基于模糊數(shù)學(xué)的漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險評估區(qū)劃研究

基于模糊數(shù)學(xué)的漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險評估區(qū)劃研究基于模糊數(shù)學(xué)的漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險評估區(qū)劃研究基于模糊數(shù)學(xué)的漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險評估區(qū)劃研究文章編號：AH100517基于模糊數(shù)學(xué)的漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃研究劉超作者簡介：劉超（1984~），男，黑龍江省大慶人，碩士研究生，研究方向為平安漁業(yè)。4通信作者簡介：楊衛(wèi)（1977~）；女；江蘇濱海人，副教授。研究方向：海洋發(fā)展和制度經(jīng)濟(jì)學(xué)，國際經(jīng)濟(jì)學(xué)。資助項目：本文是上海海洋大學(xué)內(nèi)涵建設(shè)作者簡介：劉超（1984~），男，黑龍江省大慶人，碩士研究生，研究方向為平安漁業(yè)。4通信作者簡介：楊衛(wèi)（1977~）；女；江蘇濱海人，副教授。研究方向：海洋發(fā)展和制度經(jīng)濟(jì)學(xué)，國際經(jīng)濟(jì)學(xué)。資助項目：本文是上海海洋大學(xué)內(nèi)涵建設(shè)“085”工程(項目編號：A-2401-07-0293)的階段性研究成果。作者單位：1，3上海海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院；2，江蘇省畜牧獸醫(yī)學(xué)院；4，上海海洋大學(xué)經(jīng)管管理學(xué)院，海洋經(jīng)濟(jì)研究中心摘要：本文從風(fēng)險分析角度去分析臺風(fēng)災(zāi)害給漁業(yè)造成的影響。本文首先應(yīng)用風(fēng)險分析模型，從災(zāi)損度、脆弱度以及防災(zāi)系數(shù)三方面定性分析了臺風(fēng)災(zāi)害對漁業(yè)的影響。風(fēng)險分析模型是根據(jù)Blaikie等人對風(fēng)險的定義而建立起來的，Blaikie等人認(rèn)為災(zāi)害是災(zāi)損度、脆弱度以及防災(zāi)能力共同耦合的結(jié)果。本文選取的研究對象是寧波、舟山的漁業(yè)，在收集相關(guān)數(shù)據(jù)后，應(yīng)用模糊綜合評判模型分別計算出寧波、舟山十個區(qū)（縣）的災(zāi)損度、脆弱度以及防災(zāi)系數(shù)并制成臺風(fēng)災(zāi)害綜合評判表，再應(yīng)用SPSS軟件的聚類分析功能，將寧波、舟山十個區(qū)（縣）聚類分析。本文取組間距離為10，將數(shù)據(jù)分為三類：舟山四縣為第一類，受臺風(fēng)災(zāi)害影響最大；奉化，寧海、象山為第二類，受臺風(fēng)影響次之；寧波市區(qū)、慈溪市，余姚市為第三類，受臺風(fēng)影響最小。最后結(jié)合這幾個地區(qū)實際情況，分析了聚類分析結(jié)果的原因。關(guān)鍵詞：漁業(yè)經(jīng)濟(jì)管理；模糊數(shù)學(xué)；臺風(fēng)災(zāi)害；漁業(yè)；風(fēng)險區(qū)劃引言20世紀(jì)70年代以前,人們普遍認(rèn)為致災(zāi)因子是影響人類社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展、造成生命財產(chǎn)損失或資源破壞的主要原因。70年代開始,人們關(guān)注災(zāi)害形成中致災(zāi)因子與承災(zāi)體脆弱之間的相互關(guān)系。風(fēng)險區(qū)劃研究是近些年來人們在對災(zāi)害充分認(rèn)識的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種新的風(fēng)險分析方法。災(zāi)害區(qū)劃是大規(guī)模開展?jié)O業(yè)保險必不可少的基礎(chǔ)性工作之一。我國自然災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃研究工作始于20世紀(jì)80年代初,許多專家學(xué)者從不同角度開展了一系列理論、方法及其應(yīng)用研究,取得了一些研究成果,為災(zāi)害評估與區(qū)劃的進(jìn)一步研究打下了堅實的基礎(chǔ)。但我國漁業(yè)風(fēng)險區(qū)劃研究還是一個新課題。風(fēng)險區(qū)劃研究在農(nóng)業(yè)保險領(lǐng)域得到了大量學(xué)者的關(guān)注。邢鸝、鐘甫寧[1](2006)選擇糧食單產(chǎn)變異系數(shù)、農(nóng)作物成災(zāi)概率、糧食專業(yè)化指數(shù)、糧食效率指數(shù)4個主導(dǎo)指標(biāo),運用聚類分析法對全國糧食產(chǎn)地進(jìn)行了風(fēng)險等級劃分。羅伯良,黃晚華[2]等（2009）以湖南省水稻生產(chǎn)干旱災(zāi)害為例,從干旱災(zāi)害發(fā)生的可能性、成災(zāi)環(huán)境、成災(zāi)體的脆弱性等方面選取災(zāi)害頻率、災(zāi)害范圍、災(zāi)害強(qiáng)度、社會經(jīng)濟(jì)等評價因子,應(yīng)用GIS和人類生存環(huán)境風(fēng)險評價方法對湖南水稻生產(chǎn)干旱災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險區(qū)劃。寧波和舟山兩市地處亞熱帶，東臨大洋，受到東西風(fēng)帶天氣系統(tǒng)的交替影響。夏季，近海海溫在24～27℃之間，有利于近海臺風(fēng)的形成和發(fā)展,導(dǎo)致更多的臺風(fēng)威脅。寧波、舟山的漁業(yè)生產(chǎn)（養(yǎng)殖漁業(yè)和捕撈漁業(yè)）處于遭受臺風(fēng)襲擊的弱勢地位，要想徹底避免損失，至少在現(xiàn)階段還是不可能的。如果漁業(yè)生產(chǎn)還將繼續(xù)，那么對于行業(yè)主管部門來說，如何提高漁業(yè)生產(chǎn)的風(fēng)險保障水平，就成了需要認(rèn)真研究的問題。本文首先采用風(fēng)險分析模型對寧波市、舟山市進(jìn)行了臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險分析，再此基礎(chǔ)上采用模糊數(shù)學(xué)方法，對寧波市、舟山市漁業(yè)進(jìn)行了聚類分析，目的是根據(jù)寧波、舟山地區(qū)的災(zāi)損度、脆弱度和防災(zāi)系數(shù)去分析當(dāng)?shù)貪O業(yè)的不穩(wěn)定的原因，擬通過這種分析方法為政府部門制定漁業(yè)風(fēng)險保障措施提供科學(xué)依據(jù)。材料與方法研究方法模糊綜合評判模型模糊綜合評判模型【3】是將評價目標(biāo)看成是由多種因素組成的模糊集合（稱為因素集U），再設(shè)定這些因素所能選取的評審等級，組成評語的模糊集合（稱為評判集V），分別求出各單一因素對各個評審等級的歸屬程度（稱為單因素評判矩陣），然后根據(jù)各個因素在評價目標(biāo)中的權(quán)重分配，通過計算（稱為模糊綜合評判），求出評價的定量解值。其步驟如下：設(shè)評判集V=｛｝，為寧波市和舟山市的10個區(qū)(縣)。建立單因素評判矩陣。令單因素評判矩陣R=，表示第j個地區(qū)的第i個因素值在這10個地區(qū)中的同一因素值的總和中所占的比例。本文中因災(zāi)損度、脆弱度和防災(zāi)系數(shù)中各元素的值對應(yīng)關(guān)系不明顯，在區(qū)間上不能構(gòu)成明顯的線性函數(shù)，所以不采用隸屬函數(shù)計算單因素評判矩陣。綜合評判。本研究采用的綜合評判模型是M（·，+）（）。這里之所以不用模型M（）（）與模型M（）（）計算，是因為存在>，因此在作取小“”運算時，因素的權(quán)重根本不起作用，只考慮了對因素的評判，這樣作出的評判不一定合理。權(quán)重的確定本文在確定脆弱度和防災(zāi)系數(shù)各項因子權(quán)重時，首先采用問卷調(diào)查收集各因子相對于脆弱度和防災(zāi)系數(shù)的重要性評判數(shù)據(jù)，然后根據(jù)采用層次分析法（AHP)【4】,通過構(gòu)造兩兩要素相對重要性的比較判斷矩陣，通過層次單排序和層次總排序及其一致性檢驗后，進(jìn)行AHP計算最后得出指標(biāo)權(quán)重。數(shù)據(jù)來源本文所涉及氣象、漁業(yè)發(fā)展和社會發(fā)展等指標(biāo)中包含了臺風(fēng)屬性、人員脆弱度、漁業(yè)系統(tǒng)脆弱度、環(huán)境脆弱度、個人防災(zāi)能力和社會防災(zāi)能力6大類共計19項指標(biāo)【5】。熱帶氣旋資料取自氣象出版社出版的《臺風(fēng)年鑒》；人口、養(yǎng)殖面積和國內(nèi)生產(chǎn)總值等指標(biāo)均取自于《浙江統(tǒng)計年鑒》、《寧波統(tǒng)計年鑒》、《舟山統(tǒng)計年鑒》和“中國宏觀數(shù)據(jù)挖掘分析系統(tǒng)”；熱帶氣旋造成的直接經(jīng)濟(jì)損失來源于國家氣象中心的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和全國氣象情報和災(zāi)情信息網(wǎng)?？紤]到社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展，本研究反映脆弱性和防災(zāi)系數(shù)的指標(biāo)數(shù)據(jù)選取與當(dāng)前較為接近的2008年數(shù)據(jù)。由于臺風(fēng)具有季節(jié)性，且本文選取的臺風(fēng)因子都是反映臺風(fēng)固有屬性的因子，與人類社會相關(guān)性不大，所以本文熱帶氣旋數(shù)據(jù)取2000～2006年資料進(jìn)行統(tǒng)計分析，并在21個影響浙江的熱帶氣旋中選擇了20個，剔除1個災(zāi)情資料無法獲全的臺風(fēng)。臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險評估本文所采用的臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險分析模型是以聯(lián)合國減災(zāi)協(xié)調(diào)機(jī)構(gòu)（1991）提出的風(fēng)險模型為基本模型【6】，即臺風(fēng)災(zāi)害=危險度（Hazard）*系統(tǒng)脆弱度(Frangibility)，并在此基礎(chǔ)上加入了漁業(yè)防災(zāi)系數(shù)因子。這樣，臺風(fēng)災(zāi)害=災(zāi)損度（Hazard）*系統(tǒng)脆弱度(Frangibility)*防災(zāi)系數(shù)（Recovery），即臺風(fēng)事件對漁業(yè)生產(chǎn)的危害程度是臺風(fēng)事件的災(zāi)損度和漁業(yè)系統(tǒng)自身的脆弱度和防災(zāi)能力相互耦合的結(jié)果。致災(zāi)因子災(zāi)損度臺風(fēng)災(zāi)害的主要類型有暴雨災(zāi)害、狂風(fēng)災(zāi)害、次生災(zāi)害（滑坡、泥石流等），風(fēng)暴潮災(zāi)害等。由于浙江省各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，人口密度也相差較大，同一個臺風(fēng)在不同地區(qū)造成的災(zāi)害和影響相差也會很大。因此，在選取評估指標(biāo)時，共選取了受影響人口、耕地面積等8個因子【7】。其中，過程最大雨量、24小時最大雨量、浙江最大風(fēng)速均直接使用觀測值；持續(xù)時間為臺風(fēng)影響浙江的時間；影響區(qū)域人口以及影響區(qū)域耕地面積均為浙江省人口和耕地乘以影響范圍的比例所得。臺風(fēng)中心氣壓是表征熱帶氣旋強(qiáng)度的基本因素之一。中心氣壓越低，熱帶氣旋的強(qiáng)度就越強(qiáng)，造成的災(zāi)害也就越大，即可簡單將兩者看成是反比的關(guān)系。但在后面的綜合指數(shù)計算中，各因子數(shù)值與綜合指數(shù)是成正比的，所以，在處理原始的氣壓資料時，模型中因子最低氣壓采用如下公式計算得出：X4=1020-Pi式中：Pi為實測浙江最低氣壓，這樣就保證了氣壓因子和綜合指數(shù)的正比關(guān)系。臺風(fēng)個例的輸入因子據(jù)統(tǒng)計，2000年~2006年間，上述20個臺風(fēng)中影響寧波市區(qū)的有2個，余姚市有3個，慈溪市有1個，奉化市有7個，象山縣有8個，寧?？h有5個，定海有5個，普陀有7個，岱山縣有7個，嵊泗縣有6個。本文將每個地區(qū)的最大雨量、24小時最大雨量、影響持續(xù)時間（小時）、影響區(qū)域的人口、影響區(qū)域耕地面積值加總求和。最大風(fēng)速和最低氣壓為影響每個地區(qū)的臺風(fēng)最大風(fēng)速和最低氣壓，最后計算得出每個地區(qū)的臺風(fēng)屬性指標(biāo)值（表1）。表SEQ表\*ARABIC12000～2006年影響寧波、舟山臺風(fēng)個例的輸入因子地區(qū)過程量(mm)日雨量（mm）Vmax（m/s）Pmin（mm）時間(小時)人口

（千萬）受災(zāi)面積

（萬公頃）出現(xiàn)頻率寧波市區(qū)506.30270.3037.00965.00222.001.512.55119.07余姚市588.20290.6035.00965.00240.005.523.41159.11慈溪市228.00121.3018.00998.0048.003.061.3862.51奉化市1985.80954.9037.00950.00642.0017.9612.40577.09象山縣2391.301114.1045.00950.00774.0023.2915.23704.57寧?？h1093.50585.5037.00965.00402.0010.558.53400.12定海1193.40617.3037.00950.00492.007.098.32982.62普陀1375.50802.9030.00950.00558.008.079.34435.15岱山縣1291.50686.6037.00950.00564.008.188.871007.62嵊泗縣1282.80736.7037.00950.00582.007.228.47392.53數(shù)據(jù)來源：《臺風(fēng)年鑒》2001年~2006年和全國氣象情報和災(zāi)情信息網(wǎng)。指標(biāo)權(quán)重由于本研究中每個指標(biāo)缺乏跨年度的縱向數(shù)據(jù)和跨區(qū)域的橫向數(shù)據(jù)，評價中難以根據(jù)各指標(biāo)數(shù)據(jù)的變異程度采用客觀賦權(quán)法為指標(biāo)賦權(quán)；Hope【8】等和Esty【9】等認(rèn)為，在給指標(biāo)賦權(quán)時，如果缺乏嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目陀^賦權(quán)法和主觀賦權(quán)法，選擇均權(quán)法更能體現(xiàn)公正性和客觀性一些已被廣泛運用的綜合指數(shù)。而且在本體系中，所有指標(biāo)均是反映臺風(fēng)災(zāi)害屬性的指標(biāo)，不存在明顯的差異。因此，為避免指標(biāo)賦權(quán)時過多的主觀性因素影響評價結(jié)果的客觀性，本文給各評價指標(biāo)賦以同等權(quán)重（表4）。脆弱度指數(shù)脆弱度指數(shù)是指一定社會政治、經(jīng)濟(jì)文化背景下，寧波和舟山的漁業(yè)（捕撈漁業(yè)和養(yǎng)殖漁業(yè)）對臺風(fēng)災(zāi)害表現(xiàn)出的易于受到傷害和損失的性質(zhì)，這種性質(zhì)是臺風(fēng)災(zāi)害與漁業(yè)系統(tǒng)內(nèi)部各種人類活動相互作用的綜合產(chǎn)物。根據(jù)自然災(zāi)害系統(tǒng)理論和指標(biāo)確定原則，構(gòu)成漁業(yè)系統(tǒng)脆弱度指數(shù)主要包括人員脆弱度、漁業(yè)系統(tǒng)脆弱度和環(huán)境脆弱度【10】。其中人員脆弱度包括漁業(yè)人口比重、人口密度。漁業(yè)系統(tǒng)脆弱度包括漁業(yè)產(chǎn)值、漁業(yè)產(chǎn)量和養(yǎng)殖面積。環(huán)境脆弱度包括當(dāng)?shù)貒鴥?nèi)生產(chǎn)總值（GDP）和漁業(yè)基礎(chǔ)投資額(表2)。脆弱度各指標(biāo)權(quán)重的計算采用層次分析法（AHP），通過問卷調(diào)查收集各因子相對于脆弱度重要性評判數(shù)據(jù)，構(gòu)造兩兩要素相對重要性的比較判斷矩陣，通過層次排序計算得出各指標(biāo)權(quán)重。其中，脆弱度權(quán)重的判斷矩陣A的最大特征值=7.05，一致性指標(biāo)=0.008，則=0.008/1.32=0.006<0.1（R=1.32是撒汀【3】根據(jù)經(jīng)驗得到。隨機(jī)一致性指標(biāo)R的值，撒汀用了大小500個子樣，對不同的n得到不同的值）。脆弱度各指標(biāo)權(quán)重如表2所示。表2脆弱度指數(shù)原始數(shù)據(jù)及權(quán)重指標(biāo)和權(quán)重地區(qū)指標(biāo)和權(quán)重地區(qū)漁業(yè)人口比重0.119人口密度0.028漁業(yè)產(chǎn)值

(百億元)0.194漁業(yè)產(chǎn)量

（百萬噸）0.121養(yǎng)殖面積

(十萬公頃)0.311GDP

(千億元)0.085基礎(chǔ)投資額（億）0.142寧波市區(qū)0.00310.88630.05320.04530.04631.92650.1400余姚市0.00400.55200.03580.02270.01830.42080.4954慈溪市0.00650.75500.06940.04810.06580.53150.2600奉化市0.01230.37900.07990.08590.02190.16890.2871象山縣0.05190.38500.35950.46350.06360.19290.2134寧?？h0.02650.32300.12880.12410.14270.19442.3189定海0.04560.65860.07030.10610.02090.16640.4315普陀0.24730.69700.35990.54340.02940.12800.1605岱山縣0.34310.58940.27900.32280.01780.06660.2790嵊泗縣0.54070.92810.18770.26600.01600.04730.5693數(shù)據(jù)來源：《浙江統(tǒng)計年鑒2009》、《寧波統(tǒng)計年鑒2009》、《舟山統(tǒng)計年鑒2009》和“中國宏觀數(shù)據(jù)挖掘分析系統(tǒng)”。防災(zāi)系數(shù)承載體的防災(zāi)系數(shù)是指承載體在災(zāi)前預(yù)防和災(zāi)后重建中能力，是承載體脆弱度評價因子中的負(fù)向因子，其作用是是降低承載體的脆弱性，增強(qiáng)其抵抗災(zāi)害的能力以及災(zāi)后重建的能力。其主要由兩方面構(gòu)成：一是承載體內(nèi)部防災(zāi)能力，二是承載體所處的外部社會環(huán)境防災(zāi)能力。在本研究中，漁業(yè)系統(tǒng)的防災(zāi)系數(shù)包括漁民個人防災(zāi)能力（包括人民純收入）和其所處社會環(huán)境的防災(zāi)能力（包括醫(yī)療衛(wèi)生人員比例、社會用電量、通車?yán)锍痰龋?表3)AHP確定權(quán)重時，應(yīng)給出一致性檢驗的結(jié)果。。AHP確定權(quán)重時，應(yīng)給出一致性檢驗的結(jié)果。防災(zāi)指數(shù)各指標(biāo)權(quán)重的確定也采用層次分析法（AHP），其中判斷矩陣A’最大特征值=4.28，一致性指標(biāo)=0.065，則=0.008/1.32=0.072<0.1。防災(zāi)系數(shù)各指標(biāo)權(quán)重如表3所示。表3防災(zāi)系數(shù)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)及權(quán)重指標(biāo)和權(quán)重地區(qū)指標(biāo)和權(quán)重地區(qū)人均收入（萬元）0.249全社會用電量

（億千瓦時）0.059公路通車?yán)锍?/p>

（千公里）0.174衛(wèi)生技術(shù)人員比重0.518寧波市區(qū)1.06400.36712.87520.0038余姚市0.96890.04831.36380.0019慈溪市1.11260.06871.41050.0026奉化市0.95050.01701.13490.0021象山縣0.85470.01101.04330.0016寧?？h0.90970.01561.49250.0017定海0.97410.01040.58750.0009普陀0.97130.00740.48220.0019岱山縣0.98440.00290.36510.0017嵊泗縣0.95050.00160.14350.0023數(shù)據(jù)來源：《浙江統(tǒng)計年鑒2009》、《寧波統(tǒng)計年鑒2009》、《舟山統(tǒng)計年鑒2009》和“中國宏觀數(shù)據(jù)挖掘分析系統(tǒng)”。綜合評判結(jié)合上述原始數(shù)據(jù)矩陣，應(yīng)用模型分別建立災(zāi)損度、脆弱度指數(shù)和防災(zāi)系數(shù)單因素評判矩陣，再應(yīng)用綜合評判模型M（·，+），分別計算得出寧波和舟山10個區(qū)（縣）的災(zāi)損度、脆弱度和防災(zāi)系數(shù)，得出臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險綜合評判結(jié)果（表4）。表4寧波、舟山臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險綜合評判結(jié)果地區(qū)寧波市區(qū)余姚慈溪奉化象山寧海定海普陀岱山嵊泗災(zāi)損度0.4540.5450.2881.2761.5280.8850.9970.9871.0960.945脆弱度0.0920.0440.0800.0450.1320.1950.0520.1290.1090.121防災(zāi)系數(shù)0.2080.0990.1250.0960.0790.0930.0590.0820.0750.084結(jié)果分析根據(jù)表4分析結(jié)果，應(yīng)用SPSS軟件的系統(tǒng)聚類分析功能，采用組間聯(lián)接法（度量標(biāo)準(zhǔn)采用Euclidean距離）得到聚類分析結(jié)果（圖1）。在組間距離為10的時候，可將數(shù)據(jù)分為三類。CASE0510152025LabelNum+---------+---------+---------+---------+---------+普陀8-+-+嵊泗縣10-++---+定海7---++-+岱山縣9-------++---------------------+寧?？h6-----------------++-----------------+奉化市4-----------------+-------------+|象山縣5-----------------+|寧波市區(qū)1---------+-----+|余姚市2---------++---------------------------------+慈溪市3---------------+圖1寧波、舟山聚類分析圖一、從聚類分析結(jié)果來看，前四類地區(qū)都屬于舟山市。舟山位于世界四大漁場之一的舟山漁場，舟山的四個區(qū)(縣)的漁業(yè)的特點是高脆弱度（平均脆弱度為0.112）低防災(zāi)能力（平均防災(zāi)系數(shù)為0.075）。這四個地區(qū)受臺風(fēng)影響最嚴(yán)重。結(jié)合舟山實際情況，分析其原因主要有以下幾點：防范臺風(fēng)災(zāi)害能力差。舟山市由一千多個島嶼組成，其中住人島嶼103個，星羅棋布的分別在22000多平方公里的海域里。由于其分散性，漁民無法建立起有效的組織共同抵御風(fēng)險。而且舟山漁民大部分是以“連家船”的個體經(jīng)營企業(yè)為主，其模式和資本積累決定了小、散、弱的特點，所以其抵御風(fēng)險能力弱、競爭力差。漁業(yè)生產(chǎn)比較效益下降，災(zāi)后重建能力低。捕撈漁業(yè)是舟山市漁業(yè)的支柱產(chǎn)業(yè)，2007年的舟山捕撈產(chǎn)量是112萬噸，占水產(chǎn)品總產(chǎn)量的89.91%【11】，近年來全國柴油價格連續(xù)多次上漲，舟山漁民捕撈成本增加，漁民收益減少。與此同時，漁業(yè)輔助物資價格也不斷上漲，冰價曾一度高達(dá)250元/噸。雖然漁業(yè)產(chǎn)量增幅較大，但仍低于生產(chǎn)成本的增長幅度，以致出現(xiàn)增產(chǎn)多、增收少，漁民自身的防御、重建能力降低。漁船老、舊化。舟山擁有漁業(yè)船舶8851艘，其中捕撈漁船7190艘，木質(zhì)漁船3471艘。大部分在東海海域從事捕撈作業(yè)【11】。在現(xiàn)有7190艘捕撈漁船中，船齡在10年以上的有6403艘，占總捕撈漁船的89.1%，船齡在15年以上的有3340艘，占總捕撈漁船的41.9%【12】，而且這批漁船很多在灘涂船廠建造，船型較為落后，鋼板質(zhì)量較差，船上設(shè)備簡陋，很難適應(yīng)安全和發(fā)展要求。舟山只有一個國家級避風(fēng)漁港。每年臺風(fēng)來臨，來此避風(fēng)的漁船不僅有舟山的漁船，還有溫州、寧波等地漁船。因此港內(nèi)避風(fēng)漁船密度很大，因大風(fēng)造成的漁船相互碰撞事件時有發(fā)生。二、奉化，寧海、象山縣位于寧波東南部，屬于浙江省規(guī)劃的環(huán)象山港區(qū)域。根據(jù)模型分析的結(jié)果，此區(qū)域的特點是災(zāi)損度高（平均災(zāi)損度為1.2296），脆弱度較高、防災(zāi)能力中等（平均脆弱度為0.102，且差異較大。平均防災(zāi)系數(shù)為0.089）。原因主要有以下幾點：環(huán)象山港是國家級海洋養(yǎng)殖基地，主要以圍塘養(yǎng)殖、灘涂養(yǎng)殖和網(wǎng)箱養(yǎng)殖為主。但受行政區(qū)劃限制和局部利益驅(qū)動，淺海灘涂的無序無度無償開發(fā)，造成養(yǎng)殖布局不合理，而且象山港漁區(qū)超容量養(yǎng)殖問題嚴(yán)重。臺風(fēng)登陸時，大風(fēng)大浪容易造成養(yǎng)殖魚類相互撞擊、魚類與網(wǎng)箱撞擊，引起魚體擦傷，不僅會嚴(yán)重影響其生長，而且會普遍發(fā)生魚病，甚至大量死亡。因此造成了象山（0.1043）奉化（0.037）和寧海縣（0.164）的脆弱度較高且差異較大的現(xiàn)象。象山港區(qū)域海洋生物、旅游、港口、灘涂等自然資源得天獨厚,是國家級意義的“大魚池”。當(dāng)?shù)卣叨戎匾曄笊礁蹍^(qū)域的發(fā)展，資源環(huán)境保護(hù)、海域使用管理、減災(zāi)防災(zāi)等綜合管理得到加強(qiáng)?！笆濉币詠?，環(huán)港區(qū)以跨區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為重點，區(qū)域發(fā)展環(huán)境逐漸改善。“千里清水河道整治”和“百村示范、千村整治”等工程進(jìn)展順利能源、電力、水利等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)步伐加快。陸海之間、大島之間互通性大大增強(qiáng)，海島基礎(chǔ)設(shè)施落后狀況明顯改善。防御臺風(fēng)暴潮等自然災(zāi)害的能力得到切實加強(qiáng)。三、寧波市區(qū)，慈溪市，余姚市位于杭州灣地區(qū)。此類地區(qū)的特點是低災(zāi)損度（平均災(zāi)損度為0.4289）、低脆弱度（平均脆弱度為0.088，）、高防災(zāi)能力（平均防災(zāi)系數(shù)為0.144），在十個地區(qū)中受臺風(fēng)影響最小。原因主要有以下幾點：此類地區(qū)漁業(yè)相對于舟山、環(huán)象山港地區(qū)來講不是很發(fā)達(dá)，因此其脆弱度也相對較低。從漁業(yè)產(chǎn)量來看,2008年，寧波市區(qū)45萬噸，余姚22萬噸，慈溪48萬噸，落后于舟山的125.52萬噸，漁業(yè)產(chǎn)值也低于其他區(qū)（縣）【11】。此類地區(qū)毗鄰杭州灣，杭州灣的漁場一般都在近海，因而漁民的漁船馬力也較小，出海距離不能過遠(yuǎn)。這樣，要將作業(yè)場所往外擴(kuò)展就比較困難。而近幾年來杭州灣海上工程又比較多，此外，隨著全球氣候變暖，近年氣候異常，雨水偏多，此類地區(qū)主要養(yǎng)殖品種南美白對蝦發(fā)病率高于往年，造成南美白對蝦減產(chǎn)；養(yǎng)殖季節(jié)赤潮頻發(fā)，影響了育苗和養(yǎng)殖生產(chǎn)；9-10月份連續(xù)高溫，綠藻爆發(fā)，導(dǎo)致紫菜網(wǎng)簾被綠藻包裹、脫苗，紫菜減產(chǎn)。同時，由于陸源排放，養(yǎng)殖病害蔓延，養(yǎng)殖產(chǎn)品因污染死亡事件時有發(fā)生。此類地區(qū)淡水養(yǎng)殖漁業(yè)相對發(fā)達(dá)。慈溪市徐家浦兩側(cè)圍海造地工程，大片海涂被圍墾，大量海水養(yǎng)殖池塘因海水不能進(jìn)入改為淡水養(yǎng)殖，而且已圍墾的海涂地挖塘養(yǎng)殖，也為淡水養(yǎng)殖。淡水養(yǎng)殖漁業(yè)相對于海水養(yǎng)殖漁業(yè)、捕撈漁業(yè)來講抵御臺風(fēng)災(zāi)害侵襲能力更強(qiáng)，災(zāi)后重建也相對容易。此地區(qū)山脈較多，工業(yè)化程度較寧波南部地區(qū)、舟山地區(qū)高，城市化建設(shè)也比其他地區(qū)發(fā)展迅速。此外，寧波市區(qū)、慈溪、余姚等地區(qū)建設(shè)環(huán)杭州灣森林生態(tài)圈作為守護(hù)該區(qū)域城市群抵御臺風(fēng)的第一道綠色防線【13】。因此杭州灣地區(qū)抵御臺風(fēng)的能力要高于其他地區(qū)。結(jié)論本文從風(fēng)險分析角度去分析了臺風(fēng)災(zāi)害給寧波、舟山漁業(yè)帶來的影響。應(yīng)用模糊綜合評判法將臺風(fēng)災(zāi)害對漁業(yè)造成的影響數(shù)量化，再將寧波、舟山的十個區(qū)（縣）聚類分析，從災(zāi)損度、脆弱度和防災(zāi)能力三方面去分析臺風(fēng)災(zāi)害對其漁業(yè)系統(tǒng)的影響和原因。以期通過分析結(jié)果為政策性漁業(yè)保險的實施提供依據(jù)。致謝本研究是在我的導(dǎo)師和其他幾位老師的親切關(guān)懷和悉心指導(dǎo)下完成的。他們嚴(yán)肅的科學(xué)態(tài)度，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)精神，精益求精的工作作風(fēng)，深深地感染和激勵著我。我還要感謝楊倩同學(xué)給我的指導(dǎo)與幫助。謝謝你們！參考文獻(xiàn)XingPeng(邢鸝),ZhongFuning(鐘甫寧).FoodProductionandRiskRegionalizationStudy(糧食生產(chǎn)與風(fēng)險區(qū)劃研究)[J]..AgricultureTechniqueeconomy（農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)），2006.LuoBoliang(羅伯良),HuangWanhua(黃晚華),ShuaiXiqiang(帥細(xì)強(qiáng)),etal.StudyontheRiskRegionalizationofDroughtDisasterforRiceProd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