王艷艷，李 娜，王 杉，王 靜，張念強(qiáng)

（1.中國(guó)水利水電科學(xué)研究院，北京 100038；2.水利部防洪抗旱減災(zāi)工程技術(shù)研究中心，北京 100038）

1 研究背景

我國(guó)是世界上洪澇災(zāi)害多發(fā)頻發(fā)的國(guó)家之一，每次大的洪澇災(zāi)害都造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失，如1991年、1994年、1996年和1998年，我國(guó)洪澇災(zāi)損失占GDP比例高達(dá)3%～4%。自1990年代以來(lái)，年均洪災(zāi)直接經(jīng)濟(jì)損失占到同期年均GDP的1.42%［1］，這一比例是美國(guó)的40多倍。洪澇災(zāi)害已成為制約我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素，給可持續(xù)發(fā)展帶來(lái)巨大壓力和嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

洪災(zāi)損失評(píng)估是對(duì)洪水造成的后果進(jìn)行分析和量化的過(guò)程。國(guó)內(nèi)外學(xué)者取得了有關(guān)洪災(zāi)損失構(gòu)成及洪災(zāi)損失評(píng)估尺度、方法和技術(shù)等多方面的成果，主要將洪水引起的損失大致分為六大類［2-3］：即人員傷亡損失、精神創(chuàng)傷、財(cái)產(chǎn)損失、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中斷損失、環(huán)境影響和社會(huì)正常持續(xù)混亂等。多采用淹沒(méi)水深-損失率關(guān)系法進(jìn)行直接經(jīng)濟(jì)損失的評(píng)估，其函數(shù)形式表現(xiàn)多樣，James等［4］最早給出了分段線性城市財(cái)產(chǎn)淹沒(méi)水深-損失率函數(shù)；Pennin-Rowsell等［5］和Park等［6］通過(guò)會(huì)議、專家走訪、問(wèn)卷和現(xiàn)場(chǎng)查勘等方式給出了英國(guó)的140組損失與水深的對(duì)應(yīng)關(guān)系，提供了各種類型資產(chǎn)隨淹沒(méi)水深變化的損失值區(qū)間；施國(guó)慶［7］分析了洪災(zāi)損失率的主要影響因素，提出了相關(guān)曲線圖解法、多元回歸分析法等洪災(zāi)損失率確定方法。石勇等［8］、莫婉媚等［9］在洪災(zāi)發(fā)生后通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查及實(shí)地查勘的方式建立了災(zāi)損曲線。1980—1990年代，隨著GIS技術(shù)進(jìn)入實(shí)用階段，在GIS平臺(tái)上基于空間分析技術(shù)的洪災(zāi)損失評(píng)估研究和應(yīng)用逐步活躍起來(lái)。英國(guó)開發(fā)了洪水損失更新系統(tǒng)ESTDAM，用于洪水損失數(shù)據(jù)的收集、城市防洪和農(nóng)村排澇措施的綜合性評(píng)價(jià)。美國(guó)緊急事務(wù)管理署（FEMA）基于GIS技術(shù)開發(fā)了HAZUS-MH等［10］自然災(zāi)害損失評(píng)估系列軟件系統(tǒng)，能夠?qū)Φ卣馂?zāi)害、臺(tái)風(fēng)災(zāi)害以及洪澇災(zāi)害造成的人員傷亡、損失及社會(huì)影響進(jìn)行定量評(píng)估。陳浩等［11］基于洪水仿真模型和損失評(píng)估模型開發(fā)了“北江大堤洪水風(fēng)險(xiǎn)信息管理系統(tǒng)”，丁志雄［12］建立了遙感與GIS技術(shù)相結(jié)合的洪澇災(zāi)害損失評(píng)估技術(shù)方法體系等。此類成果的主要特點(diǎn)是將GIS空間分析技術(shù)引入了以往的損失評(píng)估模型，增加各類空間數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源評(píng)估損失大小及分布。但我國(guó)已有的相關(guān)模型系統(tǒng)大多是針對(duì)某一特定研究區(qū)域，并且多是在綜合系統(tǒng)中嵌入洪災(zāi)損失評(píng)估模型，在數(shù)據(jù)的格式、參數(shù)的擬定、評(píng)估步驟和內(nèi)容等方面都各成體系，整體缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，用戶參與交互不夠，模型的通用性和可擴(kuò)展性受到限制。

基于此，本文改變以往分散封閉的開發(fā)模式，研究具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的、自成一體的通用化洪災(zāi)損失評(píng)估系統(tǒng)，該系統(tǒng)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)參數(shù)設(shè)定與評(píng)估方法上，充分考慮與國(guó)家統(tǒng)計(jì)口徑數(shù)據(jù)的一致性，解決數(shù)據(jù)更新的問(wèn)題；開發(fā)先疊加后加總的空間分析算法，突破以往模型計(jì)算能力受限和運(yùn)算速度慢的瓶頸；對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與模型參數(shù)的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容、與洪水分析及避洪轉(zhuǎn)移等專業(yè)系統(tǒng)的接口等進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)損失評(píng)估的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)高效模擬。將數(shù)據(jù)管理、拓?fù)浞治?、參?shù)設(shè)定、損失率關(guān)系定制、評(píng)估方法選擇和模型運(yùn)算等功能進(jìn)行一體化集成，提高系統(tǒng)的完整性，同時(shí)也兼顧不同區(qū)域不同類型洪災(zāi)損失評(píng)估的個(gè)性化需求。在杭嘉湖區(qū)（上海太南片和浦南西片）（以下簡(jiǎn)稱杭嘉湖區(qū)（滬））開展洪災(zāi)損失評(píng)估系統(tǒng)的應(yīng)用實(shí)例研究，驗(yàn)證評(píng)估模型的合理性。

2 洪災(zāi)損失評(píng)估模型與方法

2.1 評(píng)估步驟洪災(zāi)損失評(píng)估步驟包括（如圖1）：（1）根據(jù)洪水分析模型模擬計(jì)算確定洪水淹沒(méi)范圍、水深、歷時(shí)與流速等致災(zāi)特性指標(biāo)；（2）在空間地理圖層上對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間展布；（3）洪水致災(zāi)特征分布與社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征分布通過(guò)空間地理關(guān)系進(jìn)行拓?fù)浏B加，獲取洪水淹沒(méi)范圍內(nèi)不同淹沒(méi)水深、歷時(shí)下分類資產(chǎn)的價(jià)值及分布；（4）根據(jù)調(diào)查資料分析建立淹沒(méi)水深、歷時(shí)及流速與各類財(cái)產(chǎn)洪災(zāi)損失率關(guān)系表或關(guān)系曲線；（5）根據(jù)淹沒(méi)區(qū)內(nèi)各類經(jīng)濟(jì)類型和洪災(zāi)損失率關(guān)系，計(jì)算洪災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失。將步驟（1）—（3）稱為受淹對(duì)象分析。

圖1 洪災(zāi)損失評(píng)估步驟

2.2 洪災(zāi)損失評(píng)估的模型方法

2.2.1 水動(dòng)力學(xué)洪水分析模型 洪水分析模型為求解二維非恒定流淺水方程組，根據(jù)地形和地物特點(diǎn)，運(yùn)用不規(guī)則網(wǎng)格技術(shù)進(jìn)行計(jì)算域的空間離散，采用有限體積法進(jìn)行數(shù)值模擬計(jì)算，求出洪水在淹沒(méi)過(guò)程中的淹沒(méi)水深、歷時(shí)、流速等洪水要素，模型具備降雨徑流模擬、二維洪水演進(jìn)等計(jì)算分析功能［13-14］，。

2.2.2 受淹對(duì)象分析方法 將淹沒(méi)水深、歷時(shí)及流速分布圖層分別與相應(yīng)的地物分布圖層（居民地、重點(diǎn)單位、道路）進(jìn)行空間疊加運(yùn)算，推求受淹對(duì)象個(gè)數(shù)、面積、長(zhǎng)度等指標(biāo)（如圖2）。受淹人口則根據(jù)每塊受淹居民地面積與其人口密度相乘并加總得到，如式（1）。每塊居民地的人口密度通過(guò)人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的空間展布模型求取。

式中：Pe為受淹人口；Ai，j為第i行政單元第j塊居民地受淹面積；di，j為第i行政單元第j塊居民地的人口密度。

圖2 淹沒(méi)水深圖層與土地利用圖層疊加分析示意

2.2.3 洪災(zāi)損失評(píng)估模型 采用淹沒(méi)水深-損失率關(guān)系法計(jì)算洪災(zāi)損失。洪災(zāi)損失率反映承災(zāi)體的脆弱性（或抗淹能力），計(jì)算公式如下：

式中：η為洪災(zāi)損失率（%）；Sb為資產(chǎn)的災(zāi)前價(jià)值（元）；Sa為資產(chǎn)的災(zāi)后價(jià)值（元）；F為對(duì)某些資產(chǎn)進(jìn)行搶救的費(fèi)用（元）。

洪災(zāi)損失率受淹沒(méi)程度、地區(qū)經(jīng)濟(jì)類型、資產(chǎn)類別等多種因素影響，其中淹沒(méi)水深是最重要的影響指標(biāo)。通過(guò)回歸法、類比法等建立淹沒(méi)水深與各類受淹資產(chǎn)的損失率之間的函數(shù)關(guān)系，歷時(shí)和流速作為損失率的修正因素予以考慮。按下式推求洪災(zāi)損失：

式中：D為洪災(zāi)損失（元）；Wi，j為評(píng)估單元在第j級(jí)水深的第i類資產(chǎn)的價(jià)值；η(i，j)為第i類資產(chǎn)在第j級(jí)水深條件下的損失率。

企業(yè)停產(chǎn)停工引起的損失可根據(jù)受淹企業(yè)單位時(shí)間的平均產(chǎn)值與淹沒(méi)歷時(shí)綜合確定。

3 洪災(zāi)損失評(píng)估系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)功能框架及特點(diǎn)

采用Visual C#等計(jì)算機(jī)開發(fā)語(yǔ)言，在GIS平臺(tái)上開發(fā)定制洪災(zāi)損失評(píng)估分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)以工程方式組織構(gòu)架，以流程控制分析評(píng)估過(guò)程?；贕IS平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理，包括對(duì)基礎(chǔ)地圖數(shù)據(jù)和淹沒(méi)數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化，對(duì)運(yùn)算結(jié)果的查詢與輸出等。通過(guò)運(yùn)行受淹對(duì)象分析模塊對(duì)土地利用地圖數(shù)據(jù)和洪水淹沒(méi)圖層進(jìn)行空間疊加，得到分行政區(qū)、分水深的各類受淹地物的面積、長(zhǎng)度和數(shù)量等指標(biāo)。通過(guò)運(yùn)行損失評(píng)估模型，設(shè)定損失率和其他參數(shù)，評(píng)估分行政區(qū)、分資產(chǎn)類別的洪災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失值。系統(tǒng)主要功能如圖3所示。

該系統(tǒng)自成一體，其特點(diǎn)主要包括：（1）在設(shè)定資產(chǎn)分類及社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方面，與國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)內(nèi)容緊密結(jié)合，較好地解決了數(shù)據(jù)及時(shí)更新的問(wèn)題；（2）結(jié)合土地利用信息，進(jìn)行社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的空間展布，重建社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)單元內(nèi)的空間差異特征，提升了洪災(zāi)損失評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確度；（3）在空間分析算法中，預(yù)先根據(jù)地理拓?fù)潢P(guān)系疊加計(jì)算最小空間單元內(nèi)的地物面積、長(zhǎng)度等值，然后再根據(jù)特定指標(biāo)的分類或分級(jí)等級(jí)（如淹沒(méi)水深等級(jí)），將最小單元的值進(jìn)行匯總統(tǒng)計(jì)，運(yùn)算處理能力和速度大幅提升，突破了傳統(tǒng)方法受計(jì)算面積和網(wǎng)格精度制約的瓶頸；（4）對(duì)于最關(guān)鍵的損失率關(guān)系，用戶既可以根據(jù)系統(tǒng)提供的分類洪水高、中、低三套洪災(zāi)損失率關(guān)系進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整定制研究區(qū)的損失率關(guān)系，也可以按照實(shí)際需要進(jìn)行水深分級(jí)和相應(yīng)損失率的輸入，自行定義損失率關(guān)系，兼顧了系統(tǒng)的通用性和適用性；（5）能夠和洪水分析模型、社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)等動(dòng)態(tài)連接，實(shí)現(xiàn)洪災(zāi)影響和損失的實(shí)時(shí)評(píng)估。

圖3 洪災(zāi)損失評(píng)估系統(tǒng)主要功能

4 案例研究—杭嘉湖區(qū)（滬）洪水損失評(píng)估

4.1 研究區(qū)基本情況杭嘉湖區(qū)（滬）位于上海市西南部，包括上海市水利分片中的太南片和浦南西片，總面積約400 km2。常年平均降水量1191 mm，汛期雨量占全年的60%以上；區(qū)內(nèi)及邊界處主要河道現(xiàn)狀防洪能力約50年一遇，區(qū)域總體除澇能力5～10年一遇。研究區(qū)涉及青浦區(qū)、松江區(qū)、金山區(qū)等3個(gè)行政區(qū)的8個(gè)鎮(zhèn)。據(jù)2016年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，區(qū)內(nèi)常住人口69.68萬(wàn)人，GDP為470.05億元。

杭嘉湖區(qū)（滬）地勢(shì)低洼，歷來(lái)是太湖流域洪水下泄的主要通道和鄰省澇水東排的走廊，也是洪潮相持頂托的敏感地帶。近年來(lái)臺(tái)風(fēng)影響多發(fā)，自1997年以來(lái)，平均每年都受2個(gè)臺(tái)風(fēng)影響。2005年“麥莎”臺(tái)風(fēng)、2012年“?？迸_(tái)風(fēng)以及2013年“菲特”臺(tái)風(fēng)期間該區(qū)域都受到了嚴(yán)重的洪、澇、漬害損失。本文就近年來(lái)受災(zāi)最嚴(yán)重的“菲特”臺(tái)風(fēng)實(shí)況降雨進(jìn)行洪水模擬和損失評(píng)估［15］。

4.2 “菲特”臺(tái)風(fēng)實(shí)況降雨洪水分析模擬建立杭嘉湖區(qū)（滬）二維水動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行洪水模擬演進(jìn)分析。模型建模范圍如圖4所示，建模總面積377.7 km2?？紤]區(qū)內(nèi)的河流、道路、堤防及居民建筑等地物特征進(jìn)行二維網(wǎng)格剖分，共剖分12 541個(gè)網(wǎng)格，并從1∶2000比例尺地形圖上提取每個(gè)網(wǎng)格的平均高程，見圖5。

圖4 洪水分析模型建模范圍

圖5 洪水二維模型建模范圍及網(wǎng)格分布

圖6 洪水模擬最大淹沒(méi)水深分布

圖7 洪水模擬淹沒(méi)歷時(shí)分布

選擇2013年10月“菲特”臺(tái)風(fēng)實(shí)況降雨進(jìn)行洪水模擬分析，采用的降雨數(shù)據(jù)為杭嘉湖區(qū)（滬）及周邊的雨量站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，模型上邊界采用太浦河、攔路港等河段代表水位站實(shí)測(cè)水位過(guò)程，下邊界采用黃浦江米市渡站實(shí)測(cè)水位過(guò)程作為出流條件，模擬總時(shí)長(zhǎng)為7 d。運(yùn)行二維洪水分析模型，模擬的“菲特”臺(tái)風(fēng)實(shí)況降雨最大洪水淹沒(méi)水深分布如圖6、淹沒(méi)歷時(shí)分布如圖7所示。據(jù)對(duì)當(dāng)時(shí)實(shí)際淹沒(méi)情況統(tǒng)計(jì)，秀州塘、掘石港等部分堤防發(fā)生坍塌和漫堤，沿線被洪水淹沒(méi)，朱涇鎮(zhèn)、楓涇鎮(zhèn)部分區(qū)域積水超過(guò)30 cm，模型的模擬結(jié)果也顯示這些堤段部分發(fā)生漫溢，相應(yīng)的城鎮(zhèn)積水嚴(yán)重，說(shuō)明洪水分析模型計(jì)算值與實(shí)際值較為相符。

4.3 洪災(zāi)損失評(píng)估

4.3.1 價(jià)值參數(shù)及損失率關(guān)系 研究區(qū)域主要資產(chǎn)價(jià)值根據(jù)2014年青浦區(qū)、金山區(qū)和松江區(qū)的統(tǒng)計(jì)年鑒（實(shí)為2013年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)）確定參數(shù)取值如表1所示。

表1 主要價(jià)值參數(shù)取值

損失率關(guān)系的確定主要參考了筆者兩項(xiàng)前期研究成果：（1）基于1990年代至20世紀(jì)初上海市相關(guān)部門洪災(zāi)損失統(tǒng)計(jì)資料以及保險(xiǎn)公司理賠資料用回歸方法擬合的洪災(zāi)損失率關(guān)系曲線［16］；（2）與本研究區(qū)域?qū)偻凰謪^(qū)的杭嘉湖嘉南區(qū)和上塘河區(qū)經(jīng)2007年“羅莎”臺(tái)風(fēng)暴雨和2010年“春汛”洪災(zāi)實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)率定的分類資產(chǎn)洪災(zāi)損失率等級(jí)關(guān)系［17-18］，分析上海市尤其是研究區(qū)域所處的遠(yuǎn)郊區(qū)域近年來(lái)在建筑物類型、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)以及各種受淹資產(chǎn)承災(zāi)脆弱性等方面的變化，并根據(jù)2005年“麥莎”臺(tái)風(fēng)、2012年“海葵”臺(tái)風(fēng)上海市災(zāi)情統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，進(jìn)行損失種類更新、損失率關(guān)系的類比、回歸修正確定的研究區(qū)分類資產(chǎn)洪災(zāi)損失率關(guān)系（見表2）。

表2 杭嘉湖區(qū)（滬）洪災(zāi)損失率-淹沒(méi)水深關(guān)系 （單位：%）

4.3.2 結(jié)果分析 將研究區(qū)域2013年社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、2012年土地利用數(shù)據(jù)和洪水分析模型模擬的“菲特”臺(tái)風(fēng)實(shí)況暴雨淹沒(méi)數(shù)據(jù)輸入洪災(zāi)損失評(píng)估系統(tǒng)，按表2設(shè)定分類財(cái)產(chǎn)損失率-淹沒(méi)水深關(guān)系，運(yùn)行洪水受淹對(duì)象分析與洪災(zāi)損失評(píng)估模型，得到受淹對(duì)象分析結(jié)果如表3，洪災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估結(jié)果如表4。

從表3可以看出，經(jīng)模型評(píng)估，“菲特”臺(tái)風(fēng)實(shí)況降雨造成杭嘉湖區(qū)（滬）淹沒(méi)面積137.57 km2，占整個(gè)研究區(qū)域的36.5%，受淹居民地707.85萬(wàn)m2，農(nóng)田6498.33 hm2，影響人口12.09萬(wàn)人。并且94%左右的淹沒(méi)都集中在小于0.5 m的水深等級(jí)內(nèi)；此次“菲特”臺(tái)風(fēng)實(shí)況降雨共造成洪災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失約13 061.62萬(wàn)元，各類損失中工農(nóng)業(yè)損失最為嚴(yán)重。

表3 杭嘉湖區(qū)（滬）“菲特”臺(tái)風(fēng)實(shí)況降雨各級(jí)淹沒(méi)區(qū)域受淹對(duì)象分析結(jié)果

表4 杭嘉湖區(qū)（滬）“菲特”臺(tái)風(fēng)實(shí)況降雨洪災(zāi)損失評(píng)估結(jié)果 （單位：萬(wàn)元）

表5 杭嘉湖區(qū)（滬）“菲特”臺(tái)風(fēng)實(shí)況降雨洪災(zāi)損失調(diào)查統(tǒng)計(jì)值 （單位：萬(wàn)元）

通過(guò)與實(shí)況調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)比驗(yàn)證分析評(píng)估結(jié)果的合理性。模擬采用的降雨和潮位邊界、社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)均為“菲特”臺(tái)風(fēng)發(fā)生的2013年的實(shí)測(cè)或統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，近似認(rèn)為2012年的土地利用矢量數(shù)據(jù)也反應(yīng)了“菲特”臺(tái)風(fēng)當(dāng)年的實(shí)況，保證模型模擬與實(shí)況調(diào)查統(tǒng)計(jì)在分析基礎(chǔ)上的一致性。暴雨災(zāi)后實(shí)際損失的調(diào)查統(tǒng)計(jì)值［16］如表5所示。從表4、表5對(duì)比可以看出，調(diào)查統(tǒng)計(jì)和模型運(yùn)算的損失類型并不一致，所以僅對(duì)損失類別相同且損失占比最大的兩個(gè)類別即農(nóng)業(yè)損失和工業(yè)交通運(yùn)輸業(yè)損失值進(jìn)行對(duì)比分析。據(jù)調(diào)查統(tǒng)計(jì)，杭嘉湖區(qū)（滬）菲特降雨的農(nóng)業(yè)損失為6934萬(wàn)元，模型計(jì)算為7126萬(wàn)元，偏大2.8%；調(diào)查統(tǒng)計(jì)工業(yè)交通運(yùn)輸業(yè)損失（不含停產(chǎn)停業(yè)損失）為2142.8萬(wàn)元，模型計(jì)算的工業(yè)資產(chǎn)損失與公路鐵路損失為2197.69萬(wàn)元，偏大2.6%。模擬結(jié)果與實(shí)際統(tǒng)計(jì)調(diào)查數(shù)相近，在以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為評(píng)估單元的空間分布上也與實(shí)況災(zāi)情基本一致。調(diào)查統(tǒng)計(jì)總損失為13 212萬(wàn)元，模型模擬結(jié)果為13 061.62萬(wàn)元，盡管在類別上存在差異，但總損失的量值和分類損失的比例與調(diào)查統(tǒng)計(jì)基本吻合。對(duì)存在偏差原因進(jìn)行分析：（1）評(píng)估模型采用的洪水淹沒(méi)數(shù)據(jù)源自于洪水分析模型運(yùn)算的結(jié)果，可能與實(shí)際淹沒(méi)情況存在偏差；（2）用于比照的調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)按照行政區(qū)面積比例折算而來(lái)，可能與杭嘉湖區(qū)（滬）的實(shí)際受災(zāi)情況有差異；（3）損失率關(guān)系的選用存在不確定性。

5 結(jié)論與展望

洪災(zāi)損失評(píng)估是防洪減災(zāi)研究領(lǐng)域的一項(xiàng)基礎(chǔ)性研究工作，但同時(shí)也是一項(xiàng)非常復(fù)雜的工作。本文在對(duì)洪災(zāi)損失評(píng)估流程和方法研究的基礎(chǔ)上，開發(fā)了一套靈活、完善、可操作強(qiáng)的獨(dú)立而通用的洪災(zāi)損失評(píng)估系統(tǒng)，其遵循洪災(zāi)成災(zāi)的基本原理，基于洪水分析數(shù)值，能夠?qū)崿F(xiàn)受淹對(duì)象及主要類別洪災(zāi)損失的快速和準(zhǔn)確評(píng)估。通過(guò)在杭嘉湖區(qū)（滬）開展應(yīng)用研究表明，系統(tǒng)建立的洪災(zāi)損失評(píng)估模型能夠合理地模擬研究區(qū)的洪災(zāi)損失大小和分布。該系統(tǒng)在與其他相關(guān)軟件系統(tǒng)的接口、輸入輸出數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化方面亦做了大量的工作，有利于該系統(tǒng)的推廣和應(yīng)用。

在今后的研究中，洪災(zāi)損失評(píng)估類型中應(yīng)考慮增加地下空間、車輛和水利工程等近年受災(zāi)嚴(yán)重的損失種類。從評(píng)估方法上還需深入研究其他諸如洪水流速、洪峰到達(dá)時(shí)間等洪水特征對(duì)損失率關(guān)系的影響，并將其納入損失評(píng)估模型中；洪災(zāi)損失率的選用方面應(yīng)注重區(qū)域的適用性，盡量采用歷史場(chǎng)次洪水發(fā)生當(dāng)年的數(shù)據(jù)進(jìn)行損失率的率定和模型的驗(yàn)證；應(yīng)根據(jù)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等因素對(duì)損失種類、所考慮的淹沒(méi)因素、具體的函數(shù)關(guān)系等進(jìn)行適時(shí)更新。就評(píng)估系統(tǒng)的功能實(shí)現(xiàn)，應(yīng)在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和模型的參數(shù)設(shè)置等方面加強(qiáng)管理和檢驗(yàn)，以確保結(jié)果的合理性。通過(guò)評(píng)估模型中資產(chǎn)類別的拓展，方法、模型研究的逐步深入，系統(tǒng)功能的不斷優(yōu)化和完善，進(jìn)一步提高洪災(zāi)損失評(píng)估的準(zhǔn)確度、科學(xué)性和計(jì)算效率，拓寬應(yīng)用領(lǐng)域，以期更好地為防洪調(diào)度決策、洪水影響評(píng)價(jià)、防洪效益計(jì)算、洪水保險(xiǎn)和洪水風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃等方面提供技術(shù)支撐。