台风灾害下海岸带城市社会
第３９卷第１９期２０１９年１０月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．３９，Ｎｏ．１９Ｏｃｔ．，２０１９基金项目：国家重点研发计划（２０１６ＹＦＣ０５０２９０４）；厦门大学大学生创新创业训练计划项目（１０３８４２０１７１０３）
收稿日期：２０１８⁃０８⁃１０；㊀㊀网络出版日期：２０１９⁃０８⁃１６
∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｙａｎｇｆ＠ｘｍｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
ＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１８０８１０１７０９
吴文菁，陈佳颖，叶润宇，李杨帆．台风灾害下海岸带城市社会⁃生态系统脆弱性评估  大数据视角．生态学报，２０１９，３９（１９）：７０７９⁃７０８６．ＷｕＷＪ，ＣｈｅｎＪＹ，ＹｅＲＹ，ＬｉＹＦ．Ｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｕｒｂａｎｓｏｃｉｏ⁃ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｓｉｎｃｏａｓｔａｌｚｏｎｅｓｕｎｄｅｒｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｔｙｐｈｏｏｎｓ：Ｂｉｇｄａｔａｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０１９，３９（１９）：７０７９⁃７０８６．台风灾害下海岸带城市社会⁃生态系统脆弱性评估  大数据视角吴文菁１，陈佳颖１，叶润宇１，李杨帆１，２，∗
１厦门大学环境与生态学院，厦门㊀３６１１０２２厦门大学海洋与海岸带发展研究院，厦门㊀３６１１０２
摘要：２０１６年莫兰蒂台风对厦门城市社会⁃生态系统造成重创，该系统在灾害影响下的脆弱性成为亟待研究的重要问题㊂基于新浪微博平台进行大数据挖掘，结合统计年鉴及空间基础数据，建立台风灾害影响下基于暴露⁃敏感⁃应对⁃恢复力体系的海岸带城市社会⁃生态系统脆弱性指标体系，评估灾前灾后台风对厦门不同地区的影响；同时根据微博大数据的定位信息，对不同受灾信息进行灾情跟踪及分析，结果表明，在本次台风灾害中思明㊁湖里区表现出的脆弱性较低，而海沧㊁集美区表现出的脆弱性较高，主要是由于思明㊁湖里区的应对能力明显高于其他各区，从大数据显示的恢复情况来看，除海沧区外，其他三区在电力方面的恢复速度都较为迅速㊂研究成果能够为台风灾害背景下的城市脆弱性评价提供新的方法与技术，为灾前防治㊁灾后恢复提供决策参考㊂
关键词：社会⁃生态系统；脆弱性； 莫兰蒂 台风；大数据
Ｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｕｒｂａｎｓｏｃｉｏ⁃ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｓｉｎｃｏａｓｔａｌｚｏｎｅｓｕｎｄｅｒｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｔｙｐｈｏｏｎｓ：Ｂｉｇｄａｔａｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ
ＷＵＷｅｎｊｉｎｇ１，ＣＨＥＮＪｉａｙｉｎｇ１，ＹＥＲｕｎｙｕ１，ＬＩＹａｎｇｆａｎ１，
２，∗
１ＣｏｌｌｅｇｅｏｆｔｈｅＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ＆ＥｃｏｌｏｇｙｏｆＸｉａｍｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｍｅｎ３６１１０２，Ｃｈｉｎａ２ＣｏａｓｔａｌａｎｄＯｃｅａｎＭａｎａｇｅｍｅｎｔＩｎｓｔｉｔｕｔｅ（ＣＯＭＩ），ＸｉａｍｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｍｅｎ３６１１０２，Ｃｈｉｎａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｉｎｔｈｅｉｎｔｅｎｓｉｔｙａｎｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏｆｎａｔｕｒａｌｄｉｓａｓｔｅｒｓ，ｔｈｅｒｉｓｋａｎｄｌｏｓｓａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｕｒｂａｎｎａｔｕｒａｌｄｉｓａｓｔｅｒｓａｎｄｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆａｎｕｒｂａｎｓｅｃｕｒｉｔｙｐａｔｔｅｒｎａｒｅｂｅｃｏｍｉｎｇｍｏｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔ．ＢａｓｅｄｏｎｓｏｃｉａｌｍｅｄｉａｄａｔａｆｒｏｍｔｈｅＳｉｎａｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｐｌａｔｆｏｒｍ，ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｙｅａｒｂｏｏｋｄａｔａ，ａｎｄｕｓｉｎｇｔｈｅＡｒｃＧＩＳｓｏｆｔｗａｒｅ，ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓａｔｙｐｈｏｏｎｄｉｓａｓｔｅｒｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙｉｎｄｅｘｆｏｒｔｈｅｒａｐｉｄａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆＴｙｐｈｏｏｎ Ｍｅｒａｎｔｉ ｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｉｓｔｒｉｃｔｓｏｆＸｉａｍｅｎａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｔａｇｅｓ．Ｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎｏｆａｓｐｅｃｉｆｉｃｍｉｃｒｏｂｌｏｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｒｏｍｔ
ｈｅｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｐｌａｔｆｏｒｍｉｓｕｓｅｄｔｏｔｒａｃｋａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｉｓａｓｔｅｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｗｈｅｎｆａｃｉｎｇａｔｙｐｈｏｏｎｄｉｓａｓｔｅｒ，ｔｈｅＳｉｍｉｎｇａｎｄＨｕｌｉＤｉｓｔｒｉｃｔｓｈｏｗｅｄｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｌｏｗｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙ，ｗｈｉｌｅＨａｉｃａｎｇａｎｄＪｉｍｅｉＤｉｓｔｒｉｃｔｓｈｏｗｅｄｈｉｇｈｅｒｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙ，ｗｈｉｃｈｉｓｍａｉｎｌｙｄｕｅｔｏｔｈｅｑｕｉｃｋｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｌｏｃａｌｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔａｎｄｃｉｖｉｌｓｏｃｉｅｔｙｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｉｎＳｉｍｉｎｇａｎｄＨｕｌｉＤｉｓｔｒｉｃｔ．Ｆｒｏｍａｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｒｅｃｏｖｅｒｙ，ｅｘｃｅｐｔｆｏｒｔｈｅＨａｉｃａｎｇＤｉｓｔｒｉｃｔ，ｔｈｅｓｐｅｅｄｏｆｒｅｃｏｖｅｒｙｏｆｐｏｗｅｒｉｎｔｈｅｏｔｈｅｒｄｉｓｔｒｉｃｔｓｉｓｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｒａｐｉｄ．Ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｐｒｏｖｉｄｅｓａｎｅｗｍｅｔｈｏｄａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｔｙｐｈｏｏｎｄｉｓａｓｔｅｒｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙ，ｄｅｃｉｓｉｏｎｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｐｒｅ⁃ｄｉｓａｓｔｅｒｃｏｎｔｒｏｌ，ａｎｄｐｏｓｔ⁃ｄｉｓａｓｔｅｒｒｅｃｏｖｅｒｙ．
０８０７㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀３９卷㊀ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｓｏｃｉｏ⁃ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｓ；ｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙ；ｔｙｐｈｏｏｎ Ｍｅｒａｎｔｉ ；ｂｉｇｄａｔａ
在全球气候变暖的背景下，台风强度与破坏力呈现明显增强的趋势，超强台风所占比例显著增多［１⁃３］㊂特别是１９９５年以来，大西洋与东太平洋飓风活动显著增强［４］，２００５年美国 卡特里娜 飓风㊁２００７年孟加拉国热带风暴 锡德 ㊁２０１０年台风 凡亚比 等均造成了严重的人员伤亡和经济损失㊂据统计，在 锡德 风暴潮下有３０００多人死亡，受灾人口达８５０万人，直接经济损失二十亿美元以上［５］㊂ 莫兰蒂 是２０１６年全球最强的台风，对厦门市社会㊁经济㊁生态系统等方面造成了巨大的破坏㊂因此，认清气候变化趋势，逐步强化台风灾害评估在城市社会生态风险预警中的应用研究，是构建城市生态安全格局㊁建立可持续的弹性城市的基本保障㊂
近年来，国际对于台风灾害评估已有较多应用［６⁃１０］，众多组织与机构也就气候变化发布了指南与读本，对城市规划与建设㊁弹性城市的设计提出相关建议，例如美国国际开发总署在海啸之后发布了‘沿海社区弹性指南“；２００９年世界银行［１１］出版了‘气候变化弹性城市：东亚城市降低气候变化脆弱性及增强灾害风险管理入门读本“［１２］㊂在城市规划建设㊁弹性城市的构建中，脆弱性分析与评价是重要依据［１３］，脆弱性理论体系对于城市发展㊁城市规划㊁城市发展与环境之间的平衡关系具有巨大的借鉴和应用意义㊂虽然当前在计算脆弱性和适应能力指数以及评估假设适应方面已有相当多的研究成果，但是有关弹性城市的脆弱性分析亟待加强［８］㊂
目前，台风灾前预评估已经基本具备高精度和高准确度的数据与方法［１４］，但灾后脆弱性评估方法仍缺乏时效性数据，且评估过程较为繁杂；传统灾后调查，如在量化飓风卡特里娜对碳排放影响的
研究中，需要采用综合方法结合详细的现场调查，并以经验为基础应用区域缩放模型［１５］，同时统计数据采集存在效率低下㊁精度差等问题，并不适用于台风灾后脆弱性评估，由此，快速准确的灾后脆弱性评估已成为今后灾情评估工作的发展趋势㊂国外已有多个以大数据为背景的相关研究［１６⁃１７］，国内也有基于网络开放数据为政府的管理方案提供对策的研究［１８］，验证了大数据在可行性㊁即时性㊁精度㊁公众参与等方面的优势㊂
本文以受 莫兰蒂 台风破坏严重的厦门市为研究区域，研发的网络信息资源拾取软件，结合遥感空间分析技术，构建了涵盖社会经济系统与生态系统的脆弱性评价指标综合体系，提出了将台风灾后快速统计的实时网络信息与传统调研收集的数据相结合的灾后损失评估新方法，有效提高信息的获取速度，对 莫兰蒂 台风灾害下厦门市各区社会⁃生态系统脆弱性进行高效便捷的评估㊂
１㊀材料与方法
１．１㊀研究区域概况
二十不惑三十而立四十１．１．１㊀厦门市概况
厦门位于福建省东南部，辖思明区㊁湖里区㊁集美区㊁海沧区㊁同安区㊁翔安区６个市辖区，是福建省副省级城市㊁经济特区，东南沿海重要的中心城市㊁港口及风景旅游城市，２０１７年，全年地区
生产总值（ＧＤＰ）４３５１．１８亿元，常住人口４０１万人㊂地形以滨海平原㊁台地和丘陵为主，地势由西北向东南倾斜㊂厦门属于亚热带海洋性季风气候，温和多雨，由于太平洋温差气流的关系，每年平均受４ ５次台风的影响，且多集中在７ ９月份㊂１．１．２㊀台风 莫兰蒂 概况
超强台风 莫兰蒂 （ＳｕｐｅｒＴｙｐｈｏｏｎＭｅｒａｎｔｉ）是２０１６年全球海域的最强风暴之一㊂９月１５日在中国福建省厦门市翔安区登陆，登陆时中心最大风力５２ｍ／ｓ，属于强台风级㊂ 莫兰蒂 重创厦门，尤其对厦门电力设施造成巨大破坏，导致全市大面积停电㊁停水和通信中断；６５万棵行道树倒伏；市内交通瘫痪，机场航班大面积停航㊂因灾死亡１人，重伤２人，房屋倒损１７９０７间，农作物受灾面积７０００ｈｍ２，直接经济损失１０２亿元［１９］㊂
１．２㊀数据来源
１．２．１㊀大数据来源㊀㊀网络信息资源拾取软件是自动地抓取互联网信息资源的程序，可以自动采集所有能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式［２０］㊂本文所采用的微博信息拾取程序是基于Ｊａｖａ语言编写的桌面应用程序，主要根据用户的搜索条件拾取微博信息，通过输入关键词㊁时间和地点拾取微博相关信息，并将抓取结果用Ｅｘｃｅｌ导出，具体流程如图
１㊂
图１㊀微博平台中有关台风灾害信息的关键词选取流程图
Ｆｉｇ．１㊀Ｋｅｙｗｏｒｄｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｌｏｗｃｈａｒｔｆｏｒｔｙｐｈｏｏｎｄｉｓａｓｔｅｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｍｉｃｒｏｂｌｏｇｐｌａｔｆｏｒｍ
本研究中相关关键词选取参数如表１所示，所用的地理位置信息来源于微博用户的定位数据，同时经过人工审查也删除了由于转发或其他原因导致的重复数据㊂
表１㊀厦门市台风灾害相关微博关键词选取参数
Ｔａｂｌｅ１㊀ＳｅｌｅｃｔｉｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｒｅｌａｔｅｄｍｉｃｒｏｂｌｏｇｋｅｙｗｏｒｄｓａｂｏｕｔｔｙｐｈｏｏｎｄｉｓａｓｔｅｒｓｉｎＸｉａｍｅｎ
选取时间Ｓｅｌｅｃｔｔｉｍｅ关键词Ｋｅｙｗｏｒｄｓ选取原因Ｒｅａｓｏｎｆｏｒｓｅｌｅｃｔｉｏｎ代表指标Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ２０１６⁃０９⁃１３ ２０１６⁃０９⁃３０停水反映水力系统恢复情况恢复力停电
反映电力系统恢复情况恢复力２０１６⁃０９⁃１４ ２０１６⁃０９⁃１８玻璃反映物理系统恢复情况恢复力２０１６⁃０９⁃１４ ２０１６⁃０９⁃１７树㊀间接反映交通和生态系统恢复情况
恢复力２０１６⁃０９⁃１４ ２０１６⁃０９⁃１８堵㊀反映交通恢复情况恢复力２０１６⁃０９⁃１４ ２０１６⁃０９⁃１８受伤
反映不同区域的暴露情况暴露性１．２．２㊀其他数据来源
本文采用美国ＮＡＳＡ的Ｌａｎｄｓａｔ８于２０１５年１０月１３日发布的影像，ＵＴＭ⁃ＷＧＳ８４投影坐标系，其分辨率为３０ｍ，用于计算厦门市的归一化植被指数，并根据计算结果进行分级，计算厦门市的植被覆盖度㊂所用统计数据来源于厦门市各行政区２０１６年统计年鉴㊂
１．３㊀研究方法
１．３．１㊀脆弱性评价指标体系的构建
脆弱性是由自然㊁社会㊁经济和环境因素及过程共同决定的系统对各种胁迫的易损性，是系统的内在属性，取决于系统的暴露程度㊁系统对外界干扰的敏感性和系统的适应能力３个方面［８，２１］㊂本文选择厦门市思明区㊁湖里区㊁海沧区㊁集美区四个区域的自然与社会系统作为承灾体，在充分考虑研究对象及本次台风灾害特征的基础上，参考崔胜辉等［２２］，Ｈｕａｎｇ等［２３］归纳的气候变化主要风险因子和Ｓａｊｊａｄ等［２４］进行沿海城市脆
弱性评价使用的评价因子，依据科学性㊁完备性㊁可行性与实用性原则，结合脆弱性的成因，从暴露性㊁敏感性㊁１８０７㊀１９期㊀㊀㊀吴文菁㊀等：台风灾害下海岸带城市社会⁃生态系统脆弱性评估  大数据视角㊀
２８０７㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀３９卷㊀恢复力和应对能力四方面选择指标，建立 莫兰蒂 台风灾害下厦门各区的社会⁃生态系统脆弱性指标体系，如
表２所示㊂
表２㊀厦门市台风灾害影响下社会⁃生态系统脆弱性评价指标体系
为评价台风对不同区域的危害程度，我们选取了占地面积㊁风力风速以及人口密度作为评价各区暴露在
台风下的不同情况的指标；由于 莫兰蒂 台风主要因风力造成影响，导致农作物㊁水电系统等受损，因此第
一㊁第三产业相对敏感；根据‘大气科学辞典“，地面粗糙度表征的是地表与大气的相互作用，反映地表对风速
的消减，植被覆盖率高的地区地面的粗糙度高［２５］，因此植被覆盖率和台风登陆的强度呈负相关关系，即植被覆盖率越高，敏感性越小，从而选取第一㊁第三产业占比以及植被覆盖率用于评价敏感性；从不同区域的社会
经济情况出发，选择代表地区和居民经济水平的两项指标以及代表该地区基础设施及社会保障完善程度的两
项指标用于评价该区域应对台风灾害的能力；最后，基于大数据变化的趋势，从影响居民生活恢复的角度，选520送花贺卡怎么写
取了电力系统㊁交通系统和生态系统三方面的指标用于恢复力评价㊂
１．３．２㊀脆弱性综合评判模型
模糊综合评价法［２６］是一种能够对受到多种因素制约的事物或对象做出全面评价的决策方法㊂根据数据收集情况与分析需求，将其作为厦门市各区在 莫兰蒂 台风灾害下脆弱性评判模型的依据，并结合熵权法计算权重㊂首先将原始数据标准化，用熵权法建立各级指标的权重集，然后利用隶度函数，结合标准化的数值与脆弱度评语集的分级标准构建评价矩阵，评语集为根据评价指标建立的评价集合㊂
本文将脆弱性程度划分为３个等级，以脆弱度表征，采用中位数法和平均值法确定评语集的分级标
准［２７］，即评价集Ｖ＝｛Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３｝＝｛低度脆弱度，中度脆弱度，高度脆弱度｝，脆弱度代表每一项一级指标的脆弱程度㊂本文最后将评价矩阵与权重集以矩阵计算加以合成，得到各一
级指标脆弱度的评价结果，各一级指标的对应评价等级的数值相加后可表征脆弱性的综合评价结果㊂
２㊀结果与分析
２．１㊀大数据挖掘结果分析
经人工审查，含有某些关键词的微博数据在一定时间前后是由于其他原因发布，与 莫兰蒂 无关，所以
本文以台风登陆日期为起始点，若在某个搜索日期对应的词条中有６０％以上内容与台风无关，那么对于该时
间点以前或以后的数据将不纳入搜索时段内，由此确定每个关键词选取的时间段㊂最终，确定２０１６年９月１３
日至９月３０日所有关键词在不同时间段内的发布量㊂
所有关键词发布量在台风登陆当日达到峰值，次日发布量急剧下降，随着灾后重建工作的不断进展继续
呈现下降的趋势，最后趋近于零，其中 停电 与 停水 两个关键词及其近义词的搜索时间跨度长，且随时间
推移数据逐日降低，但在９月２６日㊁２７日数据量出现较大的回升（图２），这是台风 鲇鱼 于２０１６年９月２７
日在福建省登陆导致的结果，故分析时删去２０１６年９月２６日以后的数据㊂
当关键词发布量为零时，代表与关键词相关的灾害已经得到恢复㊂根据表１提出的几个关键词进行微博
农村取暖方式图２㊀台风 莫兰蒂 前后微博关键词数量㊀Ｆｉｇ．２㊀Ｎｕｍｂｅｒｏｆｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｋｅｙｗｏｒｄｓｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔｅｒｔｙｐｈｏｏｎ Ｍｅｒａｎｔｉ
词条搜索，依据搜索量的多少及其变化趋势等因素选取
停电 ㊁ 堵 ㊁ 树 ３个关键词作为恢复力指标计算依据㊂在与 停电  交通  树木倒伏 这３个脆弱性二级
评价指标相关的关键词中，搜索量在９月２２日㊁９月１７
日㊁９月１７日分别达到最小，量化后的电力㊁交通和倒
伏树木恢复速度分别为０．１１天－１㊁０．３３天－１和０．３天－１㊂
２．２㊀ 莫兰蒂 台风综合脆弱性评价结果分析利用关键词对微博大数据进行挖掘后，得到厦门市地磁
各区恢复力指标数据，建立综合脆弱性指标数据集进行
模糊综合评价，评价结果如表３所示㊂
厦门市各区对 莫兰蒂 台风的脆弱性表现出明显
的地域差异㊂思明区㊁湖里区脆弱性总体结果较弱，海
沧区和集美区则较强㊂从影响脆弱性的一级指标上看，
植被覆盖率较低与第三产业占比高是敏感性指标脆弱
度低的主要原因；交通拥堵，受灾人基数大是恢复力
和暴露度指标脆弱度高的成因㊂应对能力评级结果的数值在综合评价上占据最大比重，直观地表明厦门各区脆弱性不同的主导因素是应对能力的差异㊂思明和湖里区的地区生产总值以及人均可支配收入明显高于其他地区，经济较为发达且社会保障投入较多，故而应对能力相对较强㊂另一方面，由于恢复速度以天数来评价，反映出的恢复力结果差异不明显，因此需要结合关键词的搜索结果进一步讨论分析㊂
qq修改密码表３㊀厦门社会⁃生态系统脆弱性综合评价结果
Ｔａｂｌｅ３㊀Ｘｉａｍｅｎｓｏｃｉｏ⁃ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｓｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ
低度脆弱度Ｖ１Ｌｏｗｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙｌｅｖｅｌ
中度脆弱度Ｖ２Ｍｅｄｉｕｍｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙｌｅｖｅｌ高度脆弱度Ｖ３Ｈｉｇｈｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙｌｅｖｅｌ等级ＲａｔｉｎｇＬｅｖｅｌ思明区
０．５６０．１３０．３２低湖里区
０．５３０．０７０．４２低海沧区
０．３７０．０９０．５６高集美区０．４７０．１３０．５３高３㊀讨论
３．１㊀关键词发布量的空间差异有效揭示了灾后各区恢复力强弱
关键词的发布与台风发生时间和救灾情况紧密相关㊂所有关键词的发布量在台风登陆厦门当天，即２０１６年９月１５日达到峰值，次日关键词发布数量急剧下降，之后随时间的推移呈现平缓下降的趋势，最后数据量趋近于零（图３）㊂
在同一天内，厦门岛内（思明区和湖里区）关键词数量大于岛外（集美区和海沧区），岛外集美区关键词数量又大于岛外其他行政区㊂台风登陆初期，厦门岛内及集美区的人口密集㊁微博用户多，相较人口密度小的其他岛外地区敏感性更强，所以受影响的人数多，关键词发布量大㊂到灾后重建阶段，厦门岛内的湖里区及岛外的集美区关键词的发布量下降幅度大，反映其恢复能力更强㊂岛外的海沧区对于关键词 停电 的数据发布量没有出现较大幅度的下降，说明其电力系统恢复力弱，灾后重建推进不理想㊂
由于本研究恢复力指标数据来源的特殊性，该结果在地理位置上的精度可以达到区县级别，对于灾后
恢复可以针对各区开展相对精细化的评估，这一优势也可为灾后恢复提供更有针对性的参考意见㊂
暗杀任务３．２㊀岛内灾后水电系统恢复能力明显强于岛外及偏远郊区
综合大数据平台获取的关键词信息，公众对于水电的关注度远大于其他方面，因此水电恢复的数据信息
３８０７㊀１９期㊀㊀㊀吴文菁㊀等：台风灾害下海岸带城市社会⁃生态系统脆弱性评估  大数据视角㊀
图３㊀台风灾后厦门各区微博关键词变化图
Ｆｉｇ．３㊀ＣｈａｎｇｅｃｈａｒｔｓｏｆｍｉｃｒｏｂｌｏｇｋｅｙｗｏｒｄｓｉｎｖａｒｉｏｕｓｄｉｓｔｒｉｃｔｓｏｆＸｉａｍｅｎ
也相对准确㊂利用大数据平台获取的定位信息可以清晰地表示出水电恢复信息的动态变化，实现不同地点灾后恢复能力的可视化，更快速准确地对受灾区域的水电系统进行排查，有利于指导灾后恢复工作（图
４）㊂
图４㊀台风 莫兰蒂 搜索量变化的两个阶段内电力㊁水力系统修复情况
Ｆｉｇ．４㊀ＴｈｅｒｅｐａｉｒｏｆｐｏｗｅｒａｎｄｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｙｓｔｅｍｓｉｎｔｗｏｓｔａｇｅｓｏｆｔｙｐｈｏｏｎＭｅｒａｎｔｉᶄｓｓｅａｒｃｈｖｏｌｕｍｅｃｈａｎｇｅ
根据２０１６年９月１４日 ９月２５日时段内新浪微博所检索出的因 莫兰蒂 台风造成的 停电 及其近义
４８０７㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀３９卷㊀

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