古安川，夏軍強(qiáng)，李 潔，田慶奇

（武漢大學(xué)水資源與水電工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北武漢430072）

經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)洪災(zāi)損失影響的主成分分析評(píng)價(jià)
——以河南、山東省為例*

古安川，夏軍強(qiáng)，李 潔，田慶奇

（武漢大學(xué)水資源與水電工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北武漢430072）

選取河南、山東兩省為研究對(duì)象，將地區(qū)年生產(chǎn)總值作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要指標(biāo)進(jìn)行研究；采用主成分分析法，計(jì)算了河南省2003－2011年的4個(gè)洪災(zāi)損失影響因子數(shù)據(jù)，認(rèn)為地區(qū)年生產(chǎn)總值在第一主成分上有較大的荷載，且與洪災(zāi)損失呈正相關(guān)；然后對(duì)河南、山東兩省2006－2012年的年生產(chǎn)總值與洪災(zāi)損失進(jìn)行分析，進(jìn)一步驗(yàn)證了主成分分析法得到的洪災(zāi)損失與地區(qū)年生產(chǎn)總值增長(zhǎng)之間的關(guān)系，即：隨地區(qū)生產(chǎn)總值逐年增加，經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，導(dǎo)致洪災(zāi)發(fā)生時(shí)造成的直接經(jīng)濟(jì)損失也隨之增加。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展；年生產(chǎn)總值；洪災(zāi)損失；主成分分析法；河南；山東

我國(guó)特殊的地理氣候條件，決定了降水量年內(nèi)時(shí)空分布不均且年際變幅較大。據(jù)統(tǒng)計(jì)，自公元前206年至1949年的2 000多年中，我國(guó)共發(fā)生較大的洪水災(zāi)害1 092次，約平均每2年發(fā)生一次較大水災(zāi)。相對(duì)而言，黃河下游的洪澇災(zāi)害更加頻繁。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，建國(guó)以來(lái)黃河下游灘區(qū)遭受不同程度的洪水漫灘30余次，累計(jì)受淹耕地173萬(wàn)多hm2，倒塌房屋150多萬(wàn)間。2010年河南省農(nóng)作物因洪災(zāi)絕收面積9.5萬(wàn)hm2，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)158億元［1］。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，對(duì)防洪投入的人力物力加大，防洪措施更加完善，但是由洪災(zāi)帶來(lái)的損失變化趨勢(shì)還不明確。因此有必要開(kāi)展經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)洪災(zāi)損失影響的研究，所得成果可以為地區(qū)防洪標(biāo)準(zhǔn)擬定提供依據(jù)。

洪災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失一般分為直接和間接經(jīng)濟(jì)損失兩類(lèi)，直接經(jīng)濟(jì)損失主要指洪水淹沒(méi)造成的可用貨幣計(jì)量的各類(lèi)損失，如工業(yè)、商業(yè)和農(nóng)業(yè)等。已有很多學(xué)者對(duì)洪災(zāi)損失評(píng)估［2－5］及洪災(zāi)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響［6］開(kāi)展了比較充分的研究。劉樹(shù)坤等［2］用分類(lèi)財(cái)產(chǎn)損失率的方法來(lái)計(jì)算洪災(zāi)直接經(jīng)濟(jì)損失，通過(guò)實(shí)地調(diào)查統(tǒng)計(jì)和經(jīng)驗(yàn)系數(shù)法來(lái)計(jì)算洪災(zāi)間接經(jīng)濟(jì)損失。付湘等［3］考慮各類(lèi)災(zāi)害損失因素建立了一次洪災(zāi)造成人員傷亡、直接經(jīng)濟(jì)損失、環(huán)境損失和災(zāi)害救援損失等概念模型。李謝輝等［4］以黃河中下游地區(qū)為研究對(duì)象，利用GIS技術(shù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的空間展布方法，構(gòu)建洪災(zāi)損失快速評(píng)估模型，并進(jìn)行洪災(zāi)損失預(yù)測(cè)和災(zāi)情等級(jí)劃分。李瓊［5］對(duì)1998年部分地區(qū)洪災(zāi)損失指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，并計(jì)算與其他洪災(zāi)損失評(píng)估方法所得結(jié)果的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)相關(guān)系數(shù)均大于0.9，說(shuō)明主成分分析法評(píng)估結(jié)果符合實(shí)際，且該方法具有計(jì)算簡(jiǎn)單和實(shí)用性強(qiáng)等特點(diǎn)。馬宗晉［6］提出一次洪災(zāi)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的簡(jiǎn)單模式，認(rèn)為發(fā)生一次洪災(zāi)，一段時(shí)間內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)受到影響，要經(jīng)過(guò)救災(zāi)、重建和恢復(fù)等過(guò)程才會(huì)恢復(fù)到原來(lái)的發(fā)展速度。許多學(xué)者以損失率、經(jīng)驗(yàn)系數(shù)、概念模型、GIS技術(shù)及主成分分析等多種手段研究洪災(zāi)損失的計(jì)算方法和洪災(zāi)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，同時(shí)確認(rèn)了洪災(zāi)損失與社會(huì)因素有很大關(guān)系。

隨著社會(huì)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，洪水預(yù)報(bào)能力有很大提高，防洪措施更加完善，水災(zāi)發(fā)生頻率有所減??；與此同時(shí)，由于受災(zāi)地區(qū)單位面積上國(guó)民生產(chǎn)總值增加，公共部門(mén)及居民個(gè)人的財(cái)產(chǎn)密度加大，因而相同強(qiáng)度的洪水災(zāi)害，造成的經(jīng)濟(jì)損失跟以往相比會(huì)增加［3，7］。目前社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)自然災(zāi)害損失影響的研究成果主要包括從易損性［8－9］、建立函數(shù)關(guān)系［10］和統(tǒng)計(jì)資料分析［7，11－12］等方面的研究。張海玉［8］、葛鵬［9］從易損性角度對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展同洪災(zāi)損失關(guān)系進(jìn)行研究，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)與人口密度是決定洪災(zāi)承災(zāi)體易損性水平高低的主要因素；在同等防御水平條件下，災(zāi)害發(fā)生在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)比在經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)帶來(lái)的損失大。于慶東［10］列出了自然災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失函數(shù)，認(rèn)為社會(huì)承災(zāi)體密度隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展而增大，自然災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失隨著承災(zāi)體密度增大而增大，在總體上自然災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失隨時(shí)間波浪式增加。以理論分析為基礎(chǔ)，張曉等［7］、馬宗晉［11］對(duì)建國(guó)以來(lái)自然災(zāi)害情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果表明：多年來(lái)自然災(zāi)害的發(fā)生頻次與災(zāi)害損失均呈上升趨勢(shì)。Chen等［12］分析了1900－2011年中國(guó)自然災(zāi)害分布情況，以GDP和中國(guó)人口數(shù)據(jù)來(lái)表示中國(guó)的社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r，認(rèn)為這段時(shí)期中國(guó)社會(huì)快速發(fā)展，自然災(zāi)害所引起的經(jīng)濟(jì)損失增加，而人員死亡人數(shù)有所下降。以上分析以探討社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)自然災(zāi)害損失影響為主，且得到相似的結(jié)論，即：隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，自然災(zāi)害帶來(lái)的損失會(huì)增大。

上述分析表明，前人對(duì)洪災(zāi)的評(píng)估、預(yù)測(cè)，以及自然災(zāi)害損失受經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響等方面有一定研究，但地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)洪災(zāi)損失作用的主成分分析研究相對(duì)較少。因此本文選取河南、山東兩省為研究對(duì)象，將地區(qū)年生產(chǎn)總值作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要指標(biāo)進(jìn)行研究。首先用主成分分析的方法對(duì)包括年生產(chǎn)總值在內(nèi)的幾個(gè)洪災(zāi)損失影響因子進(jìn)行分析，找出地區(qū)年生產(chǎn)總值跟洪災(zāi)損失之間的相關(guān)性；再分析這兩省的洪災(zāi)損失數(shù)據(jù)，進(jìn)一步證實(shí)主成分分析法所得結(jié)論。

1 計(jì)算方法

本文所采用的各年份河南、山東兩省年生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)、森林覆蓋率數(shù)據(jù)、農(nóng)作物播種面積數(shù)據(jù)及鄭州8月份降雨量數(shù)據(jù)均選自國(guó)家統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)［13］，2006－2012年河南、山東兩省的洪災(zāi)損失數(shù)據(jù)摘錄自2006－2012年中國(guó)水旱災(zāi)害公報(bào)［1］。本文首先選取河南、山東兩省為研究對(duì)象，將地區(qū)年生產(chǎn)總值作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要指標(biāo)進(jìn)行研究；再用SPSS軟件以主成分分析法計(jì)算2003－2011年鄭州8月份降雨量、年生產(chǎn)總值、森林覆蓋率和農(nóng)作物播種面積這4個(gè)主要洪災(zāi)損失影響因子數(shù)據(jù)得到主成分的個(gè)數(shù)以及各因子在主成分上的荷載和相關(guān)系數(shù)，找出各影響因子與洪災(zāi)損失之間的關(guān)系；然后對(duì)河南、山東兩省2006－2012年的洪災(zāi)損失數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到年生產(chǎn)總值增長(zhǎng)對(duì)洪災(zāi)損失的影響，以此來(lái)驗(yàn)證主成分分析法得到的經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)洪災(zāi)損失影響的關(guān)系。

主成分分析法是基于“降維”的思想，在保證數(shù)據(jù)信息損失最小的前提下，經(jīng)線(xiàn)性變換和舍棄小部分信息，將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)的數(shù)學(xué)變換方法，其理論基于多元統(tǒng)計(jì)及代數(shù)逼近等多種理論方法［5］。主成分分析法可以得到各指標(biāo)與主成分及研究對(duì)象的相關(guān)關(guān)系。主成分分析法的計(jì)算步驟包括如下［5，14］。

（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

采用標(biāo)準(zhǔn)差法標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)：

式中：xij為第i個(gè)樣本第j個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)分別為第j個(gè)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)平均值和樣本標(biāo)準(zhǔn)差。

（2）計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣R

式中：rij（i，j＝1，2，…，n；n＝max（I，J））為原變量xi與xj的相關(guān)系數(shù)，rij＝rji，其計(jì)算公式為：

式中：k＝1，2，…，n。

（3）求特征值及對(duì)應(yīng)特征向量

求解特征方程｜λI－R｜＝0，得到特征值λi，并按大小順序排列；再求解特征值λi對(duì)應(yīng)的特征向量ei（i＝1，2，…，n）。

（4）計(jì)算主成分貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率

第i個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率Ei：

累計(jì)貢獻(xiàn)率E：

一般E＞85%時(shí)的最小m（m≤n）值即為主成分個(gè)數(shù)［14］。

（5）計(jì)算主成分荷載

主成分荷載計(jì)算公式：

式中：eij表示特征值λi對(duì)應(yīng)的特征向量ei的第j個(gè)分量。

2 計(jì)算結(jié)果

2.1 對(duì)河南省洪災(zāi)損失影響因子主成分分析

將河南省4個(gè)洪災(zāi)損失影響因子2003－2011年變化情況統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（表1）［13］用標(biāo)準(zhǔn)差法標(biāo)準(zhǔn)化處理，再以SPSS軟件計(jì)算這4項(xiàng)指標(biāo)得到各成分的特征值和貢獻(xiàn)率（表2）。將特征值按從大到小順序排列，由表2可知，當(dāng)累積貢獻(xiàn)率大于85%時(shí)，主成分有兩個(gè)。這兩個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率為92.46%，基本包括全部指標(biāo)的信息。

表1 河南省洪災(zāi)損失影響因子變化情況（2003－2011年）

表2 各成分特征值及貢獻(xiàn)率

經(jīng)計(jì)算可得洪災(zāi)損失影響因子的主成分矩陣，如表3所示。由表3可知，地區(qū)年生產(chǎn)總值、農(nóng)作物播種面積以及森林覆蓋率在第一主成分上有較大的載荷，且與洪災(zāi)損失呈正相關(guān)。說(shuō)明地區(qū)生產(chǎn)總值增加、農(nóng)作物播種面積越大以及森林覆蓋面積越大，當(dāng)洪災(zāi)發(fā)生時(shí)沖毀的基礎(chǔ)設(shè)施，淹沒(méi)的農(nóng)作物和森林就越多，造成的損失也就越大。8月份是洪災(zāi)發(fā)生頻繁的時(shí)間段，鄭州8月份降雨量在第二主成分上的載荷為0.94。因?yàn)榻涤炅孔鳛橐粋€(gè)很重要的直接致災(zāi)因素，與洪災(zāi)損失正相關(guān)，當(dāng)降雨量愈大洪水就愈大，造成的損失就更大，與實(shí)際情況相符合。結(jié)果表明：農(nóng)作物播種面積、森林覆蓋率和8月份降雨量對(duì)洪災(zāi)損失都有一定影響，但年生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)對(duì)洪災(zāi)損失影響最大。

表3 主成分矩陣

2.2 對(duì)河南、山東兩省洪災(zāi)損失數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

將河南、山東兩省2006－2012年的洪水災(zāi)害損失情況整理，如表4所示。由表4可知，這兩省2007年和2010年受洪災(zāi)影響人數(shù)較多，最高達(dá)1 400萬(wàn)人，農(nóng)作物成災(zāi)面積很大，直接經(jīng)濟(jì)損失數(shù)目最多達(dá)158億，因洪災(zāi)死亡人數(shù)最多達(dá)到127人。山東省2012年農(nóng)作物因洪災(zāi)成災(zāi)面積達(dá)791 khm2，直接經(jīng)濟(jì)損失為近幾年之最，達(dá)178億元。2006－2012年幾年間，河南省除了2007年和2010年洪災(zāi)直接經(jīng)濟(jì)損失占本省年生產(chǎn)總值的比例比較高之外，其余幾年的比例都小于山東省近幾年洪災(zāi)直接經(jīng)濟(jì)損失占本省年生產(chǎn)總值的比例平均保持在波動(dòng)較河南省小，這與洪災(zāi)損失和當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展有很大關(guān)系。以2010年為例，河南省因洪災(zāi)直接經(jīng)濟(jì)損失158億元，年生產(chǎn)總值為23 092億元；山東省因洪災(zāi)直接經(jīng)濟(jì)損失116億元，年生產(chǎn)總值為39 170億元［13］，由于生產(chǎn)總值相差懸殊，因此當(dāng)年山東省因洪災(zāi)直接經(jīng)濟(jì)損失占當(dāng)?shù)啬晟a(chǎn)總值的比例比河南省小很多。

本文將表4中洪災(zāi)損失統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成相應(yīng)受災(zāi)比例，對(duì)地區(qū)年生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率、洪災(zāi)受災(zāi)人口與當(dāng)年總?cè)丝谥?、農(nóng)作物成災(zāi)面積與當(dāng)年播種面積之比以及直接經(jīng)濟(jì)損失與當(dāng)年生產(chǎn)總值之比進(jìn)行對(duì)比分析。由圖1可知，兩省各年份洪災(zāi)損失存在如下規(guī)律。

（1）受災(zāi)人口比例、農(nóng)作物成災(zāi)比例和直接經(jīng)濟(jì)損失所占比例三者變化趨勢(shì)呈正相關(guān)，即受災(zāi)人口越多的年份，相應(yīng)農(nóng)作物成災(zāi)面積越大，直接經(jīng)濟(jì)損失也越多。但是，死亡人數(shù)與前三者變化趨勢(shì)沒(méi)有太大關(guān)系。例如，如表4所示，2012年山東省洪災(zāi)造成的農(nóng)作物成災(zāi)面積和直接經(jīng)濟(jì)損失分別達(dá)到791 khm2和178.3億元，為近幾年之最，而洪災(zāi)造成的死亡人數(shù)為7人。因?yàn)殡S著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，避難設(shè)施更加齊全，更多先進(jìn)技術(shù)和社會(huì)資源投入到防洪之中，且洪災(zāi)發(fā)生時(shí)影響人員撤離災(zāi)區(qū)的因素很多，比如人員的靈活性差異、洪災(zāi)預(yù)報(bào)時(shí)間長(zhǎng)短以及人員撤離路線(xiàn)選擇不同等［3］。

表4 河南、山東洪災(zāi)情況統(tǒng)計(jì)表（2006－2012年）［1，13］

圖1 河南、山東洪災(zāi)損失情況及年生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率分布（2006－2012年）

（2）受災(zāi)人口比例大于農(nóng)作物成災(zāi)比例，農(nóng)作物成災(zāi)比例大于直接經(jīng)濟(jì)損失占地區(qū)年生產(chǎn)總值的比例。說(shuō)明當(dāng)洪災(zāi)發(fā)生時(shí)受影響范圍最廣的是災(zāi)區(qū)人民生活保障，其次是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。直接經(jīng)濟(jì)損失占地區(qū)年生產(chǎn)總值的比例相對(duì)前兩者較小，因?yàn)橛绊懸蛩貜?fù)雜，包括洪災(zāi)范圍、強(qiáng)度和當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展情況等。

（3）雖然河南、山東兩省2006－2012年的年生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率稍有下降，但兩省的年生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率都保持在10%以上，經(jīng)濟(jì)保持快速發(fā)展的勢(shì)頭，且兩省年生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率有著高度的相關(guān)性。2007年和2010年兩省的洪災(zāi)損失都比較嚴(yán)重，2012年山東省由洪災(zāi)引起的直接經(jīng)濟(jì)損失占年生產(chǎn)總值的比例達(dá)到農(nóng)作物成災(zāi)面積比例達(dá)到且兩省三個(gè)損失指標(biāo)總體上都有隨年份增大的趨勢(shì)。說(shuō)明洪災(zāi)損失隨著地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而加大。

以上分析驗(yàn)證了主成分分析法所得出的地區(qū)年生產(chǎn)總值與洪災(zāi)損失正相關(guān)的結(jié)論，即：地區(qū)生產(chǎn)總值增加，經(jīng)濟(jì)發(fā)展，當(dāng)洪災(zāi)發(fā)生時(shí)造成的直接經(jīng)濟(jì)損失就越大。

3 結(jié)論

我國(guó)洪水災(zāi)害頻繁發(fā)生，經(jīng)濟(jì)損失日趨嚴(yán)重。已有研究表明自然災(zāi)害損失在總體上隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展而增大。本文對(duì)河南、山東兩省洪災(zāi)損失統(tǒng)計(jì)分析，并以主成分分析法計(jì)算得到如下結(jié)論：

（1）農(nóng)作物播種面積、森林覆蓋率和降雨量對(duì)洪災(zāi)損失都有一定影響，但年生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)對(duì)洪災(zāi)損失影響最大，且這幾個(gè)洪災(zāi)影響因子都與洪災(zāi)損失呈正相關(guān)。主成分分析結(jié)果與實(shí)際相符。

（2）受災(zāi)人口比例大于農(nóng)作物成災(zāi)比例，大于直接經(jīng)濟(jì)損失值占地區(qū)年生產(chǎn)總值的比例。地區(qū)洪災(zāi)受災(zāi)人數(shù)與當(dāng)?shù)乜側(cè)藬?shù)的比例、農(nóng)作物成災(zāi)面積與當(dāng)年農(nóng)作物播種面積的比例和直接經(jīng)濟(jì)損失值與當(dāng)年生產(chǎn)總值的比例三者變化趨勢(shì)呈正相關(guān)。但是，因洪災(zāi)死亡人數(shù)的變化趨勢(shì)與前三者不同，沒(méi)有明顯規(guī)律。

（3）當(dāng)?shù)貐^(qū)年生產(chǎn)總值保持快速增長(zhǎng)時(shí)，經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，洪災(zāi)造成的經(jīng)濟(jì)損失會(huì)更大。

［1］ 國(guó)家防汛抗旱總指揮部.中國(guó)水旱災(zāi)害公報(bào)2006－2012［Z］.北京：中華人民共和國(guó)水利部，2006－2012.

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［13］國(guó)家統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)［DB／OL］.［2014－02－27］.http：／／219.235.129.58／welcome.do.

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Assessment of the Influence of Econom ic Development on Flood Loss Based on Principal Com ponent Analysis——As an Example of Henan and Shandong Provinces

Gu Anchuan，Xia Junqiang，Li Jie and Tian Qingqi
（State Key Laboratory ofWater Resources and Hydropower Engineering Science，Wuhan University，Wuhan 430072，China）

The research into the influence of economic development on flood damage is conducted in this paper，and the annual Gross Domestic Product（GDP）is taken as amajor indicator of economic development in the Henan and Shandong provinces.Four factors relevant to flood loss in Henan from 2003 to 2011 are evaluated using the principal component analysis，which indicates the annual GDP in a region is strongly correlated with the corresponding flood damage，with the first principal component being a large load.The data of the annual GDP and the flood loss in Henan and Shandong from 2006 to 2012 are then analyzed，which verifies the relationship between the GDP growth and the flood damage obtains from the principal componentanalysis.It is confirmed that the directeconomic loss due to floodswould increase with the rapid economic development in a region.

economic development；Gross Domestic Product；flood loss；Principal Component Analysis；Henan province；Shandong province

X43

A

1000－811X（2014）04－0220－05

10.3969／j.issn.1000－811X.2014.04.040

古安川，夏軍強(qiáng)，李潔，等.經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)洪災(zāi)損失影響的主成分分析評(píng)價(jià)——以河南、山東省為例［J］.災(zāi)害學(xué)，2014，29（4）：220－223，229.［Gu Anchuan，Xia Junqiang，Li Jie，etal.Assessment of the Influence of Economic Development on Flood Loss Based on Principal Component Analysis——As an Example of Henan and Shandong Provinces［J］.Journal of Catastrophology，2014，29（4）：220－223，229.］*

2014－04－14 修回日期：2014－06－13

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51379156）；高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)科研基金資助課題（20120141110011）；水利部公益性行業(yè)科研專(zhuān)項(xiàng)經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目（201401038）

古安川（1989－），男，重慶忠縣人，碩士研究生，研究方向?yàn)楹樗L(fēng)險(xiǎn)分析.E-mail：gac126＠126.com

夏軍強(qiáng)（1974－），男，浙江紹興人，博士，教授，主要從事河流動(dòng)力學(xué)方面的研究.E-mail：xiajq＠whu.edu.cn