气候变化对上海及长三角河口海岸地区脆弱性影响时序分析

在构建了气候变化脆弱性评价指标体系的基础上，本书将结合上海及长三角河口海岸地区社会经济发展和气候变化的特征，分别测算出上海及长三角河口海岸8市气候变化影响的风险度指数、敏感度指数和适应度指数，并根据这三个维度对气候变化影响的逻辑关系，得出上海及长三角河口海岸地区社会经济气候变化脆弱性指数的最终计算结果，用以全面评估该地区气候变化脆弱性的时序发展过程以及气候变化脆弱性的动态变化，辨识影响该地区气候变化脆弱性的关键因子，从而为各级政府实施应对气候变化综合战略的相关举措提供科学依据。

在搜集相关数据资料的过程中发现，上海作为直辖市，各项相关数据都比较完整、连贯、规范、易得，而长三角河口海岸地区的其他7市则许多相关数据都较难获得且不连贯。有鉴于此，本书在对上海及长三角河口海岸地区进行气候变化脆弱性影响分析时，对上海采取了时间序列上连贯的全指标分析，对整个长三角河口海岸地区则采取了某一时间节点上的横截面比较分析。尽管全球气候变化作为一种自然现象是一个时间尺度较长的动态变化过程，因此对气候变化脆弱性评估分析的时间序列理应越长越好，但考虑到实际评估过程中各种非自然因素作用的权重较大并且日益加重，以及上海社会经济发展特征的代表性和各项基础数据资料的可比性及可获得性，本书重点选择分析了2001—2012年间上海市气候变化脆弱性综合指数的影响及变化特征，并对2011年长三角河口海岸地区的气候变化脆弱性综合指数进行了横向对比分析。

4.3.1　原始数据的标准化处理

通过相关年鉴及公报的查找，将2001—2012年上海各原始指标进行统计汇总，见附表9。为了提高各指标以及各时间段的可比性，需要对原始指标进行归一化处理，得出全部评价指标的标准化处理数据，以此进行定量化评价。具体计算过程如下：

由于原始数据量纲不同，为了便于比较分析，将各指标的实际观测值转化为无量纲的标准，得到各数据的标准值，标准值的取值范围均在0—1之间。

对于正向指标，即在一定时空范围内，指标数值越大，表示对脆弱性指数的贡献越大，具体计算公式如下：

对于逆向指标，即在一定时空范围内，指标数值越大，表示对脆弱性指数的贡献越大，具体计算公式如下：

其中，d I为指标I的标准分值，X I为某一年的指标值；X MAX为全部I指标中的最大值；X MIN为全部I指标的最小值。

由此得到经过标准化处理的各项指标，见附表10。

4.3.2　指标权重计算

根据2001—2012年上海市复合生态系统脆弱性评价指标体系中各项标准化后的数据，利用AHP层次分析法及熵值法综合计算出各项指标要素的综合权重见表4.2。其中，风险度、敏感度、适应度这三大领域层所占权重分别为0.443、0.317、0.240，风险度所占权重最高，敏感度次之，适应度权重值最小。

表4.2　上海复合生态系统气候变化脆弱性评价指标体系各级指标权重

资料来源：作者根据原始数据及公式计算所得。

风险度权重最高（0.443）的原因，一方面是其共有10项指标，略多于敏感度和适应度的指标数，表示所其包含的全球气候变化影响因子最多且最为重要；另一方面也反映出风险度指标中各年份的自然环境要素和社会经济要素的数据波动较大，在进行熵值法客观赋权时得分较高。适应度共有8项指标，但其权重只有0.240，仅为风险度权重的1／2，说明其内部各项社会经济指标在时间序列上的波动不大，经过熵值法客观赋权时大部分指标所得权重偏小。在7个主题层中，C 1权重为0.291，C 2权重为0.152，C 3权重为0.144，C 4权重为0.173，C 5权重为0.08，C 6权重为0.06，C 7权重为0.10。说明C 1（全球变化）这一主题在各个主题层中权重最高，而C 6（人力和社会资本）在各个主题层中权重最低。在各个指标层中，E 6（主要海洋灾害灾损）在26个指标中权重最高，为0.123，主要是因为历年的海洋灾害灾损波动比较大，在熵值法的计算中赋值偏高；E 22（每万人公路里程数）在各指标中权重最低，仅为0.015。

4.3.3　上海复合生态系统脆弱性的计算与分析

将综合权重与标准化后的各项相应指标相乘，就可得到2001—2012年上海经济社会环境复合生态系统脆弱性评价指标体系中各项指标的得分，如表4.3、图4.2所示。

表4.3　2001—2012年上海复合系统气候变化脆弱性评价得分

资料来源：根据原始数据及相关公式计算所得。

资料来源：根据原始数据作者自行绘制。
图4.2　2001—2012年上海复合系统气候变化脆弱性评价得分

1.脆弱性指数

由表4.3、图4.2可以看出，2001—2012年上海经济社会环境复合生态系统气候变化的脆弱性指数总体呈下降趋势，由2001年的0.513下降到2012年的0.307，总降幅达到40.2%，表明上海在此期间应对全球气候变化的能力有了明显提高。其中，上海脆弱性指数的最高年份得分为2005年的0.527，最低年份则为2011年的0.305，振幅为26.7%。由于数据标准化处理及权重赋值的缘故，脆弱性指数的取值范围都在0—1之间，所以脆弱性指数得分0.5作为分界线，可以发现上海脆弱性指数仅在2001及2005年得分在0.5以上，其他年份得分均处于0.3—0.5之间，说明2001—2012年期间上海复合生态系统气候变化脆弱性总体处于中等偏低水平。

从具体时序阶段上看，2001—2005年上海气候变化脆弱性指数波动较大，呈U型发展，其间2001—2004年脆弱性指数逐年下降，但2005年又陡然回升，达到0.527。这主要是由于2005年8月受到第9号台风“麦莎”和咸潮入侵天数增多的影响，对上海造成较严重的海洋灾害经济损失，说明上海在应对诸如台风、风暴潮、咸潮等极端海洋灾害时仍存在较大的劣势；2006—2012年间，随着上海社会经济的发展和环境综合治理力度的不断加大，上海复合生态系统气候变化脆弱性指数呈逐年下降态势，其间仅2010年的脆弱性指数略有抬升，但幅度不大，主要是由于当年上海脆弱性指数内部的敏感度指标和适应度指标略有上扬。其中，2011年上海的脆弱性指数达到0.305的最低得分，2012年达到次低的0.307，说明2011—2012年上海经济社会环境复合生态系统的气候变化脆弱性已处于21世纪以来的最低时期，其抵御全球气候变化风险的能力达到相对最强。

2001—2012年间上海气候变化脆弱性指数的逐年下降趋势，主要得益于其适应度得分的持续下降，从2001年的0.191下降到2012年的0.058，两年得分的差值达到了0.133，下降幅度达到69.6%，对上海气候变化脆弱性指数降低的贡献率达到了60.5%。这充分表明一个城市社会经济系统的不断完善和能级的不断提升，可以有效增强其复合生态系统对全球气候变化的抵御和适应能力；风险度的历年得分不降反升、波动较大，由2001年的0.134升至2012年的0.144，上升了7.5%。其间，由于受到自然系统较大波动的影响，2005年上海的风险度得分达到了最高的0.26，直接造成了2005年上海气候变化脆弱性指数的陡然上升，对当年上海气候变化脆弱性指数上升的贡献率高达122.7%。这表明目前上海经济社会环境复合生态系统仍然受到来自全球气候变化的较大影响和威胁，系统整体承受的气候变化影响的风险压力较大并且还在持续增大，局部失衡的状况尚未得到根本性的改观；敏感度的历年得分则总体呈逐年下降趋势，由2001年的0.188降至2012年的0.105，降幅为44.1%，略低于适应度的69.6%。这表明随着“自然环境”与“社会经济”两类结构性指标的不断优化提升，上海经济社会环境复合生态系统对全球气候变化的敏感程度在整体降低，系统内部各子系统间的耦合关系得到了进一步改善。

2.风险度指数

由图4.3可以看出，2001—2012年上海社会经济受气候变化影响的风险度指数B 1（取值范围0—0.443）呈小幅波浪式变动。其间，仅2005年和2006年得分偏高，分别达到0.260和0.199，其他年份得分均在0.11—0.16间上下浮动。这表明在正常年份上海的各项气候变化因素一般都波动不大，尤其是在未发生极端气候灾害时，上海经济社会环境复合生态系统承受全球气候变化影响的风险压力处于较稳定的状态；而一旦E 1—E 6指标中出现较大幅度变化时，如2005年，则将极大地影响上海承受全球气候变化的风险度得分。

注：根据计算结果绘制，C 1、C 2表示主题层中的全球变化和城市发展，B 1表示风险度指数。
图4.3　2001—2012年上海复合生态系统风险度指数变化

从构成风险度指数的C 1（气候变化）、C 2（城市发展）两大主题层的变化情况看，C 1波动幅度更大。这主要是由于气候变化各影响因素有较多的不可抗性及波动性，尤其是2005年由于上海受到台风“麦莎”的较大影响，直接海洋灾害损失达到17.28亿元，使得C 1得分明显偏高；2001年和2008年则受到暴雨天数偏高的影响，C 1得分也较高。C 2在2006年得分最高，主要是由于当年上海耕地面积减少了2.93万公顷，达到了历年耕地面积减少量的最高值，但鉴于代表城市化发展水平的其他各项指标均较平稳，从而有效抑制了2006年C 2的波动幅度（见表4.4）。

3.敏感度指数

如图4.4所示，2001—2012年上海气候变化脆弱性的敏感度指数B 2得分（取值范围0—0.317）呈下降趋势，从最高年份2001年的0.188一直降至最低年份2012年的0.105，总降幅达到了44.1%。其间，2007年略有反弹，敏感度得分上升至0.171，2010年也出现了小幅反弹，但总体上反弹的波幅都不大，表明上海对全球气候变化的敏感性逐年降低，系统整体上处于良性发展状态。

表4.4　2001—2012年上海复合生态系统风险度指标原始值一览

资料来源：根据上海市相关年份统计年鉴及公报汇总形成。

注：根据计算结果绘制，C 3、C 4表示主题层中的自然环境和社会经济，B 2表示敏感度指数。
图4.4　2001—2012年上海复合生态系统敏感度指数变化

从构成敏感度指数B 2的自然环境C 3和社会经济C 4这两大主题层的变化情况看，二者的变动情况及趋势迥异。如表4.5所示，C 3得分呈逐年下降态势，由2001年的0.11下降到2012年的0，主要是因为2012年上海C 3各项指标均为历年标准化后的最小值。具体到C 3内部各项指标，如V类及劣V类水质的河道长度比例，2001年为53.7%、2006年上升为最高值70%，之后逐年下降，2012年已降至36.7%；再如人均年用水量，在2005年达到151.57立方米／人后亦开始逐年降低，2012年已降至130.23立方米／人；城市绿化覆盖率则保持逐年上升态势，由2001年的23.8%上升到2012年的38.3%；等等。这些C 3类指标的逐年优化，表明近些年来上海的城市生态环境正在不断得到改善和修复，从而可以间接提高其抵御和应对全球气候变化的能力。

表4.5　2001—2012年上海复合生态系统敏感度指标原始值一览

资料来源：根据上海市相关年份统计年鉴及公报汇总形成。

与C 3的变化趋势相反，C 4则呈现出明显的阶梯式上升状态，从2001年的0.078升至2012年的0.105，升幅34.6%。其间，C 4的最高得分为2010年的0.117，最低得分为2006年的0.06。虽然其间C 4中的部分指标如城乡居民年均储蓄存款余额逐年提升、单位GdP电耗逐年下降，但由于权重占比偏大的每万人口拥有医院床位数在2006年以后一直呈下降态势，这一指标将间接反映出上海在面临灾害时的救援和应急能力；2001—2012年作为上海两大社会经济指标的经济密度和人口密度也在逐年上升，这也相应提高了上海在面对全球气候变化影响时的敏感性，表征着上海在遭受极端气候灾害侵袭时，其单位面积条件下所蒙受的经济及人民生命财产安全损失将远高于其他城市。C 3、C 4的不同变化趋势表明，上海城市自然环境的不断改善可以有效降低其应对气候变化影响的敏感性，但其社会经济的持续发展又会在相当程度上提升其敏感性，两者相权的实际结果表明，城市自然环境的改善将更为重要，对上海复合生态系统气候变化敏感度走势的贡献度更大。

4.适应度指数

由图4.5可知，2001—2012年上海气候变化脆弱性的适应度指数B 3得分（取值范围0—0.24）呈持续下降态势，从最高年份2001年的0.191一直降至最低年份2012年的0.058，降幅高达69.6%。这表明上海经济社会环境复合生态系统应对全球气候变化影响的适应能力正在逐年提升。

注：根据计算结果绘制，C 5、C 6、C 7分别表示主题层中的经济能力、人力和社会资本、基础设施和科技支持，B 2表示敏感度指数。
图4.5　2001—2012年上海复合生态系统适应度指数变化

从构成适应度指数B 3的三大主题层经济能力C 5、人力资源与社会保障C 6和基础设施和科技保障C 7的变化情况看，C 5得分在逐年下降，主要得益于其人均GdP和人均财政收入两项指标的逐年攀升，而较高的人均GdP和人均财政收入可以有效增强上海应对全球气候变化影响的适应能力以及极端气候灾害来临时的响应能力；C 6在2001—2006年的得分逐年降低，2007年以后得分略有回升，主要是受E 21（每万人在校大学生数）和E 22（两基保险平均参保人数占比）两大指标的影响。E 21在2001—2006年间保持上升态势，2006年最高为237人，2007年以后逐年下降，2012年为213人；E 22基本保持逐年提升的状态，2001年平均参保人数占比为46.1%，2007年为49.2%，2012年达到57.3%；C 7在2001—2012年间呈现波浪式变化，2001—2009年间的最高得分和最低得分分别为2006年的0.064和2009年的0.033，相对变幅达到93.9%，2010年以后趋于稳定状态（见表4.6）。

表4.6　2001—2012年上海复合生态系统适应度指标原始值一览表

资料来源：根据上海市相关年份统计年鉴及公报汇总形成。

5.上海复合生态系统气候变化脆弱性评价的主要结论

通过以上计算与分析，可以得出以下几点结论：

第一，2001—2012年上海复合生态系统气候变化脆弱性指数得分总体呈下降趋势，由2001年的0.513下降到2012年的0.307，总降幅达到40.2%，表明上海在此期间应对全球气候变化影响的综合能力有了明显提高，历年脆弱性得分总体处于中等偏低水平。

第二，上海复合生态系统气候变化脆弱性指数的逐年下降，主要得益于上海复合生态系统气候变化适应度得分的持续下降，其对2001—2012年间上海脆弱性指数降低的贡献率达到60.5%，表明城市社会经济系统的不断完善和能级的不断提升，可以有效增强其复合生态系统对全球气候变化的抵御和适应能力。

第三，上海复合生态系统气候变化风险度的历年得分不降反升、波动较大，其间2005年因受台风“麦莎”的影响而达到最高值，从而直接导致2005年上海气候变化脆弱性指数得分的陡然上升。这表明全球气候变化和海平面上升会加剧风暴潮、暴雨、咸潮入侵等极端气候灾害发生的频率和强度，造成巨大的经济及人民生命财产损失，这将明显提高上海经济社会环境复合生态系统的脆弱性，极大地影响着上海城市经济的发展、社会的稳定和居民的正常生产与生活。

第四，上海复合生态系统气候变化敏感度得分总体呈下降趋势，主要得益于其内部各项自然要素指标的逐年趋好，表明城市生态环境的不断改善可以直接提高城市对全球气候变化影响的应变能力和抵御能力。但随着上海城市人口的激增和各项经济社会要素的不断集聚，社会经济层面的敏感度得分会呈现出阶梯式上升状态，从而影响复合生态系统内部各子系统之间的耦合关系，降低上海在面临灾害时的应急和救援能力，放大和加剧单位面积的经济和人民生命财产的损失。因此，对于特大城市上海而言，认真做好灾前的预警、预报、预防工作，不断提高对全球气候变化引发的极端性海洋灾害的抵御和救援能力，是极其重要和必要的。

4.3.4　长三角河口海岸地区复合生态系统脆弱性分析

在具体的资料搜集和数据分析的过程中，由于长三角河口8市中除了上海之外其他7市的“盐水（咸水）入侵天数”这一指标均无法获得，故本报告在气候变化脆弱性评价指标体系的整体架构和要素层、主题层权重设置不变的情况下，将具体指标由26项缩减为25项，通过整理汇总2011年长三角河口海岸8市的各项相关基础数据后（详见附表11），对各项指标进行了标准化处理（详见附表12），并与相应权重值相乘后，求和得出了2011年长三角河口海岸8市的城市复合生态系统气候变化脆弱性指数（见表4.7、图4.6）。

表4.7　2011年长三角河口海岸8市复合生态系统气候变化脆弱性指数得分

资料来源：根据原始数据及相关公式计算形成。

资料来源：根据计算结果绘制。
图4.6　2011年长三角河口海岸8市复合生态系统气候变化脆弱性指数

1.脆弱性指数

由表4.7、图4.6可以看出，2011年长三角河口海岸8市气候变化脆弱性的平均指数为0.458，低于0.5而整体处于抵御和应对全球气候变化影响风险的较好水平。其中，气候变化脆弱性得分最低的是杭州（0.412），其次是上海（0.415）和苏州（0.421），表明这三市抵御和应对全球气候变化影响的综合能力相对最高；嘉兴、绍兴和舟山三市的脆弱性得分居中，在0.44—0.50之间；脆弱性得分最高的是宁波（0.520）和嘉兴（0.504），二者得分均在0.5以上，表明这两市抵御和应对全球气候变化影响的综合能力相对最低。得分最高的宁波与得分最低的杭州，两者分差为0.108。究其原因，宁波最高的原因在于其敏感度得分达到0.205，远高于其他7市，而2011年8市敏感度的平均得分仅为0.151；杭州的脆弱性得分最低主要得益于其风险度、敏感度和适应度的得分都比较平均，仅风险度得分（0.180）略高于8市的平均水平；上海虽然适应度得分（0.074）在8市中是最低的，但是其敏感度得分（0.186）在8城市中偏高，仅次于宁波的0.205，故直接拉高了其脆弱性指数得分；同样，绍兴的风险度指数得分（0.117）和舟山的敏感度指数得分（0.109）在8市中都是最低的，但由于二市的其他得分偏高，也直接拉高了其脆弱性指数得分。

从江浙沪所辖8市整体情况的比较上看，浙江所辖5市中除了杭州外，其余4市的气候变化脆弱性指数均偏高，得分均高于8市的平均得分，说明浙江所辖4市在应对全球气候变化影响方面的综合能力总体偏弱；江苏所辖二市的情况略好于浙江，苏州和南通的脆弱性指数得分都低于8市的平均得分；上海的得分情况则相对最好。从2011年长三角河口海岸8市气候变化脆弱性指数得分高低的成因中，我们可以得出两点启示和结论：一是风险度指数、敏感度指数和适应度指数三者得分都比较均衡的城市或地区，其气候变化脆弱性指数的综合得分就相对最低，表明其复合生态系统对全球气候变化影响的压力—状态—响应三者的整体协调性相对最好，有益于达到系统的相对最优，诸如杭州；二是社会经济发展水平越高的城市或地区，其抵御和适应全球气候变化影响的综合能力就相对越强，诸如上海、苏州、杭州。

2.风险度指数

长三角河口海岸8市中，2011年风险度指数得分最高的是舟山（0.215），得分超过8市平均得分（0.167）的还有苏州（0.192）、杭州（0.180）和嘉兴（0.169）三市，表明上述4市受到来自复合生态系统各子系统的压力较大，面对全球气候变化的影响，自身存在着较大的风险性，其对三市脆弱性指数综合得分的贡献率分别达到了45.1%、45.6%、43.8%和33.6%；得分低于8市平均得分的依次为绍兴（0.117）、南通（0.149）、上海（0.155）和宁波（0.159）4市，绍兴的风险度指数得分在8市中相对最低（见图4.7）。究其原因，舟山作为海岛型城市，其遭受来自海洋灾害的风险明显高于其他长三角河口海岸城市，2011年遭受到的海洋灾害损失达到了18.24亿元，远高于其他7市，从而直接拉高了其风险度指数得分；而2011年绍兴风险度得分最低则主要得益于该年其耕地面积E 9非但没有减少反而比上年有所增加的影响（见表4.8）。

资料来源：根据计算结果绘制。
图4.7　2011年长三角河口海岸地区复合生态系统气候变化风险度指数

表4.8　2011年长三角河口海岸地区复合生态系统风险度指标原始值

资料来源：根据相关统计年鉴及公报汇总形成。杭州、宁波、嘉兴、绍兴四城市的海洋灾害损失根据统计的浙江灾害损失，取浙江沿海各城市灾害的平均值，舟山的海洋灾害损失根据2011年《舟山海洋环境质量公报》。

3.敏感度指数

长三角河口海岸8市中，2011年敏感度指数得分最高的是宁波（0.215），得分超过8市平均得分（0.151）的还有上海（0.186）和嘉兴（0.178）二市，表明上述三市复合生态系统的内部结构及其三大子系统之间的协调性方面存在着较大的问题，直接拉高了三市气候变化脆弱性指数的综合得分，其对三市脆弱性指数综合得分的贡献率分别达到了39.1%、44.8%和35.3%；得分低于8市平均得分的依次为舟山（0.109）、南通（0.126）、苏州（0.127）、杭州（0.127）和绍兴（0.147）五市，敏感度指数得分最高的宁波与最低的舟山两者相差近一倍（见图4.8）。宁波、嘉兴敏感度指数得分高的原因是E 11—E 18指标综合作用的结果，上海则是由于经济密度E 14和人口密度E 16两项指标明显高于其他城市（见表4.9）。

资料来源：根据计算结果绘制。
图4.8　2011年长三角河口海岸地区复合生态系统气候变化敏感度指数

在自然环境C 3主题层中，得分最高和最低的分别是宁波（0.114）和苏州（0.035），主要在于绿化覆盖率E 13的权重较高。苏州绿化覆盖率达到了42.3%，仅低于嘉兴的43.9%；宁波则在8市中最低，为38.1%。此外，V类及劣V类水质占河道的比例E 11，宁波占比达到71.4%，苏州则为37.4%。综合比较分析可以看出，宁波在自然环境方面存在较多问题，水污染严重、城市绿化覆盖率偏低，可间接反映出宁波在生态环境保护与治理方面的措施不到位。与其他城市相比，上海的绿化覆盖率也偏低，只有38.2%；嘉兴则应重视河道水质的改善。社会经济C 4主题层中，得分最高和最低的分别是嘉兴（0.113）和杭州（0.029），两者相差了2.9倍。究其原因，尽管嘉兴经济发展水平明显低于上海、杭州等城市，在经济密度E 14、人口密度E 16方面具有较大优势，但由于受到产业结构的影响，其单位GdP电耗在8市中是最高的，并且在代表人民生活水平及福利的E 15、E 17指标中表现欠佳；杭州主要得益于较低的人口密度和经济密度，尤其是在每万人拥有医院床位数E 17这一指标中最高为46张，远高于其他7市。上海在C 4中的得分仅低于嘉兴，总体表现不佳，主要是受到经济密度E 14和人口密度E 16两项指标畸高的影响。

表4.9　2011年长三角河口海岸地区复合生态系统敏感度指标原始值

资料来源：根据相关统计年鉴及公报汇总形成。

敏感度指数反映的是城市复合生态系统面对全球气候变化影响的综合状况，将受到来自城市自然环境和社会经济多方面的影响。对于城市发展而言，不可单一注重经济社会的发展而忽视城市生态环境的改善与保护，如果城市经济社会的快速发展以牺牲环境生态作为代价，那么该城市复合生态系统必将是脆弱的。再者，城市社会经济的快速发展具有两面性，一方面城市的经济社会发展和产业结构的优化可以有效提高人民的生活水平和社会的公共福利（E 15、E 17），优化城市能源消费结构E 18，但另一方面，城市所承受的自然负荷与社会经济负荷也在不断加大，其经济密度、人口密度越高，城市面对全球气候变化影响与灾害时的敏感性也就越高。

4.适应度指数

长三角河口海岸8市中，2011年适应度指数得分最高的是绍兴（0.203），得分超过8市平均得分（0.141）的还有南通（0.175）、嘉兴（0.157）、宁波（0.155）和舟山（0.152），表明上述5市在应对全球气候变化影响的综合能力上存在着较大的问题，直接拉高了5市气候变化脆弱性指数的综合得分，其对5市脆弱性指数综合得分的贡献率分别达到了43.4%、39.0%、31.2%、29.9%和31.9%；得分低于8市平均得分的依次为上海（0.074）、苏州（0.102）和杭州（0.105）三市，适应度指数得分最高的绍兴与最低的上海两者相差1.74倍（见图4.9）。究其原因，主要在于绍兴以及南通、嘉兴、舟山诸市在8市中的社会经济发展水平相对偏低，各项相对指标都表现不佳，从而降低了其自身应对全球气候变化的适应能力；而上海以及苏州、杭州诸市则是8市中社会经济发展水平相对最高的，各项相关指标遥遥领先于其他城市，表明城市社会经济的发展水平越高，其应对气候变化影响的适应能力就越强，适应度指数得分也就越低（见表4.10）。

资料来源：根据计算结果绘制。
图4.9　2011年长三角河口海岸地区复合生态系统气候变化适应度指数

表4.10　2011年长三角河口海岸地区复合生态系统适应度指标原始值

资料来源：根据相关统计年鉴及公报汇总形成。

在经济能力C 5主题层中，人均GdP E 19和人均财政收入E 20作为C 5的两项主要指标，其得分的高低与8市的经济发展水平直接相关，其中苏州的得分（0.016）最低，南通的得分（0.08）最高；在人力和社会资本C 6主题层中，杭州的得分（0.006）最低，南通的得分（0.059）最高，二者都主要受两基参保人数占比E 22指标的影响，南通基本养老保险和基本医疗保险平均参保人数占常住人口的比重仅为18.5%，远低于上海的56.6%、宁波的48.5%和杭州的46.6%，上海、宁波和杭州在社会保险福利方面具有体制更为完善的明显优势；在基础设施和科技支持C 7主题层中，得分最高的是宁波（0.082），绍兴与其相差不大，为0.081。上海的得分最低，为0.028，主要得益于上海在科研投入方面的优势较明显，2011年R＆d经费支出占GdP比重E 26上海为3.11%，而最低的绍兴仅为1.09%，宁波为1.80%。

5.长三角河口海岸地区复合生态系统脆弱性分析的主要结论

通过以上计算与分析，可以得出以下几点结论：

第一，长三角河口海岸8市中，作为区域中心城市的上海市和区域副中心城市的杭州市与苏州市，2011年城市复合生态系统气候变化脆弱性综合指数都低于其他城市，表明总体而言，社会经济发展水平越高的城市或地区，其抵御和适应全球气候变化影响的综合能力就相对越强。

第二，2011年舟山的风险度指数得分明显高于其他长三角河口海岸城市，主要在于受到来自海洋灾害的影响；宁波的敏感度指数得分高于其他城市，主要在于其自然环境状况劣于其他城市；而各城市适应度指数得分的高低，则主要取决于该城市社会经济的发展水平，两者呈现出明显的负相关关系。

第三，长三角河口海岸8市共同面临着由于全球气候变化影响造成的极端气候灾害的威胁，包括高温、暴雨以及风暴潮等，尤其是浙江各沿海城市，受到台风风暴潮的威胁更大。这是浙江沿海诸市复合生态系统气候变化脆弱性综合指数得分普遍较高的重要原因。

【注释】

[1]注：根据参考文献的解释华东地区是指包括上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西和山东六省一市的区域。

[2]数据来自：《杭州最高温再度“破四”余杭、临安实施人工降雨》，HTTP：／／WWW.ZJ.XINHUANET.COM／NEWSCENTER／HEAdLINES／201307／31／C＿116747344.HTM，20130731／20130922。

[3]数据来自：《上海变海上西湖水漫堤》，HTTP：／／EPAPER.OEEEE.COM／A／HTML／201310／09／CONTENT＿1947098.HTM，20131009／20130927。

[4]根据SATTY的研究成果，本书采用9级分制进行相对重要性的计算。