殷永元

1. ACCC Integration Adaptation Training Workshop Beijing, ChinaJune 6-8 2011How results from a vulnerability analysis have been used to develop a baseline scenario of vulnerability & future scenarios of vulnerability that were then incorporated into RA 殷永元 Yongyuan Yin, Adaptation and Impacts Research Section, Environment Canada and University of British Columbia 加拿大环境部和不列颠哥伦比亚大学

2. Vulnerability to and Risk to What? • 系统脆弱性由许多不同的气候胁迫因素或变量，如气温、降水、风力、风向、辐射等，以及其它灾害性气候等； • 在研究气候变化风险及适应评估，进行具体应用时，不应该把所有因子都同等对待；在特定地区或部门，只有一部分气候胁迫因子对系统的脆弱性有影响； • 气候变化风险分析及适应评估首先要确定那些对系统脆弱性起关键作用的气候胁迫因子或变量； • 在气候风险分析和适应评估中，把关键的气候胁迫因子挑选出来=》Vulnerable to and Adaptation to What? • 这种信息可以通过专家判断或多团体代表咨询得到。

3. 中国西北部初步气候胁迫因子矩阵表 (Modified from:Hennessy and Jones, 1999)

4. 图示在固定气候条件下系统脆弱性和抗衡范围与气候变异情况的关系（资料来源：Jones等，2002）图示在固定气候条件下系统脆弱性和抗衡范围与气候变异情况的关系（资料来源：Jones等，2002）

5. 气候变化风险可以用以下简单的公式来表达： 气候风险 ＝ 暴露频率（遭受灾害的概率）× 受损程度(V?) 受损程度 ＝ F（灾害强度，系统敏感度，系统适应能力） • 气候变化胁迫压力发生的频率或概率可以表现为某种特殊灾害发生的可能性（如异常气候）； • 受损程度是系统在遭受灾害时所受到的破坏或损害程度：是灾害强度，系统本身对灾害的敏感度，以及系统对各种灾害的适应能力的函数； • 环境胁迫包括气候灾害（旱灾、洪水、或酷热）以及其它各种自然灾害（土壤侵蚀、沙尘暴及沙漠化等）； • 从以上两个公式可以看出，一个系统如果经常遭受强烈的灾害或环境胁迫压力，其自身又缺少强有力的适应能力，那么这个系统对这些灾害必然很脆弱。 • V: defined in TP4 of APF (Jones and Boer, 2004; page 94) as: Climate vulnerability, specifically, is the outcome of climate hazards in terms of cost or any other value-based measure.

6. 自然灾害风险估测途径 特定气候灾害 – 如：百年一遇的洪水或台风 Likelihood –特定灾害发生概率 Vulnerability –遭受的损失 Risk = f(hazard*likelihood, vulnerability)

7. 自然灾害风险估测途径 Examples Heat stress - hastened mortality per 103 or 105 population Flood damage mapping (e.g. $$ damage or dwellings inundated per 100 year flood) Storm damage mapping (structural damage for a given windspeed in $$ or no. of buildings damaged) Disease mapping (vector density aligned with infection rates) ENSO frequency and intensity aligned with known hazards

8. 自然灾害风险估测途径-广东暴雨风险 摘录于广东数据表

9. 从气候脆弱性估测风险途径 Level of climate associated with a given level of harm, e.g. critical threshold Likelihood – frequency of occurrence; likelihood that it will occur Risk = f(hazard*vulnerability, likelihood) Critical Thresholds: 临界阈值决定，在阈值内系统运行良好，而超过了该阈值系统将受到气候变异/变化的显著影响

10. Hot Cows and Heat Stress THI: Temperature Humidity Index THI between 72 and 78 THI between 79 and 88 mild stress moderate stress THI between 89 and 98 THI above 98 severe stress DEAD COWS! (Jones and Hennessy, 2000)

11. Frequency of Exceeding Heat Index Threshold 90.0 80.0 THI78 THI72 THI Units 70.0 60.0 50.0 1/10/98 31/10/98 30/11/98 30/12/98 29/01/99 28/02/99 30/03/99 Date Threshold examples (Jones, 2002)

12. 水消耗比例指数阈值Heihe River Basin 水资源脆弱性 • 水消耗比例指数是描述水资源脆弱性的一个重要指标，它的定义是平均年水消耗量与水可供应量的比值。设定不同水平的阈值可以用于不同地区的指标值的比较，并表达出这个指标所表达的脆弱性水平。如果指标值没有超过阈值水平，就假设在气候压力下，系统处于相对良性状态中，但如果超过了这个阈值，在气候变化时，系统将遭受严重的压力。 • 对于年水消耗比例指标，世界气象组织(WMO)建议比例超过20%和40%分别被视为中等及严重缺水(WMO, 1997)。根据这个定义，任何年水消耗量超过40%的地区被视为是严重缺水地区。然而，在中国北部，根据具体情况，我国设定的这个指标值更高，年水消耗比例达到高水平的60% (Xie, 2000; 甘肃气象局, 2000)。

13. 黑河平原目前的水消耗比例(1991-2000) 在未来的气候变化条件下，由于增加的水消耗量（人口和经济增长所导致的）和/或水可供应量的下降（气候变化的原因），此地区的水压力可能会变的越来越严重。

14. 气候变化下黑河流域各县区2001～2040年水资源供需平衡/缺水量（亿m3）气候变化下黑河流域各县区2001～2040年水资源供需平衡/缺水量（亿m3）

15. 干旱指数（PDSI）阈值Heihe River Basin • Palmer干旱严重指数 • 干旱指数（PDSI）可以作为指标，用来测量干旱灾害的频率。PDSI可以模拟月土壤水分含量，比较适合于比较干旱事件在不同区域不同气候条件下的严重程度。 • 我们收集了甘肃省气象服务中心提供的15个气象站数据的以月为单位的温度和降水数据。计算PDSI，首先需要利用历史降水和温度记录计算水分平衡。将土壤分为上下两层计算土壤湿度。利用月时间序列的降水和温度数据产生一个数值，介于-4和+4之间，代表了某一个月份的湿度或者干旱的严重程度。 • 负值表示干旱而正值代表湿润； -0.5 to 0.5 represent near normal conditions, -0.5 to -1.0 an incipient dry spell, -1 to -2 a mild drought, -2 to -3 a moderate drought, -3 to -4 a severe drought and < -4 an extreme drought. ；大于+4或者小于-4的数值分别作为湿干的极端类别。

16. 注意: Poly 表示拟和曲线

17. AS25项目三个系统脆弱性研究方法 • 应用供需分析方法评价干旱区内陆河流域气候变化下水资源系统脆弱性的方法。 • 应用耕地压力指数方法评价了干旱区内陆河流域气候变化下农业经济系统的脆弱性。 • 应用人类初级生产力占用指标评价了干旱区内陆河流域气候变化下生态系统的脆弱性。

18. 宏 观 经 济 模 型 社会－经济情景 对当地各阶层人员的问卷调查、走访 IPAT （ IPCT） 社会适应能力与潜力评价 需水 粮食需求 HANPP 判断准则 脆弱性= f(供给，需求) 适应性对策集 可用水 粮食供给 NPP 适应性对策优先序和决策建议 HBV 模型 AEZ 模型 Miami模型 气 候 情 景 黑河流域未来气候变化脆弱性与适应性对策评估执行路线

19. 现状脆弱性评价 气象资料 水资源资料 敏感性 S1 指标体系 适应能力 A 指标体系 社会经济资料 水利经济资料 专家判断AHP分析 专家判断AHP分析 流域行政 区划信息 区域脆弱性 V V=f（S1，A） 现状脆弱评价 及区域比较 气候情景下出山 径流量模拟 未来40年各评价区 可供水量 未来脆弱性评价 未来 40年气候情景 配水方案 HBV 模型 未来40年水资源系统脆弱性变化 水资源供需 平衡分析 2000年流域 社会经济信息 未来40年流域 社会经济情景 社会经济情景下各 评价区水资源需求 宏观经 济模型 IPAT 等式 有关适应性措施和对策建议 流域水资源气候变化脆弱性评估 黑河流域水资源系统气候变化脆弱性评价框架与流程

20. 黑河流域水资源系统现状脆弱性评价指标体系 水资源系统敏感性指标体系 水资源系统适应能力指标体系 气候指标 水资源指标 社会经济指标 水利经济指标 社会经济指标 年降水量（mm) 关键时段的降水变率（%) 干旱指数 出山径流量（亿立方\年） 出山径流变化距平（％） 人口增长速度（％） 经济增长速度（％） 单位GDP耗水（立方/万元） 地下水占总用水比例（%) 人均水资源量 水库脆弱性指标 人均GDP（万元/人） 农民人均纯收入（元/人） 财政总收入（万元） 非农产业GDP比重（％） 现状脆弱性评价： 现状脆弱性评价结果： 敏感性指数（从大到小）：山丹、高台、民乐、嘉峪关、甘州、临泽、肃南、金塔、肃州； 适应能力指数（从大到小）：甘州、肃州、临泽、嘉峪关、高台、肃南、金塔、山丹、民乐； 脆弱性指数（从大到小）：山丹、民乐、高台、肃南、金塔、嘉峪关、临泽、甘州、肃州。 从流域分区看，黑河流域讨赖河片水资源系统现状脆弱性好于黑河干流片。

21. 气候变化脆弱性评价： 以缺水率作为脆弱性的替代指标分析，未来40年气候变化下，黑河流域各县区水资源系统从极脆弱到不脆弱排序依次是：临泽县、嘉峪关市、高台县、肃州区、金塔县、甘州区、山丹县、民乐县和肃南县。 对比现状分析，未来气候变暖对目前流域内经济相对发达的临泽县、肃州区、嘉峪关市和甘州区的影响最大。从流域内部排序变化看，未来气候变化对山丹县、民乐县和肃南县具有正的影响，而对高台县和金塔县基本没有影响。

22. 流域农业经济系统气候变化脆弱性评估 黑河流域农业经济系统气候变化脆弱性评价框架与流程——以张掖市为例 当前耕地压力指数P1 现状脆弱性评价 气象资料 产量资料等 敏感性 S1 指标体系 适应能力 A 指标体系 农业资料 经济资料 专家判断AHP分析 专家判断AHP分析 现状人均耕地 流域行政 区划信息 区域脆弱性 V V=f（S1，A） 现状脆弱评价 及区域比较 气候情景下土 地生产潜力 不同产出系数下单 位面积粮食产量S2 未来脆弱性评价 RCM下未来 40年气候情景 AEZ模型 未来耕地压力指数P2= f (S2，D) 分析比较P1、P2 未来40年脆弱性 未来40年 社会经济情景 未来40年 粮食需求量 不同粮食消费水平 下最小耕地需求D IPCT等式 有关适应性措施 和对策建议

23. 现状脆弱性评价 参考已有研究，经实地考察和专家推荐，确定指标体系； 采用实地问卷调查法，运用AHP分析确定指标权重。 肃南为最脆弱地区，甘州区为中等脆弱地区，高台、民乐为较不脆弱地区，临泽、山丹为最不脆弱地区。

24. 气候变化下张掖市农业系统脆弱性评价 应用AEZ模型计算气候变化情景下黑河流域张掖市各县区土地生产潜力：以春小麦为例 计算表明：在未来气候变化情景下，张掖市土地生产潜力呈增加趋势，即气候变化对张掖市的农业生产是正的影响。2020年的气候条件最适合张掖市的农业生产，土地生产潜力最大。气候变化对甘州区的农业生产最为有利，而对民乐和肃南的影响不大。

25. 未来40年，在没有限制条件（水、肥等完全充足）的理想种植条件下，通过推广高产的小麦品种：在300kg的标准下，到2020年耕地压力指数均会出现较大的降低，土地资源的紧张程度都会有较大的缓解。其中甘州、临泽、高台三县区无论是在小麦经济产出系数提高5％和10％，还是保持不变，耕地资源都出现富余。 在400kg的粮食消费标准下，如果作物经济产出系数保持不变，6县区的耕地压力指数都大于1，在加上城市化等非农用地对耕地的侵占，不提高作物的经济产出系数将会使现在的商品粮基地陷入粮食不能自给的尴尬境地。即使产出系数在现有基础上提高5％和10％，耕地压力指数基本都大于1，耕地资源非常紧张。

26. 现状脆弱性评价 气象资料 环境敏感信息 敏感性 S1 指标体系 适应能力 A 指标体系 社会经济资料 经济资料 专家判断AHP分析 专家判断AHP分析 流域行政 区划信息 区域脆弱性 V V=f（S1，A） 现状脆弱评价 及区域比较 气候情景下第一 性生物生产量 灌溉情况下第一 性生物生产量 未来脆弱性评价 RCM下未来 40年气候情景 Miami 模型 比较未来40年生态 系统脆弱性变化 2000年社会经济 统计资料 2000年流域各区 HANPP量 不同HANPP率情景下 生态系统中的NPP存量 HANPP 计算模式 有关适应性措施 和对策建议 流域生态系统气候变化脆弱性评估 黑河流域生态系统气候变化脆弱性评价框架与流程

27. 黑河流域生态系统现状脆弱性评价 2000年流域中的额济纳旗和临泽的敏感度最高，而肃南和民乐的敏感度相对较低。适应能力与敏感度的排列相反，肃南的适应能力最高，而额济纳旗的最低。对于黑河流域的生态系统来说，这反映出敏感度和适应能力是呈负相关的，即越敏感的地区适应能力越低。 就脆弱性而言，最脆弱的地区分布在流域下游的额济纳旗，其次为中游的临泽县，中游的金塔县、肃州区和高台县较脆弱；甘州区、民乐县和山丹县不太脆弱； 肃南县最不脆弱。

28. 气候变化下黑河流域生态系统脆弱性评价

29. 气候变化下黑河流域生态系统脆弱性评价 人类初级生产力占用（HANPP）介绍 • 潜在的自然植物的NPP（NPP0，即没有人类干涉时的NPP）与保留在自然中的NPP的量（NPPt，即当前在生态循环中可提供的生物量的量）之差： • NPPa=NPP0-NPPt；NPPt=NPPact-NPPh • 其中，NPPact为实际的NPP， NPPh为收获的NPP。 • HANPP的增长会导致净碳流由生态系统向大气中转移，致使人类以外的其他生物所获得的能量减少，从而影响生物多样性（能量是影响生物多样性的唯一因素）。 • NPPh，即，社会经济所获得的NPP，包括： • 农业作物的收获量； 家畜的牧草数量； 收获的木柴和为当地建筑而用的工业木制品； 用于出口的木材的伐木量； 用于农业的林地开垦。 • 当前，一般采用收获系数或经济产出系数的方法将人类记录的产品数量转化为人类初级生产力占用。

30. 黑河流域2000年HANPP

31. 气候变化下未来40年黑河流域生态系统脆弱性评价气候变化下未来40年黑河流域生态系统脆弱性评价 假设最好的情景（前提）： 人均HANPP数量保持2000年水平不变，人口和经济增长的生物量需求通过提高HANPP部分的经济产出率来实现；城市化、工业化及交通发展等不再吞噬现有的可利用的生物生产土地面积。 未来40年黑河流域中游各县区的脆弱性从高到低分别为：肃州区、金塔县、甘州区、民乐县、临泽县、高台县、山丹县和肃南县。对比2000年的HANPP率计算发现，在气候变化和人口增长的双重压迫下，临泽县表现出更易受影响。