5.3.1 气候灾害风险性情景模拟
本研究灾害情景模拟主要选取两个风暴潮（0608号台风和9711号台风）叠加海平面上升及地面沉降因素并利用MIKE21二位水动力模型进行模拟，选取的典型台风路径见图5.3。
资料来源：中国气象局热带气旋资料中心。
图5.3 典型风暴潮（9711和0608号）台风路径
高情景风暴潮：1997年代号“WINNIE”的9711号台风风暴潮是20世纪90年代以来对上海影响最严重的风暴潮灾害之一，造成上海7人死亡、29人受伤，全市受灾面积495.7平方千米，受灾人口15.34万，直接经济损失6.349亿元（WANG，ET AL.，2012）此次风暴潮造成上海市的损失非常惨重，故选此风暴潮为高情景。
低情景风暴潮：2006年代号“桑美”的0608号台风在浙江省登陆的超强台风，随后向偏西方向移动，消失在江西境内。0608号台风是近几十年来登陆我国最强的台风，闽浙两省的损失较大，但对上海市影响稍弱，仅发布河口潮位蓝色预警信号，上游潮位超过警戒线（3.5 M）0.17米，故选此风暴潮为低情景下灾害风险。
本章研究的灾害情景模拟中低情景是利用MIKE21二位水动力模型模拟得到，而高情景是利用WANG等（2012）对9711号台风的研究分析成果，在两个情景下同时设定在全球气候变化背景下，叠加上海市河口地区未来海平面上升、地面沉降和极端台风风暴潮这三种自然灾害风险情景：到2030年和2050年两个时间情景下上海市的绝对海平面将升高86.6毫米和185.6毫米，上海中心城区的地面沉降将达0.87—60.29厘米和1.56—108.52厘米，且上海市将遭遇极端台风风暴潮的侵袭（高情景：9711号台风；低情景：0608号台风），且建立目前防汛设施保持不变的前提之下，我们对上海市进行气候变化背景下的社会经济脆弱性空间评价。
在长江口风暴潮的风险性情景模拟中，0608号台风的资料来源是温州台风网，9711号台风的数据来源是WANG等（2002）的潮水位数据，采用了丹麦水动力学研究所研制的MIKE 21 FM模型。根据上海及长江河口地区海平面上升、地面沉降和台风风暴潮的风险性，本书构建了两种台风风暴潮综合风险性情景，预测目标年份分别为2030年和2050年（见表5.7），海平面和地面沉降的基准计算年份则分别为1997年和2005年（见表5.8）。该风险性情景构建基于以下6方面的假设：
表5.7 上海台风风暴潮综合风险性情景设定
注：①以1997年为海平面上升基准年，是因为9711号台风风暴潮发生年份为1997年；②以2005年为沉降基准年，是因为研究区域现有数字高程模型（dEM）是基于2005年测量数据生成。
资料来源：WANG ET AL.（2012）。
表5.8 上海市未来海平面上升情景预测
注：1997为基准年。
（1）每个验潮站的海平面上升速率按照WANG等（2012）所设置的数值计算；
（2）构造沉降速率按每年1.5毫米计算；
（3）年平均地面沉降速率按照WANG等（2012）所获得的栅格数据计算；
（4）台风风暴潮情景以0608和9711台风风暴潮信息为依据；
（5）上海的海塘、海堤、江堤高度保持现状；
（6）不考虑台风过程中的暴雨叠加影响。
本书的灾害风险性情景模拟是基于三大风险性因素的综合作用导致上海市面临各类土地不同程度受淹，主要考虑的风险因素是海平面上升、地面沉降和极端台风风暴潮，应用MIKE 21模型来分析模拟上海及长江河口地区未来两个时间情景下（2030年、2050年）高低两种灾害的综合风险情景（见图5.4、图5.5、图5.6和图5.7），得到了不同淹没深度（0—0.5米、0.5—1米、1—1.5米、1.5—2米、2—2.5米以及2.5米以上）和不同土地利用类型下（农地和裸地、道路交通用地、居住用地、工业用地、商业服务用地、其他用地）的受灾面积数据（见表5.9、表5.10）。低情景下，上海在2030年和2050年的受灾面积分别为809.88平方千米和1 535.55平方千米，占总面积的12.37%和23.42%，最深的淹没深度分别为8.8米和9.1米，分别位于高桥镇沿海地区、金山区石化街道和山阳镇的交界处。不同类型的土地淹没面积由大到小依次为：农地和裸地＞居住用地＞工业用地＞道路交通用地＞商业服务用地。高情景下，上海在2030年和2050年的受灾面积分别为98.17平方千米和2 423.4平方千米，占总面积的1.5%和36.96%，最深的淹没深度分别为10米和16.28米，分别位于海湾镇和芦潮港镇靠海岸线的交汇处、浦东的高桥镇沿江段。此时不同类型的土地淹没面积由大到小依次为：农地和裸地＞工业用地＞居住用地＞道路交通用地＞商业服务用地。无论是高情景还是低情景下，淹没水深大部分集中在0—1米之间，且农地是受灾面积最大的土地利用类型，其次是居民用地和工业用地，道路交通用地虽然受灾面积占总受灾面积的比例并不高，但是由于道路交通用地本身面积不大（2030年和2050年交通用地面积为528.54平方千米，占总面积的8.07%），其受灾面积占总的交通用地面积比例较高。
表5.9 上海未来时间情景下暴露于不同淹没水深的土地面积（KM2）
表5.10 上海市未来时间情景下暴露于不同土地类型的土地面积（KM2）
图5.4 上海未来时间情景下（2030年低情景）淹没预测结果
图5.5 上海未来时间情景下（2050年低情景）淹没预测结果
图5.6 上海未来时间情景下（2030年高情景）淹没预测结果
图5.7 上海未来时间情景下（2050年高情景）淹没预测结果
5.3.2 土地利用预测结果
图5.8 上海未来时间情景下（2030年）土地利用预测结果
本研究利用殷杰等（YIN ET AL.，2011）的研究分析成果，得到上海2030年和2050年的土地利用预测和模拟图（见图5.8、图5.9）。2030年和2050年的不同土地利用类型的预测方法是采用GEOCAURBAN模型，它模拟了多种土地类型的时空演变，主要的土地利用类型为农地和裸地、道路交通用地、居住用地、工业用地、商业服务用地、其他用地。GEOCAURBAN是基于栅格进行模拟，模型中将土地类型转化为栅格细胞，此次模拟结果为30 M×30 M。由于本研究中的最小研究单元是100 M×100 M，故在ARCGIS平台上进行栅格的转换，将其转换到适合本研究的最小单元。未来时间情景下，各类土地利用类型的面积及其占比如表5.11所示，其中，农业用地和裸地在2030年和2050年所占比例最大，为59.72%和66.66%。商业服务用地的占地面积最小，比例为4.22%和4.63%。总体来看，2030年土地利用面积由大到小依次为农地和裸地＞工业用地＞道路交通用地＞居住用地＞商业服务用地，2050年为农地和裸地＞工业用地居住用地道路交通用地＞商业服务用地。
图5.9 上海未来时间情景下（2050年）土地利用预测结果
表5.11 上海市未来时间情景下不同土地类型的土地面积（KM2）
资料来源：YIN，ET AL.（2011）。
5.3.3 人口预测结果
根据本研究的分析预测结果：2030年以前常住人口数量仍将维持目前较快的增加，随后常住人口数量增长率将逐步减小，2044年上海常住人口数量将达历史峰值约3 500万人，而人口增长率也在此拐点由正转负进入人口减少阶段。本研究的预测结果表明在2030年和2050年常住人口数量为3 352万人和3 455万人（见图5.10）。
图5.10 2013—2050年上海市常住人口总量预测
结合上海市1990年、2000年和2010年进行的“四普”、“五普”和“六普”以街道乡镇为行政单位获得的人口总量数据，我们对上海未来时间情景下这148个基本区块单元的常住人口密度进行了预测，随后采用土地利用人口密度预估法将人口数量结合土地利用类型分拆到居住用地内，最后进行核密度估计，结果见图5.11和图5.12。结果表明，到2030年和2050年人口密度最高区域的密度达13万人／平方千米，从大致分布来看，人口高度密集分布区主要位于黄浦江两岸以及上海的中心城区，浦兴路街道、金杨新村街道、南码头路街道以及曹路镇中心地区是浦东新区人口密度分布最为集中的几个街道，在浦西的古美街道、虹桥镇、宝山的大场镇靠近普陀区的部分地区、闸北区的临汾路街道以及彭浦新村街道是人口高度密集的地区。2050年人口空间变化的主要表现在远离中心城区的各个乡镇的人口密度较2030年有所增加。从人口总量上来看，未来时间情景下浦东新区的人口增速较为突出，占总人口的比例在23%—25%之间，而人口数量所占比例最低的是崇明县，占全市的比例仅为2%—3%之间，而在人口空间分布图中可以看到市内的老城区的人口密度是有所下降的。
图5.11 2030年上海常住人口密度分布
图5.12 2050年上海常住人口密度分布
图5.13 2030年上海经济密度预测分布（经济增速情景：7%）
图5.14 2050年上海经济密度预测分布（经济增速情景：7%）
5.3.4 经济密度预测结果
根据前文分析，将未来上海经济发展总量的增长按照增长率分为三种方案。在本情景预测的高方案中，假设上海未来40年间经济发展速度保持较快运行，按当年价计算的GdP年均增长率为8%；中方案中，假设上海市经济增速保持平稳发展，GdP年均增长率为7%；低方案中，假设上海市经济增速较为滞缓，GdP年均增长率为6%。以2011年为基年（GdP总量为19 195.7亿元），按照低、中、高三个方案，我们计算得出了上海在2020年、2030年、2040年及2050年的GdP预测值（见表5.12），在空间上展布了未来时间情景下的GdP预测分布（见图5.13、图5.14），以及148个基本区块单元2030年和2050年的GdP预测值（详见附表14）。
表5.12 未来主要年份上海不同情景下经济总量预测（亿元）
注：以2011年为基年，预测的GdP数据基于2011年的统计数据。
资料来源：2012年上海市统计年鉴、各区县统计年鉴及2011年上海市国民经济统计公报。
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