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摘 要：近年来，脆弱性评估受到愈来愈多的重视，本文在分析河南省安全发展必要性及紧迫性的基础上，借鉴外国先进经验进行可行性研究，探寻河南省自然灾害脆弱性评估的路径与方法。本文从暴露性、敏感性、恢复能力三个维度出发，评估中国河南省自然灾害脆弱性，最终本文获得了河南省自然灾害脆弱性评估指标体系。在日常的预防准备工作中应加大对高权重要素的防护，基于相应的指标数据，加权计算可以得出省市自然灾害社会脆弱性数值，该数值可用于评价区域自然灾害社会脆弱性状况、风险空间分布及综合风险制图，评价结果以期为中国河南省自然灾害安全规划和管理提供科学的决策依据。
关键词：层次分析法 河南省 自然灾害 脆弱性评估
在联合国开展十年减灾活动和美国911事件之后，人们更为广泛地认识到安全的重要性，并积极地将视野投向这些新的领域。在国内，随着城市化进程加快，城市公共安全的预防已逐渐得到重视，理论研究、法制建设、管理体系建设或规划应用层面都有所加强。本文将在分析河南省安全发展必要性及紧迫性的基础上，借鉴外国管理体系与实践经验进行可行性研究，探寻河南省自然灾害脆弱性评估的路径与方法，以期为河南省自然灾害安全管理实践提供决策依据。
目前公共安全的评价方法主要有模糊层次分析法、主成分分析法、层次分析法等，本文在选择方法工具时，力求简单适用，可操作性强，减少评价的主观性，因此本文以层次分析法为工具，尽可能得到客观的评价结果来真实反映实证区的自然灾害脆弱性安全状态。
一、层次分析法简介
层次分析法是美国数学家莎迪首次提出的一种简单可行的决策方法，其主要优点是可以解决多目标的复杂问题，将定性与定量相结合，把定性因素定量化，将人的主观判断用数学表达处理，能在一定程度上减少主观影响使评价更趋于科学，在定量和定性相结合中确定权重。
层次分析法法的工作步骤和内容包括以下几点：
1.建立层次结构模型。将问题所含的因素，按照其相互关系进行分层，以框架结构说明各层次之间的从属关系。
2.构造判断矩阵。通过专家打分，把某一层中的要素，与高一层次因素之间的相对重要程度用矩阵表示出来，以便比较本层次的各因素与某一因素之间的相对重要程度。根据1-9标度方法进行打分，1具有同样的重要性；3：其中一个比另一个稍重要；5：其中一个相对另一个比较重要；7：其中一个相对另一个非常重要；9：其中一个相对另一个极其重要；2，4，6，8：介于两个相邻判断值的中间；倒数：若i与j相比较的判断值为bij，则 j与i比较的判断值就为1/bij。
3.计算层次单排序权重。它是本层次所有元素对上一层次而言的重要性排序，层次单排序的任务为计算判断矩阵的特征根和特征向量，即对于判断矩阵A，λmax为A 的最大特征根，W为对应的特征向量，W 的分量就是对应元素单排序的权重值。
一致性指标为零时，判断矩阵具有完全一致性；一致性指标数值越大，判断矩阵的一致性就越差。一般而言1或2阶判断矩阵总是具有完全一致性。对于2阶以上的判断矩阵，其一致性指标与同阶的平均一致性指标之比，称为判断矩阵的随机一致性比例，记为CR。一般当随机一致性比例小于0.1时就认为判断矩阵具有令人满意的一致性；否则，即 随机一致性比例大于等于0.1时，就需要调整判断矩阵，直到满意为止。
4.计算层次总排序权重。层次总排序从上到下逐层进行，为评价层次总排序计算结果的一致性，需要进行一致性检验，同样，当随机一致性比例小于0.1时认为层次总排序具有令人满意的一致性；否则需对本层次的各判断矩阵进行调整，从而使层次总排序具有令人满意的一致性。
二、基于层次分析法的河南省自然灾害脆弱性评估
1.研究区概况。河南省地处中原，现辖十八个市、二十一个县级市 、八十九个县，土地面积16.7万平方公里，总人口约9555万人。河南地域广阔，自然地理环境结构差异很大，受气候环境、地形特点和区域地质构造等自然因素的影响，河南地区灾种繁多，主要有早、涝、冰雹、地震、干热风、病虫害、滑坡、崩塌、水土流失等等，进行自然灾害脆弱性评估，减轻自然灾害损失成为区域可持续发展的重要课题。
2.确定评价指标，建立层次结构模型。本文借鉴美洲计划等国内外多种城市灾害综合风险评估指标体系，针对河南省自然灾害特征，根据指标选取原则、特点以及自然灾害风险系统的有关原理，从暴露性、敏感性和恢复能力等方面选取了21个指标对河南省自然灾害脆弱性进行评估，建立了河南省自然灾害脆弱性评估体系，该指标体系由目标层、准则层和方案层构成。
2.1暴露性指标。暴露性是指区域人口、社会经济、房屋建筑等承灾体暴露于灾害风险之下的程度。选取总人口数及人口密度、GDP 密度、规模以上工业产值密度、固定资产投资密度及社会消费品零售总额密度等作为暴露性的指标数据，均属于脆弱性正向指标。
2.2敏感性指标。敏感性是指区域人口结构、社会经济及社会文化等受到灾害冲击时表现出来的敏感程度。选取农业人口比例、城镇人口比例、第二产业从业人员比例、第三产业从业人员比例及城乡居民最低生活保障人数比例作为敏感性的指标数据，均与脆弱性呈正相关。
2.3恢复能力指标。恢复能力是指区域社会经济发展水平对灾后重建表现出的恢复潜力。选取人均GDP、地方财政收入、农民人均纯收入、居民储蓄存款余额及医疗卫生机构床位数5项指标作为脆弱性的负向指标数据。
3.各指标权重判断矩阵及一致性检验。
3.1准则层权重判断矩阵及一致性检验。
（1）计算准则层指标的权重。准则层指标暴露性、敏感性、恢复能力的相对重要性程度为：A对B为2，A对C为2，B对C为2，通过对判断矩阵处理得到计算指标的权重A为0.490，B为0.312，C为0.198.
（2）矩阵的一致性检验。①计算最大特征根。将准则层指标的判断矩阵与其权重相乘，此时最大特征根为3.054。②计算判断矩阵的一致性指标为0.027。③计算随机一致性比率。查表可得，三阶矩阵的平均随机一致性指标为0.520。所以，随机一致性比例为0.0519，小于0.1，即保持显著水平，具有较好的一致性。
3.2方案层权重及一致性检验。用同样的方法可计算其他层次各个判断矩阵的权重及一致性指标，最终河南省自然灾害脆弱性评估指标体系各指标权重如下所示：暴露性层级中总人口数、人口密度、人均生产总值密度、规模以上工业产值密度、固定资产投资密度、社会消费品零售总额密度的指标权重分别为0.095、0.219、0.123、0.058、0.184、0.319；敏感性层级中农业人口比例、城镇人口比例、第二产业从业人员比例、第三产业从业人员比例及城乡居民最低生活保障人数比例的指标权重分别为0.233、0.106、0.320、0.055、0.286；恢复能力层级中人均GDP、地方财政收入、农民人均纯收入、居民储蓄存款余额及医疗卫生机构床位数的指标权重分别为0.403、0.208、0.069、0.209、0.111。
三、结语
基于层次分析法，本文获得了河南省自然灾害脆弱性安全評估指标体系，在日常的预防准备工作中加大对高权重要素的防护，在实际应用的过程中，基于相应的指标数据，加权计算可得出自然灾害社会脆弱性数值，该数值可用于评价区域自然灾害社会脆弱性状况、风险空间分布及综合风险制图，评价结果可为相关部门决策提供科学依据。
参考文献：
[1]熊炜，李琳，张帝，等.关于建立健全城市公共安全评价体系的探讨[J].中国公共安全： 学术版，2011，25 （ 4） ： 5-8.
[2]徐丰良.城市安全评价体系构建的研究[D].长沙： 湖南科技大学，2011.
[3]姜晴.城市道路交通安全的交通条件分析研究[D].西安：长安大学，2008.
[4]郭金玉，张忠彬，孙庆云. 层次分析法的研究与应用[J].中国安全科学学报，2008，18（5） ： 148-153.
关键词：层次分析法 河南省 自然灾害 脆弱性评估
在联合国开展十年减灾活动和美国911事件之后，人们更为广泛地认识到安全的重要性，并积极地将视野投向这些新的领域。在国内，随着城市化进程加快，城市公共安全的预防已逐渐得到重视，理论研究、法制建设、管理体系建设或规划应用层面都有所加强。本文将在分析河南省安全发展必要性及紧迫性的基础上，借鉴外国管理体系与实践经验进行可行性研究，探寻河南省自然灾害脆弱性评估的路径与方法，以期为河南省自然灾害安全管理实践提供决策依据。
目前公共安全的评价方法主要有模糊层次分析法、主成分分析法、层次分析法等，本文在选择方法工具时，力求简单适用，可操作性强，减少评价的主观性，因此本文以层次分析法为工具，尽可能得到客观的评价结果来真实反映实证区的自然灾害脆弱性安全状态。
一、层次分析法简介
层次分析法是美国数学家莎迪首次提出的一种简单可行的决策方法，其主要优点是可以解决多目标的复杂问题，将定性与定量相结合，把定性因素定量化，将人的主观判断用数学表达处理，能在一定程度上减少主观影响使评价更趋于科学，在定量和定性相结合中确定权重。
层次分析法法的工作步骤和内容包括以下几点：
1.建立层次结构模型。将问题所含的因素，按照其相互关系进行分层，以框架结构说明各层次之间的从属关系。
2.构造判断矩阵。通过专家打分，把某一层中的要素，与高一层次因素之间的相对重要程度用矩阵表示出来，以便比较本层次的各因素与某一因素之间的相对重要程度。根据1-9标度方法进行打分，1具有同样的重要性；3：其中一个比另一个稍重要；5：其中一个相对另一个比较重要；7：其中一个相对另一个非常重要；9：其中一个相对另一个极其重要；2，4，6，8：介于两个相邻判断值的中间；倒数：若i与j相比较的判断值为bij，则 j与i比较的判断值就为1/bij。
3.计算层次单排序权重。它是本层次所有元素对上一层次而言的重要性排序，层次单排序的任务为计算判断矩阵的特征根和特征向量，即对于判断矩阵A，λmax为A 的最大特征根，W为对应的特征向量，W 的分量就是对应元素单排序的权重值。
一致性指标为零时，判断矩阵具有完全一致性；一致性指标数值越大，判断矩阵的一致性就越差。一般而言1或2阶判断矩阵总是具有完全一致性。对于2阶以上的判断矩阵，其一致性指标与同阶的平均一致性指标之比，称为判断矩阵的随机一致性比例，记为CR。一般当随机一致性比例小于0.1时就认为判断矩阵具有令人满意的一致性；否则，即 随机一致性比例大于等于0.1时，就需要调整判断矩阵，直到满意为止。
4.计算层次总排序权重。层次总排序从上到下逐层进行，为评价层次总排序计算结果的一致性，需要进行一致性检验，同样，当随机一致性比例小于0.1时认为层次总排序具有令人满意的一致性；否则需对本层次的各判断矩阵进行调整，从而使层次总排序具有令人满意的一致性。
二、基于层次分析法的河南省自然灾害脆弱性评估
1.研究区概况。河南省地处中原，现辖十八个市、二十一个县级市 、八十九个县，土地面积16.7万平方公里，总人口约9555万人。河南地域广阔，自然地理环境结构差异很大，受气候环境、地形特点和区域地质构造等自然因素的影响，河南地区灾种繁多，主要有早、涝、冰雹、地震、干热风、病虫害、滑坡、崩塌、水土流失等等，进行自然灾害脆弱性评估，减轻自然灾害损失成为区域可持续发展的重要课题。
2.确定评价指标，建立层次结构模型。本文借鉴美洲计划等国内外多种城市灾害综合风险评估指标体系，针对河南省自然灾害特征，根据指标选取原则、特点以及自然灾害风险系统的有关原理，从暴露性、敏感性和恢复能力等方面选取了21个指标对河南省自然灾害脆弱性进行评估，建立了河南省自然灾害脆弱性评估体系，该指标体系由目标层、准则层和方案层构成。
2.1暴露性指标。暴露性是指区域人口、社会经济、房屋建筑等承灾体暴露于灾害风险之下的程度。选取总人口数及人口密度、GDP 密度、规模以上工业产值密度、固定资产投资密度及社会消费品零售总额密度等作为暴露性的指标数据，均属于脆弱性正向指标。
2.2敏感性指标。敏感性是指区域人口结构、社会经济及社会文化等受到灾害冲击时表现出来的敏感程度。选取农业人口比例、城镇人口比例、第二产业从业人员比例、第三产业从业人员比例及城乡居民最低生活保障人数比例作为敏感性的指标数据，均与脆弱性呈正相关。
2.3恢复能力指标。恢复能力是指区域社会经济发展水平对灾后重建表现出的恢复潜力。选取人均GDP、地方财政收入、农民人均纯收入、居民储蓄存款余额及医疗卫生机构床位数5项指标作为脆弱性的负向指标数据。
3.各指标权重判断矩阵及一致性检验。
3.1准则层权重判断矩阵及一致性检验。
（1）计算准则层指标的权重。准则层指标暴露性、敏感性、恢复能力的相对重要性程度为：A对B为2，A对C为2，B对C为2，通过对判断矩阵处理得到计算指标的权重A为0.490，B为0.312，C为0.198.
（2）矩阵的一致性检验。①计算最大特征根。将准则层指标的判断矩阵与其权重相乘，此时最大特征根为3.054。②计算判断矩阵的一致性指标为0.027。③计算随机一致性比率。查表可得，三阶矩阵的平均随机一致性指标为0.520。所以，随机一致性比例为0.0519，小于0.1，即保持显著水平，具有较好的一致性。
3.2方案层权重及一致性检验。用同样的方法可计算其他层次各个判断矩阵的权重及一致性指标，最终河南省自然灾害脆弱性评估指标体系各指标权重如下所示：暴露性层级中总人口数、人口密度、人均生产总值密度、规模以上工业产值密度、固定资产投资密度、社会消费品零售总额密度的指标权重分别为0.095、0.219、0.123、0.058、0.184、0.319；敏感性层级中农业人口比例、城镇人口比例、第二产业从业人员比例、第三产业从业人员比例及城乡居民最低生活保障人数比例的指标权重分别为0.233、0.106、0.320、0.055、0.286；恢复能力层级中人均GDP、地方财政收入、农民人均纯收入、居民储蓄存款余额及医疗卫生机构床位数的指标权重分别为0.403、0.208、0.069、0.209、0.111。
三、结语
基于层次分析法，本文获得了河南省自然灾害脆弱性安全評估指标体系，在日常的预防准备工作中加大对高权重要素的防护，在实际应用的过程中，基于相应的指标数据，加权计算可得出自然灾害社会脆弱性数值，该数值可用于评价区域自然灾害社会脆弱性状况、风险空间分布及综合风险制图，评价结果可为相关部门决策提供科学依据。
参考文献：
[1]熊炜，李琳，张帝，等.关于建立健全城市公共安全评价体系的探讨[J].中国公共安全： 学术版，2011，25 （ 4） ： 5-8.
[2]徐丰良.城市安全评价体系构建的研究[D].长沙： 湖南科技大学，2011.
[3]姜晴.城市道路交通安全的交通条件分析研究[D].西安：长安大学，2008.
[4]郭金玉，张忠彬，孙庆云. 层次分析法的研究与应用[J].中国安全科学学报，2008，18（5） ： 148-153.