《Journal of Environmental Management》：Multi-natural hazard mapping for critical infrastructures in complex territorial contexts: proposal of a novel methodological approach
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本研究针对复杂地域环境中关键基础设施的多灾种风险评估难题，提出了一种集成统一地理空间框架的创新方法。研究通过三种加权策略（等权重S1、基于存在性的动态加权S2、考虑灾害交互作用的动态加权S3），构建了多灾种指数（MHI），并以西西里岛污水处理厂（WWTPs）为案例进行验证。结果表明，交互作用加权的S3策略能最有效避免单一灾害的高估或低估，揭示约80%的污水处理厂位于高或极高风险区域，为欧盟指令（EU）2022/2557要求的关键基础设施韧性提升提供了科学依据。
在全球自然灾害频发、关键基础设施面临严峻威胁的背景下，如何精准评估多重灾害的综合风险成为区域安全管理的核心挑战。以污水处理厂（WWTPs）为代表的关键基础设施，其失效不仅会导致直接功能中断，更可能引发环境污染和公共卫生危机，产生严重的连锁反应。尽管联合国《21世纪议程》等国际框架早已强调多灾种评估（MHA）的重要性，但在实际操作中，研究者们仍面临诸多瓶颈：现有研究多聚焦于单一灾害，缺乏对灾害间动态交互作用（如级联效应、复合效应）的考量；不同灾害地图的数据格式、分类体系各异，难以整合进统一的分析框架；更为关键的是，在构建综合的多灾种指数（MHI）时，如何为不同灾害分配合适的权重，目前尚无标准化的方法，这直接影响了评估结果的可靠性、可比性以及在复杂地理区域（如岛屿、沿海山区）的适用性。
为了突破这些局限，一项发表在《Journal of Environmental Management》上的研究提出了一种新颖的多灾种评估方法论。该研究以意大利西西里岛这一多种自然灾害共存且交互作用显著的典型区域为案例，以污水处理厂这类对公共健康和环境安全至关重要的基础设施为具体评估对象，旨在开发一种可复制的、能够有效整合灾害间相互作用的多灾种制图方法。
研究人员开展这项研究的关键在于建立一套系统的工作流程。该方法论包含八个核心步骤：研究区界定、灾害识别、专题图收集、地理空间数据协调、分析网格定义、单一灾害指标计算、多灾种指数定义以及指数加权。研究的关键创新点在于提出并比较了三种不同的加权策略来构建MHI：等权重法（S1）、基于灾害存在情况的动态加权法（S2）以及考虑灾害间相互作用的动态加权法（S3）。其中，S3策略通过引入经过适应性调整的灾害相互作用矩阵（源自Tilloy等人2019年的研究），为不同灾害分配基础权重（如地震λ‘ = 0.35，海啸λ’ = 0.10），并在每个网格单元内进行归一化处理，从而在综合指数中更合理地体现灾害的级联和复合效应。所有分析均基于官方权威灾害地图数据，并在开源地理信息系统（QGIS）平台上完成。
主要技术方法概述
本研究主要依托地理信息系统（GIS）技术平台。关键技术步骤包括：收集并协调处理来自意大利国家官方机构（如国家地球物理与火山学研究所INGV）的五大类自然灾害（地震、地貌（滑坡）、水文（洪水）、火山、海啸）的矢量或栅格格式专题图；定义200米×200米的空间分析网格；采用线性归一化方法将不同灾害的危险等级统一为H1(0.25)至H4(1.0)的数值；通过面积加权计算每个网格单元的单一灾害指标（HI）；应用三种权重策略（S1, S2, S3）合成多灾种指数（MHI）；最后将MHI结果与西西里岛污水处理厂的空间分布数据进行叠加，评估其暴露性。
3.1. 单一灾害指标的协调与空间分布
研究首先对五大灾害的原始数据进行了协调处理，确保不同来源和分类体系的数据能在统一网格框架下进行比较。统计分析显示，西西里岛不同灾害的空间分布特征差异显著：地震灾害指标平均值高（0.702）且分布相对均匀，表明其广泛影响；而地貌（滑坡）和水文（洪水）灾害虽然平均值较低（约0.13），但方差大，表明其空间异质性强，风险集中在特定区域；海啸灾害主要影响海岸带，平均值居中（0.538）但变异性高；火山灾害则高度集中在埃特纳火山区域，平均值最低（0.104）。这种灾害分布的复杂性凸显了进行多灾种综合评估的必要性。
3.2. 不同加权情景下的多灾种指数评估
比较三种加权策略得到的多灾种地图发现，其结果存在显著差异。等权重法（S1）由于假设所有灾害在所有网格单元均存在，导致绝大部分区域（94.7%）被划分为低风险等级，严重低估了实际风险。基于存在性的动态加权法（S2）结果更为敏感，高风险和极高风险区域（Class 3 & 4）占比升至约75%，但未能区分灾害的主次关系，可能高估次级灾害（如海啸）的独立影响。而考虑灾害交互作用的S3策略取得了最平衡的结果，高风险和极高风险区域占比约82.85%，它通过权重调整（如降低海啸这类通常由地震触发的次级灾害的贡献度），更真实地反映了灾害间的因果关系和综合风险，有效避免了高估或低估。
3.3. 污水处理厂暴露于多灾种条件的评估
空间分析显示，西西里岛的污水处理厂主要分布在沿海和埃特纳火山周边等人口密集区。应用S3策略的MHI进行评估后发现，高达80.04%的污水处理厂位于高风险（58.15%）或极高风险（21.89%）区域。这表明该地区的关键基础设施普遍面临严重的多灾种威胁，亟需在规划和管理中纳入基于多灾种风险的韧性提升策略。
3.4. 通过选定污水处理厂验证多灾种方法
研究选取了6个有历史灾害记录地区的污水处理厂进行验证性分析。结果显示，S3策略能最准确地反映实际情况。例如，历史上遭受过强震和海啸影响的墨西拿和贾尔迪尼-纳克索斯污水处理厂，在S3下被正确归类为“极高风险”；而在地震风险相对较低但海啸指标高的马扎拉德尔瓦洛和利卡塔，S3给出了“高”或“中等”风险评级，合理反映了海啸对地震触发条件的依赖性。对于米斯特尔比安科（受滑坡影响）和兰达佐（受火山活动影响）的案例，S3通过考虑灾害交互作用，得比S1和S2更符合其实际系统性风险的评价。这表明S3方法在识别复杂风险场景方面更具优势。
3.5. 影响、局限性与未来展望
本研究提出的方法为像西西里岛这样的复杂地域进行关键基础设施的多灾种风险评估提供了可转移的框架，直接支持欧盟指令（EU）2022/2557的实施。然而，该研究目前侧重于灾害-暴露维度，尚未集成基础设施自身的脆弱性数据。未来研究应致力于融合厂站特定的脆弱性信息（如处理能力、关键构件），向更全面的多风险模型迈进。此外，灾害协调过程中的线性归一化方法、静态灾害地图的局限性（未考虑气候变化等长期趋势）、以及S3策略中权重的确定方式（初步尝试）等，都是未来需要进一步研究和完善的方面。
4. 结论
该研究成功开发并验证了一套用于评估关键基础设施（以污水处理厂为例）多灾种暴露性的综合方法。在西西里岛的案例应用中，证实了考虑灾害交互作用的动态加权策略（S3）在捕捉灾害空间变异性和级联效应方面的优越性。研究发现该区域大部分污水处理厂处于高 multi-hazard 风险之下，强调了制定针对性缓解措施的必要性。将基础设施脆弱性纳入评估框架，是未来构建完整多风险模型的关键方向。
