架可以应用于其他飓风多发的沿海地区，为政策制定者和实践者提供一个基于证据的工具，以做出更有效的投资决策和增强区域韧性。

#### 未来研究方向与局限性

尽管本研究取得了一定的成果，但仍存在一些局限性。研究中使用的是静态数据集，无法反映沿海植被和人口变化的动态趋势，这可能影响风暴潮减弱和脆弱性评估的准确性。未来的研究应考虑引入动态数据源，以更准确地跟踪系统的变化。

此外，某些指标之间的强相关性表明可能存在重复因素，因此需要进一步优化评估标准的选择，以提高模型的准确性和实用性。最后，虽然模型的不确定性通过RMSE和预测区间进行了量化，但实地验证仍然有限，未来应结合实地观察和时间序列分析，以增强模型的稳健性。

#### 结论

本研究通过综合使用遥感、GIS和Fuzzy-AHP等方法，对奥里萨邦东部沿海地区的飓风风险进行了高分辨率的评估。研究结果表明，社会经济脆弱性在飓风风险中占据主导地位，其次是减灾能力和物理灾害指标。通过这种多维度的风险评估框架，研究为政策制定者和相关利益方提供了科学依据，以制定更具针对性的灾害应对和增强区域韧性的策略。此外，研究还强调了社区意识提升和土地利用规划的重要性，以全面提高抗灾能力。本研究的方法框架不仅适用于奥里萨邦，还可推广到其他飓风多发的沿海地区，为全球范围内的灾害管理提供参考。