《Climate Risk Management》：Multidimensional interactive pathways of adaptive capacity to extreme rainfall: Insights from Xiamen
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为探究城市适应能力（UAC）各组成部分间的交互作用与影响路径，本研究整合风险影响链与韧性框架，构建了涵盖灾前、灾中、灾后（准备度、冗余度、稳健性、抗扰性、恢复力、反思性）的6Rs多维评估体系。通过对厦门市2013-2022年的实证数据分析，研究发现政府治理支出通过基础设施充足度和公众关注度这两个关键中介，间接驱动技术与服务的提升，进而显著增强UAC。该研究揭示了UAC内部的结构性中介路径，为理解并提升城市应对极端气候风险的综合适应能力提供了新视角。
在全球气候变化加剧的背景下，极端天气事件（如热浪、干旱、极端降雨、洪水和风暴）正变得日益频繁、强烈和持久，显著放大了气候相关风险。城市作为人口、经济和基础设施高度集中的区域，在面对这些灾害时尤为脆弱。增强城市的气候适应能力（Urban Adaptive Capacity, UAC）是减轻这些风险及其不利影响的关键。然而，尽管学术界对UAC的各个组成部分已有不少独立评估，但这些构成要素之间复杂的相互作用关系及其影响路径却鲜有深入探索。这一研究空白限制了我们全面理解不同UAC要素如何相互促进或制约，从而影响了制定系统性、高效率的气候适应策略。
为了填补这一空白，一篇发表在《Climate Risk Management》上的研究，以中国东南沿海城市厦门为案例，深入探究了极端降雨背景下城市适应能力的内在作用机制。厦门因其频繁遭受季节性极端降雨的影响和快速的城市化进程，成为了一个极具代表性的研究对象。该研究不再将UAC视为独立指标的简单加总，而是创新性地融合了风险影响链（risk impact chain）和韧性（resilience）的视角，提出了一个基于时间维度的“6Rs”分析框架：准备度（Readiness）、冗余度（Redundancy）、稳健性（Robustness）、抗扰性（Resistance）、恢复力（Recovery）和反思性（Reflectiveness），分别对应灾害发生前、中、后三个阶段。研究人员旨在揭示构成UAC的关键社会-经济要素——治理支出、公众关注度、基础设施充足度以及技术与服务改进——之间的动态交互关系和影响路径。
为了回答这些问题，研究人员系统收集了厦门市2013年至2022年间的多源数据，包括气象数据、地理空间数据、社会经济面板数据，并创新性地引入了社交媒体数据（新浪微博）来量化公众对极端降雨事件的关注度。研究构建了一个包含18个指标的UAC评估体系，并通过结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）这一统计方法，来检验变量间的假设关系并识别有效的因果路径。研究发现，厦门的综合适应能力在过去十年间呈现出从稳定发展到快速增长，再到波动增长的上升趋势。从空间分布看，适应能力较高的区域普遍与更成熟的基础设施系统和更高质量的社会服务区域重合。
研究的核心发现在于路径分析。模型结果显示，政府治理支出并不能直接推动技术与服务的改进，而是必须通过两个关键的中介变量发挥作用：基础设施充足度与公众关注度。具体而言，研究识别出了三条统计学上高度显著（p < 0.001）的有效路径：
- 1.
治理支出 → 公众关注度 → 技术与服务改进（路径1）。
- 2.
治理支出 → 公众关注度 → 基础设施充足度 → 技术与服务改进（路径2）。
- 3.
治理支出 → 基础设施充足度 → 技术与服务改进（路径3）。
这三条路径的总中介效应高达0.819，表明基础设施充足度和公众参与在UAC提升中扮演了至关重要的结构性中介角色。这意味着，提升城市气候适应能力的主要途径，在于持续改善城市实体基础设施，同时加强公众的监督与参与，从而共同促进适应技术和服务的进步。此外，研究还发现，公众关注度不仅对技术与服务改进有直接正向影响，也对基础设施充足度有显著促进作用，体现了社会压力与监督的作用。
为开展此项研究，作者主要运用了以下关键技术方法：首先，基于风险影响链和韧性理论，构建了涵盖6个维度（6Rs）的UAC概念框架与多指标评估体系，并使用熵权法为各维度指标赋权，计算年度综合UAC值。其次，创新性地将社交媒体（新浪微博）数据经过关键词搜索、去重、清洗后，用于量化公众对极端降雨事件的关注指数和舆情平均持续时间，以此衡量社会维度的反思性与恢复力。最后，研究采用结构方程模型（SEM）及AMOS 26.0软件，以治理支出为外生变量，技术与服务改进为内生变量，公众关注度和基础设施充足度为中介变量，构建并检验了多变量间的路径假设关系，通过模型拟合度检验（如χ2/df, RMSEA, CFI等）和Bootstrap法验证了中介效应的显著性。
4.1. 适应能力趋势
2013年至2022年间，厦门市的综合适应能力总体呈上升趋势，可分为三个发展阶段：稳定发展期（2013-2016）、快速增长期（2017-2019）和波动增长期（2020-2022）。在六个维度中，稳健性（Robustness）的增长幅度最高，而抗扰性（Resistance）因不透水表面积比例显著增加而有所下降。从灾害周期的能力构成演变来看，适应能力的重心从早期的“灾中”阶段（抵抗与稳健），逐渐转向“灾后”阶段（恢复与反思），并最终在近年聚焦于“灾前”阶段（准备与冗余），表明气候监测预警和防灾工作日益受到重视。
4.2. 适应能力的空间变异
2022年厦门市各区适应能力空间分析显示，思明区的综合适应能力最高，湖里区、集美区次之，同安区、海沧区和翔安区相对较低。具体而言，思明区和湖里区因其较高的财政支出、城市化进程早、基础设施完善，在准备度（Readiness）和恢复力（Recovery）上表现突出。思明区还因其高绿地率、完善的排水管网和医疗资源，在稳健性（Robustness）上领先。而湖里区和思明区由于地势较低、不透水表面比例高，抗扰性（Resistance）相对较弱。冗余度（Redundancy）因数据所限，仅基于粮食和物资储备财政支出来衡量，思明区同样最高。反思性（Reflectiveness）的相关指标（如网络舆情、暴雨预警提前时长）缺乏空间数据，因此未进行空间化展示。
4.3. 路径分析
4.3.1. 模型拟合检验
模型各项拟合指数（如χ2/df=2.347, RMSEA=0.072, CFI=0.990等）均达到理想标准，表明构建的结构方程模型与数据拟合良好。
4.3.2. 中介效应与路径分析
假设检验支持了五条路径（H1-H5），仅“治理支出直接作用于技术与服务改进”（H6）的路径不显著。关键发现包括：治理支出对公众关注度和基础设施充足度均有显著直接正向影响；公众关注度对基础设施充足度以及技术与服务改进均有显著直接正向影响；基础设施充足度对技术与服务改进有显著直接正向影响。中介效应分析确认了前述三条有效间接路径的存在，且总中介效应（0.819）显著。此外，分析还显示治理支出通过直接和间接（经由公众关注）方式强烈影响基础设施充足度（总效应0.913）；公众关注度也通过直接和间接（经由基础设施）方式显著推动技术与服务改进（总效应0.737）。
研究的讨论与结论部分强调了其重要发现与意义。首先，研究突破了以往将UAC各维度指标简单并列或加权评估的常规做法，首次通过SEM揭示了治理支出如何通过“基础设施充足度”和“公众关注度”这两个关键中介，间接而有效地驱动适应技术与服务的提升。这为政策制定者指明了方向：提升城市气候适应能力，需要投资于实体基础设施的建设与维护，并积极引导和利用公众关注与参与，形成“政府投入-公众监督-设施完善-服务提升”的良性循环。其次，研究创新性地利用社交媒体大数据衡量社会层面的反思性与灾后恢复过程，证明了此类数据在弥补传统指标不足、实时反馈社会动态方面的巨大潜力。数据显示，2013-2022年间，公众（个人和官方）对极端降雨事件的关注度显著提升，舆情持续时间和峰值发帖量也明显增长，反映了社会气候意识的增强与灾害影响的加剧。
总之，这项研究通过构建6Rs多维评估框架和运用结构方程模型，深入剖析了城市适应极端降雨能力的内在机理与交互路径。它不仅证实了基础设施和公众参与的关键中介作用，还为理解和提升城市气候韧性提供了新的分析视角与实证依据。尽管研究以厦门为案例，且在社会媒体数据空间化等方面存在局限，但其方法论和核心结论对于其他面临类似气候风险的城市进行适应能力评估与路径优化具有重要的参考价值。
