氣候變遷之衝擊(Climate change impact)

1.城市是否了解氣候變遷所帶來的衝擊﹙是或否﹚？

2.下列各部分是否因氣候變遷而提升其脆弱度？

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a.建成環境﹙是或否﹚？

b.文化與宗教遺產﹙是或否﹚？

c.地方的工業、商業與經濟﹙是或否﹚？

d.能源供應與傳遞系統﹙是或否﹚？

e.衛生保健機構﹙是或否﹚？

f.土地使用﹙是或否﹚？

g.交通系統﹙是或否﹚？

h.公園與消遣娛樂地區﹙是或否﹚？

i.觀光﹙是或否﹚？

3.氣候變遷評估是否以地方尺度為基礎﹙是或否﹚？

4.城市是否有因應氣候變遷的策略﹙是或否﹚？

5.城市是否有因應在地氣候變遷的計畫﹙是或否﹚？

6.若有，會考量哪個層面？

a.減災﹙是或否﹚？

b.調適﹙是或否﹚？

c.回復﹙是或否﹚？

資料來源：World Bank (2008)

二、 Cutter, S. L., Mitchell, J. T., Scott, M. S. (1997), Handbook for conducting a GIS-based hazards assessment at the county level

1997 年，Cutter等人將脆弱度的區分為自然脆弱度﹙即暴露、危害﹚以及社 會脆弱度 ﹙即社會中弱勢之群體﹚二者，並分別對各項脆弱度變項進行統計資 料的收集，計算其脆弱度之分數，並繪製成自然脆弱度、社會脆弱度地圖。之後 進行二者之套疊，整合成為地區脆弱度地圖，最後則再加入基礎維生管線與其它 特殊社會需求者，即可表徵縣市災害熱點區位之所在，以及縣市脆弱度之特性。

其脆弱度評估流程如下 圖3-5 所示。

在計算脆弱度評分上，首先，調查分區某項統計值在調查全區某項統計所佔 比率；繼而，調查分區某項統計比率X值除以調查全區統計比率最高X值。藉此 求出評估指標值﹙參見下 表3-3﹚。依下表3-3 所示，A區最具脆弱度，其次為B、

D區，最後為C區。依照上述步驟分別計算各社會脆弱度變項評分結果，可顯示 出研究區各該變項的社會脆弱程度。

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圖3-5 災害評估步驟圖 資料來源：Cutter et al. (1997)

執行評估 (Conduct assessment)

確認脆弱之人口 Identification of vulnerable

取得資料 Data acquisition

取得資料 Data acquisition

災害發生頻率

Hazard frequency of occurrence

計算社會脆弱度分數 Calculating social vulnerability

災害區域描述 Hazard zone delineation

繪製社會脆弱度 Mapping the social

整合地區脆弱度

Overlay and Combine for Place

確認特別需要服務者 Identify Special Needs

確認維生線與公共設施 Identify Lifelines and Infrastructure

加入地區脆弱內涵

Add Context to Place Vulnerability 確認災害

Hazard identification

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表3-3 脆弱度評估計算示意表

分區 分區統計數 總區統計數 X 指標

A 125 3500 0.035714 1.0000 B 76 3500 0.021714 0.6080

C 4 3500 0.001143 0.0320

D 21 3500 0.006000 0.1680 資料來源：Cutter et al. (1997)

三、 Wei, Y. M., Fan, Y., Lu, C., & Tsai, H. T. (2004), The assessment of vulnerability to natural disasters in China by using the DEA method

2004 年 Wei 等人認為脆弱度分析的目的在於造成可能損害前，能確立適當 的行動，以減低脆弱度(Olga and Donald, 2002)。透過各地區的脆弱度分析，便能 促使政府設立政策，分配救援資金，並協助這些地區提升對抗災害的能力。

脆弱度分析所需之資訊包括科學文獻以及地區的脆弱度資料，其中包括自然 脆弱度、經濟脆弱度以及社會脆弱度等等﹙Downing, 1991; Green et al., 1994;

Cutter et al., 1997; WFO, 1998; Weichselgartner, 2001﹚。然而，自然災害是一複雜 的系統，由於脆弱度議題的複雜度，導致其分析十分主觀，且其結果會受限於所 採用的分析方法。傳統的分析法是透過災害發生頻率、災害損失以及各地區的經 濟與人口等資料為基礎的次級指標，加以整合，使其成為地區脆弱度指標。但是 這些方法須計算各次級指標的權重。目前亦有多種計算權重的方法，如層級分析 法等。但這些權重值大部分是武斷的決定，因而降低了我們對於權重方法論的信 任度。

因此，該研究改採以Data Envelopment Analysis(DEA)進行脆弱度評估。DEA 是一種評估決策單元﹙decision-making units, DMUs﹚效率的方法。DEA 利用數 學線性規劃技巧架構生產函數以求的效率的方法。建立在柏拉圖最適境界之效率 觀念上。其典型的運用是在一系統中比較兩個分佈中心，而這系統混合著被各種 不同 DMUs 所分配的產品。我們能輕易地想像這方法：只有一種輸入，而有兩 個不同的輸出。對於每個DMU 而言，假如我們針對每個輸入單元，計算其輸出 值，我們便能將結果會製成二維向度的圖像。透過系統內最佳效率決策單元所包 絡圍塑的資料點，代表理想的綜合輸出值。此方法能運用在處理多元輸入與多元 輸出的系統，其優點在於我們無須將輸入與輸出統一尺度，也無須對輸入與輸出 的相對重要性做出權重，而是透過每個單元與其它類似單元的互相比較。

據此，Wei 等人提出以下兩個評估模型，茲分述如下：

(一)天然災害脆弱度分析之DEA模型

在這研究中，假設災害各有兩個輸入值與輸出值。兩個輸入值分別是人 口密度與商業設施的複雜度。很顯然地，災害會對人口密集地區造成災難，

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四、 吳杰穎、江宜錦(2008)，台灣天然災害統計指標體系建構與分析

2008 年，吳杰穎等人透過衡量我國 27 個縣市之災害與受災因子，以衡量地 區災害熱點。利用各防災業務相關單位現有的災害統計資料，以2002 年至 2006 年之既有災害統計資料為主。歸納整理具有指標性意義之項目，初擬台灣天然災 害統計指標體系架構。其次，透過模糊德爾菲(Fuzzy Delphi Method ,FDM)問卷與 模糊層級分析問卷(Fuzzy Analytic Hierarchy Process)發放與回收統計分析，並建 立模糊三角數、灰色地帶檢定以及測試門檻值篩選指標，完成各項評估指標之篩 選。完成確立評估體系之後，接著進行FAHP 專家問卷調查；經建立正倒矩陣與 模糊正倒矩陣、群體整合、評估指標權重之分析、模糊權重計算、解模糊化、正 規化以及層級串聯等步驟，求得各評估標的、面向與指標之權重。最後，將求得 之權重值套用於指數化之評估指標，進行台灣各縣市之受災空間分析。

該研究之評估因子包括脆弱度統計、災損統計、災害管理統計等三大標的，

其中脆弱度統計包括災害紀錄、社經因子、生活環境等面向；災損統計包括人員 傷亡、住宅損失、設施損失、一級產業損失等面向；災害管理統計包括減災、整 備、應變與體制等面向。透過上述評估面向，研擬共27 項評估指標﹙參見下 圖 3-6﹚。之後將所建立之「天然災害統計指標體系」中之脆弱性、災害損失及災害 管理評估標的進行综合指數化，進行各縣市災害統計之排比與分析，藉此了解各 縣市整體之受災特性為何。並運用GIS地理資訊系統加以表徵。衡量地區受衝擊 之脆弱程度，反應都市災害熱點。其數值越低者，脆弱度較高，越高者則為愈趨 向耐災之縣市﹙參見下 圖3-7﹚。其方程式如下：

I DM DLI VI

DSI= + + ′

DSI：災害統計指數(Disaster Statistic Index) VI：脆弱性指數(Vulnerability Index)

DLI：災害損失指數(Disaster Loss Index, DLI)

DM ′I ：負值化之災害管理指數(Disaster Management Index, DMI) DM ′I =1－I_jk

I ：第jk j 個指標第 k 個觀察值之指數值

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圖3-6 台灣天然災害統計指標體系架構圖 資料來源：吳杰穎、江宜錦(2008)

設施損失 天然災害統計指標體系 脆弱性統計災害損失統計災害管理統計

一級產業損失 災害紀錄 社經因子

生活環境

人員傷亡 住宅損失

應變 體制 減災 整備

中低收入戶兒童及少年人數比例 災害發生頻率

獨居老人人口比例與密度 身心障礙人口比例

淹水潛勢區面積比例

死亡、受傷、失蹤

防災工程損失 全倒、半倒

道路損失 公共設施損失 公共民生事業設施損失 農、林、漁、牧業損失

防災工程、防災規劃 防災工程維護

緊急搶修、人員搶救、人力動員 防災人力

目標 評估標的 評估面向 評估指標

土石流崩塌面積比例 山坡地違規使用面積比例

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圖3-7 全台各縣市災害管理統計圖 資料來源：吳杰穎、江宜錦(2008)

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第三節 鄉鎮市層級

針對有關鄉鎮市層級之都市災害影響熱點判別指標系統，雖然國外相關之文 獻多以「Community」為評估尺度，但其內涵與尺度大小類似於台灣的鄉鎮市層 級。故本研究選取了Kuban (2001)、International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies (1996)、Anderson 等人(1989)、郭彥廉等人(2008)以及蕭煥章 (2008)之相關研究進行探討，以下分述之：

一、 Kuban R. & Heather, M. C. (2001), Community-wide Vulnerability and Capacity Assessment

由加拿大重大公共工程防護與緊急整備局(Public Safety and Emergency Preparedness Canada)於 2001 年所開發的鄉鎮/社區脆弱度與能力評估法(CVCA)，

主要針對協助緊急事故管理者與市政計畫者，瞭解脆弱度較高之民眾在緊急事件 時的需求，並整合脆弱度與調適能力觀點，提供必要之協助。因此，希望即使在 文化、地區尺度、地理區域或資源層級上有所差異，均盼能予以運用。此外，透 過此方式，亦可衡量都市災害熱點之區位。其目的在瞭解：誰是鄉鎮/社區中最 脆弱者？他們居住於何處？他們有何應變或復原能力，等等相關議題。

描述「最具脆弱者」應以具體、有意義的前提進行分類。然而，清楚明確地 將民眾歸類於某特定類型，實有困難。一般而言，民眾若缺乏以下之能力，將會 使其更具脆弱度。

(一)有限的資源﹙如：單親家庭、貧窮者﹚；

(二)有限的認知﹙如：機會或資訊的取得﹚；

(三)無法表達其特殊的需求；

(四)健康問題會降低其應變或復原的能力﹙這些健康問題與科技、生活協助或 藥物依賴性相互關連﹚；

(五)缺乏瞭解相關緊急資訊的教育訓練；

(六)有限的獲取鄉鎮/社區資訊的管道﹙如：貧窮者、臨時居住者、無家可歸者﹚；

(七)缺乏進行應變的遷徙能力﹙如：年紀大、身心有障礙者﹚；

(八)缺乏社會支援網絡﹙如：無家可歸者﹚；

(九)受到鄉鎮/社區主要文化的阻隔﹙如：新遷入者、原住民族﹚；

(一^〇)因語言的隔離而不易與鄉鎮/社區融合﹙如：新遷入者﹚。

CVCA的分析過程將使各階段相互連續(參見下 圖 3-8)，在進入下一階段操 作前，應使此層級或階段所需的知識穩固後才能進到下一步驟。每一步驟目的應

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能切實提供災害之資訊，以確實瞭解地區災害熱點之區位，以及居民「最具脆弱」

的情形。

圖3-8 CVCA 脆弱度評估程序圖 資料來源：Kuban, R. & Heather, M. C. (2001)

建立規劃團隊(1) 確定規劃程序(2) 收集相關訊息(3)

確認/製圖 高密度人口區(5)

確認/製圖 高密度人口區(5)