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洪澇災(zāi)情評估研究綜述

2015-01-18 09:31:19萬金紅陳必真
關(guān)鍵詞:洪澇災(zāi)情經(jīng)濟(jì)損失

萬金紅,陳必真

(1.中國水利水電科學(xué)研究院,北京 100048;2.北京市房山區(qū)燕山星城中學(xué),北京 102425;3.首都師范大學(xué),北京 100048)

洪澇災(zāi)情評估研究綜述

萬金紅1,陳必真2,3

(1.中國水利水電科學(xué)研究院,北京 100048;2.北京市房山區(qū)燕山星城中學(xué),北京 102425;3.首都師范大學(xué),北京 100048)

洪澇災(zāi)情評估工作是防洪減災(zāi)研究中一項(xiàng)重要的基礎(chǔ)性研究工作,評估方法是災(zāi)情評估的核心?;谠u估指標(biāo)選取、評估方法、災(zāi)害損失定級等三個(gè)方面,對洪澇災(zāi)情評估方法的已有研究成果進(jìn)行綜述。總體上講,我國已經(jīng)建立起相對完善的洪澇災(zāi)情分類評估方法,并制定了相應(yīng)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)指導(dǎo)實(shí)際工作。文獻(xiàn)綜述表明,評估指標(biāo)的選取日趨全面,評估方法可操作性逐步提高,災(zāi)害等級劃分與國家防災(zāi)減災(zāi)政策實(shí)現(xiàn)銜接。

洪澇災(zāi)情評估;指標(biāo)體系;評估方法;災(zāi)害等級劃分

0 引言

洪澇災(zāi)情評估工作是防洪減災(zāi)研究中的一項(xiàng)重要的基礎(chǔ)性研究工作,評估技術(shù)與評估方法是災(zāi)情評估的核心[1]。過去30余年間,災(zāi)情評估研究不斷深化,評估范圍不斷擴(kuò)展,由簡單的工程單體危險(xiǎn)性評估發(fā)展到跨部門、多系統(tǒng)綜合評估;評估思路不斷開放,從單因素、單指標(biāo)評估到多因素、多指標(biāo)耦合評估,進(jìn)行多維災(zāi)情評估;評估手段不斷提高,從以往專家主管判斷到群決策,以及遙感、GIS技術(shù)普遍應(yīng)用;評估結(jié)果更加貼近真實(shí)情況,結(jié)論更加客觀可靠,為防災(zāi)減災(zāi)決策提供了技術(shù)支撐。雖然洪澇災(zāi)情評估研究發(fā)展迅速,但仍是當(dāng)前防洪減災(zāi)領(lǐng)域工作中的一項(xiàng)難題。

洪澇災(zāi)害具有自然和社會(huì)的雙重屬性。誠如Mileti所說,生存環(huán)境與人類發(fā)展路徑?jīng)Q定了社會(huì)系統(tǒng)面對自然災(zāi)害的暴露性和敏感性,一定程度上也預(yù)示著未來潛在的損失[2]。因此,不合理的生產(chǎn)生活方式?jīng)Q定了人類面對災(zāi)害可能產(chǎn)生的損失,甚至在一定程度上放大了災(zāi)害的損失。此外,當(dāng)今社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展、社會(huì)經(jīng)濟(jì)各系統(tǒng)間的聯(lián)系日益緊密,提升了社會(huì)生產(chǎn)生活行為的復(fù)雜性,進(jìn)而增大了洪澇災(zāi)情評估的難度。盡管如此,洪澇災(zāi)情評估工作聚焦在評估指標(biāo)的確定、評估方法的選取、災(zāi)害等級劃分等級方面的基本內(nèi)容。本文從這三方面回顧了洪澇災(zāi)害評估方法的發(fā)展歷程,以期為今后的防災(zāi)減災(zāi)工作提供技術(shù)支撐。

1 災(zāi)情評估指標(biāo)體系

洪澇災(zāi)情評估指標(biāo)的確定是一個(gè)復(fù)雜的過程,不同尺度下的災(zāi)情評估過程中,指標(biāo)體系的選取具有很大的差別性。王艷艷針對洪澇災(zāi)害評估問題探討了三種不同尺度下的洪澇災(zāi)情評估工作,并指出開展微觀尺度、中觀尺度和宏觀尺度的洪澇災(zāi)害評估工作所選取的評估指標(biāo)選擇具有明顯的差異。在微觀尺度上的評價(jià)過程,如針對單個(gè)防洪工程失效情況下的損失評價(jià)采用的指標(biāo)只有幾個(gè)或更少。但是在宏觀尺度上,如針對流域性洪澇災(zāi)害的災(zāi)情評估所需要的指標(biāo)就需要十幾個(gè)甚至更多[3]。李翔等[4]認(rèn)為洪澇災(zāi)情評估指標(biāo)體系的確定應(yīng)遵循系統(tǒng)性、可行性、可比性和相容性這四條原則。同時(shí)基于這四條原則,針對洪澇災(zāi)害不同過程階段的災(zāi)情發(fā)展特征的評估內(nèi)容和評估的重點(diǎn)提出了災(zāi)情評估的社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系,分別為先行指標(biāo)、同步指標(biāo)、滯后指標(biāo),并列舉了相應(yīng)的可供參考的具體指標(biāo),為災(zāi)前、災(zāi)中、災(zāi)后的災(zāi)情評估工作提供了參考。

洪澇災(zāi)情評估指標(biāo)體系經(jīng)歷了由單指標(biāo)體系到多指標(biāo)體系的變化。魏慶朝、張慶珩[5]認(rèn)為災(zāi)情指標(biāo)包括兩類,一是包括死亡人口、重傷人口等在內(nèi)的屬性指標(biāo);二是直接經(jīng)濟(jì)損失、農(nóng)林牧漁損失、水利損失、搶險(xiǎn)救災(zāi)費(fèi)等可用貨幣衡量的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。這里屬性指標(biāo)體系實(shí)際上是指受災(zāi)區(qū)域的社會(huì)學(xué)特征或環(huán)境特征。鞏在武等[6]以浙江省為例,從致災(zāi)因子、承災(zāi)體和防災(zāi)減災(zāi)能力等3方面,選取死亡人口、倒塌房屋、農(nóng)作物受災(zāi)面積、直接經(jīng)濟(jì)損失和災(zāi)情指數(shù)為指標(biāo),開展災(zāi)害的損失評估工作。

于慶東和沈榮芳[7]認(rèn)為經(jīng)濟(jì)損失指標(biāo)有企業(yè)資產(chǎn)損失、居民資產(chǎn)損失、自然資產(chǎn)損失三部分的指標(biāo),尤其是近些年對環(huán)境的關(guān)注,自然資產(chǎn)的因?yàn)?zāi)損失,導(dǎo)致審美需求缺失,如媒體上渲染的“到故宮去看海”,造成的社會(huì)影響也更為巨大。同時(shí),他們還指出洪澇災(zāi)情評估,不僅要評估直接災(zāi)害損失,也需要評估間接災(zāi)害損失,如工礦企業(yè)的停工、停產(chǎn)、減產(chǎn),生命線系統(tǒng)的中斷造成非災(zāi)區(qū)經(jīng)濟(jì)的間接損失,因產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)造成的其他相關(guān)的損失,如北京“7·21”暴雨災(zāi)害造成的京港澳高速北京段中斷,所產(chǎn)生的居民通勤費(fèi)用的額外增加等。楊仕升[8]認(rèn)為進(jìn)行災(zāi)情評估時(shí),可以考慮三個(gè)方面的內(nèi)容,既要考慮社會(huì)屬性指標(biāo),如死亡人口、受災(zāi)人口、倒塌房屋、生命線中斷等;又要考慮災(zāi)害影響范圍指標(biāo),如受災(zāi)范圍大小、受淹城鎮(zhèn)數(shù)量等;還應(yīng)考慮經(jīng)濟(jì)指標(biāo),如農(nóng)業(yè)損失等各產(chǎn)業(yè)的直接經(jīng)濟(jì)損失和災(zāi)害救援費(fèi)等間接的損失等。殷克東等[9]針對臺風(fēng)暴潮災(zāi)害的社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失評估指出,主要的評估指標(biāo)應(yīng)包括農(nóng)(漁)業(yè)損失、市政公共設(shè)施損失、房屋與家庭財(cái)產(chǎn)損失等。

目前國外對洪澇災(zāi)情評估工作的研究也取得了重大的進(jìn)展。如美國威斯康星州的災(zāi)情評估標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)為災(zāi)情評估的指標(biāo)體系包括一般指標(biāo)、公共資產(chǎn)損失指標(biāo)、私有資產(chǎn)損失指標(biāo)和其它關(guān)聯(lián)損失指標(biāo)[10]。歐盟的災(zāi)情評估標(biāo)準(zhǔn)則認(rèn)為,對于不同的利益團(tuán)體,他們因?yàn)?zāi)受到的損失是不同,針對不同利益團(tuán)體,其評估指標(biāo)體系也應(yīng)具有差別性,不應(yīng)統(tǒng)一劃之[11]。印度在進(jìn)行社區(qū)的災(zāi)情評估時(shí),其采用的指標(biāo)體系包括水源供給與公共衛(wèi)生指標(biāo)體系、食品安全與糧食救助指標(biāo)體系、避難所與基本生活設(shè)施指標(biāo)體系和醫(yī)療服務(wù)指標(biāo)體系等四方面[12]。而印度尼西亞針對國家層面上的災(zāi)情評估時(shí)選擇的指標(biāo)體系則十分龐大,包含社會(huì)領(lǐng)域、基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域、生產(chǎn)領(lǐng)域和交叉領(lǐng)域四個(gè)大類,四個(gè)大類下包含15個(gè)亞類,每個(gè)亞類又包含數(shù)目不等的子類評估指標(biāo)體系[13]。

此外,有研究者認(rèn)為在進(jìn)行災(zāi)情評估的過程中采用的指標(biāo)體系,不僅要考慮損失,而且還要考慮承災(zāi)體自身的抵抗災(zāi)害的能力、防災(zāi)減災(zāi)的投入產(chǎn)出等因素。如高慶華等[14]指出自然災(zāi)害的指標(biāo)體系是建立在自然災(zāi)害評估工作基礎(chǔ)之上的,其評估指標(biāo)體系至少要包括,災(zāi)變指標(biāo)(如強(qiáng)度、范圍、持續(xù)時(shí)常等)、各類損失指標(biāo)(人口傷亡、經(jīng)濟(jì)損失、自然資產(chǎn)價(jià)值降低)、防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)能力指標(biāo)、防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)投入—產(chǎn)出指標(biāo)等。

2 災(zāi)情評估方法

2.1 模型法

模型法是通過經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)或者實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)?zāi)P汀H缒M淹沒水深、淹沒范圍、淹沒歷時(shí)等水情要素與經(jīng)濟(jì)損失或家庭財(cái)產(chǎn)損失間的關(guān)系。美國的Sujit等[15]通過潰壩洪水損失的實(shí)證研究,提出改進(jìn)型水深—經(jīng)濟(jì)損失關(guān)系曲線法,用以模擬評估大洪水造成的經(jīng)濟(jì)損失。并在討論分析已有水深—經(jīng)濟(jì)損失曲線的基礎(chǔ)上,提出了針對不同資產(chǎn)類型的六種新的淹沒水深—經(jīng)濟(jì)損失曲線,并且指出新曲線較以往的曲線在財(cái)產(chǎn)損失估算、洪水保險(xiǎn)等方面具有更廣譜的特點(diǎn)。進(jìn)而,Mcbean等[15]在對加拿大實(shí)證研究中指出,在考慮成災(zāi)因素時(shí),不僅要考慮水深,還要考慮淹沒歷時(shí)、洪水水流速度等因素,同時(shí)還指出洪水預(yù)警時(shí)間影響災(zāi)害損失的一項(xiàng)重要因素。據(jù)此他們利用災(zāi)區(qū)實(shí)地調(diào)查資料對淹沒水深—經(jīng)濟(jì)損失曲線進(jìn)行調(diào)整,在其中加入了洪水預(yù)警時(shí)間、洪水淹沒歷時(shí)、洪水流速等因素,使洪水損失評估更趨合理。日本根據(jù)農(nóng)田洪水淹沒時(shí)間與產(chǎn)量損失間的關(guān)系,對水稻等主要農(nóng)作物的損失進(jìn)行計(jì)算[16]。

2.2 指標(biāo)疊加法

指標(biāo)疊加法是指

災(zāi)害損失總額是各類損失之和。比如魏慶朝和張慶珩[5]認(rèn)為災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失是財(cái)產(chǎn)損失、救災(zāi)費(fèi)用和效益損失三者之和。但是存在的問題是很多情況下不能厘清各類損失的具體數(shù)值,并且間接損失的數(shù)量難以確定。于慶東和沈榮芳[7]針對這個(gè)問題指出各類資產(chǎn)的損失額的具體計(jì)算方法。比如,當(dāng)一類資產(chǎn)完全損壞后,資產(chǎn)的單位損失為資產(chǎn)的重置價(jià)值減去折舊和其他相關(guān)費(fèi)用之差。資產(chǎn)未完全損壞時(shí),資產(chǎn)在未完全損壞的情況下資產(chǎn)的損失之為資產(chǎn)的修復(fù)價(jià)格。并且企業(yè)的間接損失可以用下式計(jì)算:

LT為間接損失,f1(t)、f2(t)分別表示有無災(zāi)時(shí)私有災(zāi)時(shí)企業(yè)的產(chǎn)出曲線。

2.3 遙感地理信息系統(tǒng)方法

現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)在災(zāi)害損失評估中廣泛應(yīng)用,尤其是遙感與地理信息系統(tǒng)技術(shù)。通過分析遙感圖像進(jìn)行洪澇災(zāi)害災(zāi)區(qū)范圍的識別,結(jié)合DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行淹沒深度的測算等。利用連續(xù)時(shí)間序列的遙感影像資料提取洪水淹沒范圍,通過圖像疊加分析方法得到一定時(shí)序內(nèi)研究區(qū)域內(nèi)洪水淹沒次數(shù),進(jìn)而開展損失評估模型的開發(fā)。李加林等[17]從遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)處理方法、遙感災(zāi)害評估等方面,指出當(dāng)前洪澇災(zāi)害遙感監(jiān)測評估中存在的問題,并指出洪澇災(zāi)害遙感監(jiān)測評價(jià)未來的發(fā)展方向。此外,洪澇災(zāi)害的歷史文獻(xiàn)記錄與GIS系統(tǒng)進(jìn)行空間耦合,可得到研究區(qū)洪水淹沒頻次的時(shí)空分布特征,進(jìn)一步疊加社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性數(shù)據(jù),從而更加精確地確定區(qū)域危險(xiǎn)性等級[18]。王蠟春等[19]利用GIS方法建立淹沒范圍于洪澇災(zāi)害損失之間的關(guān)系,預(yù)測未來的不同淹沒深度下的災(zāi)區(qū)的經(jīng)濟(jì)損失的情況。王蠟春等[20]利用GIS方法將淹沒水深的調(diào)查數(shù)據(jù)與研究區(qū)DEM數(shù)字高程數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加,統(tǒng)計(jì)研究區(qū)在淹沒水深下的淹沒面積,并結(jié)合研究區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),建立了太湖流域洪澇災(zāi)害損失評估模型,并在驗(yàn)證研究中證明該模型的精度。王艷艷等[21]采用GIS方法,設(shè)計(jì)開發(fā)了上海市洪澇災(zāi)害損失評估系統(tǒng),為上海市的洪澇災(zāi)害管理工作提供了技術(shù)支持。針對洪澇災(zāi)情評估問題,曹永強(qiáng)等[22]采用GIS技術(shù)以分享經(jīng)濟(jì)損失值和損失率作為災(zāi)情評估指標(biāo),并考慮淹沒水深、淹沒歷時(shí)和洪水流速等指標(biāo),建立洪災(zāi)損失評估的定性分析模型和定量分析模型,并在實(shí)證研究得到檢驗(yàn)。

3 洪澇災(zāi)情定級

針對洪澇災(zāi)害的損失情況進(jìn)行災(zāi)害等級劃分,不但有利于對不同地區(qū)發(fā)生的災(zāi)害事件進(jìn)行比較,而且有利于國家對災(zāi)區(qū)的生產(chǎn)恢復(fù)提供物資援助。因此眾多研究者從不同的角度進(jìn)行了災(zāi)害等級劃分的研究工作。

3.1 單一指標(biāo)與雙指標(biāo)定級

針對單一指標(biāo)和雙指標(biāo)定級方法,趙阿興等[23]認(rèn)為用災(zāi)損率,即災(zāi)害損失占據(jù)災(zāi)區(qū)經(jīng)濟(jì)生活和社會(huì)生產(chǎn)的總量的比率,來衡量災(zāi)情大小或?yàn)?zāi)害等級更具有現(xiàn)實(shí)意義。馬宗晉等[24]以因?yàn)?zāi)死亡人口數(shù)和直接經(jīng)濟(jì)損失作為災(zāi)害分級依據(jù),將災(zāi)害等級分成微災(zāi)、小災(zāi)、中災(zāi)、大災(zāi)和巨災(zāi)等五個(gè)等級。王勁峰等[25]根據(jù)洪水的造成的人口死亡與經(jīng)濟(jì)損失量進(jìn)行洪澇災(zāi)情評估,對于歷史時(shí)期難以統(tǒng)計(jì)死亡人口和經(jīng)濟(jì)損失數(shù)量的洪水災(zāi)害,則根據(jù)淹沒歷時(shí)或淹沒面積來劃分洪澇災(zāi)害的等級。

3.2 多指標(biāo)定級

近年來,利用單一指標(biāo)或者是雙指標(biāo)進(jìn)行災(zāi)害定級的不足日益受到研究者的關(guān)注,于是更多的人認(rèn)為要采用多指標(biāo)的方法進(jìn)行災(zāi)害等級劃分。如劉燕華等[26]采用受災(zāi)人口、因?yàn)?zāi)死亡人口、農(nóng)作物受災(zāi)面積、農(nóng)作物成災(zāi)面積和直接經(jīng)濟(jì)損失等五項(xiàng)各部門普遍采用的災(zāi)情指標(biāo)來劃分洪澇災(zāi)害的等級。在馬宗晉、于慶東等的研究基礎(chǔ)上,楊仕升[8]提出了社會(huì)指標(biāo)、影響范圍指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)耦合的災(zāi)害等級劃分方法。徐海量、陳亞寧[27]針對新疆的“96·7”特大暴雨洪水資料,選取受災(zāi)面積,受災(zāi)人口、破壞房屋、直接經(jīng)濟(jì)損失四項(xiàng)指標(biāo)。水利行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《洪澇災(zāi)情評估標(biāo)準(zhǔn)》(SL579—2012)也采用死亡人口、受災(zāi)人口、農(nóng)作物受災(zāi)面積、直接經(jīng)濟(jì)損失、倒塌房屋、水利損失占直接經(jīng)濟(jì)損失比值等指標(biāo),通過加權(quán)評估的方法來評定場次和年度的洪澇災(zāi)害等級[28-29]。根據(jù)本標(biāo)準(zhǔn),張葆蔚等[30]對我國2003—2012年洪澇災(zāi)害情況進(jìn)行綜合評價(jià),認(rèn)定2010年的年度洪澇災(zāi)害強(qiáng)度與1998年相當(dāng),同列為1990年以來僅有的兩個(gè)特別重大洪澇災(zāi)害年。

3.3 災(zāi)害分級管理

馮利華[31]認(rèn)為災(zāi)害等級不應(yīng)該多,災(zāi)害等級應(yīng)分為特大災(zāi)、大災(zāi)、中災(zāi)和小災(zāi),并根據(jù)不同的災(zāi)害等級進(jìn)行分級管理,特大災(zāi)中央直接管理,大災(zāi)由省級單位負(fù)責(zé)管理、中災(zāi)由地市級單位負(fù)責(zé),小災(zāi)由縣級單位自行管理。2006年發(fā)布的《國家突發(fā)公共事件總體應(yīng)急預(yù)案》將各類突發(fā)公共事件按照其性質(zhì)、嚴(yán)重程度、可控性和影響范圍等因素,分為四級:Ⅰ級(特別重大)、Ⅱ級(重大)、Ⅲ級(較大)和Ⅳ級(一般)。各級黨政部門根據(jù)當(dāng)?shù)鼗蛏霞墕挝话l(fā)布的災(zāi)害等級開展相應(yīng)的災(zāi)害應(yīng)急管理工作。

4 結(jié)論

本文從洪澇災(zāi)情評估的評估指標(biāo)、評估方法、災(zāi)害等級劃分等三方面,對洪澇災(zāi)情評估方法研究進(jìn)展進(jìn)行綜述。洪澇災(zāi)情評估工作是一項(xiàng)復(fù)雜的科學(xué)問題,其為政府的防災(zāi)減災(zāi)工作提供了現(xiàn)實(shí)依據(jù),同時(shí)更為科學(xué)布局我國生產(chǎn)發(fā)展提供了技術(shù)支持,推動(dòng)災(zāi)害學(xué)研究向縱深發(fā)展,為預(yù)測災(zāi)害提供了可能。隨著洪澇災(zāi)情評估工作的不斷發(fā)展,研究者、災(zāi)害管理者對洪澇災(zāi)害的認(rèn)識將更加清晰。

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A Review of Flood Disaster Assessment Research

Wan Jinhong1,Chen Bizhen2,3
(1 C hina Institute of Water Resources and Hydropower Research,Beijing 100048,China;2 Beijing Yanshan Xingcheng high school,Beijing 102425,China;3 Capital Normal University,Beijing 100048,China)

Flood disaster assessment is fundamental for flood disaster reduction.This paper summarized researches on flood disaster assessment based on assessment indicator selection,assessment method and disaster loss grading.Up till now,China has devised a relatively perfect classification assessment method of flood disaster and developed the industry standards to guide the practice.This study indicates that the selection of assessment indicators is getting increasingly comprehensive,the method improved and practicable and the disaster grading in conformity with the national disaster prevention and reduction policy.

flood disaster assessment;indicator system;assessment method;disaster grading

P426.616

:A

:1673-8047(2015)04-0056-05

2015-04-24

中國水利水電科學(xué)研究院國際水利水電科技發(fā)展動(dòng)態(tài)調(diào)研專項(xiàng)(JZ0145C112015);科技部基礎(chǔ)性工作專項(xiàng)(2014FY130500)

萬金紅(1980—),男,博士,高級工程師,主要從事水旱災(zāi)害研究。

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