气候变化影响国家脆弱性

刘晓朋，于 越，陈永波

（西南民族大学，成都 610225）

至今，相关学者研究了各种指标来评估国家的脆弱性，相关资料明显指出气候变化可以通过直接措施增加脆弱性或间接影响其他因素和指标[1]。程墨和吴宇童研究了全球气候变化下农业和适应策略的脆弱性[2]。尽管每项研究都有其自身的优势，但没有结合气候变化对不同纬度（经济、政治、社会等）的影响设计出全面评估国家脆弱性的模型。因此，本文在技术和理论的支持下弥补了上述不足点，建立了模型：基于变异系数评价模型的模糊综合评价模型和综合指标模型，确定气候变化对国家脆弱性的影响。选择属于十大最脆弱国家的阿富汗作为研究对象，基于建立的模型测试出气候变化将会直接或间接影响社会、经济、政治和环境，致使国家脆弱性的改变。

1 国家脆弱性评估模型

1.1 评估指标体系的构建

为了评估该国的脆弱性，本文将评估系统分为四个维度：社会，经济，政治和环境，并中选择了12个代表性指标来构建国家脆弱性评估指标体系。具体情况见表1。

表1 国家脆弱性评估指标体系

1.2 综合脆弱性指标建立及国家脆弱性的分类

在计算指标权重时，专家任务的主观性和部分极值会影响评估结果。因此，本文决定使用CIVC模型来计算指标的权重，使用权重来反映指标的影响，根据CFI（综合脆弱性指数）的范围绘制出该国的脆弱等级。经过构造原始数据的矩阵，将指标值间存在的正相关和负相关标准化后得到标准化矩阵

继而，根据CIVC模型确定原始数据的变异系数，加权系数和综合脆弱性指数

式中，Wj代表指数的权重；CFIk是第二个指数层的脆弱指数，可以得出该国的综合脆弱指数；CFIe是第一个索引层的脆弱指数。由此可以得到每个国家的综合脆弱指数，将该国的脆弱性分为三个等级：轻度脆弱、中级脆弱、高度脆弱，如表2所示。

表2 国家脆弱性分类

1.3 基于变异系数和模糊综合评价模型的综合指数模型

1.3.1 建立模糊关系

气候变化的程度分析由两套组成：一个用于分析水平，用D表示；另一个用于分析指标，用S表示。显然，在采用这种方法后，一些不同的指标可以确定分析的层次。将与水平分析相关的隶属函数值代入Pi，根据重要指标的关系分配权重fi得到集合D上的模糊关系，由此得到气候变化指标（每个指标有m个状态集和n个指标因子）矩阵。

1.3.2 确定不同指标的测量标准

应用综合指数法进行判断后发现，利用隶属函数反映气候变化的程度是准确的。假设排名和指标之间基本呈线性关系，其目标函数只与气候变化程度的分类有关。根据P=[0.8，0.6，0.4]，使用德尔菲法来给出fi的权重确定灾害损失率、PM2.5、粮食产量、GDP、平均每日降水量、失业率的权重[3]。

式中，Ei表示各指标的模糊系数；CCI（气候变化指数）表示气候变化的综合系数。在此基础上通过引入α（气候变化程度）和CV（变异系数）改进复合指数模型，计算出气候变化影响下的CFI（综合脆弱性指数）。

结合已经确立的模型，将已有的不同脆弱国家各种指标的衡量标准根据平等权利的观念，分为三个等级。

2 气候变化对脆弱性指标的影响

使用CVCI模型计算出阿富汗的CFI，通过CCI（气候变化指数），得到脆弱性变化的程度，结合其对每个指标的直接和/或间接影响，获得气候变化和指标。表3显示了阿富汗的指标。

表3 阿富汗的气候变化影响指标

粮食产量（E5） million tons 0.674失业率（E6） - 8.5%

所以我们可以计算阿富汗的CCI为0.857，此值大于0.7，所以可以看到气候变化的程度已经达到了第三级，这导致了这样的结论：气候变化使脆弱性指数增加了近66.6%。

根据计算的权重，如果气候不影响这些指标可以得出CFI值为0.564，阿富汗的脆弱状态是较为脆弱（中等脆弱）。通过对比，气候变化是影响阿富汗国家脆弱性的重要因素，如果没有气候变化所带来的对其他因素的影响，该国可能变得不那么脆弱。

3 结束语

本文模型将气候变化可以看作是影响区域不稳定性的重要因素，标准化了不同维度的数据（社会，经济，政治和环境），综合考虑气候变化的影响。当气候变化的直接和间接因素都对国家脆弱性产生影响时，该地区的不稳定性将大大增加。然后，选择阿富汗作为研究对象进行模拟分析。在没有气候变化影响下，阿富汗的国家脆弱性指数为0.564，该数值小于0.8。相反，当气候变化系数达到0.7时，一个国家的脆弱性将会达到临界点，即脆弱性指数达到0.8或以上，其不稳定性将显着增加，几乎达到崩溃的边缘。可见，控制气候变化影响的脆弱国家可能使该国摆脱其脆弱性。如果采取有效的人为干预措施，气候变化的影响将得到控制，这将延长各国脆弱性达到临界点的时间