海岸洪水脆弱性评估的动态地图工具套件：基于MACBETH方法和Choquet积分的多准则决策支持系统

《NeoBiota》：A Dynamic Cartographic Tool Suite for Coastal Flooding Vulnerability Assessment

　　本文推荐一款创新的海岸洪水脆弱性评估工具套件。研究人员针对现有地图工具无法有效表达评估准则间交互作用（如否决效应）的局限，开展了基于多准则决策分析（MCDA）、结合MACBETH方法和2-可加Choquet积分的主题研究。该研究在法国Batz-sur-Mer市的应用结果表明，所开发的动态地图工具能精准绘制脆弱区域，为应急服务部门提供25m×25m高空间分辨率的决策支持，显著提升了沿海地区的气候危机应对能力。此项工作为其他区域和风险类型的评估提供了可转移、可适配的方法论框架。

　　

随着气候变化的加剧，气候危机的频率和强度预计将不断增加。无论全球采取何种政策，适应气候变化已成为当务之急。然而，尽管经历过惨痛的教训，公众的风险文化，特别是对自然灾害的反应意识，仍有待提高。应急服务部门和决策者在气候危机中常常应接不暇，因此，亟需部署有效的工具来支持他们，确保居民得到妥善照料，并以实用的方式分析他们的需求。当前，各种气候预测显示全球气候风险正在上升，尤其是在沿海地区，某些区域的海平面可能上升超过一米。因此，评估这些区域的脆弱性比以往任何时候都更加重要。

现有的风险评估工具，如V.I.E.指数或结合地理信息系统（GIS）的多准则决策支持方法，虽然提供了一定的分析能力，但往往存在局限性。它们通常依赖于线性模型（如加权和或有序加权平均），无法有效捕捉评估准则之间的相互作用，例如“否决效应”（即某一关键准则不满足会导致整体评估价值急剧下降）。此外，传统的地图表示方法（如基于行政边界或固定网格）可能在资产分布不均的区域导致信息粒度不当，要么过于粗糙而忽略细节，要么过于精细而难以管理。这些限制阻碍了应急服务部门在危机中获得准确、可操作的洞察。

为了解决这些问题，由Léia SAVARY、Eve-Meroumissa BURON、Valisoa BUJARD、Pierre POUZET、Thierry LE PORS和Mohamed MAANAN组成的研究团队，在法国卢瓦尔河地区大区应急服务部门（SDIS 44）的协作下，开展了一项旨在开发一套用于海岸洪水脆弱性评估的动态地图工具套件的研究。这项研究发表在《NeoBiota》上，其核心目标是创建一个通用的地图工具包，能够准确绘制最脆弱区域，并提供一个动态的决策支持工具，帮助消防员等应急响应人员在敏感区域工作。

为了达成目标，研究人员主要采用了几个关键技术方法。首先，他们设计了一种自适应地图网格系统，网格单元的大小（25m×25m或50m×50m）根据地理特征（如是否存在道路或重要资产）进行动态调整，确保了分析粒度与区域重要性相匹配。其次，研究的核心是构建一个综合脆弱性地图，这基于一种创新的多准则决策分析方法。该方法结合了Choquet积分和MACBETH方法。Choquet积分是一种非线性的聚合函数，特别擅长处理准则间的相互作用（如协同或替代效应），克服了传统线性模型的局限。MACBETH（测量通过枚举中心类别进行的吸引力）方法则用于辅助决策者（本研究中是SDIS 44的专家）系统地表达其偏好，通过定性比较（如“A比B偏好程度为中等至强”）来校准Choquet积分中的容量参数。研究还整合了来自法国国家地理与森林信息局（IGN）的地理空间数据、历史风暴数据（如2010年Xynthia风暴）以及政府间气候变化专门委员会（IPCC）的未来海平面上升情景（RCP2.6和RCP8.5），用于定义洪水风险区域。最后，基于这些方法和技术，开发了一个包含合成脆弱性地图和交互式分析地图的工具套件（LEAR, Localised Evaluation and Aggregation for Risk），并使用Python（借助pyshp, scipy等库）和QGIS软件实现了数据处理和可视化。

7.1. 脆弱性评估结果

通过应用基于Choquet积分和MACBETH方法的多准则评估，生成了Batz-sur-Mer市的脆弱性地图。结果显示，该区域整体效用值相对较高，大多数区域效用值不低于0.4。这主要归因于Batz-sur-Mer的空间布局：大多数关键资产位于市镇地势较高的区域，包括远离镇中心的村落，且这些区域通常由相对较宽的道路（单车道或双车道）服务，便于紧急疏散。准则之间表现出替代性，例如，高淹没概率但资产优先级低的区域，与资产优先级高但淹没风险低的区域，其脆弱性在一定程度上相互抵消。Choquet积分成功地捕捉了这种权衡。尽管如此，西南部的一些住宅和商业区显示出相对较低的分数（0.6-0.7），因为这些区域的建筑楼层数不足以补偿其较高的暴露度。盐沼区域由于资产稀少但海拔较低，效用值在0.73-0.77之间。值得注意的是，资产有限但地形有利的区域也能获得较高的效用值。道路网络的影响虽可察觉但相对边际，被主要道路穿过的网格单元效用值略高。效用值低于0.5的区域通常位于低海拔且拥有重要资产的地点，这些区域常是高低地形以及城市化区域与盐沼之间的过渡带，被确定为优先干预区。模型通过资产关键性与海拔准则之间显著的负交互指数（-0.36）体现了这一点，有效突出了关键基础设施位于脆弱区域的优先级。

7.2. 地图结果与解读

研究还生成了多种专题地图以支持全面风险分析。（1）灾害地图：基于海拔阈值（如Xynthia风暴的4.20米，以及IPCC情景下的额外海平面上升）划分了五个风险等级（高风险：<1米；中风险：1-2米；低风险：2-4.20米；IPCC RCP2.6风险：4.20+0.36米；IPCC RCP8.5风险：4.20+0.76米）。结果显示，高达58%的市镇面积位于洪泛区内，与官方洪水风险预防计划（54%）的结果基本一致，差异源于对未来情景的考虑。地图清晰显示了洪水主要通过北部海岸进入市镇，盐沼区因海拔极低而频繁遭受洪水。（2）关键问题地图：结合自适应网格，展示了建筑物用途（如学校、养老院）、道路重要性等参数。地图清晰地揭示了风险在北部的普遍存在，并与低洼地区高度重合。共有985座建筑（占城镇面积的17.6%）将受到威胁，道路和铁路也会受到严重影响。该地图将脆弱区域与安全区域叠加，便于应急人员快速识别问题区域。（3）避难所地图：识别了市镇南部地势较高、可作为避难所的建筑物（如体育馆、市政厅）及其容量，并考虑了“超级邻居”倡议下15%的志愿家庭可额外容纳1-4人。该地图有助于居民了解附近的避难选择，避免盲目疏散造成的交通拥堵，便于救援人员通行。

7.3. 动态地图

为提供更详细的信息，研究开发了交互式动态地图工具。（1）问题分析动态地图：允许用户点击自适应网格中的每个单元，查看该区域的详细特征，如最主要的建筑/道路类型、最关键的要素、海拔水平等。例如，点击一个建筑可以显示其楼层数、总高度、作为避难所的容量、风险暴露情况等信息。（2）动态脆弱性地图：在综合脆弱性地图的基础上，将每个网格单元的脆弱性分数与其具体参数（如主导建筑类型、道路信息、海拔）关联起来。应急人员可以根据水位情况提前规划所需的车辆类型（如高底盘车辆、船只）和动员人数，实现快速、自适应的决策。

本研究成功开发了一套集成的动态地图工具套件，用于沿海洪水脆弱性评估。该套件的创新之处在于其自适应地图网格系统、基于2-可加Choquet积分和MACBETH方法的非线性多准则决策模型，以及互补的合成与交互式分析工具。在法国Batz-sur-Mer市的案例应用中，该工具套件得到了领域专家（SDIS 44）的验证，能够有效识别优先干预区，并考虑了指标准则间的复杂相互作用（如否决效应和替代效应）。研究结果表明，该方法能够提供高空间分辨率（25m/25m）的决策支持，显著提升了应急服务的态势感知和危机应对能力。

这项研究的重要意义在于它为脆弱性评估提供了一个可转移、可适配的通用框架。该方法论不仅适用于海岸洪水，也有潜力扩展到其他类型的自然灾害（如森林火灾、工业事故）评估中。工具套件中的合成地图为决策者提供了全局概览，而交互式地图则支持深入的局部分析，满足了不同层次的决策需求。

未来的研究方向包括整合更多利益相关者（如市政当局、非政府组织）的专家意见，并处理可能存在的观点分歧；引入时间维度以考虑人口在昼夜和季节间的动态分布；将解释性人工智能技术（如扩展的Shapley值）集成到工具中，为每个区域的脆弱性评分提供解释；以及探索将心理学因素（如社会联系、社会隔离、受害者不文明行为等）作为 psychosocial vulnerability（心理社会脆弱性）的指标纳入评估体系，从而更全面地理解和管理灾害风险。这项工作为构建更具韧性的沿海社区提供了重要的科学和实践工具。