城市应急物流设施选址及风险评估

基于上述方法，对区域内每一网格的严重度和脆弱性进行计算，结果如图5-3（b）和图5-3（c）所示。

根据图5-3（b）和表3-3，研究区内的严重度分布呈现显著差异：在距离危险源1 km范围内，严重度值在南北方向“非常高”，西面“高”，东面“低”；在距离危险源1～5 km范围内，严重度值在南北方向“高”，西面“中等”，东面仍然“低”；对于距离危险源5 km以外的区域，严重度值在南北方向“中等”，东西方向“低”。总体上来说，严重度值在南北方向从“非常高”逐渐过渡到“中等”水平，在西面从“高”逐渐变为“低”，但在东面始终“低”。

根据图5-3（c），总体上来说，该区域的东南部表现出“较低脆弱性”，东北部和整个西半部分表现出“较高脆弱性”。由于分配了较高的权重值，区域内的主要风险目标呈现出“极度脆弱性”。然而，在医院周围出现了一种奇怪的现象：根据图5-3（a），医院周围多为人口密度较高的区域，由于对人口密度较高的网格分配了较大的权重值，这些区域的脆弱性值本应相对较高，但这些区域的脆弱性值却以医院为中心，由外向内以同心圆的形式呈逐渐降低的趋势。

基于严重度和脆弱性，叠加生成的区域风险地图如图5-3（d）所示。从图5-3（d）中可以发现：危险源北部和南部呈现“高风险”，这是因为其具有较高的严重度；区域的西北部也是“高风险”地区，这是因为西北部是商业区，具有较高的脆弱性。由于同时具有较低的严重度和脆弱性，区域的东南部风险相对较低。此外，区域的西南部呈现中等的严重度、脆弱性和风险。

图5-3　区域风险评价结果

从图5-2中可以看出，该区域的主导风向为北风（NNE，N，NE，NNW）和南风（SSW，SW，S）。对比图5-2和图5-3（b），可以发现风向频率对毒气的扩散和严重度的空间分布格局有重要影响。(www.xing528.com)

对比图5-3（a）和图5-3（c），可以看出脆弱性的空间分布格局与人口密度的空间分布格局具有相似性，即具有较高人口密度值的网格通常也具有较高的脆弱性。然而，如上所述，医院周围的地区是个例外，这主要是由于表3-4中脆弱性指标v2的影响。通过比较和分析，我们发现虽然医院周围的区域具有较高的人口密度，但它们与医院的距离较近，即这些网格的v2值较小，这意味着在这些网格内的人比其他网格内的人能够获得更有效的医疗救援服务，这在一定程度上抵消了由人口密度较高而带来的对脆弱性评估的影响。

如果上述解释成立，则又会出现一个令人困惑的问题，即“为什么医院的脆弱性仍然较高？医院内部的人能够得到的医疗救援服务在整个区域内不是最有效的吗？”这主要是由于医院属于高风险目标，在脆弱性评估中，对医院分配了较高的权重值（v3）。虽然医院内部的人能够得到最有效的应急医疗救助，但其多为健康状况较差的病人，仍然属于极易受影响的高风险敏感人群。

对比图5-3（b）、图5-3（c）和图5-3（d），可以发现严重度和脆弱性的空间分布对风险的空间分布有着重要影响。具有较高严重度或脆弱性的网格，最终都具有较高的潜在风险值。此外，对比图5-3（a）和图5-3（d），可以发现具有较高人口密度的网格不一定具有较高的风险，因为它们的严重度可能较低，即从概率上说，它们受到危险源的影响较低；具有较低人口密度的网格不一定具有较低的风险，因为它们可能距离危险源较近，易受到危险源的影响，或者它们可能离医院较远，一旦事故发生，较难得到有效的应急医疗救助。

对城市应急管理来说，上述发现非常重要，它能够反映居民“暴露”于潜在危害中的“程度”，以及对其进行应急救助的“潜在成本”。从另一个角度来说，这也反映了一个事实，即城市重大危险源的区域环境风险评估对于指导应急管理相关政策的制定和应急救援方案的规划具有重要意义。

风险评估的结果是以风险地图的形式绘制的区域风险空间分布状况，为应急管理领域的决策者制定相关政策提供了一种新颖的和综合的视角。基于风险地图，可以采取相应的控制措施来有效地应对风险，如在高风险区域建立应急救援中心或应急物流设施以提供更多的应急救助和应急资源服务等。