潰壩損失評估方法研究進展

胡 亮，鐘啟明，陳 亮，張 賞

（1.河海大學，江蘇 南京 210098； 2.南京水利科學研究院，江蘇 南京 210029；3.水利部土石壩破壞機理與防控技術重點實驗室，江蘇 南京 210029）

1 引 言

我國自1954年有較系統(tǒng)的潰壩記錄以來（至2018年）共發(fā)生水庫大壩潰壩事故 3 541 起［1］。 進入21 世紀以后，隨著全國大壩除險加固工作的深入開展和大壩安全管理水平的提高，我國潰壩事故發(fā)生的概率大為降低，但近年來，地震和極端氣候發(fā)生頻繁，導致潰壩事故時有發(fā)生。 大壩潰決作為一種低概率、高風險、重損失的社會災害，一旦發(fā)生將導致無法挽回的后果，帶來嚴重的社會影響。 隨著社會經濟的發(fā)展，國家對大壩安全及風險管理愈加重視，作為風險管理的重要組成部分，潰壩損失評估的過程十分復雜，涉及許多不確定性的影響因素，如何在有限的數(shù)據(jù)支持下選擇合適的數(shù)學方法處理各因素間的不確定性成為研究的重點。 國外自20 世紀80年代末開始研究潰壩損失，我國學者自21 世紀初也開始了相關的研究，但總體來說，國內外的研究仍處于探索階段［2］。 目前，潰壩損失研究主要圍繞生命損失、經濟損失和生態(tài)損失等方面開展，對于生命損失與經濟損失已有較多的研究成果，鑒于生態(tài)系統(tǒng)的功能與服務的復雜性，還無法較為妥善區(qū)分與量化，對生態(tài)損失的研究還較為粗淺。

本文依據(jù)潰壩損失評估方法的分類，對國內外常用潰壩損失評估方法進行整理分析，通過對比各種模擬方法的優(yōu)缺點，為模型比選和潰壩損失評估指標的改進提供依據(jù)。

2 生命損失評估方法

生命損失是指潰壩產生的洪水沖擊、淹沒等造成的風險人口損失，是大壩潰決所造成的損失中最為嚴重的后果［2］。 一旦大壩發(fā)生潰決險情，若應急救援部門不能及時有效地采取行動，則會造成大量人口損失，帶來社會秩序的紊亂，也容易對政府造成負面影響。因此，國內外對于潰壩生命損失評估方法的研究最為廣泛和深入。 根據(jù)數(shù)值分析方法的不同，常用的模型主要包括數(shù)理統(tǒng)計模型、模糊數(shù)學模型和動態(tài)分析模型。

2.1 數(shù)理統(tǒng)計模型

美國是世界上最早開始進行潰壩生命損失評估方法研究的國家。 1988年，Brown 等［3］結合世界各國的歷史潰壩數(shù)據(jù)，利用數(shù)理統(tǒng)計方法對潰壩數(shù)據(jù)進行回歸分析，提出簡單的生命損失估算方法（B＆M 法）。隨后，Graham［4］、Dekay 等［5］對 B＆M 法進行了完善；芬蘭學者Reiter［6］不僅考慮了風險人口、警報時間等主要影響因素，而且分析了生命損失的其他影響因素，包括潰壩發(fā)生時間、天氣、救援工作等，對Graham 法進行了修正。 此外，McClelland 等［7］提出了下游淹沒區(qū)域分區(qū)與風險分析相結合的生命損失評估方法。

近年來，國內學者也開展了大量的潰壩生命損失評估方法研究。 周克發(fā)［2］初步探尋了我國潰壩生命損失的主要影響因素，并基于Graham 法提出考慮我國國情的死亡率建議表，可快速確定生命損失范圍；吳歡強等［8］基于周克發(fā)的研究進一步改進了風險人口的死亡率建議值與生命損失的計算公式；Peng 等［9-11］基于貝葉斯網絡建立了一個人口風險分析模型，利用統(tǒng)計數(shù)據(jù)、現(xiàn)有物理模型、經驗模型對貝葉斯網絡基本節(jié)點進行量化；姜振翔等［12］基于貝葉斯支持向量機構建了潰壩概率與下游庫區(qū)損失人數(shù)的函數(shù)曲線，用于評估潰壩生命損失的風險等級；Huang 等［13］考慮潰壩模式，基于生命損失的影響因素構建了4 個生命損失模塊，采用多元非線性回歸方法，建立了生命損失的評估模型。

基于經驗統(tǒng)計的數(shù)理模型操作便捷，計算簡單，可快速評估潰壩生命損失范圍，但在實際應用中依賴于使用者的風險處置經驗，模型主觀性較強，且在數(shù)理統(tǒng)計模型中，對參數(shù)量化的過程沒有體現(xiàn)參數(shù)間的差異性與不確定性。 在歷史數(shù)據(jù)的時效性方面，此類模型多是基于歷史統(tǒng)計資料提出的，而隨著損失評估研究的深入，影響因素日漸復雜化，影響因素指標體系的評價標準、數(shù)據(jù)精度是否符合現(xiàn)代模型應用要求也有待研究。 為了研究生命損失評估方法的合理性，選擇國內外有代表性的2 種模型，基于我國具有實測生命損失資料的8 個潰壩案例進行分析比較，見表1。 由表1可以看出，周克發(fā)法計算結果的相對誤差在±50%以內的案例數(shù)占比達到75%，Graham 法計算結果的相對誤差在±50%以內的案例數(shù)占比為50%，周克發(fā)法的相對誤差較小。

表1 生命損失數(shù)理統(tǒng)計2 種方法比較

2.2 模糊數(shù)學模型

隨著經濟社會的發(fā)展，水庫大壩潰決的致災因子變得更加復雜，在評估潰壩災害損失時各因子的不確定性對評估結果的影響更加突出。 尤其在秉持以人為本發(fā)展理念的當今社會，對評估結果精確性的要求日益提高，為了建立可靠度更高的損失評估模型，許多學者引入模糊數(shù)學、人工智能等方法。 王志軍等［14］建立了一種基于模糊物元法與指數(shù)平滑法相結合的評估方法，通過比較待估大壩與已潰決標準大壩的貼近度，計算風險人口的死亡率，但是鑒于潰壩資料的匱乏，數(shù)據(jù)均勻連續(xù)性較差，使得模型在極值處誤差較大；王少偉等［15］結合對大壩潰決致災機理的分析，對模糊物元法結果進行了修正；侯保燈［16］引入灰色關聯(lián)分析模型，通過對已有數(shù)據(jù)的分析建立標準物元，探討了關聯(lián)度與死亡率之間的關系，但鑒于數(shù)據(jù)的局限性，死亡率仍需要更加詳盡的資料加以驗證；王君等［17］考慮潰壩數(shù)據(jù)的匱乏及不均勻性，建立了基于可變模糊聚類模型的潰壩生命損失預測模型，對待估樣本進行二次篩選，進而對求出的死亡率進行修正。

模糊數(shù)學等模型計算結果的精確度取決于樣本數(shù)據(jù)的均勻性，在已有樣本數(shù)據(jù)的局限下，模型計算結果在極值處誤差較大；若待估樣本數(shù)據(jù)在標準物元范圍之外，則計算結果誤差較大。 模糊數(shù)學模型計算精度不僅取決于樣本數(shù)據(jù)的均勻性，而且與影響因素的提煉與分析緊密相關，健全的因素指標體系有利于計算待估大壩與標準物元間的擬合度。 雖然這些方法都基于對因素間關系的不確定性與灰色性的考量，但在實際應用中，很大程度上都是假設各因素互相獨立。 同樣選擇2.1 節(jié)中的8 個潰壩案例，對王志軍法和王少偉法進行分析比較，見表2。 由計算結果可以看出，王志軍法計算結果的相對誤差在±50%以內的案例數(shù)占比為37.5%，王少偉法計算結果的相對誤差在±50%以內的案例數(shù)占比為50%，王少偉法的相對誤差較小。

表2 生命損失模糊數(shù)學2 種方法比較

2.3 動態(tài)分析模型

基于數(shù)理統(tǒng)計、模糊數(shù)學的評估方法提供的是一種靜態(tài)損失結果，而忽視了生命損失的動態(tài)過程，無法考慮風險人口在面臨洪水災害時的撤離行為、避難行為等人的主觀行動性。 研究受災人員避難行為與撤離過程，確定在洪水期間被洪水淹沒的路段是至關重要的，這樣才能確定救援和撤離路線，并及時安排救援人員和物資。 Cai 等［18］研究洪水的范圍和深度以及被洪水淹沒的路段，以確定洪水期間洪水路段識別預報系統(tǒng)，與傳統(tǒng)的通過比較水面和地形來確定洪水范圍和深度的方法不同，其利用地理信息系統(tǒng)中的光探測和測距數(shù)據(jù)來確定洪水范圍和深度；Abdulwahid 等［19］利用機載激光掃描數(shù)據(jù)快速評估多災害情況下的滑坡風險區(qū)，為撤離路線的確定提供依據(jù)。 另外，Assaf 等［20］引入可靠度的概念，利用潰壩洪水數(shù)值模擬技術和概率論來估算潰壩生命損失；王志軍等［21］引入可靠度的概念，以潰壩洪水特征為依據(jù)對淹沒范圍進行劃分，根據(jù)區(qū)域受災的特點研究風險人口的撤離與避難行為；趙安等［22］提出了基于生命損失過程與機理建立生命損失計算模型的方法；宋明瑞［23］從兩個方面進行生命損失評估，一是風險人口的撤離行為，二是結合潰壩洪水演進、避難環(huán)境等因素綜合考慮風險人口的撤離行為，研究潰壩生命損失的產生與過程機理；趙一夢等［24］基于生命損失的過程與機理，分析了其他因素在生命損失過程中的作用，建立了警報時間與撤離率、潰壩洪水嚴重性與避難率的關系曲線。

同樣選擇2.1 節(jié)中6 個潰壩案例（前述溝后和石漫灘大壩的參數(shù)無法滿足計算要求），對趙一夢法、王志軍法的計算結果（見表3）進行分析。 由表3 可以看出，趙一夢法和王志軍法的計算誤差均較大，相對而言，王志軍法比趙一夢法的精度高。 基于生命動態(tài)損失過程的研究方法相較于靜態(tài)損失的研究方法，對生命損失過程機理的研究更加深入，但是如何合理地考慮多因素對死亡率的影響仍值得深入研究。

表3 動態(tài)分析2 種方法計算結果分析

通過3 類模型的比較分析可以發(fā)現(xiàn)，目前情況下，采用數(shù)理統(tǒng)計模型獲取的計算結果較為可靠，其他類型的模型計算精度較低，但動態(tài)分析方法是未來潰壩損失評估的發(fā)展方向，應對其加強研究。

2.4 模型指標參數(shù)

由于潰壩造成的生命損失涉及因素較多，影響機理復雜，因此對于生命損失影響因素指標的提煉與分析影響著損失評估模型的準確性、適用性。 影響因素指標的選取應遵從科學性、典型性、綜合性、系統(tǒng)性、實用性等原則，表4 給出了目前國內外評估方法常用的指標，除此之外還有建筑與交通因素、潰壩模式、洪水位上升速度、潰壩原因及類型、建筑層數(shù)、建筑類型、疏散距離、疏散能力、潰壩歷時、與大壩平均距離、洪水持續(xù)時間、次生災害、土地類型等指標。 隨著研究的不斷深入，潰壩生命損失評估方法中考慮的影響因素越來越多，但各因素在模型中的賦值和相互關系仍需深入探究。

表4 生命損失評估方法常用指標

3 經濟損失評估方法

由于潰壩洪水容易造成基礎設施損毀、企業(yè)停減產、農林牧漁業(yè)減產等重大經濟損失，因此國外自20世紀70年代初期開始研究洪澇災害造成的經濟損失［27-28］，我國自20 世紀80年代末開始研究洪災造成的經濟損失［29］。 經濟損失一般是指潰壩洪水造成的可由貨幣直接計量的各類損失，包括經濟產業(yè)上的損失、搶險救災的費用等，主要可分為直接經濟損失與間接經濟損失。 直接經濟損失的研究方法較為傳統(tǒng)的是基于主成分分析法和回歸分析法等統(tǒng)計方法構建與淹沒水深、歷時等因素有關的損失率模型，之后發(fā)展為依據(jù)模糊數(shù)學、灰色關聯(lián)度等方法進行損失評價，再發(fā)展到采用BP 神經網絡、混合式模糊神經網絡模型等人工智能方法評估經濟損失。 間接經濟損失涉及面廣，定義不統(tǒng)一，界限區(qū)分不明確［30］，主要評估方法有直接估算法和折減系數(shù)法。 目前，常用的經濟損失評估方法主要包括數(shù)理統(tǒng)計模型和模糊數(shù)學模型，而研究重點集中于直接經濟損失。

3.1 數(shù)理統(tǒng)計模型

經濟損失的研究一般通過對受災地區(qū)經濟行業(yè)的調查，通過受災地區(qū)災后與災前經濟比較得到損失率。李翔等［31］提出建立一種適用于洪水災害的經濟統(tǒng)計系統(tǒng)，進而建立相應的評價指標體系；Das 等［32］在分析以往水深—損失率曲線的優(yōu)缺點后，針對潰壩洪水提出了一種新的水深—損失率曲線模型；Ellingwood等［33］對災害損失進行分類并初步建立潰壩洪水損失評估的框架結構，細化了災損評估工作；施國慶等［34］分析了水庫潰決及其損失的特點，提出了計算體系，將直接經濟損失分為實物型損失與收益性損失；王志軍等［35］根據(jù)洪水淹沒程度的劃分建立了損失率取值建議表，這種取值建議表實用性較強但在全面性方面有一定的局限性，不能全面考慮洪水特征；劉欣欣等［36］對潰壩洪水影響進行了分區(qū)，定量分析了潰壩洪水流速和預警時間對損失率的影響并建立了流速與修正系數(shù)、警報時間與修正系數(shù)之間的關系函數(shù)，通過建立的函數(shù)關系求出修正系數(shù)并對損失率進行修正；劉森等［37］考慮到洪水災害的復雜性與影響環(huán)境的多樣性，以及根據(jù)產值評估洪水經濟損失的方法，提出研究來水頻率與洪災損失率之間的關系；Penning-Rowsell等［38］根據(jù)太湖流域的經濟發(fā)展預測及農業(yè)土地使用狀況，對太湖流域建立與洪水深度有關的損失率模型；周克發(fā)等［39］將潰壩經濟損失變化與社會經濟發(fā)展的速度相結合，建立了潰壩洪水損失動態(tài)預測評價模型；康相武等［40］基于洪水損失調查結果，提出各行業(yè)的損失率建議值；肖琦等［41］綜合分析了潰壩洪水的特征，提出了損失率與潰壩洪水最大流速等8 個相關因素的關系；楊建明等［42］建立了與水深相關的損失率曲線圖；McGrath 等［43］對洪水損失評估影響因素的敏感性進行分析，研究發(fā)現(xiàn)建筑環(huán)境、洪水位和恢復持續(xù)時間對洪水損失影響較大。

數(shù)理統(tǒng)計評估方法建立在大量調查的基礎上，通過對受災區(qū)經濟產業(yè)的詳細調查，研究水深、流速等因素與損失率之間的關系，此類方法工作量龐大，成本高昂。 以河南省安陽縣崔家橋滯洪區(qū)的經濟損失為例［44］，選擇 4 種數(shù)理統(tǒng)計模型［45-47］進行計算，結果見表5。 計算結果顯示，在農業(yè)損失方面，各模型計算結果較好，原因是農業(yè)對洪災敏感性強，抗災能力差，洪水災害對于農業(yè)造成的損失往往是毀滅性的；在居民房屋、家庭財產等損失方面，各模型計算結果誤差較大，主要是損失率的計算方法不同導致的，總體來說，康相武法的精度最高。

表5 崔家橋滯洪區(qū)經濟損失實際值與計算值比較

3.2 模糊數(shù)學模型

對潰壩洪水損失的評價，其趨勢都是由傳統(tǒng)的定性分析發(fā)展為定性與定量相結合［48］，對經濟損失評價的方法也從傳統(tǒng)的統(tǒng)計學定性判斷發(fā)展為使用模糊數(shù)學等方法的半定量評價。 徐冬梅等［49］采用可變模糊集的方法評估災害損失；Li 等［50］基于災害風險的不確定性與模糊性，建立了一種基于變量模糊集和信息擴散法的災害風險評估方法，用不完全數(shù)據(jù)集評估洪水風險。

近年來由于人工智能方法在學習、分類和容錯方面表現(xiàn)出較好的能力，在模式識別及趨勢分析方面具有顯著的效果，因此人工神經網絡、遺傳算法等人工智能方法逐漸得到青睞。 曲麗英［51］引入GIS 技術評價水庫潰壩造成的直接經濟損失；劉小生等［52］基于空間信息格網與BP 神經網絡建立了災損快速評估系統(tǒng)。雖然人工神經網絡系統(tǒng)在學習、模式識別方面有較為明顯的優(yōu)勢，但對數(shù)據(jù)的需求量較大，考慮到數(shù)據(jù)不足對人工神經網絡系統(tǒng)的影響，許多學者結合模糊數(shù)學等數(shù)學方法優(yōu)化神經網絡系統(tǒng)，建立經濟損失評估體系。 金菊良等［53］針對訓練數(shù)據(jù)不足導致計算收斂緩慢的情況，使用加速遺傳算法優(yōu)化遺傳算法網格參數(shù)；王寶華等［54］結合模糊數(shù)學建立混合式模糊神經網絡系統(tǒng)，建立了一個可快速評價洪災經濟損失的模型。

在經濟損失的評估中，對于間接經濟損失的評估還有待進一步研究，人工神經網絡系統(tǒng)在訓練與收斂速度的提升、容錯率等方面還有很大的研究空間。 目前的成果中多是基于靜態(tài)損失的研究，但現(xiàn)實中經濟發(fā)展是一種動態(tài)過程，在面臨潰壩風險時，政府應急疏散行動及風險人口自發(fā)的財物轉移行為都對損失評估有著重要影響，周蕾等［55］分析了搶險救災行為和人為干預對災害損失的影響。 因此，在經濟損失評估方法的研究中可以考慮基于系統(tǒng)動力學等方法研究動態(tài)經濟損失。 表6 給出了一些經濟損失評估方法中損失率判定時考慮的影響因素。

表6 經濟損失率判定影響因素

4 生態(tài)損失評估方法

鑒于潰壩洪水的毀滅性與突發(fā)性，潰壩洪水對于河道沖刷和原生環(huán)境的破壞都是難以估量的，隨著國家對生態(tài)文明建設的愈加重視，凸顯了潰壩生態(tài)損失研究的必要性。

相對于生命損失與經濟損失的動態(tài)損失過程，生態(tài)損失的過程可近似理解為一種靜態(tài)的過程。 生態(tài)損失所需研究的內容過于龐雜，評價指標較為抽象、難以量化，指標體系難以建立，鑒于潰壩風險的地域性、時變性及社會性等特點［56］，加之以前人們對于生態(tài)損失的意識還不夠清晰，忽略了生態(tài)損失的資料收集，且生態(tài)環(huán)境具有一定的自我修復能力，所以給潰壩之后的實地調查帶來了很大難度。

生態(tài)損失評估方法的研究難點在于如何對風險區(qū)的影響因子進行分析與提煉，如何量化因子并構建完善的指標體系。 盛金保等［57］從物理、化學、生態(tài) 3 個方面分析拆壩對生態(tài)環(huán)境的影響，闡述了拆壩影響的綜合性、矛盾性、時空延續(xù)性及不確定性等特點；王仁鐘等［58］對社會與環(huán)境影響要素進行量化，綜合為一個社會與環(huán)境影響指數(shù)，并結合風險標準線法初步確定了我國社會與環(huán)境風險標準；何曉燕等［59］根據(jù)潰壩的特點，在系統(tǒng)整理潰壩后果的基礎上提出了環(huán)境影響評價指標體系，并對各評價指標進行評級與量化，初步建立了環(huán)境損失評價指標體系；張瑩［60］鑒于生態(tài)損失難以測度的困難，引入能值足跡法，將潰壩洪水造成的環(huán)境影響、生態(tài)損失轉化為能值損失，進而建立了基于能值足跡法的潰壩環(huán)境與生態(tài)損失評估模型；程莉等［61］基于模糊數(shù)學理論建立了潰壩生態(tài)損失評價模型；李奇［62］引入集對分析理論建立了潰壩環(huán)境影響指標體系及評價模型，提煉了植被覆蓋率、生物多樣性、人文生態(tài)環(huán)境、污染工業(yè)等影響因素；李宗坤等［63］針對潰壩環(huán)境影響研究的復雜性與不確定性，綜合考慮植被覆蓋、河道形態(tài)等因素，構建并細化了潰壩環(huán)境影響評價指標體系和評價等級標準，建立了集對分析-可變模糊集耦合方法模型，評估潰壩環(huán)境影響；Wu等［64］對集對分析法進行了改進并應用于潰壩環(huán)境影響評估，以期提高評價結果的精確度。 表7 給出了一些生態(tài)損失評估方法涉及的影響因素。

表7 生態(tài)損失評估涉及的影響因素

5 結論與建議

潰壩損失評估是大壩風險管理的重要一環(huán)，深刻影響著大壩風險標準的建立，也是風險決策的重要依據(jù)。 潰壩損失的準確可靠評估，可為潰壩應急預案的編制提供支撐。 目前，國內外圍繞生命損失、經濟損失和生態(tài)損失等開展了大量的研究工作，但仍存在如下問題值得深入研究。

（1）基礎數(shù)據(jù)的可靠性對于潰壩損失評估方法的建立和驗證至關重要，歷史潰壩資料的匱乏與記載混亂制約了評估方法的建立。 遵循注重資料質量、杜絕相互矛盾的理念，應全面整理擁有損失資料的大壩潰壩案例，尤其應注重對新潰大壩損失情況及時調查，為潰壩損失評估方法的深入研究和驗證提供寶貴的第一手資料。

（2）對于各類損失影響因素的提煉與分析是潰壩損失評估的基礎，影響因素的量化過程對評估模型的可靠性與準確性有著重要影響。 經濟社會發(fā)展水平的差異，不同歷史時期的潰壩調查資料中模型參數(shù)的量化工作顯得尤為重要，應根據(jù)潰壩時的社會經濟條件和人口分布特征，建立相關的數(shù)據(jù)處理原則和方法，并根據(jù)目前的社會經濟狀況建立符合實際情況的損失評價指標體系。

（3）目前國內外開展的潰壩生命損失與經濟損失的研究主要基于靜態(tài)指標，應充分考慮人為干預對潰壩損失評估結果的影響，可基于人類行為和社會組織機制研究潰壩撤離系統(tǒng)動力學特征，探索動態(tài)指標與潰壩損失之間的定量關系，建立潰壩損失評估綜合指標體系和動態(tài)評估模型。