郭騰蛟，李國(guó)勝

(1.中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101；2.陸地表層格局與模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101；3.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049)

風(fēng)暴潮災(zāi)害是世界上最嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一，全球每年都會(huì)因?yàn)轱L(fēng)暴潮災(zāi)害造成巨大的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失[1]。2005年“卡特里娜”颶風(fēng)及引發(fā)的風(fēng)暴潮造成新奧爾良地區(qū)被海水淹沒(méi)，100多萬(wàn)戶家庭斷電，1 417人在災(zāi)中遇難，經(jīng)濟(jì)損失巨大[2]。2017年 “哈維”颶風(fēng)引發(fā)的狂風(fēng)、暴雨、風(fēng)暴潮災(zāi)害造成德克薩斯州房屋倒塌，多人被困[3]。據(jù)《中國(guó)海洋災(zāi)害公報(bào)》統(tǒng)計(jì)，1989-2016年間，中國(guó)沿海共發(fā)生臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮災(zāi)害246次，年均發(fā)生8.78次。其中，2013年發(fā)生臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮多達(dá)14次，全年風(fēng)暴潮災(zāi)害損失超過(guò)150億元，占全部海洋災(zāi)害損失的90%以上。近年來(lái)，風(fēng)暴潮災(zāi)害損失呈逐年增加趨勢(shì)，成為威脅沿海地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展最嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一[4-7]。實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)暴潮災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失的評(píng)估，對(duì)于保障沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的支撐作用。因此，合理估算風(fēng)暴潮災(zāi)害的經(jīng)濟(jì)損失既是災(zāi)害領(lǐng)域的科學(xué)問(wèn)題又具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

災(zāi)害損失評(píng)估一般包含災(zāi)后評(píng)估和災(zāi)前評(píng)估兩個(gè)過(guò)程[8]。災(zāi)后評(píng)估主要有兩種方法，一種是災(zāi)情的統(tǒng)計(jì)調(diào)查，通過(guò)民政部門逐級(jí)上報(bào)，獲得災(zāi)后詳細(xì)的損失數(shù)據(jù)，另一種是通過(guò)遙感影像分析結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查等其他方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)受災(zāi)地區(qū)的快速評(píng)估。災(zāi)前預(yù)評(píng)估則是利用災(zāi)害模型通過(guò)計(jì)量方法估算未來(lái)可能的損失。災(zāi)后評(píng)估雖然對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)和災(zāi)害發(fā)生情況有趨向于比較真實(shí)的結(jié)果，但是由于是在災(zāi)害發(fā)生后進(jìn)行評(píng)估，對(duì)于挽回災(zāi)害損失來(lái)說(shuō)比較滯后，無(wú)法在災(zāi)害發(fā)生前對(duì)可能的損失進(jìn)行防范。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，人們更趨向于發(fā)展災(zāi)前預(yù)評(píng)估，使各個(gè)部門能夠未雨綢繆，減少社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失。因此本文主要是針對(duì)災(zāi)前預(yù)評(píng)估，對(duì)損失評(píng)估過(guò)程中存在的一系列問(wèn)題進(jìn)行回顧。

1 風(fēng)暴潮災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失構(gòu)成

從致災(zāi)因素來(lái)看，風(fēng)暴潮是一種災(zāi)害鏈形式的災(zāi)害現(xiàn)象，災(zāi)害在發(fā)生過(guò)程伴隨大風(fēng)、暴雨，形成風(fēng)災(zāi)、雨災(zāi)等[9-12]直接災(zāi)害，例如2006年臺(tái)風(fēng)桑美中心風(fēng)速達(dá)到60 m/s，浙江省多個(gè)地區(qū)降雨量超過(guò)100 mm，最高達(dá)到466 mm。暴雨在海拔低的地區(qū)會(huì)形成洪澇災(zāi)害[13-16]，在山區(qū)地帶還會(huì)造成滑坡、泥石流等次生災(zāi)害。臺(tái)風(fēng)引起海水暴漲，又會(huì)間接引發(fā)風(fēng)暴潮災(zāi)害等， 2005年卡特里娜颶風(fēng)造成新奧爾良等濱海沿岸形成高達(dá)9 m的風(fēng)暴潮，防洪堤壩潰決[17]，造成城市洪澇災(zāi)害，經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)數(shù)千億美元。因此大風(fēng)、暴雨、風(fēng)暴潮是災(zāi)害損失形成的主要致災(zāi)因素。

從承災(zāi)對(duì)象來(lái)看，不同的災(zāi)害類型存在著不同的承災(zāi)對(duì)象。對(duì)于風(fēng)暴潮而言，潮災(zāi)是造成損失的主要致災(zāi)因素。通過(guò)各類文獻(xiàn)以及災(zāi)情資料統(tǒng)計(jì)結(jié)果看出，潮災(zāi)主要會(huì)造成農(nóng)業(yè)損失[18](農(nóng)田淹沒(méi)、土地鹽堿化等)、漁業(yè)損失[19](吞噬碼頭、漁船毀壞、水產(chǎn)養(yǎng)殖基地受災(zāi)等)、工業(yè)交通業(yè)損失[1](近海企業(yè)受損、沿江馬路浸水等)、水利設(shè)施損失[20](防波堤、海堤、護(hù)岸損毀等)以及生態(tài)環(huán)境損失[21](海島農(nóng)村被摧毀 低洼地區(qū)浸水等)。然而氣旋活動(dòng)特別是臺(tái)風(fēng)過(guò)程引起的大風(fēng)、暴雨、風(fēng)暴潮都極具破壞性。不同災(zāi)害對(duì)同類型承災(zāi)體都會(huì)造成損失破：以土地利用為例，大風(fēng)災(zāi)害會(huì)造成農(nóng)作物倒伏，對(duì)耕地造成損失；暴雨災(zāi)害會(huì)淹沒(méi)魚塘，對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖用地造成損失；風(fēng)暴潮災(zāi)害會(huì)造成耕地鹽堿化，對(duì)耕地形成持續(xù)的影響。由此說(shuō)明災(zāi)害損失的形成由大風(fēng)、暴雨、風(fēng)暴潮三類災(zāi)害因子與區(qū)域承災(zāi)體共同作用造成的[22-27]。

在經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估中，由于損失估算還沒(méi)有統(tǒng)一認(rèn)定的方法，損失數(shù)據(jù)的獲取主要依賴相關(guān)部門的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，而災(zāi)害損失不僅僅是風(fēng)暴潮災(zāi)害本身造成的，還跟大風(fēng)、暴雨等災(zāi)害有直接的聯(lián)系，在實(shí)際的統(tǒng)計(jì)中很難將不同災(zāi)害區(qū)分統(tǒng)計(jì)。在過(guò)去的研究中，學(xué)者們?cè)谶M(jìn)行相關(guān)的損失預(yù)估時(shí)，通常利用災(zāi)害整體的經(jīng)濟(jì)損失值與單一災(zāi)害的致災(zāi)要素進(jìn)行模擬，得到的結(jié)果必然存在很大的誤差。由此可見(jiàn)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)損失數(shù)據(jù)的分離是風(fēng)暴潮研究的重點(diǎn)問(wèn)題，不僅可以推進(jìn)風(fēng)暴潮災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估方法的研究，還可以對(duì)風(fēng)暴潮本身的研究有重要意義。

2 風(fēng)暴潮災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失分離

風(fēng)暴潮災(zāi)害是由氣旋活動(dòng)引發(fā)的海水異常變化的災(zāi)害事件[28]。風(fēng)暴潮災(zāi)害過(guò)程中通常夾雜著大風(fēng)、暴雨等其他致災(zāi)因素[29]。風(fēng)暴潮災(zāi)害損失中除了含有潮災(zāi)損失外，還包含了大風(fēng)、暴雨災(zāi)害的損失[30]。目前在評(píng)估風(fēng)暴潮災(zāi)害損失時(shí)，對(duì)于損失數(shù)據(jù)的處理一般分為兩種，①用綜合的致災(zāi)指標(biāo)評(píng)估災(zāi)害事件整體損失[31-34]，即利用風(fēng)、雨、潮等致災(zāi)要素結(jié)合承災(zāi)體指標(biāo)，完成對(duì)于氣旋活動(dòng)災(zāi)害鏈的損失評(píng)估；②利用單一致災(zāi)要素評(píng)估整體災(zāi)害損失，即單純利用風(fēng)暴潮增水等建立與經(jīng)濟(jì)損失的相關(guān)關(guān)系評(píng)估[35]。利用綜合指標(biāo)對(duì)于災(zāi)害損失進(jìn)行評(píng)估，能夠很好的預(yù)防評(píng)估結(jié)果與真實(shí)結(jié)果出現(xiàn)較大的誤差，然而不利于發(fā)展單一災(zāi)害的損失評(píng)估。利用單一要素進(jìn)行評(píng)估損失，由于損失值相較于單一災(zāi)害的損失會(huì)偏大，評(píng)估結(jié)果并不精確。由此可見(jiàn)現(xiàn)有的評(píng)估方法不能很好的實(shí)現(xiàn)損失數(shù)據(jù)的分離。

風(fēng)、雨、潮三者對(duì)于災(zāi)害損失的作用相互聯(lián)系又各有特點(diǎn)，針對(duì)不同災(zāi)害的致災(zāi)特點(diǎn)合理選擇承災(zāi)要素，對(duì)于單災(zāi)種損失的剝離至關(guān)重要。由于目前的研究沒(méi)有將不同的致災(zāi)因素區(qū)分開，導(dǎo)致在指標(biāo)選擇過(guò)程中存在一定的問(wèn)題。目前而言，將風(fēng)暴潮災(zāi)害與其他大風(fēng)、暴雨等災(zāi)害的損失剝離開[29]，是目前研究的重點(diǎn)問(wèn)題。我們需要總結(jié)現(xiàn)有的方法，依據(jù)方法的特點(diǎn)，在原有方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行適當(dāng)改進(jìn)，從而將經(jīng)濟(jì)損失中不同致災(zāi)要素的貢獻(xiàn)值進(jìn)行區(qū)分，實(shí)現(xiàn)單災(zāi)種損失分離。

3 風(fēng)暴潮災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估

從災(zāi)前評(píng)估的角度出發(fā)，災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失分為間接損失和直接經(jīng)濟(jì)損失。由于兩者的側(cè)重點(diǎn)不同，損失評(píng)估的方法也存在一定的差異。本文從不同損失類型著手，總結(jié)損失評(píng)估的方法以及存在的優(yōu)缺點(diǎn)。

3.1 間接損失評(píng)估方法進(jìn)展

目前關(guān)于自然災(zāi)害間接經(jīng)濟(jì)損失的評(píng)估主要是基于災(zāi)害經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，利用生產(chǎn)函數(shù)模型、投入產(chǎn)出模型、社會(huì)核算矩陣等方法[36-40]，通過(guò)一系列的社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，建立災(zāi)害與資源社會(huì)之間復(fù)雜的耦合關(guān)系。災(zāi)害經(jīng)濟(jì)學(xué)理論方法對(duì)于災(zāi)害間接經(jīng)濟(jì)損失的估算有非常重要的作用。該方法能夠有效的反應(yīng)社會(huì)生產(chǎn)環(huán)節(jié)各個(gè)部門對(duì)于災(zāi)害事件的響應(yīng)，對(duì)于災(zāi)害帶來(lái)的長(zhǎng)期的影響進(jìn)行科學(xué)的估算。其中，投入產(chǎn)出模型被廣泛應(yīng)用于風(fēng)暴潮災(zāi)害損失評(píng)估。

然而災(zāi)害經(jīng)濟(jì)學(xué)模型雖然可以估算災(zāi)害對(duì)社會(huì)的間接影響，但是仍然存在一些不足： ①模型的可靠程度不能進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，無(wú)法評(píng)價(jià)模型的精確程度。②模型對(duì)于數(shù)據(jù)的要求非常嚴(yán)格，現(xiàn)有的研究中普遍存在數(shù)據(jù)獲取問(wèn)題，數(shù)據(jù)的缺失會(huì)造成嚴(yán)重的誤差，從而對(duì)災(zāi)害結(jié)果產(chǎn)生一定的影響。③災(zāi)害經(jīng)濟(jì)學(xué)方法需要大量的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論作為基礎(chǔ)，是純粹的數(shù)學(xué)模型，并不能真實(shí)的反應(yīng)出災(zāi)害系統(tǒng)內(nèi)部的相關(guān)關(guān)系。

對(duì)于風(fēng)暴潮災(zāi)害而言，投入產(chǎn)出模型[41-42]的預(yù)設(shè)條件過(guò)多(包括某部門只生產(chǎn)一種產(chǎn)品、投入產(chǎn)出成正比、直接耗散系數(shù)在編制投入產(chǎn)出表間隔期內(nèi)穩(wěn)定不變等)，而我國(guó)風(fēng)暴潮災(zāi)害多發(fā)區(qū)域?qū)儆谘睾０l(fā)達(dá)地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，假定條件會(huì)使間接損失評(píng)估結(jié)果存在較大的誤差。而且由于風(fēng)暴潮事件在一年內(nèi)發(fā)生頻繁，并不像地震等自然災(zāi)害災(zāi)害發(fā)生概率低，因此投入產(chǎn)出模型僅僅能夠分析出某一年內(nèi)災(zāi)害的間接經(jīng)濟(jì)損失，對(duì)于單次事件的經(jīng)濟(jì)損失很難進(jìn)行評(píng)估，不利于分析單次風(fēng)暴潮事件對(duì)于某個(gè)特定區(qū)域的經(jīng)濟(jì)影響。

除災(zāi)害經(jīng)濟(jì)學(xué)理論方法外，災(zāi)害間接評(píng)估的方法還有比例系數(shù)法、GDP對(duì)比法等[43]方法，一般適用于災(zāi)害的初步評(píng)估，對(duì)于精準(zhǔn)的間接損失評(píng)估，這些方法會(huì)稍顯粗糙，主觀性太強(qiáng)造成評(píng)估結(jié)果有所偏差，因此并沒(méi)有廣泛適用于風(fēng)暴潮災(zāi)害的間接損失評(píng)估中。

3.2 直接經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估進(jìn)展

災(zāi)害直接經(jīng)濟(jì)損失的估算方法從災(zāi)害理論上主要分為兩大類，一類是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)模型進(jìn)行區(qū)域某時(shí)間段內(nèi)的經(jīng)濟(jì)損失估算，另一類是基于風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)的計(jì)算方式，結(jié)合了區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件、歷史災(zāi)害資料等，利用風(fēng)險(xiǎn)要素(危險(xiǎn)性、脆弱性、指標(biāo)體系等)估算災(zāi)害損失。目前，評(píng)估風(fēng)暴潮災(zāi)害直接經(jīng)濟(jì)損失所采用的研究方法主要包括以下幾個(gè)方面。

(1)基于統(tǒng)計(jì)模型的損失評(píng)估：主要依據(jù)已經(jīng)發(fā)生的災(zāi)害損失和人員傷亡資料，采用合理的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)模型，對(duì)未來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失進(jìn)行預(yù)測(cè)。該方法在地震、火災(zāi)等自然災(zāi)害[44]中比較常見(jiàn)，也有學(xué)者用于風(fēng)暴潮災(zāi)害損失評(píng)估行預(yù)測(cè)[45]。該方法適用于預(yù)測(cè)未來(lái)某時(shí)間段內(nèi)災(zāi)害的經(jīng)濟(jì)損失。然而該方法拋開災(zāi)害學(xué)的理論基礎(chǔ)，單純利用數(shù)據(jù)模型和損失數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)損失估算，并沒(méi)有考慮到災(zāi)害的成因和受災(zāi)過(guò)程，不能有效的實(shí)現(xiàn)不同災(zāi)害對(duì)損失的貢獻(xiàn)度分析。

(2)單危險(xiǎn)要素法：建立風(fēng)暴潮致災(zāi)因子與經(jīng)濟(jì)損失之間的相關(guān)關(guān)系。已有的研究大多利用風(fēng)暴潮災(zāi)害本身攜帶的因子(最大風(fēng)速、降雨量、風(fēng)暴增水/減水等)建立起災(zāi)害強(qiáng)度[8,46-49]指數(shù)，通過(guò)該指數(shù)建立與直接經(jīng)濟(jì)損失(或者災(zāi)損率)的擬合方程，推測(cè)在未來(lái)某次災(zāi)害過(guò)程中造成的直接經(jīng)濟(jì)損失。目前采用較多的擬合方法主要有線性回歸分析法、多項(xiàng)式曲線法、對(duì)數(shù)法和指數(shù)法[8]等。單危險(xiǎn)要素評(píng)估方法只考慮了損失與危險(xiǎn)性的關(guān)系，致災(zāi)因素并不是構(gòu)成直接經(jīng)濟(jì)損失的唯一因素，造成經(jīng)濟(jì)損失的過(guò)程是非常復(fù)雜的交互過(guò)程，不單單與危險(xiǎn)性因素有關(guān)，更與受災(zāi)地區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)、地理?xiàng)l件以及防災(zāi)抗災(zāi)能力有關(guān)[50-51]。由于經(jīng)濟(jì)損失數(shù)據(jù)無(wú)法剝離，構(gòu)建單一災(zāi)害強(qiáng)度指數(shù)與所造成的直接經(jīng)濟(jì)損失之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，通過(guò)簡(jiǎn)單的模擬方程預(yù)測(cè)未來(lái)不同災(zāi)害強(qiáng)度下的直接經(jīng)濟(jì)損失，得到的結(jié)果誤差必然很大。

(3)通過(guò)危險(xiǎn)概率估算：構(gòu)建未來(lái)可能發(fā)生的各種災(zāi)害情景(概率條件)并計(jì)算出對(duì)承災(zāi)體的損失值，再用損失-超越概率統(tǒng)計(jì)、數(shù)值模擬等手段分別計(jì)算出可能的災(zāi)害概率情景下的直接損失[27]。該方法可以很好的估算出多年一遇風(fēng)暴潮事件的經(jīng)濟(jì)損失，對(duì)于實(shí)現(xiàn)風(fēng)暴潮單災(zāi)種的評(píng)估有一定的作用，然而危險(xiǎn)概率估算方法對(duì)于數(shù)據(jù)資料的要求也是最高的，不僅需要長(zhǎng)期的統(tǒng)計(jì)資料和驗(yàn)潮站監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，還需要對(duì)未來(lái)承災(zāi)體的發(fā)展趨勢(shì)有一定的了解，必要時(shí)還可能借助高分辨率遙感數(shù)據(jù)作為支撐，且模擬與計(jì)算過(guò)程復(fù)雜，計(jì)算的結(jié)果不能得到很好的驗(yàn)證，有很大的不穩(wěn)定性[27]。

(4)利用脆弱性估算法：根據(jù)不同強(qiáng)度的災(zāi)害與各類承災(zāi)體損失率之間的關(guān)系，繪制出不同承災(zāi)體的脆弱性曲線[52-53]。脆弱性曲線的方法適用于大多數(shù)災(zāi)害的精準(zhǔn)損失估計(jì)，對(duì)于風(fēng)暴潮災(zāi)害而言，需要繪制不同增水條件下對(duì)于漁業(yè)、農(nóng)業(yè)等承災(zāi)體的損失曲線。利用脆弱性曲線對(duì)災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失進(jìn)行估算的方法比較成熟，各個(gè)國(guó)家對(duì)于不同的災(zāi)種的脆弱性曲線都有一定的研究，并且有了大量的數(shù)據(jù)積累，然而該方法在實(shí)踐過(guò)程中仍然存在這一定的問(wèn)題：風(fēng)暴潮災(zāi)害是鏈?zhǔn)綖?zāi)害，雨災(zāi)、潮災(zāi)對(duì)于同一承災(zāi)體都會(huì)有損失，由于無(wú)法分離雨災(zāi)的損失，因此在計(jì)算過(guò)程中會(huì)存在潮災(zāi)損失率過(guò)大的的情況。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展、人口的增加、城市化規(guī)模的加大，承災(zāi)體的價(jià)值不斷的發(fā)生著變化，同一類承災(zāi)體在不同年內(nèi)所用的脆弱性曲線會(huì)有很大的差異，因此該方法有一定的時(shí)間局限性。

(5)指標(biāo)體系法：通過(guò)構(gòu)建指標(biāo)體系，建立風(fēng)暴潮災(zāi)害致災(zāi)因素、承災(zāi)因素、抗災(zāi)能力等要素與經(jīng)濟(jì)損失之間的關(guān)系。一般而言，該方法主要是結(jié)合研究區(qū)特點(diǎn)，依據(jù)危險(xiǎn)性、脆弱性、抗災(zāi)能力等要素，構(gòu)建該地區(qū)的指標(biāo)體系，利用各類回歸模型，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[33]、向量機(jī)[34,54]等，通過(guò)反復(fù)的模擬訓(xùn)練，建立綜合指標(biāo)與直接經(jīng)濟(jì)損失的關(guān)系。指標(biāo)體系法在指標(biāo)遴選過(guò)程中存在一定的問(wèn)題：研究者通常主觀臆斷的選擇指標(biāo)，從而忽略指標(biāo)的綜合性和全面性，并且篩選的指標(biāo)無(wú)法檢驗(yàn)其合理性，因此構(gòu)建的指標(biāo)體系不能科學(xué)、真實(shí)、客觀的反應(yīng)出直接經(jīng)濟(jì)損失。由于指標(biāo)體系構(gòu)建的是綜合指標(biāo)，利用模型對(duì)經(jīng)濟(jì)損失進(jìn)行模擬，無(wú)法有效的剝離出單一災(zāi)害的經(jīng)濟(jì)損失。

(6)案例推理方法：由歷史資料案例推斷未來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失，其主要的理論依據(jù)是搜集已經(jīng)發(fā)生的風(fēng)暴潮災(zāi)害歷史事件，建立影響區(qū)域的致災(zāi)因素、承災(zāi)因素、抗災(zāi)能力等數(shù)據(jù)庫(kù)，選擇合適的仿真模型，模擬出歷史時(shí)期各類影響因素之間的相互作用，由此不斷修正擬合，推斷出三類要素與經(jīng)濟(jì)損失之間相對(duì)穩(wěn)定的數(shù)學(xué)關(guān)系，以此對(duì)未來(lái)特定社會(huì)條件下特定規(guī)模的臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮災(zāi)害進(jìn)行損失估計(jì)。案例推理的方法同樣需要建立科學(xué)合理的指標(biāo)體系，指標(biāo)需要與經(jīng)濟(jì)損失結(jié)合密切，通過(guò)有效的指標(biāo)，配合仿真模型，可以獲得不同災(zāi)害類型與不同承災(zāi)體之間的相互關(guān)系，從而可以估算出單一災(zāi)害的經(jīng)濟(jì)損失，有效的實(shí)現(xiàn)損失數(shù)據(jù)的剝離。案例推理方法目前尚在發(fā)展階段，各類的方法技術(shù)還不成熟，尤其是對(duì)于三類因素之間的相互關(guān)系的模擬方面，技術(shù)稍顯不足，需要大量的研究成果來(lái)支撐此種理論。但是相較于其他方法的缺陷，案例推斷的方法可以極大的減小損失估算的誤差，且可以清晰明了的看到各因素對(duì)損失的作用程度，對(duì)精準(zhǔn)的防災(zāi)減災(zāi)工作也可以起到一定的推動(dòng)作用。

4 風(fēng)暴潮災(zāi)害損失結(jié)果檢驗(yàn)

通過(guò)災(zāi)害損失評(píng)估模型得到的結(jié)果需要通過(guò)檢驗(yàn)才能驗(yàn)證其模型的可靠程度和準(zhǔn)確度。風(fēng)暴潮災(zāi)害損失模擬結(jié)果跟真實(shí)結(jié)果必然存在一定的差異，正確分析差異存在的原因，對(duì)于重新修正模型參數(shù)有重要的作用。通過(guò)研究表明，差異的存在主要有兩方面的原因：①損失模型本身的不確定性：模型構(gòu)建過(guò)程中存在大量的不確定性因素[55]，因此在構(gòu)建損失模型過(guò)程中，需要正確分析方法理論、模型構(gòu)建、參數(shù)選擇、數(shù)據(jù)整理中的不確定性，盡量減少整體不確定性的概率[56-58]。②真實(shí)結(jié)果存在誤差：目前統(tǒng)計(jì)部門上報(bào)的災(zāi)害損失不僅僅是風(fēng)暴潮災(zāi)害損失，更有大風(fēng)、暴雨等的損失，因此針對(duì)風(fēng)暴潮災(zāi)害的損失模型得到的結(jié)果就會(huì)與真實(shí)結(jié)果有一定的偏差。

目前的檢驗(yàn)方法大多是從災(zāi)害數(shù)據(jù)庫(kù)中隨機(jī)選擇樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型反復(fù)訓(xùn)練，輸出樣本結(jié)果，而后與數(shù)據(jù)庫(kù)中其他數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，驗(yàn)證其準(zhǔn)確度[59-60]。真正實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)收集、建模過(guò)程等分析結(jié)果誤差的研究比較少見(jiàn)，需要在今后的研究中重點(diǎn)分析。實(shí)現(xiàn)對(duì)災(zāi)害損失評(píng)估模型的精準(zhǔn)的修訂，可以得到比真實(shí)損失更具可信度的數(shù)據(jù)，進(jìn)而利用模型結(jié)果對(duì)真實(shí)損失結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，從綜合損失結(jié)果中剝離出風(fēng)暴潮災(zāi)害的損失。

5 結(jié)論和討論

本文以風(fēng)暴潮災(zāi)害為例，總結(jié)出自然災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失的的不同估算方法和存在的問(wèn)題，分析認(rèn)為災(zāi)害經(jīng)濟(jì)學(xué)理論方法對(duì)于災(zāi)害間接經(jīng)濟(jì)損失的估算有重要的作用，而在直接經(jīng)濟(jì)損失估算中，基于風(fēng)險(xiǎn)的損失估算方法更符合災(zāi)害理論，估算過(guò)程和結(jié)果能夠合理的反應(yīng)災(zāi)害過(guò)程，因此在今后的災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失估算中，利用區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)估算災(zāi)害損失是一種合理的趨勢(shì)。

目前關(guān)于風(fēng)暴潮災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失估算存在以下幾個(gè)問(wèn)題：①災(zāi)害損失數(shù)據(jù)無(wú)法有效的進(jìn)行分離；②風(fēng)險(xiǎn)要素指標(biāo)體系沒(méi)有科學(xué)的統(tǒng)一的構(gòu)建方法；③損失估算的結(jié)果沒(méi)有進(jìn)行系統(tǒng)的檢驗(yàn)。因此在以后的工作中需要提高風(fēng)險(xiǎn)要素指標(biāo)遴選的客觀性、減少損失評(píng)估過(guò)程中模型存在的不確定性解析以及評(píng)估結(jié)果的誤差分析，從而實(shí)現(xiàn)損失數(shù)據(jù)的分離。在綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的過(guò)程中，指標(biāo)體系的遴選尤為重要。如何減少在指標(biāo)篩選中的主觀臆斷，是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中面臨的重要問(wèn)題。在研究過(guò)程中適時(shí)引入新的方法，以減少指標(biāo)遴選過(guò)程中的主觀性。本文結(jié)合其他領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)，認(rèn)為可以采用結(jié)構(gòu)方程模型的方法，引入潛在變量，對(duì)致災(zāi)因子、承災(zāi)體、抗災(zāi)能力等不可觀測(cè)的要素通過(guò)一系列可觀測(cè)的指標(biāo)表現(xiàn)出來(lái)，相對(duì)減少人為篩選指標(biāo)的弊端，推進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)要素評(píng)估的準(zhǔn)確性，減少損失模型建立過(guò)程中的不確定性，提高模型精確度，為經(jīng)濟(jì)損失的評(píng)估打好基礎(chǔ)。

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人口和財(cái)產(chǎn)的暴露度不斷增加，導(dǎo)致過(guò)去幾十年間災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失不斷增加。盡管如今人們的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)以及防災(zāi)減災(zāi)意識(shí)不斷增強(qiáng)，但是災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失一直在不斷增長(zhǎng)，甚至在某些地區(qū)損失的增長(zhǎng)率要超過(guò)地區(qū)發(fā)展水平。全面的了解不同地區(qū)、不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的風(fēng)險(xiǎn)水平以及災(zāi)害損失之間的關(guān)系，對(duì)于未來(lái)不同風(fēng)險(xiǎn)水平下的損失進(jìn)行科學(xué)、準(zhǔn)確、可靠的估算，有利于地區(qū)精準(zhǔn)的防災(zāi)措施實(shí)施，對(duì)于國(guó)民財(cái)產(chǎn)和人口安全都有重要的意義。