认知资源对公众城市气象灾害防御支付意愿的影响研究——基于南京市暴雨灾害防御的实证

城市气象灾害防御措施的改进是防灾减灾的有效手段,但如何在辨识公众支付意愿的基础上,构建多方成本分担的灾害防御制度是解决问题的关键。从成本分担的视角出发,以南京暴雨灾害防御为例,分析公众对增强型城市气象灾害防御的支付意愿及认知资源在其中的重要作用。通过构建由Probit模型和有序Probit模型组成的递归混合模型,探讨认知资源和经济资源在公众支付决策中的重要性。研究表明:认知资源的作用十分明显,且随着公众对暴雨灾害风险感知、防御措施了解程度、防御制度认可程度的提高,公众支付意愿越强。而暴雨灾害风险感知又受到灾害趋势认知和经历的共同影响,这两个变量分别影响风险感知的广度和深度,但受教育程度对风险感知深度的影响并不显著。核心建议是从满足公众对城市暴雨灾害风险、防御措施、灾害趋势等知识的需求,政府应该加强暴雨灾害科普宣传的主动性、提升主管和协同部门的公信力;规范科普知识内容、拓宽科普渠道。     

社会减灾能力信任及水灾风险感知的区域对比——基于江西九江和宜春公众的调查

研究公众对社会减灾能力及灾害风险的认识，有助于从公众视角揭示风险潜在因素，不仅是进行风险沟通的必备环节，还可以为开展有效的减灾宣传教育、提高公众减灾意识提供决策依据。通过社会调查（221份样本）和统计分析方法，比较了江西九江、宜春公众对于社会减灾能力的信任及水灾风险感知。结果表明，公众对于社会减灾能力基本持信任态度，信任度高低排序为：灾害监测预报>政府应急>防灾工程>预警传播，其中宜春公众的信任度较高；公众对于水灾的风险感知较弱，尤其是宜春公众认为水灾发生、受灾的可能性很小；公众的信任与对区域减灾能力的了解无关，主要是受到受灾经历（受灾次数、灾情损失、灾后救援）的影响，即区域本底灾害风险的高低导致公众认知的差异，风险较高区域（九江）的公众具有更为明确的降低风险的行为倾向及意愿。     

社会减灾能力信任及水灾风险感知的区域对比——基于江西九江和宜春公众的调查

研究公众对社会减灾能力及灾害风险的认识，有助于从公众视角揭示风险潜在因素，不仅是进行风险沟通的必备环节，还可以为开展有效的减灾宣传教育、提高公众减灾意识提供决策依据。通过社会调查（221份样本）和统计分析方法，比较了江西九江、宜春公众对于社会减灾能力的信任及水灾风险感知。结果表明，公众对于社会减灾能力基本持信任态度，信任度高低排序为：灾害监测预报>政府应急>防灾工程>预警传播，其中宜春公众的信任度较高；公众对于水灾的风险感知较弱，尤其是宜春公众认为水灾发生、受灾的可能性很小；公众的信任与对区域减灾能力的了解无关，主要是受到受灾经历（受灾次数、灾情损失、灾后救援）的影响，即区域本底灾害风险的高低导致公众认知的差异，风险较高区域（九江）的公众具有更为明确的降低风险的行为倾向及意愿。     

完善气象灾害防御机制的思考

气象灾害已成为影响我国经济社会可持续发展的重大环境同题，然而我国目前的气象灾害防御机制尚不完善。该文通过回顾近两年来我国发生的极端气象灾害事件，深入分析了我国气象灾害防御工作现状和监测预警能力、应急机制、基础设施建设，预报预警信息发布、防灾减灾知识普及等方面存在的问题，从构建和谐社会、健全突发事件应急法律体系；保障经济社会可持续发展，落实《应对气候变化国家方案》等政治、法律、经济、外交四个方面，阐述了完善气象灾害防御机制对我国可持续发展的重大战略意义，并为完善我国气象灾害防御机制提出了建立健全气象灾害防御法律法规体系，构建多部门联动和信息共享的应急协调机制、开展工程建设气候可行性论证、加强气象灾害综合监测和重视气象灾害科学研究等建议。     

云南森林生态功能区农户生态补偿支付意愿(WTP)影响因素及差异性分析

生态补偿是协调经济与资源环境和谐发展,化解生态环境与经济增长矛盾的有效手段,对推进生态文明建设意义深远。基于云南省5个州市农户调查数据,运用二元Probit模型,分析了云南森林生态功能区农户生态补偿支付意愿的关键影响因素及其差异性。研究表明:大部分农户愿意为生态补偿付费,影响其支付意愿的主要因素是性别、年龄、是否兼业、家庭人口数、非农收入比重、生态补偿重要性认知、森林经济效益是否比生态效益重要、生态环境满意度、政府是否对生态环境保护宣传、政策执行信任度以及信息获取难易程度;其中年龄、家庭农业劳动力人数和信息获取难易程度对专业户支付意愿有重要影响,而家庭人口数、非农收入比重以及获得政府补偿的情况对兼业户支付意愿有重要影响;是否兼业、非农收入比重、对生态补偿了解程度以及信息获取难易程度对传统散户支付意愿影响较大;对政策执行的信任程度和产业发展程度对种植大户支付意愿有重要影响。基于此,提出了完善政府农村就业服务职能,鼓励农户非农就业、创业;完善生态功能区环境教育体系和宣传制度建设,强化农户环保意识;强化政府职责及其政策推广、执行力度,构建综合、完善的生态补偿宣传媒介;制定并实施差异化的生态补偿措施等具体对策建议。     

气象灾害,气候和气候变化与中国的可持续发展

大气层是全球环境各组成部分中最活跃的一个部分。全球及区域气候变异以及各种时空尺度的气象灾害如暴雨、台风、干旱、洪涝等,对社会经济发展的影响是全方位、多层次的。人类活动可能导致的气候变化对社会经济发展有着广泛性、长远性和深刻性的影响。因此讨论可持续发展问题,须对提高社会防御气象灾害和适应、减缓气候变化的能力问题予以特别的注意。     

湖北省雨涝灾害的风险评估与区划

随着我国灾害科学研究的不断深入及经济建设的日益发展，从风险角度分析灾害已成为灾害分析的一种新视角，它有助于决策者进行灾害管理和制定减灾策略时有针对性地选择最优技术政策，防患于末然。雨涝灾害是湖北省最严重的气象灾害之一，据统计，湖北省平均每年受雨涝危害的农田面积为80．62万hm^2，成灾面积为47．07万hm^2，特别是20世纪80年代以来湖北省工农业生产重地江汉平原和鄂东雨涝事件明显增多，严重威胁和制约着我省国民经济持续稳定发展。依据自然灾害风险分析原理，在分析湖北省雨涝灾害孕灾环境、致灾因子、承灾体密度和经济发展水平及承灾体的抗灾能力的基础上，综合评价了湖北省雨涝灾害风险程度的地域差异，以能综合体现风险程度的风险指数作为指标，将湖北省雨涝灾害分为极重度、重度、中度和轻度四个风险区，并提出了相应的对策措施，为有关部门灾害管理和减灾决策制定提供了参考依据。     

公众太湖蓝藻水华生态风险感知特征研究——以无锡市区为例

蓝藻水华暴发已成为全球性生态环境问题。太湖作为流域重要的水源地，2007年蓝藻水华事件的暴发引起公众的高度关注。运用问卷调查法，研究无锡市区489名公众的太湖蓝藻水华生态风险感知特征及其主要影响因素。研究结果表明：蓝藻水华生态风险被公众知觉为总体风险是陌生和完全可控的；蓝藻水华暴发原因是陌生和不可控的，这是引起公众风险意识的主要因素。影响公众蓝藻水华生态风险感知水平的主要因素有媒体、信息和个体因素。报纸广播电视是主要的媒体因素。信息因素有灾害信息、灾害治理信息、政府防范措施信息。灾害治理信息的影响作用最大，其次是灾害信息和政府防范措施信息。不同性别、年龄段、教育程度、收入水平及职业的人群，对不同类别的风险信息关注程度不同，影响到个体风险偏好的不同。研究结果有助于决策者更全面地理解蓝藻水华风险的本质，开展风险沟通，针对不同特征的人群选择有效的风险管理方案。〖     

基于GIS淹没模型的城市道路内涝灾害风险区划研究

在求取襄阳中心城区重现期雨量与可抽排雨量的基础上,采用基于GIS暴雨洪涝淹没模型计算不同重现期致灾雨量的淹没水深和范围;依据城市内涝对道路的实际影响,制作城市道路内涝灾害风险区划图。结果表明,该方法能够直观表达研究区域内不同雨量阈值的内涝灾害淹没风险分布,定量评估淹没水深、淹没范围。同时给出了城市道路内涝灾害风险区划图,结合城市道路信息,准确定位高风险易涝街区,为政府部门决策提供科学依据。     

防霾还是治霾:居民行为选择及意愿研究

本文从提高居民环境参与意识出发,通过抽样调查方式运用结构方程模型分析居民对于PM_(2.5)的认知情况对其行为选择的影响。在此基础上,借助意愿评价法(CVM)、二元选择模型和排序选择模型,建立了居民为降低PM_(2.5)健康风险的支付愿意和支付金额的影响因素模型。研究表明,在居民做出的降低PM_(2.5)健康风险的行为选择中,保护性行为的受影响程度最高;同时,年龄、学历、健康状况、年收入等因素对支付意愿和支付金额有显著影响。     

经济集聚对雾霾污染影响的空间计量研究——以长江三角洲地区为例

雾霾污染是困扰中国经济发展的重大民生与环境问题。基于改进产出密度模型，运用地统计和空间计量模型分析长三角城市2015~2017年雾霾污染空间格局和影响因素。研究发现：（1）雾霾污染存在季节性变化特征并且各城市雾霾污染状况逐渐好转。（2）雾霾污染具有显著的局域集聚特征和空间异质性，杭州、宁波和台州呈现低－低集聚特征，而滁州、扬州、镇江和泰州为高－高集聚型，污染区域集中于省界处，污染程度自西北向东南逐渐降低。雾霾污染存在显著的城际空间正相关和空间溢出效应，周边城市雾霾污染对本地区会产生负影响。（3）长三角城市人口集聚、研发投入、产业结构、工业烟粉尘排放及城市建设均对雾霾污染产生正向影响，对外开放、能源消耗以及降水等因素对雾霾污染产生负向影响；雾霾污染与经济增长之间不存在库兹涅茨曲线关系。经济集聚通过优化生产要素的空间分布与组合、共享治污基础设施等，形成雾霾污染抑制作用。     

2015年长三角地区城市PM2.5时空格局及影响因素分析

PM_2.5浓度值增加对大气能见度、人体健康和气候变化有着重要影响。采用2015年长三角地区监测数据，运用探索性空间数据分析法和相关系数法，分析长三角地区城市PM_2.5污染的时空格局和影响因素，结果表明：（1）2015年长三角地区城市PM_2.5年均浓度值为54.54 μg/m³，季节变化总体呈现春冬高夏秋低的季节性周期变化规律，1月和12月为一年中PM_2.5污染最严重的月份，污染范围最广，5~9月是PM_2.5浓度值优良时段，日均值春季和冬季的波动周期较短而剧烈，夏季和秋季波动周期相对较长而平缓。（2）2015年长三角地区城市PM_2.5年均浓度值整体上从江苏到浙江呈减少趋势，具有北高南低，局部突出的特征。（3）长三角地区城市PM_2.5浓度空间上存在集聚现象，低值集聚主要分布在浙江沿海地区，高值集聚主要分布在苏南地区。（4）燃烧排放的烟尘和前体物的二次转化对长三角地区PM_2.5浓度有显著影响。风速和降水量是影响PM_2.5浓度的两个重要气象因素。     

长江三角洲城市群空气质量时空分布特征

基于数理统计、空间插值技术、相关性分析与GIS地图表达,研究长江三角洲城市群AQI及各空气含量因子污染浓度的时间、空间分布特征。通过提取国务院最新规划的长江三角洲城市群空间分布数据,划分研究区为"一核五圈",探讨了空气质量指数的时间变化特征和AQI、首要污染物的空间分布规律,定量评价了AQI与其污染因子的相关性,结果表明:(1)时间变化上,长三角城市群空气质量季均变化规律为夏季最好,冬季最差;月均变化呈波浪形分布,在1月份的平均浓度皆为最高;周均变化为:在一周后半段达到一周最大值;(2)空间分布上,分季节看,AQI在春、秋、冬三季空间梯度变化显著,呈现北高、南低的分布格局。在首要污染物的分布上,以PM_(2.5)和O_3均分长三角地区;(3)PM_(2.5)含量空间分布与AQI有较高相似性,均处于北高南低的分布状态,臭氧分布呈现东高西低,即较发达的城市臭氧含量相对较高的空间分布格局。最后通过相关性计算,AQI与PM_(2.5)相关性显著,与O_3没有明显相关性,为长三角大气污染防治提供依据。     

近52a长江中下游地区极端降水的时空变化特征

长江中下游地区是我国主要农业区,同时也是降水异常,洪涝灾害频繁发生的地区之一,对长江中下游地区极端降水变化的研究,可以为该区农业生产及防洪减灾提供参考依据。利用1961~2012年间的长江中下游地区84个站点的逐日降水观测资料,基于年最大日降水(AM)序列与超门限峰值降水(POT)序列,通过滑动平均、Mann-Kendall检验法、线性倾向估计等方法,分析了该地区极端降水事件的时空变化特征。结果表明:(1)长江中下游地区近52a来极端降水量呈现为较明显的增加趋势,且极端降水量速率为9.3mm/10a,存在较为明显的年代际波动变化特征,1990年以后进入极端降水量偏多的时期;(2)AM与POT序列多年平均值大值主要分布在江西省大部、湖北东南部以及安徽南部;AM与POT序列多年标准差大值主要分布江西东南部与北部,湖北东南部以及湖南西北部;AM序列多年平均值与标准差均高于POT序列,AM序列年际间振幅要明显强于POT序列,极端降水年际变化幅度大于年内变化;(3)长江中下游沿岸地区年最大日降水量主要表现为增加趋势,长江以北的西部地区则主要表现为减少趋势;长江沿岸地区以及中东部地区的极端降水量主要表现为增加趋势,西部地区则主要表现为减少趋势。     

近十年长三角地区陆地净第一性生产力时空变化

陆地净第一性生产力（NPP）是陆地生态系统的一项重要指示性指标，与碳循环过程和全球气候变化密切相关，不仅已成为地学研究的热点问题，更受到各国政府的高度重视。长三角地区是我国经济最发达、最具综合竞争力的地区之一，该地区的陆地生态系统同时承受着自然因素及高强度人为活动的双重影响。因此，利用CASA模型，在RS和GIS技术支撑下，探讨近十年来长三角地区陆地NPP的时空演变规律及控制因子，以期为进一步开展高强度人为活动对陆地系统碳循环过程的影响研究提供基础参数。主要结论如下：（1）在时间上呈下降趋势：近十年长三角地区陆地NPP呈现3 a周期式波动下降；（2）在空间上分异规律明显：陆地NPP分布为浙江＞江苏＞上海，呈现南北高中间低的凹槽状；（3）控制NPP的自然要素是NDVI和太阳辐射，而城市化是NPP变化的主要社会经济要素     

长江中游城市群PM2.5时空特征及影响因素研究

近年来，伴随着工业化和城市化进程的加快，长江中游城市群灰霾天气持续增多，空气污染问题日益突出。基于2015年1月至2016年2月长江中游城市群189个空气质量监测站点的PM2.5逐时监测数据，采用普通克里金插值、探索性空间数据分析法和相关系数法，从年、季、月尺度上分析了PM2.5的空间分布格局及其影响因素。结果表明：（1）在年尺度上，长江中游城市群PM2.5浓度空间分布总体呈现出明显的北部高南部低，局部地区略有突出的特征，该区PM2.5浓度年均值为55.28 μg/m3，其中湖北省PM2.5的年均值为三省市最高，为68.17 μg/m3；其次为湖南省，年均值为53.66 μg/m3；江西省PM2.5的年均值较小，为44.01 μg/m3。（2）在季节尺度上，长江中游城市群PM2.5浓度表现出冬春季高，夏秋季低的现势性，这与区域内夏季高温多雨、冬季低温少雨的气候条件密切相关。（3）长江中游城市群PM2.5月浓度变化大致呈U形分布，1月份PM2.5浓度最高， 1~6月份，PM2.5浓度呈逐步下降趋势， 6~8月份，区域PM2.5浓度处于“U”字的谷底。（4）NO2、CO是影响PM2.5浓度的两项主控大气污染物，而降水量和相对湿度则是影响PM2.5浓度的两个重要气象因素。 关键词： PM2.5浓度；时空特征；气象因素；长江中游城市群     

长江三角洲城市群PM_(2.5)时空演变及影响因素

科学识别PM_(2.5)的空间分异及其驱动因素,是实现区域空气污染治理的关键。以国测点日均PM_(2.5)浓度为数据来源,基于多种空间分析方法,研究长江三角洲城市群PM_(2.5)浓度的时空演变及影响因素。结果发现:(1)2013～2017年,长江三角洲城市群的PM_(2.5)年平均浓度,处于不断下降的趋势;城市间的差异,呈现逐渐减少的趋势。(2)一年中,12月份的PM_(2.5)浓度最高,8月份的PM_(2.5)浓度最低。1～12月,PM_(2.5)浓度先减后增。(3)2013年,PM_(2.5)高浓度区域主要分布在江苏省;2017年,PM_(2.5)高浓度区域主要分布在安徽省。5年间,PM_(2.5)浓度的空间重心,向安徽省转移72 km。(4)长江三角洲城市群PM_(2.5)浓度存在明显的空间自相关。存在PM_(2.5)浓度高-高值区、低-低值区"扎堆"现象,且集聚程度趋于增大。(5)影响PM_(2.5)浓度的因素包括了自然因素和社会因素。自然因素中,降雨与PM_(2.5)浓度显著相关。社会因素主要来自工业排放、交通排放和能源消耗。其中,能源消耗的影响程度最大,工业排放次之,交通排放最后。     

江苏省大气气溶胶光学厚度时空分布研究

气溶胶光学厚度（AOD）是气溶胶总含量的基本参数，可以用来反映大气污染程度。利用卫星遥感获取气溶胶光学厚度,可以弥补地面观测难以反映AOD空间分布和整体变化趋势的不足。以江苏省为例，利用2010年4~9月EOS TERRA MODIS数据，分别基于暗像元法（DDV法）和改进的暗像元法（V52法），反演研究区2010年夏半年/春夏两季气溶胶光学厚度，并结合地面观测数据验证两种反演算法结果精度，最后分析研究区AOD时空变化特征。研究结果表明：在研究区，两种算法反演结果在整体趋势上保持一致，研究区AOD均表现出与植被指数NDVI较为明显的负相关关系，但V52法反演精度要明显优于DDV法；研究区气溶胶光学厚度存在较明显的区域差异和季节变化，具体表现为苏南AOD明显高于苏中、苏北地区，而在春、夏两个不同季节上，不同区域变化趋势不同，苏南地区春季AOD高于夏季，而在苏北地区则刚好相反，夏季AOD要高于春季     

基于社会生态系统视角的长三角地级城市韧性度评价

为提升城市应对重大冲击和慢性压力的能力,提高城市的抗打击能力与恢复能力,以及城市对抗不确定风险的韧性程度,本文结合现实背景,以城市社会生态系统的视角,对2014年长三角地区16个地级城市韧性进行实证分析。采用GIS的空间分析和叠加功能方法,从生态环境、市政设施、经济和社会发展4个方面选取24个具体指标,对长三角地区16个地级城市韧性程度及其空间状态做出评价,并确定测度标准值。首先对构成城市韧性的4个因子:生态、市政设施工程、经济以及社会发展进行分析和数字化,得出各因子对城市韧性影响程度的栅格图层;其次对图层进行空间叠加,再得到长三角地区地级城市韧性度评价图。评价结果表明:(1)长三角地级城市韧性呈现"级差化"分布状态,总体呈现出中等韧性状态;(2)长三角地级城市韧性空间分异特征显著,其北翼城市比南翼城市韧性程度较高;(3)长三角地级城市经济、生态韧性在空间分布上相对集中,趋向协调均衡发展。通过城市韧性度分析,认为评价结果基本符合近年来长三角地区城市韧性发展的整体状况,可以在一定程度上增强城市社会生态系统对外界风险的适应能力,并在今后的城市发展调适过程中更具韧性,从而对不同时空尺度的城市韧性状态评价提供一种思路。     

基于地面监测数据的2013~2015年长三角地区PM2.5时空特征

近年来,长三角地区灰霾天气持续增多,空气细颗粒物污染问题日益突出。基于2013年1月至2015年5月长三角地区及周边缓冲区内共214个空气质量监测站点PM_2.5逐时监测数据,运用普通克里金插值方法,从年、季、月尺度上分析了PM_2.5的空间分布格局和时间动态变化。结果表明:(1)2 a来,长三角地区PM_2.5浓度空间分布明显呈现整体北部高南部低,局部地区略有突出的分布特征;长三角地区PM_2.5浓度年均值为57.08μg/m³;其中,江苏省PM_2.5的年均值为三省市最高,为65.84μg/m³;其次为上海市,年均值为53.87μg/m³;浙江省PM_2.5的年均值较小,为51.53μg/m³。(2)从季节尺度分析,长三角地区PM_2.5浓度变化表现出冬春季高,夏秋季低的变化趋势;这与区域内冬季风向来源、降水稀少、气象扩散条件差有着密切的关系; (3)长三角地区月浓度变化大致呈U形分布; 12月份PM_2.5浓度最高; 3月份以后, PM_2.5浓度开始呈逐步下降趋势;在5~9月份,区域PM_2.5处于"U"字的谷底,其中6月份夏收时期秸秆焚烧、气象等因素导致PM_2.5浓度有略微升高;进入10月份后迅速攀升,且11、12月份呈现持续升高态势。