论气候变化如何影响地区不稳定性

彭巧娟，罗温伟，刘丽香，周毅

（1.南华大学计算机学院，衡阳 421000；2.南华大学资源环境与安全工程学院，衡阳 421000；3.南华大学化学化工学院，衡阳 421000）

0 引言

（1）问题背景

20世纪末乃至21世纪，包括温度与降水在内的主要气候特征值发生了变化，部分地区还呈现出趋势变化，这种变化已在世界上，尤其在北半球广大地区特别显著。美国、中国、俄罗斯、加拿大、欧洲大陆等主要国家或地区，几十年乃至近百年的气候呈现出总的变化趋势，但地区差异大[1]。

据《政府间气候委员会会报》表明，温度升高2.5摄氏度，全球所有区域都有可能受到不利影响，发展中国家尤为严重；温度升高4摄氏度，则可能对全球生态系统带来不可逆的损害，造成全球经济重大损失；《IPCC第四次评估报告》表明，自20世纪70年代以来，干旱发生范围更广、持续时间更长、程度更严重，尤其是热带、亚热带地区。且过去50年里，极端高温、低温发生了大范围的变化，昼夜高温、热浪现象愈加常见。

气候变化所带来的冰川消融、海平面上升、空气污染等问题正在极大程度上造成自然、人力、经济资源的改变，从而直接/间接地导致地区发展不平衡。根据资料显示，可以大致了解到影响地区发展不平衡的因素，如图1所示。各国政府对于气候变化影响地区发展不平衡致以极大的关注。

图1影响地区发展不平衡的因素

（2）研究目标

数据当中已经建立了一个因素体系对一个国家的脆弱性进行评估，主要包括人口压力、难民安置、族群矛盾、人才外流、经济不均衡发展、贫困和经济衰退、国家合法性、公共服务、人权与法治、安全设置、精英阶层分裂、外部干预共十二个方面。通过建立模型，将以上十二个指标拟合为六个参数值，参以国家脆弱性评判，用来研究以下的目标：

目标一：确定一个国家的脆弱性，且设法定义其状态为非常脆弱、脆弱或稳定，同时衡量气候变化的影响。

目标二：根据脆弱国家指数确定的十大脆弱国家中的一个，确定气候变化如何增加该国的脆弱性。

目标三：建立模型来表明国家实行的哪种干预可以减轻气候变化的风险，并防止一个国家变成一个脆弱的国家。

1 符号与名词解释

表1符号与定义

2 模型的建立与求解

2.1 目标一模型的建立与求解

（1）定义综合评价指标

先将数据（来源于http://fundforpeace.org/fsi/data/）所得的12大脆弱性指标依照性质相似原则聚为5大类。再将每大类聚类前的数据取平均值作为聚类后该类指标的值。考虑到目标一中要衡量气候变化的影响，因此需要加入气候变化量的衡量指标C。

（2）衡量气候变化量的评价指数C的定义

定义背景：

一般而言，平均气温是代表气候变化的基本指数，但近年来，各国研究者也普遍认为改变降水和社会系统有更强的影响，而且国内外学者也普遍认为在长时间范围内，气候变化与气候影响都具有这样的优势，也就是极端气候事件[2]发生是增多的。因此选择表2中四个单一指数来描述气候的变化量。单一指数的计算是基于全球气象局气象中心所查得的数据。

定义方向：

①年降水量的变化、年气温的变化、极端降水量的变化、极端气温的变化。

②2006-2017年；其中2012年为气候突变年；2006-2011为突变年前，2012-2017为突变年后。

表2最终定义C的指数

从而得到气候综合评价指数C：

定义说明：

为了模型计算的简化，以上仅考虑主要的直接因素与间接因素；

分析：

由上式可以看出：C综合了年平均气温、年平均降水、年极端温度和年极端降水的变化这四种信息。因此，C能反映温度、降水、极端温度和极端降水等信息。原来错综复杂的气候信息用一个综合指数C便可以描述一个国家2006-2017年来的气候变化及敏感性，综合的C具有优越性。

（3）临界国的定义与确定

第一步：据各国于不同年份的脆弱性值分布，绘制的曲线图如图2所示。

图2各年份不同国家总脆弱指数的分布图

通过观察发现，2006年的脆弱值分布曲线明显偏离其余六条曲线，验证性极弱，因此在舍弃该分布曲线的基础上，通过MATLAB软件利用分段拟合的方法，求得三条直线的方程为：

三条直线的残差分别为：3.0302、2.3048、0.69338，可直接验证我们的拟合效果很好。由此绘制图3（其中加粗的黑线近似地等同于所有国家的脆弱性指数分布规律），于误差范围内，即脆弱值分别在90-94、64-68之间，选定两个临界点，对应得出临界国家。

图3基于分段拟合法的总脆弱性指数分布图

第二步：取点原则——频数最大原则。

通过对拟合后直线的观察，可以看出三条直线有两个交点。因此把交点一作为最脆弱国家与脆弱国家之间的临界值1，把交点二作为脆弱国家与稳定国家之间的临界值2。从图3可知，临界值1的数值约为92，临界值2的数值约为66。

第三步：选取临界国家

取六个年份中接近临界值次数最多的国家作为临界国家。（±2的范围为接近），部分结果如表3所示。

表3脆弱性指数频率表

引入偏差ID的加权指数：

其中Ii是平方偏差，通过层次分析过程[3]确定权重。建立6×6互逆矩阵：

表4解释了矩阵中数字的含义，数字本身是基于人的主观决定。

表4标度含义

随机一致性指标RI如表5所示。

表5随机一致性指标RI

将矩阵输入到程序中，计算每个因子的权重，如表6所示。

表6权重

为了良好的一致性，测试该AHP实例是否满足要求：

①矩阵的主特征值λmax应该接近于n，这里的n为6，得到λmax=6.0915；

②一致性指数CI=(λmax-n)/(n-1)应该接近于0；得到CI=0.0183；

③一致性比率 CR=CI/RI应该远小于 0.1，得到CR=0.0148。

结果显示，该决策方法表现出完全可接受的一致性，权重是合理的。

结合表3知临界国A为刚果共和国，且经计算其Pi=9.28（记非常脆弱与脆弱的临界综合脆弱指数），临界国B为牙买加，其综合评价指数Pi=5.69（记脆弱与稳定的临界综合脆弱指数）。

（4）评价模型

表7层次分析综合评价体系

（5）模型检测

选取五个脆弱性状态不一样的国家来测试该脆弱性模型，如表8所示。

医学伦理道德的学习是医学研究生进行学习、研究和发展的重要基础。但是随着我国社会的不断发展，临床医学研究和应用中越来越依赖于仪器设备，只关注病人的病情，忽视了对病人心理的研究。因此，对于临床医学研究生的教育来说要重视医学伦理道德的培养，同时强化这方面的教育教学，为培养我国医务人员的医德素养打下良好基础。

表8

从表8的PI值，得到各国的脆弱性：苏丹为非常脆弱，中国为脆弱，巴拿马为稳定。

2.2 目标二模型的建立与求解

（1）确定气候变化如何增加该国的脆弱性

由简便起见，选取有已知数据的国家——苏丹。

要确定气候变化如何增加该国的脆弱性，就需形成“考虑气候变化因素时该国的脆弱性与不考虑气候变化时该国脆弱性”的对比，为了更好地展示气候变化对该国脆弱性的影响，对考虑气候时该国脆性的结果进行灵敏度分析，综合分析得出最终结论。

（2）模型的建立

类似于目标一的求解，构建不考虑气候变化C指标的5×5互逆矩阵：

得到每个因子的权重，如表9所示。

表9

（3）模型检测

表10经聚类处理后苏丹五大指标

通过计算获得综合脆弱性指标如下：

i

而综合脆弱性指标的值越大，意味着脆弱性越强；值越小，意味着脆弱性越弱。

显然在加入气候因素指标以后，该国的脆弱性会下降，即气候因素会影响该国的脆弱性。

为了进一步确定结果的可靠性，对结果进行灵敏度分析。将气候综合指数C的值同比放大1%，发现Pi变大，值为：9.42，将气候综合指数C的值同比缩小1% ，发现Pi变小，值为：9.32。

综合灵敏度分析的结果更加可以确定：气候变化会影响该国的脆弱性。且气候性指数变化越大，该国的脆弱性越大，即越脆弱；气候性指数变化越小，该国的脆弱性越小，即越稳定。

2.3 目标三模型的建立与求解

气候变化主要由气温及降水量体现，要实现对其进行干预，占主导地位的应为人为因素。因此由人为干预点出发，在全球范围内对气温和降水进行分类分析。

气温：

自19世纪80年代以来，干旱发生范围更广、持续时间更长、程度更严重，特别是热带、亚热带地区。且在过去50年里，极端高温、低温发生了大范围变化，昼夜高温、热浪愈加常见。通过查询和分析大量资料得出造成全球气温上升的主要原因是二氧化碳排放量大幅度增加，由此考虑气候变化的产生原因时便只需考虑由气温增加导致的气候变化，不考虑由气温减小的情况。

图4近百年来全球气温的变化

据此，以对二氧化碳的干预作为人为因素对气温干预的主要出发点，分为人口、经济、能源等方面进行深层次剖析。

●人口：不同收入国家存在不同类型的计划生育奖惩措施及不同的生育理念，现呈现出高收入国人口少，从而二氧化碳排放量少的局面，中低收入国则反之。即通过实施不同的生育政策可间接实现二氧化碳排放量的有效控制。

●经济：对多国多年的GDP及二氧化碳排放量的分析与归纳，发现二氧化碳随GDP的增大而呈减少的趋势，由此得出通过实施可持续发展战略可对二氧化碳排放量进行控制。

●能源：能源的利用效率直接影响到二氧化碳、二氧化氮等利于气温升高的气体的排放量，提高能源利用效率于控制二氧化碳的排放量至关重要。

降水：

图5全球年平均降水距平指数

关于降水量，究其影响因素主要可分为海陆热力性质差异、季风环流、台风、环流地形等，而以上因素无法由确切的干预方式对其进行直接的影响，由此大胆猜想可以通过控制人工降雨量[4]来对降水变化量实现人为干预。

综上所述，得出人为因素可通过对气温及降水的直接或间接性的干预实现对气候变化指数的有效性减小。