昆明市是云南省的省会，也是西南地区的中心城市之一，位于云贵高原中部，总体地势北部高，南部低，由北向南呈阶梯状逐渐降低。昆明市辖呈贡区、五华区、盘龙区、官渡区、西山区、晋宁区、东川区7个区和嵩明县、宜良县、富民县、石林县彝族自治县、禄劝县彝族苗族自治县、寻甸县回族彝族自治县6个县，代管安宁市1个县级市，2020年末，昆明市总人口846.30万人，其中城镇人口674.25万人，占总人口的79.67%；全市人均国内生产总值80 584元。新构造分区中，昆明处于川滇断块隆起区内的昆明凹陷三级新构造区内，是区域新构造隆起背景上的滇东强烈断陷湖盆区的主要组成部分。昆明盆地是云南高原规模最大的第四纪继承性断陷盆地，主要由南北向普渡河第四纪活动断裂控制，同时还受北东、北西等多组方向第四纪活动断裂影响，形成异常复杂的盆地基底形态。在地震带划分中，昆明夹持于小江断裂南北向强震带和易门断裂南北向中强地震带之间，并处于普渡河断裂南北向中强地震带上。目前已探明通过昆明市的主要断裂有：小江断裂带、普渡河断裂带、富民—车家碧断裂带、黑龙潭—官渡断裂带、白邑—横冲断裂带。此外，南部有北西向的通海石屏地震带；西部有近南北向的汤郎易门中强地震带;东部有强地震活动区向弱地震活动区过渡的宣威弥勒地震带。其中，小江断裂带对昆明地区的影响处于主要地位，其次，普渡河中强地震带、汤郎易门中强地震带和区外通海石屏地震带也有一定的影响。断裂构造对地质环境的影响比较复杂，断裂活动使得断裂带及其周围地质体的完整性遭到破坏，岩体力学强度降低，易引发地质灾害。

总体看，昆明市的主要自然灾害有地震灾害、地质灾害、气象灾害、水旱灾害、森林火灾等5大类14个灾种。地震是昆明市潜在的最严重的自然灾害之一，一旦发生严重地震事件，影响将十分巨大。昆明具有典型的亚热带季风气候特征，夏季炎热多雨、冬季温暖干旱，北部县区部分乡镇因地处乌蒙山系，时有地质灾害如崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害发生。昆明偶发的气象灾害包括暴雨、冰雹、大风、低温、干旱、高温、雷电、台风、雪灾，水早灾害包括洪水、干旱。近年来干旱、高温、暴雨灾害呈现逐渐加剧的趋势。

昆明市各县区应急避难场所空间差异受多因素影响和制约，已有研究大多针对单个应急避难场所的服务能力进行评价，对某一特定区域多因子影响的空间差异研究相对较少。空间差异分析的常用方法有主成分分析法、多元线性回归法及地理空间探测器方法。主成分分析法和多元线性回归法是统计学方法，对于空间差异的分析功能较弱。地理探测器是基于方差分析提出的用于探测空间分异性，揭示其背后驱动因子的一种新的空间统计学方法，由于地理空间探测器方法没有线性假设，因此具有简洁的形式和明确的物理含义，其基本思想是假设某个自变量对某个因变量有重要影响，则自变量和因变量的空间分布应该具有相似性^[17-18]。地理探测器最早应用于医学地理研究领域探查各地理要素对地方性疾病的影响，之后应用范围逐步扩大到与地理空间相关的研究领域，如城市的建设用地变化^[19-20]、居民宜居满意度^[21]、房价影响因素^[22]等。

本文采用地理探测器中的因子探测及交互作用探测来分析昆明市县域尺度不同应急避难场所空间分布的影响因素及交互作用。空间分异性是一种普遍存在的地理现象，地理探测器方法的主要目的就是将空间分异性进行定量化表达。

分异和因子探测是地理探测器的一个重要功能，其作用是探测某一个因子X对于属性Y的空间分异性的解释程度有多大，具体用q统计量来表示，表达式为：

式中： h=1， 2，…， L为因子X或变量Y的分层（Strata），即分类或分区； N_h和N分别为层h和全区的单元数；σ²_h和σ²分别是层h和全区的Y值的方差。 SSW和SST分别为层内方差之和（Within Sum of Squares）和 全 区 总 方 差（Total Sum of Squares）。q的值域介于[0，1]，q值越大说明Y的空间分异性越明显；如果分层是由自变量X生成的，则q值越大表示自变量X对属性Y的解释力越强，反之则越弱。极端情况下，q值为1表明因子X完全控制了Y的空间分布，q值为0则表明因子X与Y没有任何关系，q值表示X解释了100%的属性Y。

交互作用探测可以识别不同风险因子X_s之间的交互作用，即评估因子X₁和X₂共同作用时是否会增加或减弱对因变量Y的解释力，或这些因子对Y的影响是相互独立的。评估的方法是首先分别计算两种因子X₁和X₂对Y的q值：q（X₁）和q（X₂），并且计算它们交互（叠加变量X₁和X₂两个图层相切所形成的新的多边形分布）时的q值：q（X₁∩X₂）并对q （X₁）、q（X₂）与q（X₁∩X₂）进行比较，交互作用所形成的结果有表1所示的五种可能。

表1 交互作用探测结果Table 1 Interaction detection results

人口是决定应急避难场所规模和能力的重要因素，应急避难场所的数量和容量需要根据人口规模进行合理规划，以确保所有需要保护的人都能够得到适当的疏散和庇护。人口密度是用作评估地区人口分布均匀程度的指标，因此人口规模和人口密度是用来描述和评估人口分布的重要概念。人口规模和人口密度对应急避难场所的需求量、资源分配、容纳能力和特殊需求等方面都有影响。

经济因素在应急避难场所建设和后期运行维护中扮演着重要的角色。区域经济发展水平制约着应急避难场所的建设规模和质量。应急避难场所的日常运营维护也需要政府长期支付费用承担。GDP和公共预算是区域经济水平的直接表现。较高的GDP通常意味着更多的财政收入来源，GDP值越大，经济水平越高，城市社会服务能力越强。公共预算影响着经济发展的可持续性，足够的公共预算可以为应急避难场所建设和运行提供有力的财政支持。公共预算支出反映了一个县区的公共设施建设投入能力，公共财政支出越高的县区，能够为避难所建设和管理提供的资金支持也越大。实际情况中，经济因素通常与其他因素一起影响应急避难场所的空间分布和规模。

昆明市县区的各级防震减灾机构是全市各类应急避难场所建设和管理的行业主管部门，其机构的独立性对应急避难场所的建设和后期运行管理各过程都至关重要。如果防震减灾机构是独立设置的，那么它的决策和行动可能会更加不受干扰，应急避难场所的建设可能会更加高效和有针对性^[23]。避难所数量可以从侧面反映避难所的规模和等级，其数量多少虽然不是唯一的评价指标，但却是衡量应急避难场所建设程度的重要标志之一。总之，独立的防震减灾机构能够提供统一的组织与协调及更加专业的指导与技术支持，从而提高避难场所的建设效率和服务质量，较多的避难场所数量可以增加受灾人口的安全保障范围增强社会应对灾害的能力。

地震灾害历来以其高危险性和潜在影响广度而被称为“群灾之首”。昆明盆地是一个主要由南北向展布的小江断裂和普渡河断裂控制的云南规模最大的第四纪继承性断陷盆地，盆地内部还同时受北东、北西等多组方向的第四纪活动断裂影响，地震灾害是当地潜在风险最大的自然灾害，也是应急避难场所建设中需要特别关注的灾种。地震动参数是描述地震破坏力的重要指标，包括峰值加速度、反应谱和持续时间等。地震动峰值加速度是地震震动过程中，地表质点运动的加速度的最大绝对值，可以作为确定烈度的依据。在以烈度为基础的抗震设防标准中，常根据相应的烈度确定其峰值加速度，因此昆明市应急避难场所建设中，抗震能力的考量是重中之重。

综上所述，为了探究影响昆明市应急避难场所空间分布的驱动因素，本文结合昆明市应急避难场所建设和主管部门是否为防震减灾局等情况，分别从人口、经济、社会、地震动参数四个维度选取了7个变量具体包括GDP、避难所个数、防震减灾机构独立情况、地震动峰值加速度、人口规模、人口密度和公共预算对与应急避难场所建设关系最密切的影响因子进行研究。

文中使用的昆明市县域尺度应急避难所名录来自昆明市防震减灾局《关于昆明市地震应急避难场所分类评定结果的通报》和公开互联网可获取的应急避难所。GDP、人口规模和人口密度来自昆明市统计局2021年统计年鉴（网址https：//tjj.km.gov.cn/2021tjnj/indexch.htm）。地震动峰值加速度来自《中国地震动参数区划图》宣贯教材^[24]，机构独立情况来自对各县区地震主管机构的调查。应急避难场所的总面积则利用Bigmap进行测量而得。由于地理探测器分析方法要求自变量为类型变量，本文在ArcGIS中使用自然断点分类方法将人口、人口密度、GDP、避难所个数、机构独立、地震动参数（峰值加速度）、公共预算进行分类。

本文采用ArcGIS来绘制昆明市各县区应急避难场所面积的空间分布图（图1）。由图1可以看出，昆明市应急避难场所面积在市域范围内分布不均衡，呈贡区和安宁市应急避难场所面积最大，五华区、盘龙区和官渡区次之，嵩明县和东川区应急避难场所面积相对较小，这从侧面反映出不同区域开发强度与应急避难场所建设的相关性，呈贡区和安宁市是昆明市内开发较晚的区域，2008年后这两个区域开发强度加大，云南省属大中专学校陆续迁入这两个地区形成大学校园较为集中的大学城。该时段恰逢汶川地震后，政府和公众的地震应急避险意识较之前有了极大提升。为进一步分析昆明市应急避难场所分布的空间均衡性，我们对数据进行了归一化处理，绘制了每万人拥有应急避难场所面积的空间分布图（图2），颜色越深则表示该县区人均应急避难场所面积拥有量越多。从图2可以发现，昆明市域内人均应急避难场所面积拥有量最多的是呈贡区，其次是安宁市和石林区。禄劝县、东川区和嵩明县的人均应急避难场所面积最少。昆明市最为重要的活动断裂小江断裂带跨东川、寻甸、嵩明展布，但东川、嵩明每万人拥有的应急避难设施相较其他县区来说却显著偏少，这与其地震发生的危险性是不相匹配的。

图1 2021年昆明市各县区应急避难场所面积的空间分布Fig.1 Spatial distribution of emergency shelter areas in each county of Kunming City in 2021

图2 2021年昆明市各县区每万人应急避难场所面积空间分布Fig.2 Spatial distribution of emergency shelter area per 10 000 people in each county of Kunming City in 2021

本文绘制了GDP、应急避难所个数、机构独立情况、地震动峰值加速度、人口规模、人口密度和公共预算支出7个影响各县区应急避难所面积因素的空间分布图（图3）。图3a的GDP总量空间分布显示，昆明市域内GDP总量最高的县区是五华区和官渡区，这三个区的GDP总量在2021年均超1100.01亿元；其次是西山区和盘龙区，这两个区2021年的GDP总量在介于800亿元至1100亿元之间；呈贡区和安宁市2021年的GDP总量介于500亿元至800亿元之间；晋宁区和宜良县GDP总量介于200亿元至500亿元间；富民县、石林县、嵩明县、寻甸县、禄劝县和东川区GDP总量均小于200亿元。GDP总量作为衡量一个地区经济水平的重要指标，可以较好地反映出该县区的经济发展状况，昆明市各县区GDP总量差异显著，与图1对比后，可以发现各县区应急避难所面积的多少与GDP总量具有一定的正相关性。由此可以初步判断，经济发展水平是影响该急避难场所面积的重要因素。

图3b描述了各县区应急避难所数量分布。五华区和呈贡区应急避难所个数最多，均在7个以上。官渡区、安宁市和盘龙区应急避难所个数介于5~6个；石林县、西山区和寻甸县应急避难所个数均为4个；宜良县、晋宁区和禄劝县应急避难所个数都为3个；富民县、东川区和嵩明县应急避难所个数都少于2个，通过与GDP空间分布图对比可以发现总体上经济欠发达的县区应急避难所个数也相对较少。五华区是昆明市各县区中基础教育最为发达的县区，呈贡区则集中了云南省大多数高校，这从侧面反映出各县区应急避难场所数量的分布与各县区教育资源具有较大的正相关性。

图3c是各县区防震减灾机构独立状况的空间分布图。减轻地震灾害是一项宏大的社会目标，其工作内容包括震前的监测、工程抗震、震后应急救援、恢复重建等，此外还需要一系列社会活动参与，这就需要动员社会各方面力量来全面实施，因此必须由负有政府职能的机构来完成相关的组织和必要的协调^[23]。防震减灾机构设置独立与否一定程度上反映了当地政府部门对防震减灾工作的重视程度和当地潜在地震风险的大小。独立设置的机构通常具有明确的职责和使命，能够专注于防震减灾工作，使得机构能够更加高效、专业地推动避难场所的建设和管理。昆明市14个县区中，具有独立防震减灾机构的县区有5个，占比仅为35.7%，这些具有独立防震减灾机构的县区主要集中在北部经济欠发达区域，也是地震风险相对较高区域。

图3d是各县区地震动峰值加速度的空间分布图。局部场地条件对地震波的传播有较大的影响，它表现为对地震动显著的放大或缩小作用，并直接影响到地震灾害程度的分布。地震动峰值加速度是工程结构抗震设计规范中地震动参数确定的基础性规范^[24]。昆明市辖区范围内抗震设防烈度较高，均处于7度区（0.10 g）以上，主城区基本处于8度（0.20 g）区，设防烈度最高的区域为东川—寻甸—嵩明—宜良，这四个县区内部分街道（乡镇）设防烈度高达9度（0.40 g）。

图3e是各县区人口规模的空间分布图。人口规模的空间分布是人口在某一特定时间段内在一定地域空间中的集散状态。人口规模空间分布图是人口发展演变过程在空间上的表现形式，它对灾害管理和风险评估具有重要意义，人口规模空间分布图可以帮助确定人口密集区的风险程度，在灾害发生时提供决策支持。整个昆明市区人口规模空间分布图表现为3个圈层，第一圈层包括五华、盘龙、西山和官渡四个主城区，其人口规模均超过90万；第二圈层是嵩明、寻甸、安宁和呈贡四个县区，人口规模介于40万～60万；第三圈层是富民、石林、东川、晋宁、禄劝和宜良，其人口规模小于40万。

图3f是各县区人口密度的空间分布图。人口密度是表现人口分布的主要形式和衡量人口分布地区差异的重要指标，人口密度数据是支撑城市防灾避灾空间规划、应急避难设施建设决策的重要数据。昆明市各县区人口密度空间分布差异显著，1276人/平方千米以上的区域有官渡、盘龙和五华区；人口密度介于373～1275人/平方千米的县区有西山和呈贡；人口密度介于202～372人/平方千米的县区有嵩明、安宁和晋宁；人口密度介于90～201人/平方千米的县区有东川、富民、寻甸、石林和宜良；人口密度小于90人/平方千米的仅有禄劝。

图3g是昆明市各县区公共财政支出的情况。各县区公共财政支出差异明显，公共财政支出最多的区域为安宁和官渡，公共财政支出超600 000万元；其次是五华、盘龙、西山，公共财政支出介于400 001万元至500 000万元；东川、禄劝、呈贡和寻甸四个县区公共财政支出介于350 001万元至400 000万元；所有县市区中，富民公共财政支出最少，其年度公共财政支出小于200 000万元。

图3 7个影响因素的空间分布Fig.3 Spatial distribution of seven influencing factors in each county of Kunming City in 2021

表2中的因子探测分析结果显示，我们选取的7个自变量均通过了1%的显著性检验，换言之，这7个变量是影响昆明市14个县市区应急避难场所空间分布的重要驱动因素。表中q值的大小表示因变量Y（应急避难场所面积）在多大程度上受自变量X的影响，这7个影响因素对昆明市县区应急避难场所面积的空间分布解释力从大到小排列依次是GDP>避难所数量>人口密度>人口规模>地震动峰值加速度>公共预算支出>机构独立性。7个自变量中，因子解释力最大的是GDP（0.6730），GDP是衡量一个地区经济水平的重要指标，一个地区应急避难场所的面积与地区GDP水平高度相关，较高的GDP可能意味着该地区有更多的经济资源可以投入到应急避难场所的建设和维护上。避难所的数量，这间接反映了昆明市应急避难场所的等级并不太高，各县区应急避难场所面积的大小主要还是受限于数量的多少。第三和第四分别是人口密度和人口规模，这说明昆明市各县区应急避

难场所建设具有一定的规划理念，充分考虑了人口总量和人口密度的因素。地震灾害的轻重与场地局部效应息息有关，尤其是位于沉积盆地或松软冲积层上的建筑，地震波经过后，某些频率的振幅常常被显著放大而造成严重灾害。地震动峰值加速度是表示发生地震时建筑物受到最大地震作用力的大小，该值越大，表明建筑物的潜在可能受损程度越大，对应急避难所的需求也越大，但该自变量对应变量的解释力并不太强，说明昆明市在推进应急避难场所建设时对抗震设防能力考虑的权重还应该加大。机构独立性和公共预算支出对各县区应急避难场所的解释力不强，我们分析其原因可能在于昆明市应急避难场所建设过程中各县区主要依据市级防震减灾部门下达任务而开展，且均为利用现有的广场、体育场（馆）、公园、绿地、学校操场和露天大型停车场等进行改造而成，对公共预算支出的依赖性不大。

本文利用地理探测器中的交互探测方法来检测不同因子在影响应急避难场所面积的空间分布方面的交互作用。7个因子的交互作用结果共有21对（表3）。

表2 因子探测分析结果Table 2 Factor detection results

表3 交互作用探测表Table 3 Interaction detection table

交互作用探测结果表明7个自变量之间进行交互探测后出现了10对双因子增强和11对非线性增强的现象，即因子解释力在进行双变量交互后显著上升。由此可以看出，任意两个自变量在交互之后的影响力比原来单独的因子具备更强的解释力，这充分说明应急避难场所面积的空间分布实际上是多种因素共同影响的结果。从q值大小的排名来看， GDP与避难所数量的交互作用最强（0.9995）；避难所数量与人口密度的交互作用排名第二（0.9985），避难所数量与人口总量的交互作用排名第三（0.9980），公共预算支出与人口密度的交互作用排名第四（0.9960），GDP与人口密度的交互作用排名第五（0.9956），公共预算支出与地震动峰值加速度的交互作用排名第六（0.9931），GDP与地震动峰值加速度的交互作用排名第七（0.9928）。其他因子之间的交互作用均弱于上述七项，这表明GDP、避难所数量和人口密度对应急避难所面积的空间分布影响最为显著。

结合上述的因子探测结果可知7种驱动因素都是影响应急避难场所面积空间分布差异的重要因子。GDP、人口规模和人口密度结合避难所数量这一变量后对应急避难场所面积分布差异的解释最强，说明应急避难场所面积的空间分布差异本质上还是各个县区应急避难场所数量的差距；不同县区应急避难场所面积多少依然很大程度上取决于其社会经济条件。换言之，人口规模和人口密度都较大的地区，需要依靠较强的经济条件才能解决面对地震风险所需的应急避难场所面积达标问题，这对于经济条件较好的昆明主城区可以较好地实现，但是对于人口规模和人口密度较大且经济水平相对较低的县区来说依然是一项较大的挑战。