基于政府间气候变化专门委员会(IPCC)气候变化风险评估框架,以敏感性、韧性、危险性和暴露度4个感知维度建立评价指标体系,并利用探索性因子分析法对4个维度的测度指标项进行降维处理,从而获得各维度感知得分。以陕西省107个区县为研究单元,利用空间自相关方法对民众气候变化风险感知现状以及空间分异规律进行分析,各区县民众在各维度气候变化风险感知上呈明显差异。其中,高敏感地区的分布较为分散,低敏感地区分布集中。高、低韧性地区的分布都较为聚集,关中中东部地区以及陕南东南部地区呈明显的高韧性聚集现象。高、低危险性地区都较少,低危险性聚集地区主要集中在陕北北部地区和关中中部地区。低暴露度聚集地区主要集中在陕北地区和陕南北部地区,而关中地区分布较为分散。初步分析验证,民众气候变化风险感知评估模型具有可行性,为后续开展较大范围调查及更深层次的感知研究提供技术支持。
关键词
气候变化 /
民众 /
风险感知 /
空间 /
差异性 /
陕西省
{{custom_keyword}} /
{{custom_sec.title}}
{{custom_sec.title}}
{{custom_sec.content}}
参考文献
[1] HOUGHTON J T, JENKINS G J, EPHRAUMS J J. Climate change: The IPCC scientific assessment(1990).Report prepared for intergovernmental panel on climate change by Working Group Ⅰ[M]. Cambridge,United Kingdom:Cambridge University press,1990.
[2] 王勤花. IPCC第二工作组报告指出气候变化风险无处不在[J]. 地球科学进展, 2014, 29(4):442.
[3] FIELD C B, BARROS V R, DOKKEN D J, et al.Summary for policymakers [A]. Climate change 2014:Impacts,adaptation,and vulnerability. Part A:Global and sectoral aspects. contribution of Working Group Ⅱ to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change [R]. Geneva:IPCC,2014.
[4] 樊星, 秦圆圆, 高翔.IPCC第六次评估报告第一工作组报告主要结论解读及建议[J].环境保护, 2021, 49(Z2):44-48.
[5] 周旗, 庞德谦, 方修琦. 灾害对策学[M]. 北京:中国环境科学出版社, 1997.
[6] 温克刚. 中国气象灾害大典·陕西卷[M]. 北京:气象出版社, 2005.
[7] 陕西省统计局,国家统计局陕西调查总队. 2020年陕西省国民经济和社会发展统计公报[EB/OL]. (2021-03-05)[2023-01-20].http://tjj.shaanxi.gov.cn/tjsj/ndsj/tjgb/qs_444/202103/t20210305_2155332.html,2020.
[8] 刘小艳. 陕西省干旱灾害风险评估及区划[D]. 西安:陕西师范大学, 2010.
[9] 李学娟, 陈希镇. 结构方程模型下的因子分析[J]. 科学技术与工程, 2010, 10(23):5708-5711,5727.
[10] EL-ZEIN A, TONMOY F N.Assessment of vulnerability to climate change using a multi-criteria outranking approach with application to heat stress in Sydney[J]. Ecological indicators, 2015, 48:207-217.
[11] 谢盼, 王仰麟, 彭建, 等. 基于居民健康的城市高温热浪灾害脆弱性评价——研究进展与框架[J]. 地理科学进展, 2015, 34(2):165-174.
[12] 何苗, 徐永明, 李宁, 等. 基于遥感的北京城市高温热浪风险评估[J]. 生态环境学报, 2017, 26(4):635-642.
{{custom_fnGroup.title_cn}}
脚注
{{custom_fn.content}}
基金
国家自然科学基金项目(41771215)
{{custom_fund}}