局部气候环境变化对居民健康的评估

人的健康受地理环境、经济活动和人文因素的强烈影响，环境-健康脆弱性风险评价指标应该是反映自然、经济、人文环境状态和人体健康的指标（王五一等，2001），从健康（人）与环境两个方面来选择评价指标。健康方面选择能反映人的身体素质和文化素质的指标，身体素质选择反映人的寿命与疾病方面的指标，文化素质选择教育方面的指标。环境方面选择自然环境、环境污染、社会环境（经济水平）和卫生资源方面的指标。自然环境考虑与人类生存有关的、大的环境条件，如海拔高度、气温等；环境污染主要考虑与水质和空气质量有关的污染物质的排放情况（李日邦等，2000）。总体来说，影响人类健康的决定因素是复杂的，包括社会经济因素、自然环境及个人行为三个方面的综合作用。

（1）饮水安全及健康效应指标

水资源安全这个重要概念在20世纪末才被提出。目前，国内外关于水资源安全理论的相关研究很多，但还没有形成一个系统科学的理论体系，学术上对水资源安全也没有明确的定义和公认的概念。首先是水资源安全问题的表现形式主要为水量、水质、水环境以及洪水灾害这几方面；其次是水资源安全问题影响了生态环境和社会经济的可持续发展，危及了人类健康、社会稳定、国家安危以及世界和平（杨雪丽，2012）。饮水安全与水资源安全既有区别又有联系，它受到水资源安全的制约，同时又有自己的侧重点，即主要关注水资源对健康的影响。反映人类对水资源压力（Water Resources Stress）大小的指标，或衡量一个国家、地区水资源稀缺程度的指标，可以较粗略地反映一个国家或地区的水资源安全程度。目前国际上通用的宏观衡量水资源压力的指标有2个：一是区域人均水资源量，二是水资源开发利用程度。

以上水资源压力指标可以从宏观上反映一个流域水资源的丰裕/稀缺程度和开发利用程度，可以大体反映一个流域是否具有发展高耗水行业的优势和增加供水的潜力，但却不能反映一个流域的水资源是否满足社会需求，也即水资源安全的程度。水资源安全必须根据水资源的供求关系来衡量，为了全面评价水资源安全程度、诊断水资源安全存在的问题，有必要建立水资源安全评价的指标体系（贾绍凤等，2002）。水资源安全评价指标体系包括水资源总体安全、水资源社会安全、水资源经济安全、水资源生态安全（贾绍凤等，2003）；另外评价子系统还可以分为水量安全评价、水质安全评价及水灾害安全评价三个子系统（李泽红等，2005），在进行具体评估时根据评价目标进行合理选择。

水资源系统对气候变化的脆弱性是指气候变化对水资源系统可能造成的损失程度。它既依赖于系统对气候变化的敏感性，又依赖于它对新的气候条件的适应能力。水资源对气候变化的脆弱性、稳定性用温度变幅、降水量变幅、径流深变幅、人均水资源量、人均径流量、缺水率等来衡量。人均水资源量即人均年拥有水资源量，反映了水资源可持续利用的脆弱度。世界气象组织及联合国教科文组织等机构认为，对一个国家或地区，可按人均年拥有淡水资源量的多少来衡量其水资源的紧缺程度：富水线（人均年拥有淡水量1700 m3）、最低需求线或基本需求线（人均年拥有淡水量1000 m3）以及绝对缺水线（人均年拥有淡水量500 m3）；缺水率小于1%为不缺水，缺水率1%～3%为轻度缺水，缺水率3%～5%为重度缺水，缺水率大于5%为严重缺水。因此，在评价水资源安全的脆弱性时可以参考以上指标。另外饮水安全除了受水资源安全的影响外（可获得性），还受获得途径的影响，如改善饮用水普及率等，饮水不安全会对地区腹泻和霍乱等水传播疾病的流行造成影响。目前有关非洲水资源及饮水安全的研究主要是概括性的、全局描述性的研究，缺乏国别、系统的研究。

（2）粮食安全及健康效应指标

联合国粮食及农业组织（FAO）对粮食安全的定义为：只有当所有人在任何时候都能够在物质上和经济上获得足够安全和富有营养的粮食来满足其积极和健康生活的膳食需要及喜好时才实现了粮食安全。在尺度上，粮食安全分为家庭粮食安全、国家粮食安全与全球粮食安全，但衡量不同尺度粮食安全的指标选择不同。FAO对世界粮食安全评估标准是每个国家（或地区）总人口中营养不良人口所占的比重。按照FAO的标准，所谓营养不良是指人均每日摄入量少于2100 cal的状况。如果一个国家或地区营养不良人口的比重达到或超过15%，则该国属于粮食不安全国（或地区）。FAO采用营养不良率与饥饿作为反映人们持续无法获得足够粮食的指标，是从家庭层面上反映粮食安全的指标。营养不良被认为是无法获得足够食物的结果，因此要对“足够食物”定量化，FAO采用专业营养学家制定的人们日常活动所需的标准能量作为基准，如果某人习惯摄入饮食能量（年平均摄入量）少于营养学家建议的最小适合量时，就认为患营养不良。因此，营养不良被认为是极端粮食不安全的指标。但有些专家认为仅用营养不良来反映粮食安全是不够准确的，需要制定一个更加宽泛的核心指标体系来反映粮食安全。高粮食价格情况下摄入足够能量的经济后果以及虽摄入足够的卡路里而缺乏人体必需的微量营养物（隐藏饥饿），被认为是除了营养不良率外另两个值得考虑的反映粮食安全的指标，FAO制定的粮食安全现状、脆弱性评价指标与健康效应指标均有改善的空间。

FAO制定的评价粮食安全指标亦包括家庭个人层面的获得性与营养状况及宏观的国家粮食安全脆弱性评价指标。目前，FAO、世界银行及各国学者提出的关于国家粮食安全状况的衡量指标比较一致，主要有5项指标：粮食自给率（或粮食贸易依存度）、粮食储备水平、粮食产量波动系数、人均粮食占有量、低收入居民的粮食保障水平（马强，2006）。

美国政府采用问卷调查的方法进行粮食安全评估，问卷分为三类：第一类是住户项目类问题，如担心在有钱购买更多食品前把食物消费完毕，所购买的食品不能持久，消费不起营养均衡的食物；第二类是针对成年人的项目，包括7个问题，如成年人缩减进食或减少进餐顿数、成年人所食用的饭量少于应该食用的数量、成年人没有足够的支付能力购买食物而挨饿、成年人体重下降等；第三类是针对儿童的项目，包括8个问题，如依赖少数几种低价食物喂养儿童、不能为儿童提供营养均衡的食品、儿童吃不饱等。根据“是”或“否”的回答来计算出粮食不安全的状况。我国学者采用不同的方法对中国粮食安全状况进行了评估。比较有代表性的方法有朱泽的四项指标简单平均法（朱泽，1997），吕耀等的食物保障可持续性评价指标体系（吕耀等，1999），马九杰等人的五项指标加权平均法（马九杰等，2001），胡守溢运用回归分析方法对全国粮食产量变化趋势进行估计（胡守溢，2003），刘晓梅的四项指标加权平均安全系数法（刘晓梅，2004）等。

粮食安全不仅仅是农业问题，在许多国家与地区因本国粮食产量无法满足人们需求而需从国外进口，粮食安全应当被定义为获得足够的与有营养价值的食物的能力（Sen，1983）。南部非洲发展共同体（SADC）指出，政策导向应注重宏观上的粮食获得性，提高粮食生产能力与人们的收入以保证家庭层面能够获得足够的、有营养的食物（SADC，1997）。不可否认，要想在全世界范围内消除贫困与饥饿，满足当代与后代的需求，基本的农业与粮食系统变革是必不可少的。农业对国家经济的重要性随国家发展水平而变化，在世界上某些最贫困的国家，农业占经济增长的30%，农业GDP占全国GDP的27%，在这些国家农业发展对经济增长较发达国家而言更加重要。另外，农业增长在减少贫困上发挥的作用可能比对增长经济更为重要，因为从事农业劳动力占总劳动力的比重比农业产值占总产值的比重大。全球贫困地区农业劳动者占66%，比重较大，而从事农业劳动的工资偏低，因此农村地区是贫困集中的地区。由于贫困劳动力从事农业，农业增长较其他非农增长更利于增加贫困人口的利润。在撒哈拉以南非洲，农业增长对减少贫困的作用是非农业增长的11倍。但是在某些土地分配不公的国家，产量快速提高引起的农村贫困减少并不明显。农村地区脱贫必须利用好农民自身拥有的资产，包括自身劳动力，提高劳动能力以争取更高的工资与工作条件，这对减少贫困与增加食物可得性是十分重要的（FAO，2012）。

（3）灾害及健康风险评估指标

灾害是孕灾环境、致灾因子、承灾体综合作用的产物（朱晓晨等，2014），灾害风险由危险性、暴露性、灾损敏感性和抗灾能力4种要素共同确定。气候变化使洪灾发生的频率和强度有所增加，它对人体造成短期、中期和长期的健康效应。短期效应主要包括人员溺水伤亡；中期效应是洪水暴发引起淡水资源供应的污染、水质下降，增加了感染水传播疾病的风险，为传染源与传播媒介提供生存环境；长期效应则是由于家园遭受破坏、生命经济财产损失和医疗卫生服务系统被打乱等而导致的精神压抑（周晓农，2010）。(www.xing528.com)

由于受到全球气候变暖的影响，非洲大陆1/4的区域处于严重缺水状态，1/3人口缺乏饮用水，有半数的非洲人因饮用不清洁水而染病，目前对非洲威胁较严重的水传疾病有霍乱、腹泻等。与洪涝、暴雨等气象灾害相比，干旱的影响具有滞后性、长期性，属于缓发性自然灾害，持续时间从数月到几年不等，影响范围随着时间而扩大。干旱灾害的直接后果是，农业生产遭受致命打击，持续干旱灾害将导致谷物歉收、绝收，加重干旱对农业的影响进而可能引起粮食短缺、粮食供应出现危机、营养不良率增加（张德二等，2010）、洁净水资源缺乏、卫生条件恶劣，进而导致灾区人群营养不良、肠道传染病疫情暴发等。

洪涝与干旱的健康风险评估是灾害风险评估与环境健康风险评估的结合。目前，国内洪涝与干旱风险研究以对农业生产的影响为重点，人体健康的研究还较为少见；国外对洪涝灾害的健康效应研究主要集中在传染病、心理健康与慢性病等方面，有关旱灾健康效应的研究则侧重从气候变化角度阐述其对呼吸道健康、精神健康、毒素暴露相关疾病、粮食/水安全、伤残率、传染性疾病等的健康效应（Kalis等，2009；Lemmen等，2008；Burr等，1978；Gubler等，2001；Anna等，2015）；国内外将灾害、健康效应与风险评估等结合起来的研究均较少。灾害的健康风险评估应以遭受灾害的人体健康效应为核心目标，选择对其有正、负影响作用的自然、社会、经济因子进行综合分析，应更强调人群脆弱性、医疗卫生条件等与人类健康密切相关因子的作用。对非洲洪涝、干旱灾害进行评估健康风险时，应选择在非洲产生的较典型、较普遍的健康问题，以保障指标体系中各指标权重值确定的科学性，本书可为今后非洲旱灾健康风险评估更为详尽、科学的研究提供参考，对非洲各国有针对性地制定旱灾健康风险防范、适应政策亦有一定的指导和借鉴作用。

（4）健康风险评估方法的应用

有不少学者和研究机构对健康风险综合评估提出过一些方法，但迄今为止尚未形成统一的多指标综合评价方法。东北财经大学邱东教授将多指标综合评价方法的研究分为三大方法体系：常规多指标综合评价方法、模糊综合评判方法、多元统计方法（邱东，1990）。

下面对层次分析法、效用函数法、多元统计法及模糊数学法在多指标综合评价中的应用做简要介绍（苏为华，2000）。

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种重要的定性多目标决策分析技术，对于定性变量，它可以通过一定的标度理论来构造、判断矩阵，并导出有关的比较结果。多指标综合评价方法包括评价目标分解、评价指标初选、评价指标体系测验与结构优化、评价指标形式变换、定性变量数量化过程。AHP法是美国运筹学家萨蒂（Saaty，TL）于20世纪70年代提出的一种定性与定量分析方法相结合的多目标决策分析方法。AHP的特点是将分析人员的经验判断给予量化，对目标（因素）结构复杂且缺乏必要数据的情况更为实用，是目前系统工程处理定性与定量相结合问题的比较简单易行且又行之有效的一种系统分析方法。该法首先应用于能源问题，近年来在环境评价中也得到了应用（李恺，2009）。R.Ramanathan（2001）叙述了层次分析法在环境效应评估中的运用，认为AHP为EPA（Environmental Impact Assessment）提供概念模型，指导构建多层次指标体系、权重的确认等。与其他多指标综合评价方法在环境影响评价中的应用相比，它的优点是具有灵活性、容易被决策者了解和掌握、可检查判断过程中的矛盾。层次分析法的基本步骤是：建立层次分析结构、构造判断矩阵、层次单排序、层次总排序（卢仲达等，2007）。其最高层表示解决问题的目的，即应用AHP所要达到的目标；其中间层表示采用某种措施和政策来实现预定目标所涉及的中间环节，一般又分为策略层、约束层、准则层等；其最低层表示解决问题的措施或政策，即方案（Saaty等，1980）。

所有多指标综合评价方法都含有量化、加权、合成三项基本要件，效用函数法中同度量化方法种类很多，如综合指数法、均值化、标准化（Z-Score法）、初值化、功效系数法、指数型功效系数、对数型功效系数、极差变换法、高中差变换法、低中差变换法等等。它们大致可归为四类：广义指数法、广义线性功效系数法、非线性函数法、分段函数法。其中前两种是实践中应用最广泛的无量纲化方法，是直线型效用函数。非线性无量纲化方法包括指数型、幂函数型、对数型变换及其他函数变换。AHP法其实是效用函数法的一个特例，是对方案层（即被评价的全部单位）的两两比较判断，即直接量化方法，AHP对准则层的两两比较就是权数的构造，至于AHP的逐层合成过程，就是效用函数法中的加权算术平均合成过程。

作为数理统计重要分支的多元统计是对多个变量进行统计分析的一类定量分析方法。而多指标综合评价又恰恰属于一种多变量（多指标）的定量分析问题，因此各种多元统计分析方法就自然而然地被引入综合评价实践中。多元统计中的主成分分析法、因子分析法、判别分析法、聚类分析法、典型相关分析法、主坐标分析法等都先后被人们应用于各类的综合评价活动中。特别是主成分分析法被许多人当作最有效的综合评价方法。根据主成分分析法的理论可知，第一主成分总是与各指标大小有关，通常称之为“大小因子”，而一般的综合评价正是一种大小的评价，因此第一主成分的评价意义无可非议，它所揭示的信息的确全部属于评价信息。第二及更后面的主成分都是一些形状因子，主要反映样本集合中各单位的某些特征信息而不是综合评价信息，其数值的大小一般不能代表评价对象的好坏或高低。因此，在运用主成分分析法进行综合评价时应只考虑第一主成分，若第一主成分的方差贡献率不够高时，应考虑换用其他评价方法，而不是将其他主成分纳入以提高贡献率。将主成分分析法应用于综合评价的另一个先决条件，即第一主成分取值方向是与多数指标的变动方向一致，若第一主成分中出现负系数，则必须分析其产生原因。如果逆指标在第一主成分中的权数取正或正指标在第一主成分中的权数取负值，那么这就是不合理的。如果不是指标本身不合理，则说明不能直接采用传统的主成分分析法进行综合评价，而应该采用其他的综合评价方法。

模糊综合评价方法也是目前多指标综合评价实践中应用较广的方法之一。由于我国二十多年来模糊数学的普及与发展相当有成效，因此模糊综合评价的应用领域比多元统计方法、效用函数法还要广泛（冯保成，1991）。一般模糊综合评价过程大致包括如下环节：第一步，确定综合评价指标体系（设有P个指标），即所谓的因素论域U；第二步，确定评语等级论域V（设有M个评语等级）；第三步，确定指标权数W，建立模糊关系矩阵R；第四步，计算模糊合成值B；第五步，进行模糊综合评价。若是分类评价，则采用某一原则进行模糊类别识别；若是排序评价，则采取一定方法将评价结果转化为可排序的形式进行综合评价排序。

初选后的综合评价指标体系通常不是充分必要的指标集合，需对其进行测验与结构优化。测验首先应明确指标设计的目标，它是指标测验的依据。由于选择指标时的主观性，两个指标或多个指标之间可能会存在比较严重的重叠或交叉现象，这将无形中夸大重叠部分的指标的权重，从而使评价结果出现失真。因此，综合评价指标体系除了考虑体系的完整性、正确性、可行性外，还应注重指标体系中元素的必要性，在不失全面性的情况下先尽量减少体系中的指标个数，注重指标体系的评价功能、预测预警及决策功能的发挥。测度综合评价指标体系内表示各指标之间交叉重叠程度的指标称为冗余度系数，其计算通常可采用相关系数或相似系数、关联系数等公式。另外，合理的指标体系还要考虑各指标空间上的辨识度。若各单位对该指标的取值无明显差异，就无法判定各评价对象的优劣，无法做出科学的决策取舍。“辨识度”指标可采用标志变异度指标公式来计算，如用标准差或平均差或相应的变异系数来测量特定评价对象集合中各评价单位某指标的差异程度。变异度大，则说明该指标的区分度高；反之，则说明指标的区分能力不强。多层次树形结构是目前综合评价指标体系中最理想的组织形式，因此在指标体系建立、构权时均可采用此结构。但整个评价体系各个层次不一定要采用完全相同的评价方法，我们应该根据实际情况在不同层次或不同子体系中采用不同的综合评价方法。分层评价的最大优点是可以从不同侧面掌握每一被评目标的情况，不同侧面既可以作为整个评价体系的组成部分，也可以作为相对独立的综合评价问题，它可以使权值更加合理科学，使综合评价方法的运用更加灵活。