气候变化脆弱性理论与实践研究

作者:未知

  摘 要:气候变化带来的负效应引起了国内外学者的广泛关注。目前学者们的研究主要集中在气候变化脆弱性的相关理论与实践研究方面,本文对以往的研究进行了总结,指出了目前气候变化脆弱性理论与实践的研究现状以及下一步的研究方向,可为气候变化脆弱性研究提供参考。
  关键词:脆弱性;气候变化;理论研究;实践研究
  20世纪90年代初全球气候变暖及其影响逐渐受到国际社会的关注,脆弱性概念开始引入气候变化影响研究和评估当中,随后其内涵不断得到丰富和发展。1988年成立了政府间气候变化专门委员会,1990年出版第一次评估报告,对气候变化的脆弱性进行初步的论述,脆弱性问题开始受到普遍关注。IPCC在1996年的第二次评估报告就将脆弱性定义为气候变化系统损伤或危害的程度,并指出脆弱性不仅取决于系统对气候变化的敏感性(系统对给定气候变化情景的反映,包括有益的和有害的影响),还与系统对新的气候条件的适应能力(在一定气候变化情景下,通过实践、过程或结构上的调整措施能够减缓或弥补潜在危害或可利用机会的程度有关)。1997年年又出版了《气候变化区域影响脆弱性评估》特别报告,对气候变化脆弱性的评估范围、问题的本质以及评估方法做了详细的介绍,为气候变化脆弱性研究提供了科学的参考和指导作用。在IPCC的第三次评估报告中就气候变化研究中的脆弱性给出了更为明确的定义,将脆弱性定义为一个自然的或社会的系统容易遭受来自气候变化包括气候变率和极端气候事件的持续危害的范围或程度,是系统内的气候变率特征、幅度和变化速率及其敏感性和适应能力的函数。目前,该定义在气候变化研究领域中己经被广泛接纳和采用。
  1.气候变化脆弱性相关理论研究
  根据应对气候变化的主要响应类型,脆弱性评价主要是为以下3种类型的决策情景提供信息。1)为减缓全球气候变暖而制定长期的减排目标,并提供详细的论述和科学信息;2)辨识关键的脆弱区域和脆弱群体,从而优化资源配置来满足研究和适应气候变化的需求;3)针对某区域和领域,制定具体的适应性政策。以上3种决策情景对气候变化脆弱性评价提出了不同的要求,主要体现在时空尺度、非气候变化胁迫要素和影响要素的考虑、不确定性以及规范化评价等方面。由于评价决策情景、评价主体、利益相关者以及研究者本身学科领域背景的差异,气候变化脆弱性评价被应用于不同的区域和领域。然而,自20世纪90年代气候变化领域开始关注脆弱性评价以来,尤其是年第三次评估报告发布后,气候变化脆弱性评价表现出显著的演化特点和趋势,具体表现在以下几个方面:1)从线性的评价到更加复杂,以至基于不同发展情景的多元体系评价;2)从无视适应性到适应能力的考虑,以至面向缓解未来气候变化风险和影响的具体适应政策的制定和评估;3)从气候变化科学事实驱动的评价到为制定应对气候变化的社会政策需求驱动:4)从单纯的气候变化绝对量化分析到社会经济体系中定性分析的结合;5)从缺乏利益相关者的需求分析到把不同利益相关者的需求和意见和实际的评价过程结合起来;6)从单一的气候变化命题研究,到结合可持续发展、社会公平、全球变化等其他命题背景;7)从气候变化平均态的影响研究,到注重极端气候事件和气候变率的影响和脆弱性研究;8)从单一考虑气候变化的压力因子,到综合考虑其他非气候变化的环境胁迫以及社会经济发展的人为因子在气候变化脆弱性评价中作用。
  2.气候变化脆弱性评价案例分析
  2.1 国外气候变化脆弱性案例
  (1)气候变化影响的脆弱性评价
  这一阶段的研究最有代表性的是“美国国家研究计划,该计划主要针对各个国家的海岸带资源、农业、森林、渔业、生物多样性等部门开展脆弱性评价,评价方法主要是结合气候变化情景数据和相关生物物理影响模型。这个阶段的脆弱性评价基本等同于气候变化的潜在影响评价,主要通过气候模式和模型模拟的耦合,通过分析不同气候变化情景下系统某些方面的负面影响和社会经济指标的损失量来表征脆弱性的大小,属于气候变化脆弱性评价演化发展的第一个阶段。
  (2)气候变化脆弱性的阈值研究
  气候变化脆弱性的阈值研究关键在于如何确定脆弱性评价的参照基准或气候变化的阈值。如AIR-CLIM项目评价气候变化对欧洲自然生态系统脆弱性的影响情况时,将净生产力(NPP)作为生态系统响应气候变化的指标,以NPP的变化量不超过多年平均的10%作为划分系统脆弱与否的阈值[1] 。此外,一些学者开始探索社会经济系统响应气候变化的脆弱性阈值,如Antle[2] 等基于耦合过程模型,采用农业生产的经济利润指标来评价美国北方大草原农业系统在不同气候变化情景和施肥水平下的脆弱性阈值。
  (3)基于GIS的气候变化脆弱性区划
  无论是气候变化脆弱性相关指标的空间评价和图形化表达,还是气候变化情景和影响模拟评估,GIS已经成为气候变化脆弱性空间评价中的核心工具。近年来,一些学者在不同空间尺度上应用展开气候变化脆弱性研究。如Peterson[3] 应用GIS概率模型,评估气候变化引起的植被类型变化下佛罗里达北部森林景观的脆弱性。
  (4)气候变化的社会经济脆弱性研究
  根据气候变化脆弱性的始点这一概念理论,脆弱性集中于削减任何气候灾害的内在社会经济脆弱性,强调适应政策和广义社会发展的需要。国外一些人类学、社会学以及经济学领域的学者,从政治经济学和权利理论的角度,研究气候变化的社会经济脆弱性,強调气候变化脆弱性作为一种环境变化的脆弱性不能脱离资源利用的广域政治经济而存在,在加强自身利益、自然和生态系统相互作用力量分配的过程中,人类活动有意、无意地在驱动脆弱性。因此,该领域的气候变化脆弱性研究主要是分析构成系统脆弱性的社会和制度驱动因素,以及如何描述特定区域和人群的脆弱系统属性,注重对资源和财富支配和可达性、社会多样性、社会公平、公共参与等方面的研究。Eakin[4] 在对墨西哥中部和普埃布拉的研究表明,由于新自由主义政策改革而带来的农民对资源可达性的不确定性,会增加其对气候灾害的脆弱性。   (5)基于综合指标体系的气候变化脆弱性评价
  目前,大约1/3的气候变化脆弱性研究关注脆弱性指标体系的构建和案例评价。如Moss[5] 等基于VPIP模型对全球38个国家开展气候变化脆弱性的综合评价,该评价体系包括敏感度和适应能力评价,其中敏感度评价分为人居环境、食品安全、人类健康、生态系统和水资源等五个方面适应能力评价由经济能力、人力资源以及环境能力三方面构成。Brooks[6] 等从经济发展、健康和营养、教育、基础设施、政府管理、地理和人口、农业、生态以及技术等方面,构建面向国家尺度的气候变化脆弱性指标体系,并通过与气候变化相关的人口死亡率数据进行相关性分析,筛选出个11个核心指标。
  2.2 国内气候变化脆弱性案例
  中国对气候变化下系统脆弱性与适应性的研究始于20世纪90年代,主要选取农业、森林、水资源等自然系统为研究对象开展气候变化影响的脆弱性评估,并初步划定了中国气候变化影响下的敏感区和脆弱区。目前,国内自然生态系统的气候变化脆弱性研究方法主要包括模型模拟、指标评价以及对比研究[7] 。
  农业生态系统脆弱性研究方面,主要应用实地调查法、产量分析法、相似分析法、案例研究法、统计模型法和物理模型法以及指标综合评估等方法[8] 。刘影[9] 等以江西赣州市18个县(市、区)为研究对象,从自然、社会、经济三个方面共选取了18项指标构建赣南地区农业生态系统脆弱性评价指标体系。采用熵权法确定各指标权重;运用综合指数法计算出各县(市、区)生态脆弱度的值并进行分级;运用主成分分析法,探讨该区域农业生态系统脆弱性的主要驱动力。近年来,一些学者综合运用指标体系、气候模式以及社会经济情景等方法,对我国北方农牧交错带和宁夏等区域的农业生产气候脆弱性开展了现状和预测评估[10] 。
  森林生态系统方面,张丽谦[11] 选择北京市代表性山地森林生态系统作为研究对象,通过野外调查和层次分析法建立指标体系,系统研究了研究区山地森林生态系统的生态脆弱性。罗恒春等[12] 在广泛了解国内外相关研究成果的基础上,分别从森林生态系统脆弱性的主要影响因素、评价指标体系的构建、评价指标权重的赋予、评价方法的选取等方面进行归纳和评述,认为当前森林生态系统脆弱性评价存在的主要问题为:指标体系不够完整、评价方法不够系统、数据收集不够全面、研究区域和内容有待延展、新技术应用较少及评价后的相关研究需进一步加强和完善。
  水资源脆弱性研究方面,陈俊旭[13] 论述了气候变化背景下水资源脆弱性概念、内涵及其与适应性管理的联系;综述了水资源脆弱性定量评估方法,包括指标权重法、函数及综合指标法等;介绍了减少水资源脆弱性的适应对策研究。分析表明,聯系水资源供需矛盾的水资源脆弱性既有自然变化脆弱性的一面,又有气候变化影响导致水资源供需关系发生变化以及旱涝灾害影响加剧水资源脆弱性的问题。苏贤保[14] 等针对当前甘肃省水资源脆弱性评价中存在的空间尺度不全面以及指标偏少等问题,以流域为评价单元,从抗干扰性和自我恢复性两方面,综合考虑自然因素和人为因素,构建包含28个指标的指标体系,基于层次分析法(AHP)和熵权法,提出水资源脆弱性评价的综合权重法,对甘肃省2001-2015年的水资源脆弱性进行评价。
  近年来,在一些国际基金和组织的支持下,国内的相关研究机构开始关注某个区域综合气候变化脆弱性的评价。如应用综合评估分析系统及工具来估测中国西部地区生态环境和经济系统对气候变异的脆弱性,以及各种气候变化情景对这一地区可能造成的危害。马兴华[15] 分析“一带一路”实施对该经济区水资源脆弱性的影响。结果表明经济区水资源脆弱程度在2015年和2030年均处于“强脆弱一级”等级,但是脆弱性指标由0.236提高到0.271,增幅14.83%,“一带一路”的实施对经济区水资源脆弱性影响较大,水资源条件对承载未来社会经济发展存在较大的压力;北海市水资源最为脆弱,脆弱性指标由0.544提高到0.801,增幅47.24%,评价等级由“极脆弱一级”提高到“极脆弱二级”,说明“一带一路”实施对北海市水资源脆弱性影响最大。
  3.下一步研究方向
  城市化与局地气候变化之间存在着客观的动态耦合关系,主要表现为气候变化对城市“社会一经济一自然”复合生态系统的多级网络影响城市化过程中的社会经济发展、能源需求和城市空间扩张对局地气候变化的胁迫以及气候变化与城市化动态耦合的环境库兹涅茨曲线关系。
  构建城市化区域气候变化脆弱性概念体系及其评价概念模型是下一步研究的方向之一。其中,气候变化脆弱性评价的组成要素包括风险度、敏感度和适应度胁迫输入要素包括气候变化胁迫和城市化胁迫策略输出要素包括减缓和适应两个方面各要素具有不同的时空尺度和系统属性特征,要素存在不同类型的作用机制,包括决定流、影响流、响应流和信息流。
  参考文献:
  [1] Minnen B V,Nauta J M,Vermey A.Long-term functional outcome of mandibular reconstruction with stainless steel AO reconstruction plates.[J].British Journal of Oral & Maxillofacial Surgery,2002,40(2):144-148.
  [2] Antle B J.Factors associated with self-worth in young people with physical disabilities [J].Health & Social Work,2004,29(3):167.
  [3] Peterson G D.Estimating resilience across landscapes [J].Conservation Ecology,2002,6:1-17.   [4] Eakin H.Institutional change,climate risk,and rural vulnerability:Cases from Central Mexico[J].World Development,2005,33(11):1923-1938.
  [5] Moss S,Pahl-Wostl C,Downing T.Agent-based integrated assessment modeling:the example of climate change [J].Integrated Assessment,2001,2(1):17-30.
  [6] Brooks N,Adgerab W N,Kellyc P M.The determinants of vulnerability and adaptive capacity at the national level and the implications for adaptation[J].Global Environmental change,2005,15(2):151-163.
  [7] 苑全治,刘映刚,陈力.气候变化下陆地生态系统的脆弱性研究进展[J].中国人口资源与环境,2016(S1):198-201.
  [8] 陈静,周静平,李存军,等.全国农业生态系统脆弱性评价[J].江苏农业科学,2018,46(2):217-223.
  [9] 刘影,李丹,何蕾,et al.赣南地区农业生态系统脆弱性评价及驱动力分析[J].江西师范大学学报(哲学社会科学版),2016,49(3):72-79.
  [10] 何磊.气候变化对北方农牧交错带农业生产脆弱性的影响研究[D].南京信息工程大学,2007.
  [11] 张丽谦.北京山地森林生态脆弱性评价的研究[D].北京林业大学,2011.
  [12] 罗恒春,魏安超,张超.森林生态系统脆弱性评价概述[J].亚热帶农业研究,2017,13(1):66-72.
  [13] 陈俊旭.气候变化背景下水资源脆弱性研究与展望[J].气候变化研究进展,2012,8(6):391-396.
  [14] 苏贤保,李勋贵,刘巨峰,等.基于综合权重法的西北典型区域水资源脆弱性评价研究[J].干旱区资源与环境,2018,(3):58-63.
  [15] 马兴华,周买春,左其亭,等.“一带一路”对广西北部湾经济区水资源脆弱性的影响[J].水资源保护,2018,34(4):56-60.
  基金项目:
  陕西省重点科技创新团队计划项目(2016KCT-23)
  作者简介:
  雷娜(1985-),女,陕西渭南人,硕士,主要从事土地工程研究。
  (作者单位:1.陕西省土地工程建设集团有限责任公司;
  2.陕西地建土地工程技术研究院有限责任公司;
  3.国土资源部退化及未利用土地整治重点实验室;
  4.陕西省土地整治工程技术研究中心)
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