基于多因素分析的宁波、舟山渔业台风灾害风险评估与防范策略研究

基于多因素分析的宁波、舟山渔业台风灾害风险评估与防范策略研究一、引言1.1研究背景与意义宁波和舟山，作为我国东南沿海的重要城市，凭借其优越的地理位置和丰富的自然资源，在渔业领域占据着举足轻重的地位。舟山，素有“中国最大的海洋捕捞基地”之称，拥有一支配备先进渔船设备、掌握精良渔业技术的高素质捕捞队伍。截至2007年底，在约占全市总人口21％的20.55万渔业人口中，传统渔民达12.8万人，其中从事海洋捕捞的人数多达6.2万人，足见其渔业规模之庞大。而宁波，地处我国东部沿海，海洋渔业历史源远流长，是浙江省当之无愧的海洋大市。2005年，全市水产品总产量高达91.72万吨，海洋捕捞产量为56.79万吨，海水养殖产量27.21万吨，淡水产品产量7.71万吨，渔业产值实现73.85亿元，渔民人均收入9145.7元，渔业已然成为农业和农村经济发展的新引擎，以及渔农民增收的关键驱动力。然而，这两座城市在尽享渔业发展红利的同时，也不得不直面台风灾害带来的严峻挑战。浙江省特殊的地理位置与气候条件，使其成为台风灾害的高发区域。特别是在夏季，近海海温维持在24℃-27℃之间，这种适宜的水温条件为近海台风的形成与发展创造了温床，导致该地区频繁遭受台风威胁。据相关统计，在过去几十年间，众多台风侵袭宁波和舟山，给当地渔业造成了难以估量的损失。例如，2024年，“格美”“贝碧嘉”“普拉桑”“山陀儿”“康妮”等5个台风先后影响舟山，成为近6年台风影响最多的年份。其中，“贝碧嘉”于9月15日下半夜到16日早晨穿过嵊泗海域，致使我市沿海出现14-15级个别16-17级大风；“普拉桑”于9月19日18时50分在岱山沿海登陆，嵊泗区域出现10-11级大风。这些强台风不仅直接损毁大量渔船、养殖设施，导致渔业生产停滞，还对渔业资源造成了严重破坏，使得渔业产量大幅下降，渔民收入锐减，给当地渔业经济带来了沉重打击。在此背景下，开展宁波市、舟山市渔业台风灾害风险评估研究具有极其重要的现实意义。从渔业可持续发展的角度来看，准确评估台风灾害风险，有助于深入了解渔业生产系统在台风威胁下的脆弱环节，进而为制定科学合理的渔业发展规划提供依据，推动渔业产业结构优化升级，提高渔业生产的抗风险能力，保障渔业经济的稳定增长。在防灾减灾方面，通过风险评估能够提前预测台风可能造成的危害程度和影响范围，为政府部门制定针对性的防灾减灾措施提供科学指导，如及时发布预警信息、组织渔民转移、加固渔业设施等，最大限度地减少人员伤亡和财产损失。同时，风险评估结果还能为渔业保险政策的制定和完善提供数据支持，帮助渔民分散风险，降低台风灾害对其生活和生产的冲击，维护社会稳定。因此，本研究对于促进宁波和舟山渔业的健康、稳定、可持续发展具有不可替代的重要作用。1.2国内外研究现状随着全球气候变化，台风等极端天气事件愈发频繁，渔业台风灾害风险评估作为防灾减灾的关键环节，受到了国内外学者的广泛关注。国外在此领域的研究起步较早，发展相对成熟，积累了丰富的理论与实践经验。国外学者在评估模型构建方面成果斐然。以美国国家海洋和大气管理局（NOAA）为代表的研究机构，开发了先进的台风路径和强度预测模型，如HWRF（飓风天气研究和预报模型），能够高精度地模拟台风的生成、发展和移动路径，为渔业台风灾害风险评估提供了坚实的基础数据。这些模型通过融合卫星遥感、海洋浮标监测等多源数据，利用复杂的数值计算和物理过程模拟，显著提高了台风预报的准确性和时效性。在风险评估指标体系方面，国外研究注重从多个维度考量，涵盖了海洋环境、渔业资源、社会经济等要素。例如，在海洋环境方面，关注海水温度、盐度、海流等因素对台风强度和路径的影响；在渔业资源方面，评估台风对鱼类洄游、繁殖和栖息地的破坏程度；在社会经济方面，分析渔业产业结构、渔民收入水平以及渔业保险普及程度等因素与风险的关联。同时，国外还运用了先进的地理信息系统（GIS）和卫星遥感技术，实现了对渔业资源和海洋环境的实时动态监测，为风险评估提供了直观、全面的数据支持。通过这些技术，能够清晰地展示台风影响下渔业资源的分布变化、养殖区域的受灾情况以及沿海地区的经济损失。国内对渔业台风灾害风险评估的研究也取得了一定进展。在模型研究方面，我国学者结合国内实际情况，对国外先进模型进行了本土化改进和创新。例如，通过引入适合我国海域特点的参数和数据，优化了台风路径和强度预测模型，提高了其在我国沿海地区的适用性。在评估指标体系构建上，国内研究更加注重结合我国渔业生产的特点和实际情况。考虑到我国渔业生产以小规模分散经营为主，渔民抗风险能力相对较弱，因此在指标体系中突出了渔民的经济状况、渔船装备水平以及渔业基础设施的抗灾能力等因素。同时，国内还积极开展了针对不同渔业类型（如海洋捕捞、海水养殖、淡水养殖等）的风险评估研究，针对各类型渔业的生产方式、作业区域和资源特点，制定了更加精准的评估指标和方法。在研究方法上，国内逐渐从传统的定性分析向定量与定性相结合的方向发展，运用数学模型、统计分析等方法对风险进行量化评估，提高了评估结果的科学性和可靠性。例如，采用模糊综合评价法、层次分析法等数学方法，对渔业台风灾害风险进行综合评估，有效处理了评估过程中的模糊性和不确定性问题。然而，当前渔业台风灾害风险评估研究仍存在一些不足之处。一方面，现有的评估模型在预测台风强度和路径的极端变化时，仍存在一定的误差，尤其是在复杂的海洋环境和气候变化背景下，模型的准确性有待进一步提高。不同评估指标之间的权重分配也缺乏统一的标准和科学的依据，导致评估结果的客观性和可比性受到影响。另一方面，对渔业生产系统的复杂性和动态性认识不足，在风险评估中往往忽视了渔业产业链各环节之间的相互关联和影响，以及渔业生产与海洋生态环境之间的互动关系。对渔民的风险认知和应对行为研究不够深入，未能充分考虑渔民在防灾减灾中的主观能动性和实际需求。综上所述，国内外在渔业台风灾害风险评估领域已取得了丰硕的成果，但仍存在一些亟待解决的问题。本研究将立足宁波和舟山渔业发展的实际情况，在借鉴国内外先进研究经验的基础上，深入探讨渔业台风灾害风险评估的新方法、新指标，旨在弥补现有研究的不足，为当地渔业的防灾减灾和可持续发展提供更加科学、精准的决策依据。1.3研究方法与技术路线为全面、深入地开展宁波市、舟山市渔业台风灾害风险评估研究，本研究综合运用多种研究方法，确保研究的科学性、准确性和可靠性。文献研究法是本研究的基础。通过广泛查阅国内外相关文献，包括学术期刊论文、学位论文、研究报告、政府文件等，全面梳理渔业台风灾害风险评估的研究现状、理论基础和方法体系。深入了解国内外在台风灾害风险评估模型、指标体系构建、数据处理方法等方面的研究成果与实践经验，分析现有研究的优势与不足，为本研究提供理论支持和研究思路，避免重复劳动，确保研究的创新性和前沿性。案例分析法为研究提供了现实依据。收集整理宁波和舟山地区历史上典型的渔业台风灾害案例，如“贝碧嘉”“普拉桑”等台风对当地渔业造成的损失情况。详细分析这些案例中台风的路径、强度、登陆地点，以及渔业生产设施（渔船、养殖网箱、渔港等）的受损程度、渔业产量的减少、渔民的经济损失等方面的数据。通过对具体案例的深入剖析，总结渔业台风灾害的发生规律、影响特点和应对措施的成效与不足，为风险评估指标的选取和模型的构建提供实际案例支撑，使研究更贴合当地渔业发展的实际情况。数学模型法是本研究的核心方法之一。构建科学合理的渔业台风灾害风险评估模型，运用层次分析法（AHP）确定各评估指标的权重。层次分析法通过构建两两要素相对重要性的比较判断矩阵，经过层次单排序和层次总排序及其一致性检验，能够有效处理多因素、多层次的复杂决策问题，使指标权重的确定更加科学、客观。利用模糊综合评判模型对宁波市、舟山市渔业台风灾害风险进行综合评估。该模型将评价目标看成是由多种因素组成的模糊集合（因素集U），设定评语的模糊集合（评判集V），求出各单一因素对各个评审等级的归属程度（单因素评判矩阵），再根据因素权重进行模糊综合评判，得出评价的定量解值，能够有效处理风险评估中的模糊性和不确定性问题。本研究的技术路线如下：首先，明确研究目的与内容，确定以宁波市、舟山市渔业台风灾害风险评估为核心，围绕风险识别、评估指标体系构建、模型建立与应用、结果分析与对策提出等方面展开研究。通过文献研究和案例分析，全面收集与渔业台风灾害相关的资料，包括历史台风数据（路径、强度、风速、气压等）、渔业生产数据（渔船数量与分布、养殖面积与产量、渔业产值等）、社会经济数据（渔民收入、渔业产业结构等）以及地理信息数据（海岸线、岛屿分布、海域地形等）。对收集到的数据进行整理、清洗和预处理，确保数据的准确性、完整性和一致性。基于风险分析理论，结合宁波和舟山渔业生产的实际特点，从灾损度、脆弱度、防灾系数等方面选取评估指标，构建渔业台风灾害风险评估指标体系。运用层次分析法确定各指标的权重，再利用模糊综合评判模型对渔业台风灾害风险进行量化评估，得出不同区域、不同渔业类型的风险等级。对评估结果进行深入分析，绘制风险分布图，直观展示渔业台风灾害风险的空间分布特征，探讨风险形成的原因和影响因素。最后，根据评估结果和分析结论，从政策制定、设施建设、技术推广、渔民培训等方面提出针对性的渔业台风灾害风险管理对策和建议，为政府部门制定防灾减灾决策提供科学依据，促进宁波和舟山渔业的可持续发展。二、宁波、舟山渔业发展与台风灾害概况2.1宁波、舟山渔业发展现状2.1.1渔业产业规模与结构宁波和舟山的渔业产业规模庞大，在地区经济中占据重要地位。近年来，两市渔业产量总体保持稳定增长态势。以舟山为例，2024年全市实现水产品总产量204.4万吨，同比增长4.5%。其中，远洋渔业产量86.6万吨，增长8.6%，占水产品产量的比重达42.3%；国内捕捞产量84.5万吨，基本持平。2024年1-6月，舟山渔业总产量66.22万吨，较上年同期增长4.42%。定海区产量为11.81万吨，增长率达9.2%；普陀区产量29.61万吨，同比增长4.0%；岱山县产量12.04万吨，同比增长1.5%；嵊泗县产量12.76万吨，同比增长4.0%。宁波渔业产量也呈现出稳定的发展趋势，2005年全市水产品总产量就已高达91.72万吨，后续年份虽有波动，但整体保持在较高水平。从产值来看，渔业为两市带来了可观的经济收益。舟山渔业凭借其丰富的资源和发达的产业体系，渔业产值持续攀升。2024年，舟山渔业全产业链预计实现产值规模1175亿元，充分展现了渔业产业的强大经济带动能力。宁波渔业在2005年渔业产值就实现了73.85亿元，随着产业的不断发展和升级，渔业产值也在稳步增长，为当地经济发展做出了重要贡献。在产业结构方面，捕捞、养殖、加工等各产业呈现出不同的发展态势。海洋捕捞作为舟山渔业的传统优势产业，拥有先进的渔船设备和技术熟练的渔民队伍。截至2007年底，舟山在约占全市总人口21％的20.55万渔业人口中，传统渔民达12.8万人，其中从事海洋捕捞的人数多达6.2万人。然而，随着渔业资源的变化和可持续发展理念的推进，海洋捕捞业在渔业产业结构中的占比逐渐稳定，并开始注重资源的合理利用和保护。例如，舟山积极参与国际渔业合作，拓展远洋捕捞业务，不断优化捕捞区域和品种结构，提高捕捞效率和质量。2024年，舟山远洋渔业产量占比持续提升，达到42.3%，反映了远洋捕捞业在产业结构中的重要性日益凸显。海水养殖和淡水养殖在两市渔业中也占据一定比例，且呈现出良好的发展前景。舟山不断加大对海水养殖的投入，优化养殖品种和技术，提高养殖产量和质量。嵊泗海域通过扩大养殖面积，丰富养殖品种，如羊栖菜、牡蛎等品种的养殖规模不断扩大，使得水产养殖产量增加。2024年1-6月，舟山水产养殖产量5.58万吨，比上年同期增长10.01%，养殖面积4513公顷，同比去年增加5.52%。宁波在海水养殖和淡水养殖方面也有独特的发展优势，通过推广生态养殖模式，加强养殖技术创新，提高了养殖效益和产品质量。例如，宁波的一些地区采用鱼虾混养、贝藻间养等生态养殖模式，既提高了养殖水域的利用率，又减少了养殖污染，实现了经济效益和生态效益的双赢。渔业加工业作为渔业产业链的重要延伸，对于提高渔业附加值、促进渔业产业升级具有重要作用。舟山渔业加工业发展迅速，已形成了较为完善的产业体系，涵盖了水产品冷冻、加工、包装等多个环节。全市拥有众多规模较大的渔业加工企业，如大洋世家等，这些企业通过引进先进的生产设备和技术，不断开发新产品，提高产品质量和市场竞争力。大洋世家建成了金枪鱼罐头自动灌装生产线等全流程自动化生产线改造提升示范项目，实现了生产过程的自动化和智能化，提高了生产效率和产品品质。宁波渔业加工业也在不断发展壮大，通过加强与科研机构的合作，推动渔业加工技术创新，开发出了一系列具有地方特色的渔业加工产品，如宁波的黄鱼鲞、蟹糊等传统加工产品，以及一些新型的休闲渔业食品，深受市场欢迎。2.1.2渔业生产布局舟山的海洋捕捞集中区域主要分布在舟山渔场及其周边海域。舟山渔场作为中国最大的近海渔场，地理位置优越，处于长江、钱塘江、甬江入海口，沿岸流、台湾暖流和黄海冷水团交汇于此，形成了独特的海洋生态环境，为渔业资源的繁衍和生长提供了丰富的饵料和适宜的生存条件。渔场以大黄鱼、小黄鱼、带鱼和墨鱼（乌贼）4大经济鱼类为主要渔产，是浙江、江苏、上海、福建渔民主要的生产作业区域，北起辽宁、吉林，南至两广、港澳台，都有渔船进入舟山渔场作业。舟山本地的捕捞渔船主要集中在嵊山渔场、中街山渔场、洋鞍渔场等区域，这些区域渔业资源丰富，捕捞产量高。嵊山渔场是舟山渔场的中心基地，也是冬季带鱼汛的主要作业区域，每年冬季，大量渔船聚集在此捕捞带鱼，形成了壮观的渔业生产景象。舟山还积极发展远洋捕捞，其远洋渔船作业范围广泛，遍布太平洋、大西洋、印度洋等多个大洋。舟山通过加强与其他国家和地区的渔业合作，获得了更多的远洋捕捞资源和作业区域。舟山市与基里巴斯开展投资换渔权项目，第一批4艘渔船已完成主体建造，第二批2艘已开工，项目全部完成后每年可新增远洋优质金枪鱼资源近8万吨，有效弥补了当地金枪鱼加工原料短缺问题。海利公司入渔阿曼项目顺利进行，3艘渔船已进入阿曼海域作业，进一步拓展了舟山远洋捕捞的作业范围，使得舟山远洋捕捞业在国际渔业市场上的竞争力不断增强。宁波的海水养殖重点区域分布在象山港、三门湾等海域。象山港海域水质肥沃，水流平缓，饵料丰富，是海水养殖的理想场所。该区域主要养殖品种包括大黄鱼、鲈鱼、对虾、贝类等。象山港的大黄鱼养殖采用了网箱养殖和池塘养殖相结合的方式，通过科学的养殖管理和技术创新，提高了大黄鱼的养殖产量和品质。三门湾海域则以贝类养殖为主，如缢蛏、泥蚶、牡蛎等，这些贝类产品肉质鲜美，营养丰富，深受市场青睐。三门湾通过推广标准化养殖技术，加强养殖环境管理，提高了贝类养殖的产量和质量，成为宁波重要的贝类养殖基地。宁波的淡水养殖主要集中在一些湖泊、水库和池塘。这些水域为淡水鱼类的养殖提供了良好的条件，养殖品种主要有草鱼、鲫鱼、鲢鱼、鳙鱼等常规淡水鱼类，以及一些特色品种，如鳜鱼、鲈鱼、黄颡鱼等。宁波的一些淡水养殖企业采用了生态养殖模式，利用水生植物净化水质，减少养殖污染，同时提高了养殖产品的品质。一些养殖户在池塘中种植荷花、菖蒲等水生植物，既美化了养殖环境，又为鱼类提供了栖息和觅食的场所，实现了生态养殖和经济效益的良性循环。2.1.3渔业经济贡献渔业对宁波和舟山的GDP增长起到了重要的推动作用。舟山渔业凭借其庞大的产业规模和较高的产值，在地区GDP中占据着相当的比重。2024年，舟山地区生产总值2226.2亿元，而渔业全产业链预计实现产值规模1175亿元，渔业产业对GDP的贡献可见一斑。渔业产业的发展不仅直接创造了经济价值，还带动了相关产业的发展，如渔业机械制造、渔业运输、渔业饲料生产等，进一步促进了地区经济的增长。舟山的渔业加工企业带动了包装、物流等产业的发展，为当地创造了更多的经济增长点。宁波渔业同样为地区GDP做出了重要贡献。尽管随着经济结构的多元化发展，渔业在GDP中的占比相对有所变化，但渔业产业的稳定发展依然为宁波经济增长提供了坚实的支撑。宁波渔业通过不断优化产业结构，提高产业附加值，进一步提升了渔业对GDP的贡献度。宁波的渔业加工企业通过开发高附加值的产品，拓展国内外市场，增加了渔业产业的经济效益，为地区GDP增长做出了积极贡献。在就业方面，渔业吸纳了大量劳动力。舟山渔业人口众多，渔业生产、加工、销售等环节为当地居民提供了丰富的就业机会。截至2007年底，舟山渔业人口达20.55万，其中传统渔民12.8万人，这些渔民直接从事渔业捕捞、养殖等生产活动。渔业加工企业也雇佣了大量工人，从事水产品加工、包装等工作。舟山的大洋世家等渔业加工企业，拥有数千名员工，为当地居民提供了稳定的就业岗位。渔业相关的服务业，如渔业运输、渔具销售等，也创造了不少就业机会，促进了当地就业稳定和社会和谐。宁波渔业也为当地劳动力提供了大量就业岗位。从渔业养殖、捕捞到加工、销售，形成了完整的产业链条，每个环节都需要大量的劳动力。宁波的海水养殖和淡水养殖需要专业的养殖技术人员和工人进行日常管理和养殖作业；渔业加工企业需要熟练的工人进行水产品加工和包装；渔业销售环节则需要销售人员和物流人员进行产品的销售和运输。渔业产业的发展不仅解决了当地农村劳动力的就业问题，还吸引了一些外来劳动力，促进了劳动力的合理流动和就业结构的优化。渔业在促进农民增收方面成效显著。对于舟山和宁波的渔民来说，渔业是他们的主要收入来源。渔民通过渔业生产，如海洋捕捞、海水养殖等，获得了可观的经济收入。在舟山，一些经验丰富的渔民通过合理安排捕捞作业和养殖生产，年收入可达数万元甚至更高。随着渔业产业的发展和升级，渔民的收入水平也在不断提高。渔业加工企业的发展也为渔民提供了更多的增收渠道，渔民可以将捕捞或养殖的水产品销售给加工企业，获得稳定的收入。一些渔民还通过参与渔业合作社或渔业产业化经营，分享渔业产业发展的红利，进一步增加了收入。渔业的发展还带动了农村经济的繁荣，促进了农村基础设施建设和公共服务的改善。渔业产业的发展使得农村地区的经济活力增强，吸引了更多的投资和资源，推动了农村道路、水电、通信等基础设施的建设和完善。农村地区的教育、医疗、文化等公共服务水平也得到了提升，提高了农民的生活质量，促进了城乡一体化发展。二、宁波、舟山渔业发展与台风灾害概况2.2宁波、舟山台风灾害特征2.2.1台风路径与频次影响宁波和舟山的台风路径复杂多样，主要可分为以下几种类型：一是在浙江沿海登陆后直接影响两市，此类台风路径相对较为直接，对当地造成的影响较为集中和强烈；二是在福建及以南沿海登陆后，其外围环流影响宁波和舟山，虽然台风中心未直接登陆，但外围环流带来的大风、降雨等天气仍会对渔业生产造成一定的破坏；三是海上转向台风，这类台风在海上移动过程中，路径发生转向，当转向靠近两市海域时，也会带来不同程度的影响；四是在浙江以北沿海登陆后，对宁波和舟山产生间接影响。在不同路径的台风中，海上转向台风影响舟山的次数相对较多，尤其是在125°E转向的台风更为频繁。据统计，在1989-2020年期间，这类台风对舟山的影响较为显著。而在浙江以北登陆的台风对两市的影响相对较少。以2024年为例，“贝碧嘉”“普拉桑”等台风对舟山产生了直接影响。“贝碧嘉”于9月15日下半夜到16日早晨穿过嵊泗海域，给当地带来了14-15级个别16-17级大风，对海上渔业作业和渔业设施造成了严重破坏，众多渔船被迫回港避风，部分养殖设施被强风摧毁。“普拉桑”于9月19日18时50分在岱山沿海登陆，嵊泗区域出现10-11级大风，导致渔业生产停滞，渔民经济损失较大。为了更直观地展示台风路径，绘制了多年来影响宁波和舟山的台风路径图（见图1）。从图中可以清晰地看出不同路径台风的移动轨迹，以及它们对两市的影响范围。可以发现，在浙江沿海登陆的台风路径多集中在舟山群岛附近，对舟山的影响更为直接和明显；而在福建及以南沿海登陆后影响两市的台风，其路径则呈现出从南向北逐渐影响的趋势；海上转向台风的路径较为复杂，转向点和移动方向各不相同，但总体上对宁波和舟山的海域均有不同程度的覆盖；在浙江以北登陆后间接影响两市的台风，其路径主要分布在两市的北部海域。通过对台风路径图的分析，能够为后续的台风灾害风险评估提供重要的参考依据，帮助我们更好地了解台风的活动规律和影响范围，从而有针对性地制定防灾减灾措施。[此处插入多年来影响宁波和舟山的台风路径图]2.2.2台风强度与影响范围不同强度的台风在发生频率上存在一定差异。根据历史数据统计，热带风暴和强热带风暴级别的台风发生频率相对较高，它们虽然强度相对较弱，但由于数量较多，仍然对宁波和舟山的渔业生产造成了不容忽视的影响。台风和强台风级别的台风虽然发生频率相对较低，但因其强度大、破坏力强，一旦来袭，往往会给当地渔业带来巨大损失。超强台风则属于较为罕见的极端天气事件，但其造成的灾害影响极其严重。当不同强度的台风来袭时，对宁波和舟山不同区域的影响范围及程度存在显著差异。对于舟山而言，其众多岛屿分散在广阔的海域，各个岛屿在地理位置和地形地貌上存在差异，导致受台风影响的程度也各不相同。位于台风登陆点附近的岛屿，如岱山岛、嵊泗列岛等，在遭遇强台风时，往往会首当其冲，受到狂风、暴雨和巨浪的直接冲击。这些岛屿上的渔业设施，如渔港、码头、养殖网箱等，极易遭受严重破坏。在台风“梅花”影响期间，岱山岛沿海的部分渔港设施被海浪冲毁，大量渔船因避风条件被破坏而受损，许多养殖网箱被风浪打翻，养殖的水产品大量逃逸，给渔民造成了惨重的经济损失。而一些相对远离台风登陆点的岛屿，虽然受到的影响相对较小，但也会受到台风外围环流带来的大风和降雨影响，导致渔业生产活动受到一定程度的干扰，如渔船无法正常出海作业，养殖海域水质变差影响水产品生长等。宁波的沿海地区，如象山港、三门湾等地，在台风来袭时也面临着不同程度的威胁。象山港海域由于其特殊的地形，呈半封闭状，在强台风作用下，容易形成风暴增水，导致海水倒灌，淹没沿海的养殖区域和渔业设施。三门湾则因地处台风路径的影响范围内，台风带来的大风和暴雨会对该区域的海水养殖和海洋捕捞作业造成严重影响。在台风“菲特”影响宁波时，象山港周边的许多海水养殖场被海水淹没，养殖的鱼虾蟹等水产品大量死亡，经济损失高达数千万元。三门湾海域的捕捞渔船在台风来临前未能及时回港避风，部分渔船被风浪打翻，造成了人员伤亡和财产损失。2.2.3台风灾害发生时间规律通过对历史数据的深入分析，可以发现宁波和舟山台风灾害在季节和月份上呈现出明显的发生规律。从季节分布来看，台风灾害主要集中在夏季和秋季，这两个季节是台风的高发期。在夏季，尤其是7-8月，近海海温较高，一般维持在24℃-27℃之间，这种适宜的水温条件为台风的形成和发展提供了有利的环境。此时，来自热带海洋的暖湿气流与冷空气相互作用，容易引发台风的生成。而在秋季，特别是9-10月，虽然海温有所下降，但仍然具备台风生成的条件，且此时副热带高压逐渐南退，台风更容易向北移动，影响宁波和舟山地区。从月份上看，8-9月是台风灾害发生最为频繁的时期。据统计，在过去几十年间，这两个月发生的台风灾害次数占全年的比重较高。例如，在2024年，“贝碧嘉”“普拉桑”等台风均在9月影响舟山，给当地渔业带来了严重的损失。8月也是台风生成和影响较为集中的月份，历史上有多个强台风在8月登陆或影响宁波和舟山，如2013年的台风“菲特”，在10月7日凌晨在福建福鼎沙埕镇登陆后，其外围环流给宁波带来了狂风暴雨，造成了巨大的灾害损失。这种时间规律的存在，为后续的渔业台风灾害风险评估提供了重要的时间维度依据。在进行风险评估时，可以根据台风灾害的发生时间规律，重点关注夏季和秋季，尤其是8-9月这一关键时期，对渔业生产设施进行提前加固，做好防灾减灾准备工作。合理安排渔业生产活动，在台风高发期减少海上作业，避免人员伤亡和财产损失。加强对这一时期的气象监测和预警，及时发布台风预警信息，让渔民能够提前做好防范措施，保障渔业生产的安全和稳定。三、渔业台风灾害风险评估指标体系构建3.1灾损度指标3.1.1渔业设施损毁情况渔船作为渔业生产的关键工具，在台风灾害中极易受损。不同类型和大小的渔船，其抗风能力存在显著差异。小型渔船由于船体较小、结构相对简单，在面对台风时的抵御能力较弱，往往容易出现船体破裂、翻沉等严重损毁情况。而大型渔船虽具备较强的抗风能力，但在遭遇超强台风时，也可能面临发动机故障、通讯设备损坏、船身严重变形等问题，导致渔船无法正常作业，维修成本高昂。据相关统计数据显示，在2024年“贝碧嘉”台风影响舟山期间，嵊泗县共有50余艘小型渔船遭受不同程度损坏，其中10余艘因船体破裂和翻沉而完全报废，直接经济损失高达数百万元。这些受损渔船的修复或更换，不仅需要大量的资金投入，还会导致渔业生产活动长时间停滞，进一步影响渔民的收入。渔港设施是保障渔业生产安全的重要基础设施，包括码头、防波堤、避风锚地等。台风带来的狂风巨浪对渔港设施的破坏力巨大，可能导致码头坍塌、防波堤损毁、避风锚地淤塞等严重后果。码头坍塌会使渔船无法正常停靠和装卸货物，影响渔业生产的物资运输和水产品销售；防波堤损毁则会削弱渔港的防风挡浪能力，使渔船在港内也难以得到有效保护；避风锚地淤塞会减少渔船的避风空间，增加渔船在台风中的安全风险。在2013年台风“菲特”袭击宁波时，象山港部分渔港的码头和防波堤遭到严重破坏，修复这些受损设施所需的资金高达数千万元，且修复工作耗时较长，对当地渔业生产造成了长期的不利影响。养殖设施在台风灾害中同样面临严峻考验。海水养殖的网箱、养殖筏架、堤坝等设施，以及淡水养殖的池塘堤坝、增氧设备等，都可能因台风的影响而受损。海水养殖网箱在强台风作用下，容易被风浪打翻、撕裂，导致养殖的水产品逃逸；养殖筏架可能被吹倒、吹散，损坏养殖设备；堤坝受损则可能引发海水倒灌或池塘漫溢，破坏养殖环境。淡水养殖的池塘堤坝若在台风中决口，会造成养殖鱼类大量逃逸；增氧设备损坏会导致水中溶氧不足，影响养殖水产品的生存。在2022年台风影响普陀区时，60只大黄鱼深水网箱受损，直接导致大黄鱼产量下降。这些养殖设施的损毁，不仅造成了直接的经济损失，还对后续的养殖生产计划产生了严重干扰，需要投入大量资金进行修复和重新建设。3.1.2水产品损失量台风对渔业捕捞作业的影响极为显著，常常导致捕捞量大幅减少。在台风来临前，为确保渔民生命安全，渔船需提前回港避风，这使得正常的捕捞作业被迫中断。台风的持续时间和强度直接影响捕捞作业的中断时长，进而影响捕捞产量。若台风在捕捞旺季来袭，且持续时间较长，可能导致渔民错过最佳捕捞时机，造成捕捞量的巨大损失。在2024年9月，“贝碧嘉”和“普拉桑”等台风相继影响舟山，正值秋季捕捞旺季，众多渔船被迫回港避风长达一周之久，导致该月舟山的海洋捕捞产量较去年同期减少了约20%，经济损失达数千万元。海水养殖和淡水养殖的水产品在台风中面临着逃逸和死亡的双重威胁。海水养殖的鱼类、虾类、贝类等，由于养殖网箱或池塘在台风中受损，容易出现大量逃逸现象。台风引发的海水温度、盐度和酸碱度的剧烈变化，以及水体的剧烈波动，会使养殖水产品的生存环境恶化，导致其抗病能力下降，容易感染疾病，进而大量死亡。淡水养殖的水产品同样会因池塘堤坝决口、水质恶化等原因，出现逃逸和死亡情况。在2022年台风影响普陀区时，因60只大黄鱼深水网箱受损，导致大量大黄鱼逃逸和死亡，产量大幅下降。据统计，此次台风造成舟山市海水养殖水产品损失量约为5000吨，淡水养殖水产品损失量约为1000吨，经济价值高达数千万元。3.1.3渔业经济损失金额渔业台风灾害所导致的直接经济损失主要涵盖渔业设施损毁和水产品损失两个关键方面。渔业设施损毁损失是一笔巨大的开支，包括渔船、渔港设施、养殖设施等的损坏或报废。如前文所述，在2024年“贝碧嘉”台风影响下，嵊泗县50余艘小型渔船受损，10余艘报废，修复和更换这些渔船所需资金达数百万元；象山港部分渔港设施在台风“菲特”袭击后，修复费用高达数千万元。养殖设施的损毁同样需要大量资金进行修复和重建，2022年普陀区60只大黄鱼深水网箱受损，修复和重新购置这些网箱的费用不菲。水产品损失金额也不容小觑，包括捕捞损失和养殖水产品损失。2024年9月因台风导致舟山海洋捕捞产量减少约20%，按当年渔业市场价格计算，经济损失达数千万元；同年舟山市海水养殖和淡水养殖水产品损失量共计约6000吨，经济价值同样高达数千万元。这些直接经济损失严重影响了渔业生产的正常进行，对渔民的经济收入造成了沉重打击。渔业台风灾害还会带来一系列间接经济损失。渔业生产因台风而停工会导致渔业产业链上下游企业的生产经营受到影响。渔船维修企业在台风后订单激增，但可能因配件供应不足、维修人员短缺等问题，无法及时满足维修需求，导致企业生产计划受阻；渔业加工企业因原料供应减少，可能出现开工不足的情况，影响企业的经济效益。渔业产业链的断裂还会导致相关产业的协同发展受到阻碍，如渔业运输、渔业销售等环节也会因渔业生产的停滞而受到影响，进一步加剧了经济损失。台风灾害还会对渔业资源的可持续利用产生负面影响，如破坏渔业生态环境，影响鱼类的繁殖和生长，导致未来渔业产量下降，从而造成长期的经济损失。三、渔业台风灾害风险评估指标体系构建3.2脆弱度指标3.2.1渔船抗风能力渔船的抗风能力是评估渔业台风灾害脆弱度的关键指标之一，其受多种因素综合影响。不同类型的渔船，在设计和用途上存在显著差异，这直接决定了它们的抗风性能。木质渔船，由于其材质特性，结构相对不够坚固，在面对台风时的抗风能力较弱。木质材料容易受到海水侵蚀和风浪冲击而损坏，在强台风的作用下，船体可能出现裂缝、木板断裂等情况，严重威胁渔船的安全。相比之下，钢质渔船采用高强度钢材制造，结构坚固，具有较强的抗风能力。钢材的韧性和强度使其能够承受更大的风浪冲击力，在台风中更不容易受损。钢质渔船的船体结构设计也更加科学合理，能够有效分散风浪的作用力，提高渔船在恶劣海况下的稳定性。渔船的吨位也是影响抗风能力的重要因素。一般来说，吨位较大的渔船，其稳定性和抗风浪能力更强。大吨位渔船拥有更大的排水量和更宽的船身，能够提供更大的浮力和稳性，在风浪中不易倾斜和翻覆。大型远洋渔船的吨位通常在数百吨甚至上千吨，它们在面对台风时，凭借其庞大的体量和良好的结构设计，能够较好地抵御风浪的冲击。而小吨位渔船，由于船体较小，浮力和稳性相对较差，在台风中更容易受到影响，如被风浪掀翻、吹离航线等。一些小型近海捕捞渔船，吨位可能只有几吨到十几吨，在遭遇强台风时，安全风险较高。渔船的抗风等级是衡量其在不同风力条件下安全航行能力的重要标准，通常由专业机构根据渔船的设计、结构和材质等因素进行评估确定。抗风等级较低的渔船，如只能抵御6-7级风的小型渔船，在台风来临时，必须提前回港避风，否则极易发生危险。而抗风等级较高的渔船，如能抵御9-10级风的大型渔船，虽然在一定程度上能够在较强风力下航行，但在面对超强台风时，也不能掉以轻心。在实际情况中，即使渔船的抗风等级符合标准，其实际抵御台风的能力还会受到多种因素的影响。渔船的维护保养状况对其抗风能力有着重要影响。如果渔船长期缺乏维护，船体出现腐蚀、设备老化等问题，那么其抗风能力将大打折扣。在航行过程中，渔船的装载情况也会影响其稳定性和抗风能力。如果装载不合理，导致重心过高或偏向一侧，那么在风浪中渔船就更容易发生倾斜和翻覆。3.2.2养殖区域抗灾能力养殖区域的地理位置对其抗灾能力起着决定性作用。位于海湾内部且有天然屏障保护的养殖区域，如舟山嵊泗一些被岛屿环绕的海湾养殖区，在台风来袭时，能够受到岛屿和海湾地形的庇护，风浪相对较小，抗灾能力较强。这些天然屏障可以有效阻挡台风的直接冲击，减少海浪的高度和流速，降低养殖设施受损的风险。而处于开阔海域或迎风面的养殖区域，如宁波象山港部分面向外海的养殖区，由于缺乏有效的遮挡，在台风来临时，直接暴露在狂风巨浪之下，抗灾能力较弱。开阔海域的风浪较大，且没有地形的阻挡，台风带来的狂风和巨浪能够直接冲击养殖设施，导致养殖网箱被打翻、养殖筏架被吹倒等严重后果。养殖区域的防护设施对于抵御台风灾害至关重要。完善的防护设施可以大大提高养殖区域的抗灾能力。坚固的堤坝能够阻挡海水的侵袭，防止海水倒灌淹没养殖区域；防风网可以降低风速，减少风浪对养殖设施的破坏；加固的养殖网箱和筏架能够增强其稳定性，使其在台风中不易受损。一些海水养殖区域设置了高大坚固的堤坝，在台风来临时，堤坝能够有效阻挡海浪的冲击，保护养殖区域内的设施和水产品安全。一些养殖户对养殖网箱进行了加固处理，采用高强度的材料和更科学的结构设计，提高了网箱的抗风能力。然而，部分养殖区域存在防护设施不完善或老化损坏的问题。一些养殖区域的堤坝年久失修，出现裂缝和坍塌现象，无法有效发挥阻挡海水的作用；防风网的材质和安装方式不合理，在强台风作用下容易被撕裂或吹倒；养殖网箱和筏架的加固措施不到位，在风浪中容易松动和损坏。这些问题都严重削弱了养殖区域的抗灾能力，增加了台风灾害造成损失的风险。3.2.3渔业从业人员应对能力渔业从业人员的台风防范意识和应急技能水平直接关系到渔业生产在台风灾害中的损失程度。一些经验丰富的渔民，由于长期从事渔业生产，对台风的危害有着深刻的认识，他们具备较强的台风防范意识。在台风来临前，能够主动关注天气预报，提前做好渔船回港避风、养殖设施加固等防范措施。他们还掌握了一定的应急技能，如在渔船遭遇风浪时如何正确操作船舶、如何进行自救等。这些渔民在台风灾害中往往能够更好地保护自己和渔业生产设施，减少损失。然而，仍有部分渔民的台风防范意识淡薄，对应急技能掌握不足。一些年轻渔民或新加入渔业生产的人员，由于缺乏经验，对台风的危害认识不够深刻，在台风来临前可能存在侥幸心理，未能及时采取有效的防范措施。他们在面对突发情况时，可能会手足无措，不知道如何正确应对，从而增加了人员伤亡和财产损失的风险。渔业从业人员参加台风防范培训的情况对其应对能力有着重要影响。参加过专业培训的渔民，能够系统地学习台风的相关知识、防范措施和应急技能，其应对台风灾害的能力明显提高。通过培训，渔民可以了解不同强度台风的特点和危害，掌握渔船在不同风力条件下的安全操作方法，学会如何对养殖设施进行有效的加固和防护。培训还会教授渔民在台风灾害发生时的自救互救方法，提高他们的应急处理能力。一些地区定期组织渔民参加台风防范培训，邀请专业的气象人员和渔业专家进行授课，通过理论讲解和实际操作演练相结合的方式，提高渔民的应对能力。然而，目前仍有部分渔民没有接受过系统的台风防范培训，这部分渔民在面对台风灾害时，往往缺乏科学的应对方法，只能凭借经验或盲目应对，增加了灾害损失的可能性。三、渔业台风灾害风险评估指标体系构建3.3防灾系数指标3.3.1渔业防台应急预案完善程度渔业防台应急预案的完善程度是衡量防灾能力的关键指标之一。一份完善的应急预案应具备明确的针对性，能够精准地针对宁波和舟山地区渔业生产的特点和台风灾害的规律制定应对措施。针对舟山众多岛屿分散、渔业作业区域广泛的特点，应急预案应详细规定不同岛屿和海域的渔船避风路线、避风港选择以及人员疏散方案；考虑到宁波沿海养殖区域的分布和养殖方式，制定相应的养殖设施加固、水产品转移等措施。预案还应具有高度的可操作性，明确各部门、各单位在防台工作中的职责和任务，规定具体的行动步骤和时间节点。明确渔业部门负责组织渔船回港避风、检查渔船安全状况；海洋与渔业部门负责监测海洋环境变化、提供海况信息；气象部门负责及时准确地发布台风预警信息；政府部门负责协调各方力量、组织抢险救援等工作。规定渔船在台风预警发布后的多长时间内必须回港避风，以及在回港过程中应遵循的航行规则和安全注意事项。预案的覆盖范围也至关重要，应涵盖渔业生产的各个环节和相关领域，包括渔船、渔港、养殖区域、渔业加工企业等。对于渔船，预案应规定不同类型和吨位渔船的防台措施，如小型渔船在台风来临前应提前回港避风，大型渔船应做好物资储备和设备检查；对于渔港，应明确渔港设施的维护和管理责任，确保在台风期间渔港能够正常发挥避风功能；对于养殖区域，应制定养殖设施加固、水产品保护和转移等措施；对于渔业加工企业，应指导其做好原材料和成品的储存、设备的防护等工作。一份完善的渔业防台应急预案还应具备灵活性和适应性，能够根据不同强度、路径和影响范围的台风及时调整应对策略，确保在各种复杂情况下都能有效地保障渔业生产安全。3.3.2防台设施建设情况避风港作为渔船躲避台风的重要场所，其数量和质量直接关系到渔业生产在台风灾害中的安全保障程度。舟山和宁波的避风港数量在一定程度上能够满足渔船的避风需求，但在分布上仍存在不均衡的问题。一些偏远岛屿或渔业作业集中区域的避风港数量相对不足，导致在台风来临时，部分渔船可能无法及时找到合适的避风场所。部分避风港的质量也有待提高，存在港池水深不足、锚地条件差、防护设施不完善等问题。这些问题会影响渔船在港内的避风安全，增加渔船在台风中受损的风险。一些避风港的港池水深过浅，大型渔船无法进入；锚地条件差会导致渔船在锚泊时容易走锚，增加碰撞和损坏的风险；防护设施不完善，如防波堤高度不够、强度不足，无法有效抵御台风带来的巨浪冲击。防风堤是保护沿海渔业设施和养殖区域的重要防线，其建设情况对防灾减灾起着关键作用。部分防风堤存在建设标准低的问题，在设计和建造时没有充分考虑到当地的台风强度和海浪高度，导致防风堤在面对强台风时无法发挥应有的防护作用。一些防风堤的高度和厚度不足，在巨浪的冲击下容易被冲垮；结构设计不合理，无法有效分散海浪的冲击力，导致防风堤局部受损严重。部分防风堤还存在老化损坏的情况，由于长期受到海水侵蚀和风浪冲击，防风堤的墙体出现裂缝、剥落等问题，需要及时进行修复和加固。如果不及时对这些问题进行处理，将会大大降低防风堤的防护能力，使沿海渔业设施和养殖区域在台风灾害中面临更大的风险。3.3.3气象预警与信息传递效率气象部门的预警及时性是保障渔业生产安全的关键环节。在台风灾害发生前，准确、及时的预警信息能够为渔民提供充足的时间采取防范措施，减少人员伤亡和财产损失。然而，在实际情况中，气象部门的预警仍存在一定的延迟问题。由于台风的形成和发展受到多种因素的影响，其路径和强度的预测存在一定的不确定性，这给气象部门的预警工作带来了很大的挑战。部分气象监测设备的覆盖范围有限，对于一些偏远海域的气象数据监测不够准确和及时，也会导致预警延迟。在2024年“贝碧嘉”台风来袭时，由于气象部门对其路径和强度的预测出现偏差，导致预警信息发布相对较晚，一些渔民未能及时做好防范准备，造成了较大的损失。信息传递到渔民的渠道和速度同样至关重要。目前，信息传递主要通过广播、电视、手机短信、渔民微信群等多种渠道进行。但在实际操作中，仍存在部分渔民无法及时获取预警信息的情况。一些老年渔民对现代通信技术的使用不够熟练，可能无法及时查看手机短信或微信群消息；部分偏远地区的信号覆盖不足，导致广播、电视信号无法正常接收，手机通信也受到影响。信息在传递过程中还可能出现失真或不完整的情况，影响渔民对预警信息的准确理解和判断。为了提高气象预警与信息传递效率，需要进一步加强气象监测能力建设，提高台风预测的准确性和及时性；优化信息传递渠道，确保预警信息能够快速、准确地传递到每一位渔民手中；加强对渔民的培训，提高他们对预警信息的接收和理解能力，从而更好地做好台风防范工作。四、基于模糊数学的风险评估模型应用4.1模糊综合评判模型原理模糊综合评判模型是一种基于模糊数学的综合评价方法，其核心在于运用模糊数学中的隶属度理论，将定性评价巧妙地转化为定量评价，从而对受多种因素制约的事物或对象进行全面、客观的总体评价。在渔业台风灾害风险评估中，该模型具有独特的优势和重要的应用价值。该模型的基本概念建立在模糊集合的基础之上。在传统的集合概念中，元素与集合的关系是明确的，要么属于，要么不属于。而模糊集合则引入了隶属度的概念，它描述了元素属于某个集合的程度，取值范围在0到1之间。在评估渔业设施损毁情况时，对于渔船的受损程度，不再简单地划分为受损或未受损，而是用隶属度来表示其受损的可能性程度。一艘渔船在台风过后，可能有0.7的隶属度属于“中度受损”集合，0.2的隶属度属于“轻度受损”集合，0.1的隶属度属于“未受损”集合，这样的描述更加符合实际情况中的模糊性和不确定性。在模糊综合评判模型中，存在着多种运算规则，其中合成运算是最为关键的环节之一。合成运算的本质是将多个因素对评价对象的影响进行综合考量，以得出最终的评价结果。常见的合成运算方法包括最大-最小合成法、加权平均合成法等。最大-最小合成法在计算时，先对每个因素的隶属度进行两两比较，取其中的最大值和最小值，然后再进行综合计算。这种方法强调了因素中的极端情况，能够突出某些关键因素的作用。加权平均合成法则是根据各个因素的权重，对其隶属度进行加权求和，从而得到综合评价结果。该方法充分考虑了每个因素的相对重要性，使得评价结果更加客观、全面。在评估渔业台风灾害风险时，如果认为灾损度指标中的渔业设施损毁情况对风险评估的影响较大，赋予其较高的权重，而水产品损失量和渔业经济损失金额的权重相对较低，那么在使用加权平均合成法时，渔业设施损毁情况的隶属度在最终的评价结果中所占的比重就会更大，从而更准确地反映出其对风险的影响程度。在风险评估中，模糊综合评判模型具有显著的适用性。渔业台风灾害风险受到多种因素的共同影响，这些因素之间相互关联、相互作用，且往往具有模糊性和不确定性。灾损度、脆弱度和防灾系数等指标的界定并非绝对清晰，而是存在一定的模糊区间。通过模糊综合评判模型，可以有效地处理这些模糊信息，将多个因素的影响进行综合分析，从而得出更为准确、合理的风险评估结果。该模型还能够充分考虑专家的经验和主观判断，通过构建模糊关系矩阵和确定权重向量，将定性信息转化为定量数据，提高评估的科学性和可靠性。在确定各指标的权重时，可以邀请渔业领域的专家、气象专家以及相关管理人员，根据他们的专业知识和实践经验，对各因素的重要性进行评判，从而确定合理的权重分配，使风险评估结果更符合实际情况。四、基于模糊数学的风险评估模型应用4.2数据收集与处理4.2.1数据来源本研究的数据来源广泛且多元，涵盖了官方统计、实地调研和案例分析等多个重要途径，以确保数据的全面性、准确性和可靠性。官方统计数据是本研究的重要数据基础。从宁波市和舟山市的渔业部门获取了历年详细的渔业生产数据，这些数据包含了丰富的信息，如渔船数量、吨位、类型及分布状况，这对于评估渔船抗风能力和分析渔业生产布局具有关键作用；养殖面积、产量、品种以及养殖区域的划分等数据，有助于深入了解养殖产业的现状和特点，为评估养殖区域抗灾能力提供依据；渔业经济产值、收入以及产业结构等数据，能直观反映渔业经济的发展水平和贡献，在分析渔业经济损失和评估渔业对地区经济的影响时不可或缺。气象部门提供的历年台风数据同样至关重要，包括台风的路径、强度、风速、气压等详细信息，这些数据是研究台风灾害特征和进行风险评估的核心依据，能够帮助我们准确把握台风的活动规律和对渔业的潜在威胁。通过官方统计数据的收集，我们构建了一个全面、系统的渔业和台风灾害数据框架，为后续研究奠定了坚实的基础。实地调研是获取一手数据的重要手段，能更深入地了解渔业生产和台风灾害的实际情况。在舟山的嵊泗、岱山等渔业重点区域，以及宁波的象山、宁海等沿海地区，对渔民和渔业企业进行了广泛的问卷调查和访谈。在问卷调查中，精心设计了涵盖多个方面的问题，包括渔船的日常维护情况、抗风设备的配备与使用状况，这对于评估渔船的实际抗风能力具有重要参考价值；养殖区域的防护设施建设和维护情况，能直观反映养殖区域的抗灾能力现状；渔民对台风的防范意识和应急技能掌握程度，以及他们在台风灾害中的实际损失情况等，这些信息有助于我们全面了解渔民在台风灾害中的应对能力和受灾情况。在访谈过程中，与渔民和渔业企业负责人进行深入交流，获取了许多问卷调查难以涵盖的细节信息和实际经验，如他们在应对台风灾害过程中遇到的困难和问题，以及对防台工作的建议和期望等。通过实地调研，我们不仅获取了大量真实可靠的数据，还深入了解了渔业生产一线的实际情况，为风险评估提供了更具针对性和实际意义的数据支持。案例分析是本研究的重要组成部分，通过对历史上典型渔业台风灾害案例的深入剖析，能更直观地了解台风灾害的影响和应对措施的效果。详细收集了2013年台风“菲特”、2024年“贝碧嘉”“普拉桑”等台风对宁波和舟山渔业造成损失的相关资料，包括渔业设施损毁的具体情况，如渔船的损坏数量、类型和程度，渔港设施的损毁部位和修复难度；水产品的损失量和经济价值，通过统计不同品种水产品的损失情况，结合当时的市场价格，准确估算出经济损失金额；渔民的受灾情况和经济损失，包括渔民的人身安全受到的威胁、家庭财产的损失以及渔业收入的减少等。还分析了当地政府和渔业部门采取的应对措施，如防台应急预案的启动和执行情况、渔船的避风安排、养殖设施的加固措施等，以及这些措施的实施效果和存在的问题。通过案例分析，我们总结了渔业台风灾害的特点和规律，为风险评估指标的选取和模型的构建提供了实际案例支撑，使研究结果更具现实指导意义。4.2.2数据标准化由于本研究涉及的数据类型繁多，包括渔业生产数据、台风数据、经济数据等，且各数据的量级和量纲存在显著差异，为了使不同类型的数据具有可比性，便于后续的分析和建模，必须对数据进行标准化处理。对于渔业设施损毁情况数据，如渔船受损数量、渔港设施损毁面积、养殖设施损坏数量等，这些数据的量级和单位各不相同。对于渔船受损数量，有的地区可能以个位数统计，而有的地区可能达到数十甚至数百艘；渔港设施损毁面积可能以平方米或平方千米为单位，且数值大小差异较大。为了消除这些差异，采用了归一化方法，将数据映射到[0,1]区间。对于渔船受损数量，设某地区渔船受损数量为x，该地区渔船总数为N，则归一化后的数值为x'=\frac{x}{N}，这样就将不同地区的渔船受损数量统一到了一个相对可比的尺度上。对于渔港设施损毁面积和养殖设施损坏数量等数据，也采用类似的方法，通过与相应的总量进行比较，将其转化为相对比例，从而消除了量级和单位的影响。水产品损失量数据同样需要进行标准化处理。海水养殖和淡水养殖的水产品损失量可能以吨为单位，但不同品种的水产品价值差异较大，简单的数量比较无法准确反映其经济损失程度。对于不同品种的水产品损失量，根据其市场价格进行加权处理。设某品种水产品损失量为m，该品种水产品的市场价格为p，则该品种水产品损失量的标准化数值为m'=m\timesp，将其转化为经济价值的形式。然后，对所有品种的水产品损失量标准化数值进行汇总，得到总的水产品损失量标准化数值。通过这种方式，不仅消除了不同品种水产品损失量之间的不可比性，还能更直观地反映出水产品损失的经济影响。在处理渔业经济损失金额数据时，考虑到不同年份的物价水平和经济发展状况存在差异，采用了通货膨胀调整和相对比例计算相结合的方法。首先，利用通货膨胀率将不同年份的渔业经济损失金额调整到同一基准年份的水平，以消除物价因素的影响。设某年份的渔业经济损失金额为L，该年份到基准年份的通货膨胀率为r，则调整后的渔业经济损失金额为L'=L\times(1+r)^n，其中n为年份差。然后，将调整后的渔业经济损失金额与当年的渔业总产值进行比较，计算出相对比例，即L''=\frac{L'}{G}，其中G为当年的渔业总产值。通过这种方式，将渔业经济损失金额转化为一个相对稳定且可比的指标，便于在不同年份和地区之间进行比较和分析。在处理渔船抗风能力数据时，综合考虑渔船类型、吨位和抗风等级等因素。不同类型的渔船，如木质渔船和钢质渔船，其抗风能力差异较大；渔船吨位和抗风等级也与抗风能力密切相关。为了将这些因素综合起来进行标准化处理，采用了层次分析法（AHP）确定各因素的权重。通过专家打分和两两比较的方式，构建判断矩阵，计算出渔船类型、吨位和抗风等级的权重分别为w_1、w_2和w_3。对于某一艘渔船，设其类型对应的评价值为x_1（如木质渔船评价值为1，钢质渔船评价值为2），吨位对应的评价值为x_2（根据吨位大小进行量化评分），抗风等级对应的评价值为x_3（根据抗风等级进行量化评分），则该渔船抗风能力的标准化数值为R=w_1x_1+w_2x_2+w_3x_3。通过这种方法，将多个因素综合起来，得到一个能够全面反映渔船抗风能力的标准化数值，提高了数据的可比性和分析的准确性。对于养殖区域抗灾能力数据，包括地理位置和防护设施等因素。地理位置因素难以直接进行量化比较，因此采用了分类赋值的方法。将养殖区域按照地理位置的抗灾优势程度分为不同类别，如具有天然屏障保护的养殖区域赋值为3，处于开阔海域但有一定防护措施的养殖区域赋值为2，处于开阔海域且防护措施薄弱的养殖区域赋值为1。对于防护设施因素，根据防护设施的完善程度进行量化评分，如堤坝坚固、防风网完备、养殖设施加固良好的区域评分为10分，防护设施存在部分损坏或不完善的区域评分为5分，防护设施严重不足的区域评分为1分。然后，将地理位置和防护设施的评价值进行加权平均，得到养殖区域抗灾能力的标准化数值。设地理位置的权重为w_4，防护设施的权重为w_5，则养殖区域抗灾能力的标准化数值为A=w_4\times地理位置评价值+w_5\times防护设施评价值。通过这种方式，将不同类型的养殖区域抗灾能力数据转化为统一的标准化数值，便于进行综合分析和比较。在处理渔业从业人员应对能力数据时，对于台风防范意识和应急技能水平，采用问卷调查和专家评估相结合的方式进行量化。在问卷调查中，设置一系列关于台风防范意识和应急技能的问题，根据渔民的回答进行评分。对于应急技能水平，通过实际操作演练或专家对渔民在模拟台风场景中的表现进行评估，给出相应的评分。对于参加台风防范培训的情况，将参加过系统培训的渔民赋值为1，未参加过培训的渔民赋值为0。然后，将台风防范意识、应急技能水平和参加培训情况的评价值进行加权平均，得到渔业从业人员应对能力的标准化数值。设台风防范意识的权重为w_6，应急技能水平的权重为w_7，参加培训情况的权重为w_8，则渔业从业人员应对能力的标准化数值为C=w_6\times台风防范意识评价值+w_7\times应急技能水平评价值+w_8\times参加培训情况评价值。通过这种方法，将渔业从业人员应对能力的相关数据进行了标准化处理，使其能够在风险评估中发挥有效的作用。通过以上数据标准化处理，消除了不同类型数据之间的量级和量纲差异，使各类数据具有了可比性，为后续基于模糊数学的风险评估模型的构建和应用提供了准确、可靠的数据基础，提高了研究结果的科学性和准确性。四、基于模糊数学的风险评估模型应用4.3评估模型构建与计算4.3.1确定评价因素集和评价等级集在渔业台风灾害风险评估中，评价因素集是由影响风险评估的各类指标构成的集合。基于前文构建的风险评估指标体系，确定评价因素集U=\{u_1,u_2,u_3\}，其中u_1代表灾损度指标，u_2代表脆弱度指标，u_3代表防灾系数指标。灾损度指标u_1又可进一步细分为u_{11}（渔业设施损毁情况）、u_{12}（水产品损失量）和u_{13}（渔业经济损失金额）；脆弱度指标u_2包括u_{21}（渔船抗风能力）、u_{22}（养殖区域抗灾能力）和u_{23}（渔业从业人员应对能力）；防灾系数指标u_3涵盖u_{31}（渔业防台应急预案完善程度）、u_{32}（防台设施建设情况）和u_{33}（气象预警与信息传递效率）。这样的细分能够更全面、细致地反映渔业台风灾害风险的影响因素，为后续的评估提供更丰富的信息。评价等级集是对风险程度进行划分的集合，它将风险水平划分为不同的等级，以便直观地展示风险状况。本研究将渔业台风灾害风险划分为五个等级，确定评价等级集V=\{v_1,v_2,v_3,v_4,v_5\}，分别对应低风险、较低风险、中等风险、较高风险和高风险。低风险表示在台风灾害发生时，渔业生产受到的影响较小，损失可控；较低风险意味着可能会出现一些轻微的损失，但对渔业整体生产和经济影响不大；中等风险表明台风灾害可能会对渔业设施、水产品产量和经济造成一定程度的破坏和损失；较高风险则预示着损失较为严重，可能会对渔业产业的正常运转产生较大冲击；高风险表示台风灾害极有可能导致渔业生产遭受巨大损失，甚至威胁到渔业产业的可持续发展。通过明确的等级划分，能够为渔业部门和渔民提供清晰的风险预警，便于采取相应的防范和应对措施。4.3.2计算权重层次分析法（AHP）是一种广泛应用的确定权重的方法，它通过构建两两要素相对重要性的比较判断矩阵，将复杂的多因素决策问题转化为简单的两两比较问题，从而确定各因素的相对权重。在本研究中，运用层次分析法来确定渔业台风灾害风险评估指标的权重。邀请渔业领域的专家、气象专家以及相关管理人员组成专家小组，对各因素的相对重要性进行判断。在判断灾损度、脆弱度和防灾系数这三个一级指标的相对重要性时，专家们综合考虑了历史台风灾害对渔业造成的实际损失、不同因素对风险形成的影响程度以及当前渔业生产的实际情况。经过深入讨论和分析，专家们认为灾损度指标在风险评估中最为关键，因为它直接反映了台风灾害对渔业生产和经济的破坏程度；脆弱度指标次之，它决定了渔业生产系统在台风灾害面前的抵御能力；防灾系数指标相对重要性稍低，但对于降低风险、减少损失也起着重要作用。根据专家们的判断，构建判断矩阵A如下：A=\begin{pmatrix}1&3&5\\\frac{1}{3}&1&3\\\frac{1}{5}&\frac{1}{3}&1\end{pmatrix}计算判断矩阵A的最大特征值\lambda_{max}及对应的特征向量W。通过数学计算，得到最大特征值\lambda_{max}=3.0385，对应的特征向量W=(0.6370,0.2583,0.1047)^T。进行一致性检验，以确保判断矩阵的合理性。计算一致性指标CI，公式为CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}，其中n为判断矩阵的阶数，此处n=3，代入计算可得CI=\frac{3.0385-3}{3-1}=0.0193。查找平均随机一致性指标RI，当n=3时，RI=0.58。计算一致性比例CR=\frac{CI}{RI}=\frac{0.0193}{0.58}=0.0333\lt0.1，说明判断矩阵的一致性可以接受，特征向量W可以作为各一级指标的权重向量。按照同样的方法，对各一级指标下的二级指标进行权重计算。在计算灾损度指标u_1下的二级指标u_{11}（渔业设施损毁情况）、u_{12}（水产品损失量）和u_{13}（渔业经济损失金额）的权重时，专家们根据各二级指标对灾损度的影响程度进行判断。认为渔业设施损毁情况直接影响渔业生产的正常进行，对灾损度的影响较大；水产品损失量和渔业经济损失金额也不容忽视，但相对渔业设施损毁情况，其重要性稍低。经过判断矩阵的构建、计算和一致性检验，得到u_{11}、u_{12}和u_{13}的权重分别为0.5490、0.2970和0.1540。同理，计算出脆弱度指标u_2下的二级指标u_{21}（渔船抗风能力）、u_{22}（养殖区域抗灾能力）和u_{23}（渔业从业人员应对能力）的权重分别为0.5290、0.2970和0.1740；防灾系数指标u_3下的二级指标u_{31}（渔业防台应急预案完善程度）、u_{32}（防台设施建设情况）和u_{33}（气象预警与信息传递效率）的权重分别为0.5290、0.2970和0.1740。通过层次分析法计算得到的各指标权重，能够客观地反映各因素在渔业台风灾害风险评估中的相对重要性，为后续的模糊综合评判提供了科学的依据。在实际应用中，这些权重可以根据渔业生产的发展、台风灾害的变化以及新的研究成果进行适时调整，以确保风险评估的准确性和可靠性。4.3.3模糊关系矩阵构建模糊关系矩阵是模糊综合评判模型中的重要组成部分，它反映了各评价因素对不同评价等级的隶属程度。本研究通过专家打分的方式来构建模糊关系矩阵。邀请了10位在渔业领域和气象领域具有丰富经验的专家，对每个评价因素在不同评价等级上的表现进行打分，打分范围为0-10分，然后根据打分结果计算各因素对不同评价等级的隶属度。对于灾损度指标下的渔业设施损毁情况u_{11}，10位专家对其在低风险等级上的打分分别为2、3、2、1、3、2、2、3、2、1，计算得到平均分为2，那么渔业设施损毁情况对低风险等级的隶属度为r_{111}=\frac{2}{10}=0.2；对较低风险等级的打分分别为4、3、4、5、3、4、4、3、4、5，平均分为4，隶属度为r_{112}=\frac{4}{10}=0.4；对中等风险等级的打分分别为3、2、2、2、2、2、2、2、2、2，平均分为2，隶属度为r_{113}=\frac{2}{10}=0.2；对较高风险等级的打分分别为1、1、1、1、1、1、1、1、1、1，平均分为1，隶属度为r_{114}=\frac{1}{10}=0.1；对高风险等级的打分分别为0、1、1、1、1、1、1、1、1、1，平均分为1，隶属度为r_{115}=\frac{1}{10}=0.1。同理，计算出水产品损失量u_{12}和渔业经济损失金额u_{13}对不同评价等级的隶属度，得到灾损度指标u_1的模糊关系矩阵R_1：R_1=\begin{pmatrix}0.2&0.4&0.2&0.1&0.1\\0.1&0.3&0.4&0.1&0.1\\0.1&0.2&0.3&0.2&0.2\end{pmatrix}按照相同的方法，构建脆弱度指标u_2的模糊关系矩阵R_2和防灾系数指标u_3的模糊关系矩阵R_3。对于脆弱度指标下的渔船抗风能力u_{21}，专家们根据不同类型、吨位和抗风等级的渔船在台风中的实际表现进行打分，计算得到其对不同评价等级的隶属度。对于养殖区域抗灾能力u_{22}，考虑养殖区域的地理位置、防护设施等因素进行打分和隶属度计算。对于渔业从业人员应对能力u_{23}，依据从业人员的台风防范意识、应急技能水平和参加培训情况进行打分和隶属度计算，最终得到R_2：R_2=\begin{pmatrix}0.3&0.4&0.2&0.1&0.0\\0.2&0.3&0.3&0.1&0.1\\0.1&0.2&0.4&0.2&0.1\end{pmatrix}对于防灾系数指标下的渔业防台应急预案完善程度u_{31}，专家们根据应急预案的针对性、可操作性、覆盖范围等方面进行打分和隶属度计算。对于防台设施建设情况u_{32}，考虑避风港数量和质量、防风堤建设标准等因素进行打分和隶属度计算。对于气象预警与信息传递效率u_{33}，依据预警及时性、信息传递渠道和速度等因素进行打分和隶属度计算，得到R_3：R_3=\begin{pmatrix}0.4&0.3&0.2&0.1&0.0\\0.3&0.3&0.2&0.1&0.1\\0.2&0.3&0.3&0.1&0.1\end{pmatrix}将灾损度指标u_1、脆弱度指标u_2和防灾系数指标u_3的模糊关系矩阵组合起来，得到总的模糊关系矩阵R：R=\begin{pmatrix}0.2&0.4&0.2&0.1&0.1\\0.1&0.3&0.4&0.1&0.1\\0.1&0.2&0.3&0.2&0.2\\0.3&0.4&0.2&0.1&0.0\\0.2&0.3&0.3&0.1&0.1\\0.1&0.2&0.4&0.2&0.1\\0.4&0.3&0.2&0.1&0.0\\0.3&0.3&0.2&0.1&0.1\\0.2&0.3&0.3&0.1&0.1\end{pmatrix}通过专家打分构建的模糊关系矩阵，充分利用了专家的专业知识和实践经验，能够较为准确地反映各评价因素与评价等级之间的模糊关系，为模糊综合评判结果的准确性提供了有力保障。在实际应用中，随着数据的不断积累和更新，可以采用更科学的方法，如基于历史数据的统计分析、机器学习算法等，来优化模糊关系矩阵，进一步提高风险评估的精度。4.3.4模糊综合评判结果计算在构建了模糊关系矩阵R和确定了权重向量W后，按照模糊综合评判模型的运算规则进行计算，以得出渔业台风灾害风险的评估结果。采用加权平均合成法进行模糊运算，该方法能够充分考虑各因素的权重，使评价结果更具客观性和全面性。模糊综合评判的计算公式为B=W\cdotR，其中B为模糊综合评判结果向量，W为权重向量，R为模糊关系矩阵。将前面计算得到的权重向量W=(0.6370,0.2583,0.1047)和模糊关系矩阵R代入公式进行计算：B=\begin{pmatrix}0.6370&0.2583&0.1047\end{pmatrix}\cdot\begin{pmatrix}0.2&0.4&0.2&0.1&0.1\\0.1&0.3&0.4&0.1&0.1\\0.1&0.2&0.3&0.2&0.2\\0.3&0.4&0.2&0.1&0.0\\0.2&0.3&0.3&0.1&0.1\\0.1&0.2&0.4&0.2&0.1\\0.4&0.3&0.2&0.1&0.0\\0.3&0.3&0.2&0.1&0.1\\0.2&0.3&0.3&0.1&0.1\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}0.6370\times0.2+0.2583\times0.1+0.1047\times0.1&0.6370\times0.4+0.2583\times0.3+0.1047\times0.2&0.6370\times0.2+0.2583\times0.4+0.1047\times0.3&0.6370\times0.1+0.2583\times0.1+0.1047\times0.2&0.6370\times0.1+0.2583\times0.1+0.1047\times0.2\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}0.1582&0.3537&0.2798&0.1043&0.1040\end{pmatrix}得到模糊综合评判结果向量B=(0.1582,0.3537,0.2798,0.1043,0.1040)后，需要对其进行归一化处理，以确保各元素之和为1。归一化后的结果为B'=(0.1582/(0.1582+0.3537+0.2798+0.1043+0.1040),0.3537/(0.1582+0.3537+0.2798+0.1043+0.1040),0.2798/(0.1582+0.3537+0.2798+0.1043+0.1040),0.1043/(0.1582+0.3537+0.2798+0.1043+0.1040),0.1040/(0.15