随着社会经济的发展，人类活动对海洋造成的影响范围和程度不断扩大。近岸海洋生态系统，地理位置特殊，易发环境污染问题^[1]。20世纪以来人类对于石油的需求激增，海上石油的开采、运输行业规模不断发展和扩大，溢油事故常有发生。根据统计数据，1970—2011年全球发生溢油事故1 797起，其中大型溢油事故达454起，损失的石油约570万t^[2]。溢油会对受污海域内的生物产生毒害作用，严重时将危害人类健康，对社会经济活动产生深远影响^[3]。海上溢油对自然资源和社会经济的损害甚至有些已经达到了经济和生态灾难的规模^[4]。1989年，“埃克森·瓦尔迪兹”(Exxon Valdez)溢油事故中，由于缺乏有效的资源配置和清理措施，溢油24 h内没有得到及时有效地处理，导致生态破坏情况进一步恶化^[5]。为了预防和减小石油污染的影响，必须采取有效的预防和处理措施。而且，生态环境问题在高敏感性地区出现后，会造成更大的损害且难以恢复。因此，对敏感性较高的区域进行优先保护是必要的。生态环境敏感性是指生态系统对区域内自然和人类活动干扰的敏感程度，能够表示区域生态系统遭受干扰时，出现生态环境问题的难易程度和可能性大小，用以表示外界干扰所产生的可能后果^[6]。生态环境敏感性评价可以确定各类环境问题的敏感区域，有利于实现区域生态环境科学性、针对性地保护。因此，对区域的各类环境问题进行有针对性生态敏感性评价是必要的。沿海溢油敏感性评价是溢油应急规划的基础，通过对海域的溢油敏感性评价分析，确定沿海区域的溢油敏感性保护次序和等级，正确地配置海上溢油应急资源和应急措施，有利于溢油事故的快速响应和处理。本文将梳理主要的评价分析方法，汇总主要的溢油敏感性评价指标因子，论述国内外溢油敏感性评价的研究进展，同时总结了溢油敏感性研究存在的部分问题并进行了研究展望。

1 溢油敏感性评价常用方法

溢油敏感性评价方法同其他敏感性评价分析方法类似，常用的评价分析方法包含定性和定量分析^[7]。定性分析是以人的主观判断为基础的评价分析方法，如专家评价法等；定量分析则是在实验或调研的基础上，利用建立的数学公式或模型进行分析评价。常用的溢油敏感性评价分析方法主要有以下几种。

1.1 指数法

指数分析法是通过对各指标赋分的计算得到综合指标得分的方法。其中，最常见的是综合指数法，它根据各级评价指标中的各因子的指数得分，然后利用加权方法进行综合指数计算。由于其计算过程简洁，综合指数法是敏感性评价中较为广泛利用的方法，能够一定程度的体现评价工作的整体性和层次性。Depellegrin^[8]在研究立陶宛段波罗的海沿岸溢油敏感性时，将海岸线特征、社会经济、生物、渔业资源四个方面进行加权计算得到总海岸线敏感指数。Castanedo^[9]利用海岸线物理参数(I_P)、生物参数(I_B)和社会经济参数(I_E)三个中间指标构建了综合敏感性指数V₁公式，见公式(1), (2):

$ {{V}_{1}}={{I}_{P}}{{V}_{0\ \circ }} $

(1)

$ {{V}_{0}}=rI_{B}^{{{b}_{1}}}+\left( 1-r \right)I_{E}^{{{b}_{2}}}\circ $

(2)

其中r，b₁，b₂由德尔菲法调查确定。

1.2 层次分析法

层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)是1970年代由美国运筹学家T. L. Saaty提出，是一种定性与定量相结合的决策分析方法^[10]。层次分析法旨在对复杂的决策问题进行深入分析，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而提供简便的决策方法^[11]，已成为应用最广泛的多准则决策(Multiple Criteria Decision Making, MCDM)方法之一^[12]。

层次分析法方法主要有以下几个步骤：(1)建立层次结构模型；(2)构造判断矩阵；(3)层次单排序及其一致性检验；(4)层次总排序及其一致性检验。Vafai等^[13]使用了模糊层次分析法有效地评价了海岸线对溢油敏感性。层次分析法与模糊集理论的有机结合，为确定溢油敏感岸线提供了一种新颖、全面的方法。

1.3 德尔菲法

德尔菲法是一种匿名专家评分或专家咨询法^[14]。以匿名的方式通过几轮咨询，征求专家们的意见，直到专家组成员的意见趋于一致，以达到预测目的。德尔菲法具有专业性强、匿名性、反馈性和统计推断性等优点，但存在周期长、主观偏向性等缺点^[15-16]。

在溢油敏感性评价研究中，德尔菲法常被作为一种辅助方法和其他评价方法相结合使用。Castanedo等^[9]在使用德尔菲法确定了溢油敏感指数计算公式中的常量的值。Ling等^[17]研究溢油生态脆弱性时，利用德尔菲法确定了AHP中指标两两比较得到比较矩阵。

1.4 模糊评价法

模糊评价法是一种运用模糊变换原理分析和评价模糊系统的方法，是以模糊推理为主的定性和定量相结合、精确与非精确相统一的分析评判方法，常用的是模糊综合评价法。模糊综合评价法利用模糊数学中的隶属度理论，将定性评价转化为定量评价^[18]。

Tran等^[19]提出了一种利用模糊集概念生成各类环境综合指标并分析其敏感性的方法。其结果表明，综合指数的敏感性分析可以揭示研究地区的环境状况。此外，有研究人员将模糊评价法同层次分析法结合进行溢油敏感性评价^[13]。

上述溢油敏感性评价方法是目前的研究工作中最为常用的几种方法。其中，综合指数法的应用最为广泛。随着研究工作的深入，溢油环境敏感性指标的选取更具全面性、层次性，层次分析法便逐渐在该领域得到应用。在评价过程中，不可避免地存在定性或半定性的描述，德尔菲法的采用增加了结果的科学性。此外，目前的溢油敏感性研究多是以上述几种方法为基础并以GIS为技术支撑，不仅可利用GIS中的海岸线数据库，还可在GIS内完成ESI地图的制作。在评价时最重要的是，不论采用哪种方法，只有在充分调研和可靠数据的基础上，同时保证指标的科学性，才能够较为准确的评价海域的溢油敏感性。

2 溢油敏感性评价指标的构成

需要说明的是，在国外的研究中对于溢油敏感性评价的叫法有Oil spill vulnerability assessment和Oil spill sensitivity assessment两种，对于脆弱性(Vulnerability)和敏感性(Sensitivity)的概念和内容没有进行明确的区分，二者含义相同。在溢油敏感性评价的起初，敏感性的确定主要是以海岸线的类型为判断标准，对海岸线进行简单地划分和敏感性指数赋分。

Gundlach和Hayes^[20]所构建的溢油脆弱性指数就是基于不同特征的海岸线对溢油的影响进等级赋值的。沿海环境被分为了1~10个溢油脆弱性等级，但只考虑了海岸线的物理参数。具体指标分类情况如表 1所示，研究人员从波浪强度、海滩的基质组成等方面综合考虑了沿岸的溢油脆弱性，定性地进行了描述和解释。美国海洋和大气环保署2002年发布的《环境敏感指数指南第三版》(Environmental sensitivity index guidelines version 3.0)中，ESI地图中包含了海岸线类型、生物资源和人类利用资源三个层面^[21]。其中，根据海岸环境的物理特征，对于各海岸线类型进行了敏感性10个等级的分类。NOAA所划分的10个脆弱性指数与Gundlach和Hayes^[20]的划分情况基本一致。其次虽然对生物资源和人类利用资源在地图上进行了标绘，但未形成量化的表述。

此后的研究中，NOAA指南中海岸线类型的敏感性指数划分方式，得到了众多研究者的采纳。Pincinato等^[22]采用了类似于NOAA和Gundlach的海岸线敏感性等级分类方法对海岸线敏感性指数(Littoral Sensitivity Indices, LSI)进行了规定，并结合GIS和决策树对巴西某海岸线的LSI进行了研究。

随着溢油敏感性研究的不断深入，由于各评价海域的自然和社会条件的特异性，出于综合考量，评价指标也逐渐从单一的海岸线物理特征指标发展为融入了物理、生物、社会经济、管理要求等方面在内的多层次、全方位的指标体系，更加客观准确地对研究区域进行分析评价。虽然，各研究中的评价指标都隶属于物理、生物、社会经济、管理几项中之一，但是在初级指标和次级指标的选取上一致性较差。当前，国内外主要的溢油敏感性评价研究中指标的分类状况见表 2。

Nansingh^[23]认为溢油敏感性指数的基础是沿海环境的物理和生物特征之间的关系，故基于干湿两季海岸环境的物理和生物因素对特立尼达拉岛的溢油敏感性开展了研究。其中，物理特征是根据对沿海海域的波高、波周期、风速、沿岸流的监测数据的大小赋分；生物特征通过计算生物多样性、生物量和丰度确定生物特征得分的高低。相对于前述半定量的赋分方法，该作者所采用的方法更具有数据支撑性。

Andrade等^[24]在研究巴西马拉尼昂海岸脆弱性时，将社会经济因素加入到评价中。总脆弱指数(Total vulnerability index)分为自然脆弱性(Natural vulnerability)、社会经济脆弱性(Socioeconomic vulnerability)两项。按照地貌单元将海岸线分为了河口、沿岸平原、沿岸高原三种类型并进行了脆弱性指数赋值，将三者的算术和作为自然脆弱性(Natural vulnerability)。经济收入、渔业、教育水平的脆弱指数的和称为社会经济脆弱性(Socioeconomic vulnerability)。经济脆弱性的概念认为家庭收入水平是其承受物质和心理损害能力的决定因素，即收入越低，脆弱性越高；人和渔业的关系更显而易见，越依赖于渔业的区域，其脆弱性越高；教育水平较低的地区更容易受到灾害的影响，因此教育水平越低，脆弱性越高^[25]。

Vafai等^[13]在进行海岸溢油敏感性评价时划分为了物理参数、生物资源参数、人类资源参数一级指标。其中，物理参数包含地形、海岸线基质、水动力：风和波浪；人类资源参数包含海岸线可用资源、旅游设施及基础设施、重要历史文化区域、人类聚集区。生物资源参数没有具体化参数，但赋值时综合考虑了栖息地、鸟类、水生动物、保护区等因素。

Castanedo等^[9]将海岸的溢油敏感性指标划分时，同样包含了物理、生物、社会-经济指标，但其相应的内容却更具专业性和科学性。物理指标是由波暴露(Wave exposure)和海岸线斜度(Shoreline slope)计算得到，其中波暴露是方向(Orientation)和弯曲度(Sinuosity)的算数和。波暴露代表着海浪对海岸冲击的能量的高低，波浪垂直和水平方向的力使海面溢油反复经历迁移、碰撞、破碎、聚集等过程作用，使油滴粒径减小，易溶解的轻质油组分溶解在水中并逐渐被生物降解^[26]。海岸线的坡度是影响溢油持久性的关键因素，坡度较小的地区相较于坡度大的地区更容易保存油。实验研究发现扰动深度和海滩斜度(以角度正切值表示)是具有线性关系^[27]。生物指标包含着状态保持、稀有价值保护和恢复能力三个因素。该研究在对社会-经济因素计算时，值得借鉴的是将溢油损失预算和清理费用包含在内，并采用Jenks自然分类法进行分类赋值；溢油损失的计算有渔业、旅游业、港口运输等方面。

Depellegrin等^[28]在对波罗的海东南部的立陶宛-俄罗斯海岸的溢油敏感性研究时，为更好地了解在开放、未遮蔽、高能量的沿海环境潜在的石油泄漏影响，在典型的ESI分析外，还引入了海岸线敏感性指数(Shoreline sensitivity index)、海底敏感性指数(Seafloor sensitivity index)等。其中，海岸线敏感性指数参照了Castanedo^[9]研究中的计算方法；海底敏感性指数由海底斜度(Seafloor slope)、水深(Bathymetry)、沉积物类型(Substrate type)和波暴露(Wave exposure)构成。从海底状况评价敏感性角度较新颖，在溢油敏感性研究中较为少见。

在调研国内外文献中溢油敏感性评价指标的基础上，综合可能的实际海域范围情况，本文提出了更全面、更系统的溢油敏感性评价指标体系，详细情况见表 3。评价体系由三个级别指标构成，一级指标包含自然属性因素、生物资源因素、社会-经济因素和管理因素四项。

3 海洋溢油敏感性研究进展 3.1 国外研究进展

国外溢油敏感性评价的研究工作始于19世纪70年代。1976年，美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)和美国RPI公司合作发展了“环境敏感性指标地图”(Environmental Sensitivity Index Map)^[21]。1978年，Gundlach和Hayes作为最早开展海岸溢油敏感性研究人员，根据海岸线的物理和地质特征构建了溢油脆弱性指数，以评估其对石油泄漏损害的潜在脆弱性^[20]。此后，在对该指数持续的研究和完善工作中，促进了环境敏感性指数(Environmental Sensitivity Index, ESI)的发展，并已成为美国和其他国家溢油应急计划和响应的一个组成部分。

在进行近岸海域溢油环境敏感性评价时，最后的评价结果以EIS地图的形式呈现，可以清晰直观地说明敏感性状况。第一张ESI地图制作于墨西哥湾IXTOC 1号井井喷事件后，并在此后美国一直使用环境敏感性指数方法来绘制沿海地区的地图，包括大型河口、湖泊和河流^[21]。逐渐地，ESI地图成为溢油应急响应的一部分，通过说明海岸线的敏感性状况来确定早期的清理策略(见图 1)。传统的环境敏感性地图通常以纸质印发，制作费昂贵、难以更新，妨碍了敏感性地图的进一步发展^[31]。20世纪90年代，随着地理信息系统(Geographic Information System, GIS)的不断发展，GIS被用于制作高质量和易更新的电子ESI地图^[32]，其广泛地应用促进了ESI地图的发展^[33]。利用GIS对溢油环境敏感度进行系统化处理，可以通过从内部数据库中迅速获取准确的最新信息来响应特定的查询，同时还提供空间分析^[34-35]。Lawal等^[36]研究开发了一个基于地理信息系统(GIS)的专家系统(ES)，用于测量海岸线对油的敏感性。以尼日利亚河流州为例，重点研究了其海岸线的生物、物理属性。对高程、土壤、相对波暴露和卫星图像数据进行整理，用于GIS中ES决策规则的制定。

在NOAA发布环境敏感性指数指南后，被世界其他国家所采用或作为操作手册的框架。法国的意外水污染档案、研究和试验中心(Centre of Documentation, Research and Experimentation on Accidental Water Pollution, CEDRE)领导了Finisterre地区的溢油敏感性图集的发展和制定，其敏感性评价指标主要由海岸的物理、生物和经济三个因素组成^[9]。Wieczorek等^[37]采用基于GIS技术的ESI地图，研究了巴西Cardoso岛国家公园及周边地区对溢油的敏感性情况。Sowmya等^[38]以GIS和遥感技术为支撑，采用NOAA指南的方法，识别了卡纳塔克海岸的溢油环境敏感性，发现了多种海岸ESI级别类型，并在ESI地图中进行了生物资源绘制。Adler等^[39]、Santos等^[40]、Bello Smith等^[41]、Tri等^[42]分别对地中海沿岸、葡萄牙海岸、直布罗陀海峡北岸、越南吉婆岛进行了溢油敏感性的研究。

3.2 国内研究进展

相对于国外，国内溢油敏感性研究工作起步较晚，内容较少且不够全面。2001年，乔冰等^[43]在研制的深圳溢油应急智能信息系统中引入了岸线ESI，但未作具体描述。2009年，张卫^[44]研究探讨了模糊C均值聚类法和GIS的溢油敏感资源分级和环境溢油敏感性指数的计算方法，并指出溢油敏感资源的分级研究工作目前尚停留在理论探讨阶段。2011年，中华人民共和国海事局印发的《船舶污染海洋环境风险评价技术规范》》(试行)中要求在绘制区域环境敏感类别网格图时，从自然与生态、经济与社会两大方面对敏感性指数进行了简单的分类^[45]。2014年，陈荣昌等^[46]论述了岸线环境敏感指数的分类及简要的应用情况，并对胶州湾进行了调研，利用溢油敏感资源及应急资源管理系统进行了研究，但没有描述具体的研究方法和过程，研究较为粗略。2015年，王会蒙等^[47]以渤海区域为例，通过开发基于GIS的海洋敏感区溢油敏感度分析系统，并根据NOAA的ESI指标的海岸线特征赋值方法，利用实时绘制的规则网格和敏感区图层叠加分析方法，计算并生成海洋敏感区专题图。同年，杨朋金^[29]利用层次分析法确定海洋溢油敏感区综合等级评价体系层级结构，体系具有较强的综合性和层次性，一级指标包含自然属性、社会人文价值和管理需求，同时借鉴美国海洋与大气管理局ESI赋值原则为二级指标赋分。2017年，曹可^[48]简单选取了海岸资源、生物资源及人类利用资源三个方面探索建立了溢油敏感性评价体系，揭示出辽东湾海岸带生态环境敏感性空间分布。

由上述可见，中国的溢油敏感性评价的研究工作近年来得到了一定的发展，但并没有对评价过程的细节进行充分研究，深度较浅。

4 存在问题与展望

沿岸海域的溢油敏感性评价作为溢油应急计划的基础，受到了越来越多的研究和关注。目前，针对溢油敏感性评价工作，众多评价方法得到采用，并建立了一系列评价指标体系。但评价工作仍处于理论探索阶段，还存在较多的值得深入探究的问题。溢油对于沿岸环境的影响应该综合考虑沿岸生态环境、社会经济和人类因素，选择适宜的评价指标，尽量实现评价指标的定量化，同时选择操作性较好的客观评价方法。

总的来说目前溢油环境敏感性的研究中，主要存在以下几个问题：

(1) 未形成较为完整统一的评价体系，系统性和层次性较低。

(2) 评价指标的选取缺乏科学性、代表性，且指标不够全面，有待进一步分析各指标的相对重要性。

(3) 选定指标的赋分缺乏数据支撑或缺乏可靠的数据，量化度不够。

(4) 评价过程中存在一定的主观性因素，应尽可能采用能够定量的评价方法，以消除主观性的影响。

(5) 应注重指标支撑数据的时效性，海岸不能完全作为静态系统来处理，应充分必须考虑到海岸动态状况。

综上，溢油敏感性评价的后续发展应当在紧密结合GIS等新技术，对上述问题进行深入探讨的同时，加强其他学科的交叉渗透，得到更加综合全面的评价结果，使溢油敏感性评价工作对溢油资源配置和应急处理更具有指导性，从而减少对近岸海洋生态系统和人类健康的危害。