以下文章来源于城市地理之光 ，作者山河故人
标题：Risk assessment of terrestrial protected areas to extreme wind hazards: A case study in Queensland, Australia
期刊：Landscape and Urban Planning
作者：Jinda Qi, Bao-Jie He, Yue Cao, Jiaying Dong, Ervine Shengwei Lin
DOI: https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2023.104888
导读：本研究提出了一个基于风险、暴露和脆弱性概念的风险评估框架，用于量化风灾对陆地保护区（TPAs）生境破坏的潜在风险。将该框架应用于澳大利亚昆士兰州的TPAs，收集了1970年至2018年期间发生的风灾事件、TPAs的分布和特征、以及环境和社会经济数据，利用地理信息系统（GIS）整合并展示了风险评估结果。比较了不同类型的TPAs的风险，并根据行政区划制作了基于区域的风险地图，以便于TPAs的管理和保护。
引言
研究背景：陆地保护区（TPAs）是生态系统保护的重要组成部分，但它们也容易受到人类活动或自然灾害的威胁。以往的研究主要关注人为干扰对TPAs的影响，而对TPAs面临的自然灾害，特别是风灾，缺乏系统的评估。
研究目的：本研究提出了一个基于风险、暴露和脆弱性概念的风险评估模型，用于量化风灾对TPAs生境破坏的潜在风险。该模型考虑了不同类型的风灾（如气旋、阵风和龙卷风）的强度和频率，以及TPAs中的动植物和自然资产（如水和土壤）的暴露程度和脆弱性指标。
研究方法：本研究将该模型应用于澳大利亚昆士兰州的TPAs，利用地理信息系统（GIS）整合并展示了风险评估结果。本研究还比较了不同类型的TPAs的风险，并根据行政区划制作了基于区域的风险地图，以便于TPAs的管理和保护。
研究贡献：本研究为量化TPAs对风灾的潜在风险提供了一种有用的方法，有助于制定有效的风险适应和管理措施。本研究也为景观规划领域中风灾风险评估提供了新的视角和思路。
研究区域
研究区域是澳大利亚的昆士兰州，这个州是澳大利亚第二大的州，占地约173万平方公里，有782个地方政府区域。昆士兰州被选为研究区域的原因有以下几点：
昆士兰州经常受到风灾的影响，根据澳大利亚气象局的数据，过去五十年里发生了超过1000次的风灾事件。
昆士兰州拥有丰富的雨林和其他陆地保护区，这些保护区每年都面临着风灾的重大压力。例如，2015年的马西亚风暴损坏了77个国家公园，造成大量树木倒伏，旅游设施破坏，道路和小径堵塞，海滩侵蚀等问题。
昆士兰州政府投入了大量的财力物力来恢复、维护和管理风灾后的景观。仅在2016–17财年，国家公园、体育和赛马部就投入了2420万澳元来改善昆士兰州公园和森林的管理。
这些背景为应用风险评估框架来识别最需要干预和健康基础设施的保护区提供了机会，从而帮助地方规划部门制定景观保护的管理支出。
研究方法
本研究建立一个基于风险、暴露和脆弱性概念的风险评估模型，用于量化风灾对TPAs生境破坏的潜在风险。该模型考虑了不同类型的风灾（如气旋、阵风和龙卷风）的强度和频率，以及TPAs中的动植物和自然资产（如水和土壤）的暴露程度和脆弱性指标。基于风险、暴露和脆弱性概念的风险评估模型包括以下几个部分：
危害因子：这部分考虑了不同类型的风灾（如气旋、阵风和龙卷风）的强度和频率。根据历史数据，计算了每种类型的风灾在不同地区发生的概率，并根据其强度和频率确定了危害因子。
暴露程度：这部分考虑了TPAs中的动植物和自然资产（如水和土壤）的暴露程度。根据TPAs的分布和特征，计算了每个TPA暴露于不同类型风灾的概率，并根据其面积、类型和位置确定了暴露程度。
脆弱性指标：这部分考虑了TPAs对风灾的敏感性和适应能力。根据环境和社会经济数据，构建了一个脆弱性指数，反映了每个TPA对风灾的抵抗力。
综合以上三个部分，该模型可以量化风灾对TPAs生境破坏的潜在风险，并为制定有效的风险适应和管理措施提供参考依据。
研究数据
（1）数据来源：
风灾事件数据：这些数据来源于澳大利亚气象局（BOM），包括1970年至2018年期间发生在昆士兰州的旋风、阵风和龙卷风的时间、位置、强度和频率等信息。这些数据用于构建风险评估模型中的危害因子。
TPA分布和特征数据：这些数据来源于澳大利亚国家公园和野生动物服务（NPWS），包括昆士兰州的TPA的名称、类型、面积、位置、边界等信息。这些数据用于识别和分类TPA，并计算其暴露于风灾的概率。
环境和社会经济数据：这些数据来源于澳大利亚统计局（ABS），包括昆士兰州的人口、收入、教育、就业、健康等指标。这些数据用于构建TPA的脆弱性指数，反映其对风灾的敏感性和适应能力。
（2）数据处理：
首先，收集了澳大利亚气象局、澳大利亚农业、水和环境部、昆士兰政府和澳大利亚统计局等机构提供的各种空间和人口数据，包括风灾事件、TPA分布和特征、环境和社会经济数据等。
然后，利用地理信息系统（GIS）对数据进行整合和展示，生成了风灾事件、TPA暴露和脆弱性的地图。
接着，建立了一个基于风险、暴露和脆弱性概念的风险评估模型，用于量化风灾对TPA生境破坏的潜在风险。该模型考虑了不同类型的风灾（如气旋、阵风和龙卷风）的强度和频率，以及TPA中的动植物和自然资产（如水和土壤）的暴露程度和脆弱性指标。
最后，综合以上三个部分，计算并标准化了风险评估结果，并利用GIS制作了TPA的风险地图，比较了不同类型的TPA的风险，并根据行政区划制作了基于区域的风险地图，以便于TPA的管理和保护。
结论与讨论
（1）结论
风险评估框架：提出了一个基于风险、暴露和脆弱性概念的风险评估模型，用于量化风灾对陆地保护区（TPAs）生境破坏的潜在风险。
风险评估应用：将该模型应用于澳大利亚昆士兰州的TPAs，收集并分析了风灾事件、TPAs的分布和特征、以及环境和社会经济数据，利用GIS整合并展示了风险评估结果。
风险评估结果：发现昆士兰州北部和东南部的TPAs面临最高的风险，主要是由于气旋、阵风和龙卷风的高频率和强度，以及人口和工业密度的高水平。相反，中部、西部和南部的TPAs具有较低的风险。
风险评估意义：为量化TPAs对风灾的潜在风险提供了一种有用的方法，有助于制定有效的风险适应和管理措施。也为景观规划领域中风灾风险评估提供了新的视角和思路。
（2）讨论
该研究只考虑了风灾对TPA的影响，而没有考虑其他自然灾害，如火灾、洪水、干旱等，这可能导致风险评估结果的偏差和不完整。
该研究使用了历史数据来构建风险评估模型，而没有考虑气候变化对风灾的影响，这可能导致风险评估结果的不准确和不稳定。
该研究使用了一些主观和定性的指标来构建脆弱性指数，而没有考虑TPA的生态系统服务和功能，这可能导致风险评估结果的不客观和不全面。
该研究使用了一个简单的加权平均法来综合风险评估结果，而没有考虑不同风险组成部分之间的相互作用和影响，这可能导致风险评估结果的不合理和不敏感。
转自：“生态遥感前沿”微信公众号
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