中國(guó)網(wǎng)/中國(guó)發(fā)展門(mén)戶(hù)網(wǎng)訊 20?世紀(jì)末以來(lái)，人為溫室氣體和氣溶膠排放造成了以氣候變暖為主要特征的全球氣候系統(tǒng)顯著變化?，高溫?zé)崂恕O端降水、極端干旱、風(fēng)暴潮等極端氣候事件出現(xiàn)的頻率和幅度均大幅增加。極端氣候事件已成為國(guó)際關(guān)注的重大議題，更是?17?個(gè)聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)（SDGs）之一。聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)（IPCC）在第?4?次、第?5?次評(píng)估報(bào)告中均對(duì)全球極端氣候事件進(jìn)行了重要分析和判斷，并于?2013?年專(zhuān)門(mén)發(fā)布了《管理極端事件和災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)促進(jìn)氣候變化適應(yīng)特別報(bào)告》。作為當(dāng)前人類(lèi)面臨的最大全球風(fēng)險(xiǎn)之一，國(guó)內(nèi)外科研組織和機(jī)構(gòu)積極參與極端氣候事件的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)估，在國(guó)家、行政區(qū)劃或?0.5°—1°?網(wǎng)格單元尺度上發(fā)布風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。

“一帶一路”倡議是新時(shí)期世界走向共贏(yíng)的重要合作平臺(tái)。隨著全球氣候變化加劇，“一帶一路”沿線(xiàn)區(qū)域年平均氣溫持續(xù)上升，年降水量增加，高溫?zé)崂恕O端降水、極端干旱和風(fēng)暴潮事件在“一帶一路”沿線(xiàn)大部分區(qū)域均呈增強(qiáng)趨勢(shì)；這些事件對(duì)“一帶一路”沿線(xiàn)國(guó)家人民的生活和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)了嚴(yán)重影響，成為“一帶一路”建設(shè)面臨的重大挑戰(zhàn)。因此，亟待開(kāi)展“一帶一路”沿線(xiàn)區(qū)域高溫?zé)崂恕O端降水、極端干旱和風(fēng)暴潮等典型極端氣候風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和應(yīng)對(duì)的科學(xué)研究，發(fā)展精細(xì)尺度的極端氣候事件風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及評(píng)估方法體系，弄清災(zāi)害發(fā)生的時(shí)空規(guī)律、主導(dǎo)影響因素、可能趨勢(shì)、風(fēng)險(xiǎn)水平，并針對(duì)性地提出關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)區(qū)域應(yīng)對(duì)災(zāi)害事件措施和對(duì)策建議，提供區(qū)域?yàn)?zāi)害防治信息服務(wù)和示范。

開(kāi)展“一帶一路”沿線(xiàn)區(qū)域精細(xì)尺度極端氣候事件風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)估工作需要克服?3?個(gè)方面突出問(wèn)題：①現(xiàn)有?0.5°—1°?網(wǎng)格單元、行政區(qū)劃、國(guó)家或更粗尺度上的評(píng)估結(jié)果，無(wú)法詳細(xì)揭示極端氣候風(fēng)險(xiǎn)的空間異質(zhì)性，難以有效指導(dǎo)“一帶一路”沿線(xiàn)區(qū)域極端氣候事件的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)，以及重大工程的投資招商、建設(shè)和運(yùn)營(yíng)管理。②區(qū)域發(fā)展整體相對(duì)落后，數(shù)據(jù)稀少，難以獲取多層次、多維度的評(píng)估資料。可供使用的數(shù)據(jù)面臨時(shí)空連續(xù)性差、粒度粗、口徑單一等“短板”。③現(xiàn)有工作均是針對(duì)某一災(zāi)害事件的獨(dú)立評(píng)估，存在評(píng)價(jià)單元、評(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)方法的多樣性，難以統(tǒng)一借鑒和比較，更無(wú)法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的綜合把握。

本研究主要針對(duì)上述問(wèn)題，面向高溫?zé)崂恕O端干旱、極端降水和風(fēng)暴潮?4?種典型極端氣候事件，通過(guò)數(shù)據(jù)采集方法創(chuàng)新、評(píng)估指標(biāo)和評(píng)估方法統(tǒng)一構(gòu)建，開(kāi)展多尺度極端氣候事件風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，為深入理解“一帶一路”沿線(xiàn)區(qū)域極端氣候風(fēng)險(xiǎn)和應(yīng)對(duì)途徑提供了可能，也為“一帶一路”沿線(xiàn)國(guó)家的重大工程建設(shè)規(guī)劃與運(yùn)營(yíng)管理、環(huán)境問(wèn)題應(yīng)急與防治提供科學(xué)依據(jù)和對(duì)策建議。

“一帶一路”關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)區(qū)域極端氣候風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)價(jià)

評(píng)價(jià)方法

聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)、聯(lián)合國(guó)減災(zāi)辦公室（UNDRR）和世界銀行全球減災(zāi)與恢復(fù)基金（GFDRR）等全球合作組織均將極端氣候事件風(fēng)險(xiǎn)看作是危險(xiǎn)性、暴露度和脆弱性的組合。本研究基于此認(rèn)識(shí)，通過(guò)發(fā)展精細(xì)尺度本底和風(fēng)險(xiǎn)要素?cái)?shù)據(jù)集，分析了?4?類(lèi)代表性極端氣候事件的致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境和承災(zāi)體，篩選建立了千米、百米和十米共?3?個(gè)尺度的危險(xiǎn)性、暴露度和脆弱性指標(biāo)體系，開(kāi)展了多尺度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，支持相應(yīng)災(zāi)害應(yīng)對(duì)方案的編制（圖?1）。

①開(kāi)展“一帶一路”沿線(xiàn)區(qū)域千米尺度的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，以期對(duì)全范圍的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行時(shí)空規(guī)律、關(guān)鍵影響因素和發(fā)展趨勢(shì)的把握；②基于戰(zhàn)略位置、經(jīng)濟(jì)實(shí)力、文化影響力、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避等考慮選取重點(diǎn)城市、港口、重大工程等，在?34?個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)區(qū)域和六大經(jīng)濟(jì)走廊開(kāi)展百米尺度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，以探究“一帶一路”沿線(xiàn)重點(diǎn)區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的危險(xiǎn)狀況，以及承災(zāi)體和孕災(zāi)環(huán)境的災(zāi)害特性；③選擇漢班托塔港、卡拉奇、達(dá)卡和吉大港?4?個(gè)典型節(jié)點(diǎn)區(qū)域，面向?yàn)?zāi)害應(yīng)對(duì)，開(kāi)展十米尺度的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，詳細(xì)分析承災(zāi)體的時(shí)空暴露和脆弱特性，以及孕災(zāi)環(huán)境因素的缺陷，以支撐有針對(duì)性和實(shí)用性的應(yīng)對(duì)方案編制。

精細(xì)尺度數(shù)據(jù)集構(gòu)建

開(kāi)展精細(xì)尺度極端氣候事件風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，需要全面準(zhǔn)確地獲取致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境和承災(zāi)體等要素?cái)?shù)據(jù)集，并反映不同尺度主導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)因素導(dǎo)致的指標(biāo)體系差異，明確各項(xiàng)指標(biāo)的時(shí)間、空間和精度要求。例如，在大尺度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，可以利用全球/局域氣候模式及再分析資料來(lái)提取氣溫、降水等致災(zāi)因子，利用區(qū)域人口和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)表征承災(zāi)體。隨著評(píng)估尺度細(xì)化，這些粗粒度的數(shù)據(jù)將難以充分表達(dá)致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境和承災(zāi)體的時(shí)空差異，因此就需要通過(guò)新的技術(shù)與方法來(lái)獲取更高分辨率和精度的數(shù)據(jù)集。精細(xì)尺度數(shù)據(jù)集構(gòu)建主要涉及以下關(guān)鍵技術(shù)與方法。

（1）粗粒度數(shù)據(jù)降尺度。極端氣候事件風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估所需的細(xì)粒度（如?10?米）數(shù)據(jù)集，如氣溫、降雨氣象數(shù)據(jù)，以及人口、GDP?等社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，通常無(wú)法直接獲取。因此，通常需要利用已有的粗粒度數(shù)據(jù)集，結(jié)合精細(xì)尺度的輔助數(shù)據(jù)，發(fā)展相應(yīng)的空間尺度轉(zhuǎn)換理論模型和方法，通過(guò)降尺度生成細(xì)粒度的柵格數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)與其他細(xì)粒度數(shù)據(jù)進(jìn)行有效集成與計(jì)算。例如，以行政單元統(tǒng)計(jì)的人口數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)，結(jié)合興趣點(diǎn)（POI）密度、路網(wǎng)密度、不透水率和夜間燈光等精細(xì)尺度的輔助變量，利用地理加權(quán)回歸考慮空間異質(zhì)性對(duì)趨勢(shì)項(xiàng)進(jìn)行建模與預(yù)測(cè)，并利用面到點(diǎn)克里金插值考慮不規(guī)則單元的形狀和大小對(duì)殘差項(xiàng)進(jìn)行空間分配，從而實(shí)現(xiàn)從不規(guī)則人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)到千米尺度和百米尺度下的柵格人口數(shù)據(jù)集。由此所得千米尺度與百米尺度柵格人口數(shù)據(jù)的平均相對(duì)準(zhǔn)確度分別為?78.4%?和?80.7%。

（2）遙感信息提取。利用國(guó)內(nèi)外高分辨率遙感影像，包括我國(guó)高分衛(wèi)星等數(shù)據(jù)，結(jié)合海外觀(guān)測(cè)站和科教中心，融合無(wú)人機(jī)和地面觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)，有效地獲取關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的地表要素監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；同時(shí)，遙感大數(shù)據(jù)智能分析、時(shí)空融合等相關(guān)技術(shù)可有效參與孕災(zāi)環(huán)境和承災(zāi)體等數(shù)據(jù)的快速精準(zhǔn)提取。例如，利用研究區(qū)多時(shí)相的“哨兵?2?號(hào)”（Sentinel-2）衛(wèi)星多光譜遙感數(shù)據(jù)，通過(guò)面向?qū)ο蠓诸?lèi)方法，提取了關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)區(qū)域?2018?年十米空間分辨率的承災(zāi)體數(shù)據(jù)集；經(jīng)實(shí)地野外考察驗(yàn)證表明，承災(zāi)體分類(lèi)精度可以達(dá)到?80%?以上，能夠滿(mǎn)足后續(xù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估需求。

（3）網(wǎng)絡(luò)信息智能挖掘。基于國(guó)內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)的信息資源，通過(guò)開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)工具，根據(jù)關(guān)鍵字信息對(duì)互聯(lián)網(wǎng)海量信息自動(dòng)抓取，實(shí)現(xiàn)各類(lèi)極端氣候事件相關(guān)的自然過(guò)程、人文與發(fā)展數(shù)據(jù)快速獲取；然后，通過(guò)對(duì)不同形式和結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行主題解析、文本內(nèi)容分析與提取，獲取包括重大自然災(zāi)害及其影響、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)重大事件及其影響等時(shí)空數(shù)據(jù)集。

風(fēng)險(xiǎn)要素與多尺度評(píng)價(jià)指標(biāo)

采用統(tǒng)一的危險(xiǎn)性、暴露度、脆弱性風(fēng)險(xiǎn)要素評(píng)估指標(biāo)體系框架，通過(guò)分析極端干旱、極端降水、高溫?zé)崂恕L(fēng)暴潮?4?類(lèi)極端氣候事件的致災(zāi)因子（如大尺度的全球氣候變暖和小尺度的局部強(qiáng)對(duì)流天氣）、強(qiáng)度和效應(yīng)（如大尺度的極端干旱和小尺度的強(qiáng)降水）在千米、百米和十米?3?個(gè)尺度的典型特點(diǎn)?，分別建立相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系。

（1）致災(zāi)因子危險(xiǎn)性。危險(xiǎn)性是指在某個(gè)特定地點(diǎn)發(fā)生某種極端氣候事件的可能性和嚴(yán)重程度。危險(xiǎn)性通常基于對(duì)歷史極端氣候事件發(fā)生規(guī)律的分析，確定事件發(fā)生概率、強(qiáng)度、持續(xù)時(shí)間等相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。例如，極端降水危險(xiǎn)性指標(biāo)采納了氣候變化檢測(cè)和指數(shù)聯(lián)合專(zhuān)家組（ETCCDI）提出的最大?1?日降水量、最大?5?日降水量、中雨日數(shù)、大雨日數(shù)、暴雨日數(shù)、強(qiáng)降水量、極強(qiáng)降水量等多種極端降水指數(shù)，既能捕捉到短時(shí)降水強(qiáng)度大的典型極端降水事件危險(xiǎn)性，又捕捉到短時(shí)降水強(qiáng)度適中但降水持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)的非典型極端降水事件的危險(xiǎn)性。

（2）承災(zāi)體暴露度。暴露度是指處在有可能受到不利影響位置的人員、生計(jì)、環(huán)境服務(wù)和各種資源的數(shù)量。人口和經(jīng)濟(jì)是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估最常考慮的暴露度指標(biāo)。由于?4?類(lèi)極端氣候事件的承災(zāi)體不同，暴露度指標(biāo)也有所差異。例如：極端干旱暴露度指標(biāo)中除了人口和經(jīng)濟(jì)外，還考慮了牧業(yè)系統(tǒng)和天然生態(tài)系統(tǒng)的產(chǎn)草量、載畜量等暴露數(shù)量；而風(fēng)暴潮的主要承災(zāi)體集中在海上及近海區(qū)域，暴露度指標(biāo)還包括船舶數(shù)量、港口器械、港口貨物等。

（3）孕災(zāi)環(huán)境脆弱性。脆弱性是指決定受到不利影響的傾向或趨勢(shì)的物理、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、文化、制度等因子。暴露的人口和經(jīng)濟(jì)由于其脆弱性的差異，其遭受的不利影響或損失也會(huì)有所不同。4?類(lèi)極端氣候事件的脆弱性指標(biāo)根據(jù)各災(zāi)種的不同特點(diǎn)而進(jìn)行了差異性設(shè)計(jì)。例如，不同年齡段、性別和區(qū)域的人群對(duì)高溫?zé)崂说拿舾行圆顒e較大，但人群年齡對(duì)其他災(zāi)種并不敏感。因此，不同高溫?zé)崂宋ｋU(xiǎn)性對(duì)不同區(qū)域、不同年齡和性別群體致病率和致死率是高溫?zé)崂霜?dú)有的脆弱性指標(biāo)。再如，極端干旱是一類(lèi)長(zhǎng)期、緩慢演進(jìn)的極端氣候事件，并不直接威脅人的生命安全，而是通過(guò)糧食和畜產(chǎn)品減產(chǎn)，加速生態(tài)環(huán)境惡化和引發(fā)火災(zāi)等其他自然災(zāi)害等方式間接造成危害。因此，極端干旱的脆弱性指標(biāo)中并未考慮距離醫(yī)院距離、道路密度、應(yīng)急設(shè)施密度等通常的防災(zāi)減災(zāi)指標(biāo)，而是將水資源損失率、農(nóng)業(yè)灌溉能力、產(chǎn)草量和牲畜損失率等影響極端干旱危害程度的指標(biāo)作為脆弱性指標(biāo)。

多尺度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

基于多尺度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)，分別在千米、百米和十米?3?個(gè)代表性尺度開(kāi)展評(píng)估工作，以凸顯不同尺度的主導(dǎo)致災(zāi)因子和承災(zāi)體特性，滿(mǎn)足不同尺度的風(fēng)險(xiǎn)管理需要。千米尺度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)主要面向“一帶一路”沿線(xiàn)區(qū)域開(kāi)展，與國(guó)際上現(xiàn)有的粗尺度（如?0.5°）結(jié)果相比更具空間異質(zhì)性細(xì)節(jié)，能夠更精準(zhǔn)把握災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的總體時(shí)空格局、趨勢(shì)和影響因素，從而支撐綠色“一帶一路”建設(shè)空間路線(xiàn)圖的研究和聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。更精細(xì)的百米和十米尺度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估則重點(diǎn)考慮致災(zāi)因子和災(zāi)害防范能力的區(qū)域微觀(guān)特征，能夠支持更有效的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理和應(yīng)急預(yù)案制定，以及更可靠的應(yīng)急疏散等規(guī)劃。

“一帶一路”關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估圖

在中國(guó)科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專(zhuān)項(xiàng)（A?類(lèi)）“泛第三極環(huán)境變化與綠色絲綢之路建設(shè)”的支持下，本研究基于“危險(xiǎn)性-暴露度-脆弱性”風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架，完成了“一帶一路”沿線(xiàn)區(qū)域范圍千米尺度（圖?2），以及?34?個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)區(qū)域和六大經(jīng)濟(jì)走廊百米尺度極端干旱、極端降水、高溫?zé)崂撕惋L(fēng)暴潮風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；并初步開(kāi)展了?4?個(gè)典型節(jié)點(diǎn)區(qū)域十米尺度的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，如吉大港（圖?3）。

（1）高溫?zé)崂嗽跂|南亞北部、南亞和阿拉伯半島風(fēng)險(xiǎn)最為突出，在中國(guó)東部、中亞南部、東歐和西亞部分地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)也較高。34?個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)區(qū)域中，高風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)僅占?9%?左右，大部分節(jié)點(diǎn)均位于中低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。2005—2015?年，最大范圍熱浪風(fēng)險(xiǎn)升高出現(xiàn)在?2005—2010?年，覆蓋了俄羅斯西部及東歐的大部分區(qū)域；印度尼西亞高溫?zé)崂孙L(fēng)險(xiǎn)始終呈現(xiàn)出范圍不等的升高。致災(zāi)因子的危險(xiǎn)性是高溫?zé)崂说闹饕绊懸蛩亍?/p>

（2）極端降水風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域主要分布在孟加拉國(guó)、中國(guó)的沿海地區(qū)，以及東南亞的雅加達(dá)、萬(wàn)隆市的周邊區(qū)域。34?個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)區(qū)域中，約?32%?位于高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，68%?位于中低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。2000—2018?年，大部分關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)區(qū)域（如雅萬(wàn)高鐵、漢班托塔港等?11?個(gè)節(jié)點(diǎn)）極端降水風(fēng)險(xiǎn)增加，小部分節(jié)點(diǎn)（如皎漂港等?6?個(gè)節(jié)點(diǎn)）的風(fēng)險(xiǎn)呈下降趨勢(shì)；極端降水具有季節(jié)性集中、防范能力較弱的特點(diǎn)。

（3）極端干旱高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域主要分布于中亞、西亞、北非和歐洲西部，總體上表現(xiàn)出“升—降—升—降”的“震蕩”趨勢(shì)性特征；其中，東歐、中亞受氣溫升高影響，干旱風(fēng)險(xiǎn)增加，南亞、東南亞受降水增多的影響，干旱風(fēng)險(xiǎn)輕微減小。34?個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)區(qū)域中，18%?位于高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，剩余的?82%?均位于中低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。極端干旱在不同熱量帶呈現(xiàn)明顯季節(jié)性差異，熱帶、溫帶、寒帶和干旱氣候區(qū)極端干旱分別集中在秋季、冬季、夏季和夏秋季節(jié)。

（4）風(fēng)暴潮風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域主要分布在孟加拉灣西北部和中國(guó)江浙至廣東沿岸。其中，灣口區(qū)域同時(shí)具有高危險(xiǎn)性、高暴露度和高脆弱性，表現(xiàn)出最高風(fēng)險(xiǎn)，且東岸較西岸風(fēng)險(xiǎn)大。發(fā)生頻次總體呈上升趨勢(shì)，強(qiáng)度則呈周期性變化。加爾各答—吉大港—仰光港一線(xiàn)的節(jié)點(diǎn)區(qū)域風(fēng)暴潮頻次較多。34?個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)區(qū)域中，18%位于高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，47%?位于中低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，35%?無(wú)風(fēng)暴潮風(fēng)險(xiǎn)。

上述用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的精細(xì)尺度數(shù)據(jù)達(dá)到了同類(lèi)降尺度或遙感提取數(shù)據(jù)中的較高精度，評(píng)估指標(biāo)主要基于文獻(xiàn)和專(zhuān)家意見(jiàn)，并經(jīng)過(guò)多次論證，兼具合理性和全面性。通過(guò)地面實(shí)證和同類(lèi)結(jié)果交叉驗(yàn)證，結(jié)果表明本研究的危險(xiǎn)性、暴露度、脆弱性和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果均與典型重大歷史極端氣候事件的發(fā)生時(shí)間和范圍高度吻合，同時(shí)在微觀(guān)尺度上能更精細(xì)反映極端氣候事件影響程度。盡管本研究評(píng)估結(jié)果具有科學(xué)性和可靠性，然而未來(lái)氣候變化的不確定性可能會(huì)在一定程度上影響風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的有效性。

極端氣候風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略

極端氣候事件災(zāi)害應(yīng)對(duì)方案主要從預(yù)測(cè)危險(xiǎn)性、減少暴露度、降低脆弱性?3?個(gè)方面來(lái)規(guī)劃設(shè)計(jì)。①預(yù)測(cè)危險(xiǎn)性的目的是為更準(zhǔn)確掌握氣候?yàn)?zāi)害發(fā)生的頻次、強(qiáng)度、影響范圍的變化特征，為制定應(yīng)對(duì)方案提供關(guān)鍵決策信息。②減少暴露度的目的是在進(jìn)行生產(chǎn)要素和重大工程項(xiàng)目空間布局時(shí)，避免在氣候?yàn)?zāi)害高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)進(jìn)行布局。③降低脆弱性是應(yīng)對(duì)方案中最關(guān)鍵的部分，其目的是采取一系列工程（如修建海岸防護(hù)堤和擋潮閘）和非工程措施（如建立預(yù)警系統(tǒng)和應(yīng)急預(yù)案）以降低承災(zāi)體受氣候?yàn)?zāi)害不利影響的傾向或趨勢(shì)。

針對(duì)高溫?zé)崂恕O端干旱、極端降水和風(fēng)暴潮?4種典型極端氣候事件，分別設(shè)計(jì)了風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略。①針對(duì)高溫?zé)崂孙L(fēng)險(xiǎn)，減少熱暴露、提高公眾對(duì)高溫?zé)崂说倪m應(yīng)能力是應(yīng)對(duì)高溫?zé)崂说闹饕緩健＂卺槍?duì)極端降水風(fēng)險(xiǎn)，提高排水能力、河道的蓄水及防洪能力，減少脆弱性是主要的應(yīng)對(duì)途徑；同時(shí)，加強(qiáng)環(huán)境監(jiān)測(cè)，加強(qiáng)普通民眾的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，購(gòu)買(mǎi)相應(yīng)的保險(xiǎn)，從而進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移。③針對(duì)極端干旱風(fēng)險(xiǎn)，緩解干旱狀況并提高淡水供應(yīng)能力等是主要的應(yīng)對(duì)途徑；還應(yīng)大力推進(jìn)能源基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，保證在極端干旱風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)時(shí)的電力供應(yīng)；加快構(gòu)建防災(zāi)減災(zāi)體系，結(jié)合地區(qū)實(shí)際情況，建立適于當(dāng)?shù)氐臉O端干旱預(yù)防和應(yīng)對(duì)措施。④針對(duì)風(fēng)暴潮風(fēng)險(xiǎn)，提升對(duì)風(fēng)暴潮危險(xiǎn)性的預(yù)測(cè)能力，結(jié)合風(fēng)暴潮風(fēng)險(xiǎn)空間區(qū)劃，優(yōu)化重大工程和重點(diǎn)項(xiàng)目的空間布局，減少暴露度。

此外，應(yīng)系統(tǒng)分析未來(lái)不同氣候變化情景下短期（到?2030?年）、中期（到?2080?年）、長(zhǎng)期（到?2090年）各類(lèi)極端氣候事件的危險(xiǎn)性及風(fēng)險(xiǎn)的變化。針對(duì)不同節(jié)點(diǎn)地區(qū)的現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)根據(jù)未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)變化系統(tǒng)評(píng)估各地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)的防御能力，考慮改進(jìn)高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)的工程標(biāo)準(zhǔn)，以進(jìn)一步確保極端氣候事件風(fēng)險(xiǎn)管理安全。

結(jié)語(yǔ)

本研究完成了“一帶一路”沿線(xiàn)區(qū)域高溫?zé)崂恕O端降水、極端干旱和風(fēng)暴潮?4?類(lèi)代表性極端氣候事件的千米、百米和十米尺度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，實(shí)現(xiàn)了對(duì)“一帶一路”沿線(xiàn)區(qū)域?4?類(lèi)極端氣候風(fēng)險(xiǎn)的空間分布、發(fā)展趨勢(shì)、主要影響因素的把握。

該項(xiàng)評(píng)估結(jié)果為科學(xué)、有效應(yīng)對(duì)“一帶一路”沿線(xiàn)區(qū)域極端氣候風(fēng)險(xiǎn)，減少極端氣候事件所致人身和財(cái)產(chǎn)損失提供更精細(xì)、有效的決策支持。在評(píng)估結(jié)果支持下科學(xué)、有效地編制應(yīng)對(duì)方案，能夠?yàn)椤耙粠б宦贰毖鼐€(xiàn)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)區(qū)域的重點(diǎn)工程項(xiàng)目、相關(guān)企業(yè)和中外機(jī)構(gòu)提供分析報(bào)告服務(wù)或?qū)ｍ?xiàng)分析服務(wù)，并為各投資和管理企業(yè)的工程建設(shè)、運(yùn)營(yíng)管理提供信息支持。未來(lái)，在現(xiàn)有成果的基礎(chǔ)上，項(xiàng)目組將與“一帶一路”沿線(xiàn)國(guó)家或地區(qū)共建聯(lián)合研究機(jī)構(gòu)，為更好地開(kāi)展精細(xì)尺度極端氣候事件評(píng)估和相關(guān)區(qū)域服務(wù)的推廣提供國(guó)際交流與合作的平臺(tái)保障。

通過(guò)“一帶一路”沿線(xiàn)區(qū)域典型極端氣候事件精細(xì)尺度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作，強(qiáng)化了極端氣候事件風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的科學(xué)問(wèn)題凝練，實(shí)現(xiàn)了境外災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理中的數(shù)據(jù)“瓶頸”突破、方法創(chuàng)新和科學(xué)分析，提高了極端氣候事件風(fēng)險(xiǎn)的多尺度認(rèn)知，深化了其對(duì)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的新認(rèn)識(shí)。

（作者：葛詠，中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所；李強(qiáng)子，中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院；凌峰，中國(guó)科學(xué)院精密測(cè)量科學(xué)與技術(shù)創(chuàng)新研究院；張?jiān)矗袊?guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院；姚永慧，中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所；劉慶生，中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所；董文，中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院；吳驊，中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所；李毅，中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院；任周鵬，中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所。《中國(guó)科學(xué)院院刊》供稿）。

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