南意大利洪水社会风险区空间制图：基于地方应急规划与风险削减政策的多维分析

本研究针对自然灾害与社会经济因素交互作用下的地方级洪水风险，采用GIS与统计技术整合人口暴露度、社会脆弱性(SVI)及洪水灾害(HPH/MPH/LPH)数据，对意大利南部巴里、那不勒斯和雷焦卡拉布里亚三座城市进行高精度空间分析。研究识别出11个高风险区域（如巴里4号分区、那不勒斯10号分区），揭示风险驱动要素的城际差异（巴里重社会脆弱性、那不勒斯重灾害强度、雷焦重人口密度），为地方应急规划与气候适应政策提供数据支撑，填补了南意大利多学科风险研究的空白。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，洪水已成为最具破坏性的自然灾害之一。据统计，2000-2024年间全球发生4118起洪水事件，其中欧洲占480起，包括2021年德国-比利时洪水（损失540亿美元）和2023年意大利艾米利亚-罗马涅大区洪水（影响4.6万人）。意大利作为洪水高风险国家，94%的市镇面临洪水威胁，但现有研究多聚焦北部地区，南部城市缺乏系统性风险评估。更关键的是，传统灾害管理往往忽视社会脆弱性与空间异质性的交互作用，导致资源分配效率低下。

为应对这一挑战，研究人员开展了意大利南部大都市区的洪水社会风险研究。通过整合意大利国家统计局(ISTAT)的人口普查数据和环境保护研究所(ISPRA)的洪水灾害数据，采用地理信息系统(GIS)和主成分分析(PCA)技术，构建了包含10个变量的社会脆弱性指数(SVI)，涵盖人口结构、教育水平、就业状况和建筑质量等维度。研究选取巴里、那不勒斯和雷焦卡拉布里亚三个沿海城市，以枚举区（最小统计单元）为分析尺度，评估高概率洪水(HPH)情景下的风险分布。

3.1 巴里
该市2081个枚举区中，92.6%位于非洪泛区，但4号分区（Carbonara-Ceglie-Loseto）因侵蚀河道("lame")存在显著风险。通过叠加分析发现，尽管风险区人口密度较低，但社会脆弱性(SV4-SV5)显著放大了风险水平，形成5个热点区（如靠近Lama Balice的D区）。卫星影像证实这些区域与历史洪水路径高度重合。

3.2 那不勒斯
在5726个枚举区中，96.8%无洪水威胁，但西部10号分区(Bagnoli-Fuorigrotta)呈现灾害主导型风险模式。该区域集中了全市最高危的17,136名居民，风险分布与HPH图层空间匹配度达89%。值得注意的是，中心城区虽人口密集(E5)，但因较低社会脆弱性(SV1-SV2)反而风险等级较低。

3.3 雷焦卡拉布里亚
该市2882个枚举区中，64.8%位于非洪泛区，但沿海"fiumare"（季节性河道）周边区域呈现人口暴露主导型风险。10号分区(Archi)的社会风险最高，10,368名居民同时面临高人口密度(E4)与中等洪水概率(MPH)，形成独特的海岸带风险走廊。

讨论部分揭示了风险驱动的城际差异：巴里的风险主要源于社会脆弱性（老年人口占比21%、失业率18%），那不勒斯取决于灾害强度（HPH覆盖率12.3%），而雷焦卡拉布里亚则由人口聚集效应主导（沿海区密度达285人/km²）。这种差异凸显了地方定制化政策的必要性——巴里需加强社会保障网络，那不勒斯应优化排水基础设施，雷焦则需调整海岸带开发规划。

研究的创新性体现在三方面：首次系统评估南意大利城市洪水社会风险；开发了可扩展的开放数据驱动方法；验证了枚举区作为地方规划单元的实用性。不过，研究也指出当前意大利普查数据存在粒度不足（如缺乏残障人士分布）和MAUP（可塑面积单元问题）效应等局限。未来研究可向多灾害评估（如那不勒斯的火山风险）和动态脆弱性建模方向拓展。

该成果发表于《International Journal of Disaster Risk Reduction》，为实施《仙台框架》的地方实践提供了科学范式。特别是提出的"风险热点"识别方法，可直接服务于欧盟"下一代EU"复苏计划中的气候适应项目，助力实现可持续发展目标(SDG)11.5的减灾指标。研究强调，在气候变暖导致极端天气常态化的背景下，融合社会科学的灾害研究方法将成为风险治理的新标准。