GIS的洪灾损失评估》（精选7篇）
篇1：GIS的洪灾损失评估》
地理信息系统毕业论文
题目：
2012GIS洪灾损失的评估
专 业：地理信息系统 主考学校：兰州交通大学 准考证号：460511126015 指导教师： 姓 名：李 锦
年6月20日
目 录
摘 要„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 1 绪 纶„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 11 应用于洪灾损失评估的地理信息系统„„„„„„„ 22 洪灾损失评估方法„„„„„„„„„„„„„„„ 32.1 洪水淹没范围的计算„„„„„„„„„„„„„ 32.2 基于GIS技术的洪水淹没水深„„„„„„„„„ 42.3 洪灾损失评估方法„„„„„„„„„„„„„„ 43 洪灾损失评估实例„„„„„„„„„„„„„„„ 64 结 语„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 65 参考文献: „„„„„…………………………………
摘要：出建立洪灾损失评估的地理信息系统途径,河道及行洪区洪水仿真模拟的计算方法,提出洪灾损失评估的直接经济损失计算法和研究成果法,并以北江大堤为实例,验证该文提出的洪灾损失评估方法。
关键词:地理信息系统、洪水仿真模拟、洪水灾害、损失评估
绪纶：洪水灾害评估是防洪决策的重要组成部分,是防洪调度决策的重要依据,按洪水灾害发展的不同阶段和过程,可分为洪水灾害的灾前预评估、灾中跟踪评估、灾后调查评估。针对各个阶段,洪水灾害评估的研究目的与用途、内容与方法均有所差异。灾前评估是依据洪水风险图、调度方案、地面预测的水位及流量信息,确定淹没范围,利用综合数据库,对可能受淹地区的耕地、房屋、人口、国家和集体资产进行快速评估,为方案选择提供科学的依据,同时针对调度方案,提供可能淹没区人口转移避难的方案。在防洪过程中,洪灾预评估主要是根据气象信息及降雨预报,预报出降水的类型、范围,根据历史资料,分析该量级的降雨类型降到某一范围内能否引起洪灾,如果属于致灾的范畴,利用降雨模型与洪水预报模型,并结合地理信息系统的方法,定性或定量地预测某一地区未来洪水发生的强度、分布,并进一步预测可能造成的人员伤亡、经济损失以及社会影响等。灾中评估主要是在实际洪水发生过程中,应用地面观测站网、遥感和地理信息系统(GIS)跟踪灾害的发展,准确的成灾地点,洪水强度和灾害特征等,根据预报和调度结果以及洪水淹没的遥感影像图,通过采集灾情信息,对实际发生的灾情核实、统计、上报灾害损失,快速判断洪水的影响范围、受灾人口数、人口转移、淹没损失等,以便及时采取减灾救灾措施和对策。在灾害发生过程中,根据实际淹没情况、专家经验或遥感实时监测图像,确定淹没范围,利用综合数据库数据或灾情遥感图像,对可能受淹地区的耕地、房屋、人口、国家和集体资产或淹没区土地利用分类面积实施统计或进行快速评估,为方案修订、组织抢险救灾提供科学依据。灾后评估主要通过现场调查、统计上报,以及地理信息系统与遥感方法来完成,主要评估内容包括:灾后现场调查、统计损失,次生灾害的影响评估,间接损失估算,灾害对社会与环境影响等,是灾后进行救灾复产的重要依据。
应用于洪灾损失评估的地理信息系统
在洪灾损失评估时,要将各种社会经济数据和空间地理数据进行综合处理,来对可能形成的洪水灾害所造成的损失进行评估。因此,洪灾损失评估是以地理信息系统为基础的,而地理信息系统的基础是空间数据,空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济数据,可以是图形、图像,也可以是文字、表格和数字等。空间数据主要包括: 1)基本地理数据是所研究的地理区域的经纬度和直角坐标、地形地貌、河流水系、土质植被、道路交通、行政区域、人口居民地要素等;2)专题信息数据是指和洪水灾害有关的气象数据、土地利用数据、岩性及渗透性数据、基础设施分布数据、水利水文数据、水利工程布局数据等。应用于洪灾损失评估的地理信息系统包括数据输入、数据处理、空间分析和数据输出等几个部分。
(1)数据采集与编辑处理主要用于获取数据,保证空间信息数据库中的数据在内容与空间上的完整性、数据逻辑一致性与正确性等。
(2)数据存储与组织管理涉及空间数据和属性数据的组织,矢量数据、栅格数据或矢量/栅格混合数据等,是常用的空间数据组织方法。空间数据库中主要有两种数据结构以及各自不同的编码,分别是矢量数据结构及其编码、栅格数据结构及其编码。
(3)空间查询与分析是地理信息系统的主要功能和核心功能。洪灾损失评估中具体表现为: 1)洪水模拟。当假定某量级的洪水发生时,在洪灾区域内,洪水演进的路线、洪灾发生的强度等。当某处决口时,可能造成受淹的区域,都是通过地形分析和DEM的处理等实现的;2)灾情评估。通过社会经济要素和洪水发生区域的图层叠加,确定洪水淹没的区域,然后确定淹没区域内的人员和财产状况的受损度,从而确定洪灾损失情况;3)避难转移。运用风险与地理空间分析方法,分别确定不同洪水发生条件下避难区的人口数、转移路径、可提供后勤援助的单位和可提供救护的医院等。
(4)图形与交互显示。地理信息系统为用户提供了许多用于地理数据表现的工具,其形式既可以是计算机屏幕显示,也可以是诸如报告、表格、地图等硬拷贝图件;地图是地理信息系统最主要的输出形式。在洪水预警预报系统、洪灾损失评估和洪水风险规划等过程中,都可以把地图作为主要的输出产品,地图和属性数据之间可以进行一定的空间分析、查询,然后交互显示。洪灾损失评估方法
2.1 洪水淹没范围的计算
用DEM与计算洪水水面叠加,确定洪水淹没范围及水深分布。具体步骤是:设用二维数据L(x,y)代表洪水水面,H(x,y)代表地表高程,则洪水淹没区FA就是所有连通的L(x,y)>H(x,y)的格网构成的区域。PFA中含有一些地面高程小于洪水水位的面积,但由于受周围地形的影响而未被淹没,即所谓的孤岛。这部分面积用LAND表示,则有:FA=PFA-LAND-WATERSURFACE 式中:WATERSURFACE代表洪水淹没前水面的面积。孤岛和洪水淹没前水面的面积,在ARC/INFO中都有相应的图层和对应的数据库,这里主要是图层叠加后空间信息的提取问题。
2.2 基于GIS技术的洪水淹没水深
洪水淹没水深是度量洪灾严重程度的一个重要指标,是评估洪水灾害损失的一个重要因子。要获取淹没水深,需要高精度的数字地面高程模型(DEM)支持,通过水面高程与地面高程之差来计算水深。如果得到的水面高程是离散的,要获取连续性的水面高程需要采用空间插值技术。
2.3 洪灾损失评估方法
2.3.1 洪灾直接经济损失计算法根据国家防总提供的“洪涝灾害统计表”,一次洪涝灾害包含以下内容: 1)农林牧渔业。农作物受灾面积、农作物成灾面积、农作物绝收面积、减收粮食、死亡牲畜、水产养殖损失。
2)工业交通运输业。停产工矿企业、铁路中断、公路中断、损坏路基面、损坏11万伏以上输电线路、损坏通讯线路。
3)水利设施。损坏水库、水库垮坝、损坏堤防、堤防决口、损坏护岸、损坏水闸、冲毁塘坝、损坏灌溉设施、损坏机电井、损坏水文测站、损坏小水电站。
4)洪涝灾害基本情况。受灾范围、受灾人口、受淹城市、倒塌房屋、死亡人口。直接经济损失(包括农林牧渔业直接经济损失、工业、交通运输业直接经济损失、水利设施经济损失等)。2.3.1.1 农林牧渔业
(1)农作物的损失DA1包括作物减产和绝产,根据洪水淹没面积(SCP)上减产产量(QCP1-QCP2)的价值和在该区为补偿农产品减产而增加的农产品采购费用计算。农作物成灾面积与绝收面积,根据淹没时间估算。
(2)畜牧业损失主要来源于牲畜的死亡,计算牲畜死亡损失时,要考虑牲畜死亡的种类数(NA)、活重(GT)和批发价格(VA)。仔畜减少的损失,包括母畜死亡和仔畜再生产系数。
2.3.1.2 工业、交通运输业
(1)工业的直接经济损失可以根据淹没范围内工矿企业停产所造成的损失计算出来。灾前和灾中,可以估算淹没范围以及淹没范围内可能的停产企业数量并估算其停产所造成的损失。灾后,则根据实际因受淹造成停产的具体企业来计算其直接经济损失。由于洪灾影响,设备计划外停产造成产品减产的损失IPD为。
(2)交通运输业直接经济损失的估算包括:铁路、公路等线路被破坏的修复费用;输电线路及通讯线路被破坏的修复费用。
2.3.1.3 水利设施直接经济损失的估算按修复费用计算。2.3.1.4 人员伤亡损失的计算。
2.3.1.5 直接经济总损失包括上述农林牧渔业直接经济损失,工业、交通运输业直接经济损失,水利设施经济损失以及人员伤亡。2.3.2 洪灾损失评估研究成果法
该方法与其它类型的灾情评估方法类似,也需经历灾害调查、评估模型的建立、区域经济分析和灾情评估等阶段。灾害调查包括历史洪灾调查、现状洪灾特征分析及相关灾情资料的收集与整理,目的在于建立适应评估地区洪灾经济特征的损失评估关系。以城市经济特征较为显著的地区为例,根据“八五”自然科学基金重大项目关于城市洪灾经济损失评估研究成果与相关技术成果, 区域经济特征分析的目的在于结合空间地理分析方法,把握该地区宏观经济特征及各类资产的空间分布,为损失评估提供数据源,具体方法是:从地形图上读取居民地分布数据,数字化成电子地图,叠加数字化的泛区行政分区图,通过地理空间分析,求算出每一行政分区所含居民地的面积;从统计年鉴等资料获取人口和经济数据,并建立与相应行政单元的空间关联;将人口和经济数据相对均匀地分配到相应的市镇居民地,对特殊单位,如重要的大型企业,按点定位方式直接评价。洪灾损失评估实例
以广东省北江大堤保护区域为例。北江大堤是全国七大重点堤围之一,是广州和珠江三角洲国民经济发展的防洪屏障,担负着捍卫广州、佛山、清远三市的7万hm2耕地、470万人口及2 200多亿元工农业总产值安全的重任。应用洪灾损失评估研究成果法,通过空间分析,确定出需评估的行政单元的各类资产处于不同水深分区及淹没历时分区的资产量或比例,进行分区评估,再汇总求算总体的经济损失。如北江大堤发生百年一遇洪水时,从石角决口后的洪灾损失评估结果(以1997年为基数计算):受灾人口120万人,受淹财产总值673亿元,直接经济总损失166亿元。结语
我国洪涝灾害的评估办法正在制订和完善。目前,较常使用的报灾办法是利用经验,根据一定的标准直接估算,这种方法简单、实用,对防洪指挥决策具有现实意义。但这种评估方法不l准确,影响防洪指挥决策。基于GIS的洪水灾害评估办法是以GIS为基础,以洪水仿真模拟为手段,根据灾害评估的理论和经验直接计算,精度较高,能为防洪指挥提供科学的决策依据。但建立GIS工作量大,成本高,限制了其广泛使用。因此,对于城市经济特征较为显著,洪水风险较大,经济较发达的地区,目前洪水灾害评估可推广使用该方法。
参考文献:
[1] 李纪人.遥感在1998年洪水监测评估中的应用[J].中国航天,1998(11):3-5.[2] 万庆,等.洪水灾害系统分析与评估[M].北京:科学出版社,1999.67.[3] 广东省防汛防旱防风总指挥部,广东省水利厅.广东水旱风灾害[M].广州:暨南大学出版社,1997.[4] 陈秀万.洪水灾害损失评估系统———遥感与GIS技术应用研究[M].北京:中国水利水电出版社,1999.112-119.[5] 陈浩,等.城市洪涝灾害成灾模式与损失评估研究[A].城市与工程减灾基础研究L501子专题研究报告[R].1997.[6] 程晓陶,仇劲卫,李娜,等.城市洪涝仿真模型开发研究[A].城市与工程减灾基础研究502子专题研究报告[R].1997.[7] 陈浩,陆吉康,刘树坤.城市洪涝灾害经济损失评估的模式与方法[A].城市与工程减灾基础研究论文集(1996)[C].北京:中国科学技术出版社,1997.[8] 广东省统计年鉴[Z].北京:中国统计出版社,1998
篇2：GIS的洪灾损失评估》
洪灾经济损失评估方法研究
洪涝灾害是当今世界上最主要的自然灾害,防治洪水灾害是世界各国普遍关注的问题,对洪灾损失进行评估,是防洪减灾工作的理论基础.迅速合理地估算洪灾造成的`损失,对于及时地进行抢险救灾和降低灾情损失是非常重要的.本文对洪灾经济损失评估方法进行了系统的研究,从而为救灾和援灾决策提供理论依据.
作 者：肖琦 陈洁茹 周文魁 作者单位：南京农业大学经济管理学院,江苏・南京,210095刊 名：科教文汇英文刊名：EDUCATION SCIENCE & CULTURE MAGAZINE年，卷(期)：“”(13)分类号：P426关键词：洪灾损失 评估模型 损失率
篇3：GIS的洪灾损失评估》
大黄堡洼是北运河的蓄滞洪区, 位于青龙湾减河中下游与北京排污河之间, 它是保护天津市区、津蓟铁路、津围公路等防洪安全的蓄洪工程, 主要作用为分洪、滞洪和消减河道洪峰流量。洼淀涉及天津市武清、宝坻、宁河三个区县, 总面积约274 km2, 区内地势西北高、东南低, 由柳河干渠、清污渠、大尔路、九园路、西杜庄干渠等隔堤划分为5个滞洪分区 (图1) 。为分泄北京市及北运河增加的洪涝水, 拟修建大黄堡滞洪水库, 水库的任务是以防洪为主, 兼顾水资源的综合利用。
在分析大黄堡洼的面积、高程等地理信息数据时, 为了便于洪灾损失的评估, 在实际调查统计的基础上, 以行政村为单位进行单元经济财产统计, 具体按农业、企事业单位和家庭财产等进行分区统计, 共划分了83个评价单元 (图1) 。
(1) 农业。
从农作物的种类来看, 大黄堡洼的农作物主要为小麦、玉米、水稻、蔬菜及经济果林, 可按类别分为水田、旱田和林地等。为确保土地利用情况数据的精确度, 还采用遥感数据进行了核对。
(2) 企业单位。
近年来, 大黄堡洼内工业生产发展迅速, 各类国有企业和乡镇企业比较多, 总固定资产超过3亿元, 年产值在9亿元左右。大黄堡洼的工业以轻工业为主, 大都为中小型企业。
(3) 事业单位及各类设施。
大黄堡地区事业单位资产及水利、电力、通信等设施大都为整体规划建设项目, 故按区进行统计。
(4) 家庭财产损失。
农村家庭财产主要包括房屋财产, 牲畜以及机动车辆等, 随着水深的增加, 家庭财产损失在总损失中的比重将逐渐增加。
2 洪水演进模拟模型的建立
一般来说, 洪水演进模型分为水文模型和水力学模型。由于蓄滞洪区是大面积的浅层短期蓄水, 采用二维明渠非恒定流对洪水进行数值模拟是最合适的方式[3,4]。当不考虑柯氏力、水面风力及紊动扩散项时, 二维圣维南方程为:
式中:Z为水位;H为水深;U、V分别为x、y方向的平均流速。
而Z=Ab+H, 其中Zb为河底高程。并有:
式中:f1为河床底部摩阻系数;f2为局部摩阻系数;可令Q=HU、R=HV分别为x、y方向的单宽流量;C为谢才系数;n为河床糙率;Ω为哥氏力系数;λ为风应力系数;U、V分别为x、y方向的风速。
所建立的洪水演进模型模拟的计算范围包括:北运河北关闸～筐儿港枢纽、北京排污河、青龙湾减河、大黄堡滞洪水库、大黄堡洼及其主要水闸。模型为一、二维嵌套计算的水力学模型。其中北运河、北京排污河、青龙湾减河等河道采用一维模拟, 大黄堡洼采用二维模拟。基本资料和计算条件如下:
(1) 断面资料:北运河上段 (北关闸～土门楼闸) 、青龙湾减河、北京排污河 (筐儿港枢纽～陈赵庄) 等河道采用1996～1999年实测断面资料及2000年“防洪规划”确定的设计断面;北运河下段 (木厂闸～筐儿港枢纽) 采用1998年的实测断面资料。
(2) 地形资料:大黄堡洼地形资料采用1999年1/10 000地形图。
(3) 边界条件:上边界条件包括北运河、通惠河、凉水河、凤港减河等河道及区间不同频率的洪涝水过程, 以及港北堤以北124 km2区域的涝水和水库库区自身涝水;下边界条件为青龙湾减河入潮白新河口、北京排污河陈赵庄处不同频率的起始水位。
(4) 库容曲线:采用现状库容曲线, 采用1999年1/1万地形图估算。
(5) 河道糙率:根据区域防洪规划, 河道网格糙率为0.022, 滩地网格糙率为0.040;水库网格糙率为0.025;农田、苇地等网格糙率为0.070。
(6) 调洪原则:建库前, 当青龙湾减河上游来量超过900 m3/s, 或狼尔窝分洪闸上青龙湾减河水位达到8.1 m (大沽高程) , 且水势继续上涨时, 开狼尔窝分洪闸向大黄堡洼分洪。洼淀运用实行分区滞洪的原则, 滞洪次序按照Ⅰ区～Ⅴ区的顺序依次滞洪。建库后, 大黄堡滞洪水库为大黄堡洼的一部分, 为减少洼淀的淹没损失, 水库与洼淀的运用次序是首先使用水库滞洪, 水库蓄满后再启用洼淀。
在洪水模拟过程中, 运用ARCGIS软件实现了洪水场景模拟, 并将洪水演进模型模拟结果用ArcGis进行了显示。
3 洪灾经济损失评估模型的建立
洪灾经济损失评估主要有3种方法:财产损失评估法、面上综合洪灾损失法及分类洪水损失估算方法。分类洪水损失估算方法能较好的处理了计算量与计算精度的关系, 所以本文采用这种方法估算洪灾经济损失。
洪灾损失率是洪灾经济损失评估的重要指标, 损失率的大小与洪灾状况, 承灾体的抗灾能力, 以及灾区的防洪措施等有很大关系。对于洪灾直接经济损失率的计算方法, 目前国内外比较通用的是参数统计模型:即以淹没水深等洪涝灾害特征为自变量, 损失率为因变量, 利用参数统计方法确定模型参数[5,6]。在某一洪灾条件下, 各类承灾体的损失率可用以下形来表示:
式中:L为各类承灾体的损失率;Sb为承灾体的灾前价值;Sa承灾体的灾后价值;F为某些承灾体受灾中进行抢救等额外费用, 可作为直接损失, 但通常是作为间接损失考虑。对于不同的承灾体, Sb和Sa的计算方法不同。
由于蓄滞洪区基本上是典型的农业经济地区, 社会经济财产以农村个人家庭财产和农业财产为主, 在调查中把以下类型作为主要调查对象:农业损失、个人家庭财产损失、房屋损失、乡镇企业损失等。调查内容主要包括:受灾体灾前的基本情况;受灾体的损失情况;受灾体周围的水流情况, 包括水深、流速、淹没历时等。调查地点的选取原则是:近年来遭受过洪水灾害的地区, 尽量选取其他泛区内的地区或经济状况与被评估地区类似的地区, 洪水的规模具有代表性。
在本文的研究过程中, 能搜集到的大黄堡洼蓄滞洪区受淹损失资料较少, 所以在建立各类资产的损失率与洪水水情特征的关系时, 参考了河北省以及海河流域其他类似地区的洪灾损失历史统计资料, 最终建立了大黄堡洼蓄滞洪区分类财产洪灾直接损失率与淹没水深、淹没历时之间的等级关系, 具体损失率如下。
(1) 农业。
在大黄堡洼, 主要农作物为小麦、玉米及稻类, 可按类别分为水田、旱田等, 并根据国内外的洪灾损失率情况, 确定各类农作物的洪灾损失率见表1。
(2) 林业。
大黄堡洼蓄滞洪区内主要是经济林, 所以其损失率采用经济林损失率进行计算, 并假定为受淹只当年减产的情况, 具体损失率见表2。
(3) 企事业单位及各类设施。
在大黄堡洼由于各种频率洪水的淹没历时差别不大, 故主要与地表以上淹没水深有关。
在大黄堡洼蓄滞洪区内, 较大企业数量约为77个, 主要分布在大黄堡乡、潘庄镇、牛家牌等三个地区, 总固定资产2.74亿元, 总年产值7.58亿元。计算工业经济损失时主要考虑企业受洪水而造成的生产上的影响, 按固定资产值和停产期间产值进行损失计算, 固定资产部分以各企业固定资产值与损失率的乘积做为损失值, 年产值部分以停产时间 (60 d) 为标准。事业单位损失按事业单位固定资产与损失系数乘积求得。水利、电力、通信等公共设施按其折旧后费用与损失率乘积求得。
⑷家庭财产。大黄堡洼蓄滞洪区内共有庄台83个, 总面积13.5 km2, 是居民的房屋集中地区, 但同样由于庄台较高原因, 房屋直接受淹数量较少, 主要淹没房屋为未建在庄台之上的零散房屋, 这类房屋大多不是家庭主要住址, 故损失较少。房屋以平房为主, 故损失率可用式 (9) 表示。
式中:h为淹没水深;a、b、c取值如表3所示。
建立了分类资产洪灾损失率关系后, 便可计算出受灾区的各类财产洪灾直接经济损失。
4 结果分析
在大黄堡洼蓄滞洪区, 按现行防洪调度运用方案和北运河防洪规划总体布局, 利用所建立的洪水演进模拟模型, 分别对大黄堡水库建设前P=5%、P=2%、P=1%, 以及建设后P=2%、P=1%等五种频率的设计洪水过程进行了调蓄模拟分析。在建库后, 遭遇P=5%频率的洪水时不启用洼淀, 利用水库滞洪, 不产生任何淹没损失。根据洪水演进的模拟结果, 在统计了淹没水深和淹没历时等指标的此基础上, 对各村庄单元的各类洪灾直接经济损失进行了估算, 经汇总后大黄堡洼蓄滞洪区总损失值情况如图2所示。
通过对计算过程和图2结果的分析, 可以得到以下结论:
(1) 分析各类财产损失变化可以看出农业损失、企事业单位损失及各类设施的损失值在淹没程度较小时变化较大, 但当淹没程度较大后, 增加水深及历时所造成的损失增加值很少。对于家庭财产损失, 由于村台选址往往较高, 当淹没水深较小时, 受淹村庄较少, 家庭财产损失也较少。例如, 建库前遇频率为5%的洪水, 只有两个村庄村台被淹, 可见村台对于家庭财产有一定保护作用。但是当水深逐渐增大, 村台失去保护作用后, 家庭财产损失上升趋势明显。
(2) 随着洪水频率的减少, 其所造成的洪灾直接经济损失会不断地加大。但在建库前频率为5%的洪水所造成的经济损失和频率为2%的洪水所造成的经济损失相差较大, 但频率为2%的洪水所造成的经济损失与频率为1%的洪水所造成的经济损失相差并不大, 这是由于当洪水淹没达到一定程度后, 像农作物、家庭财产等部分财产的损失值增长缓慢。
(3) 与同频率的洪水相比, 建库后所造成的经济损失会有比较大的减少。频率为5%的洪水建库后并不产生任何淹没损失, 频率为2%的洪水所造成的经济损失会从44 964万元减少到9 513万元。这说明水库的建设对中小洪水起到了很好的调蓄作用, 对减轻洪水灾害是非常有帮助的。
5 结 语
本文主要对蓄滞洪区洪灾损失评估方法进行了系统的研究, 建立了洪水演进模拟模型和经济财产损失评估模型, 确定了各类财产的洪灾损失率, 并充分结合大黄堡洼蓄滞洪区的实际情况, 进行了实际应用。结果表明该模型计算结果是可行的, 洪灾损失评估的详细程度可以满足防洪减灾部门对洪涝灾害灾情评估上报的要求。所以该模型在防汛指挥调度、抢险救灾、灾情统计核查、防洪工程效益评估等方面具有较大的推广应用价值。
摘要：根据大黄堡洼蓄滞洪区的实际情况, 建立了洪水演进模拟模型和洪灾经济财产损失评估模型, 确定了各类财产的洪灾损失率, 并进行了实际应用。结果表明:洪灾损失评估的详细程度可以满足防洪减灾部门对洪涝灾情评估的要求。与相同频率的洪水成灾情况相比, 大黄堡水库建成后洪水所造成的经济损失会有比较大的减少。频率为5%的洪水并不产生任何淹没损失, 频率为2%的洪水所造成的经济损失会从44 964万元减少到9 513万元。说明水库的建设对该区域减轻洪水灾害损失是非常有帮助的。
关键词：蓄滞洪区,洪灾损失,洪水演进,评估方法
参考文献
[1]万庆.洪水灾害系统分析与评估[M].北京:科学出版社, 1999.
[2]李娜, 向立云, 温世民.蓄滞洪区规划与管理信息系统开发研究[J].灾害学, 2005, 20 (12) :12-15
[3]周潮洪, 杜津媛, 常守权.蓄滞洪区二维洪水演进系统的建立[J].海河水利, 2002, (6) :33-34.
[4]郑邦民, 赵晰.计算水动力学[M].武汉:武汉大学出版社, 2001.
[5]冯平, 崔广涛, 钟昀.城市洪涝灾害直接经济损失的评估与预测[J].水利学报, 2001, (8) .64-68.
篇4：GIS的洪灾损失评估》
关键词：北沙河；洪水影响；损失估算；损失率
中图分类号：TV122 文献标识码：A 文章编号：1674-1161（2016）03-0033-03
洪水影响分析包括洪水淹没区的人口与社会经济指标统计分析，以及洪水损失评估。对洪水风险区进行影响分析，主要统计不同量级洪水各级水深淹没区域内的经济和社会指标，在一定程度上反映洪水危害程度。根据计算区域（如防洪保护区、城市或中小河流等）洪水分析得到的最大淹没范围、最大淹没水深、淹没历时，结合淹没区域社会经济情况，综合分析评估洪水影响程度，主要包括淹没范围内、不同淹没水深区域内的人口、资产统计分析等，并评估洪水损失。
按照《洪水风险图编制导则》（SL483—2010）及《洪水风险图编制技术细则》（2013年）等技术要求，对北沙河基本情况进行调查，识别保护区的主要洪水威胁，选择适宜的洪水风险分析方法，并在洪水分析模拟结果的基础上，应用GIS及中国水科院研发的损失评估软件，建立北沙河灾情统计和损失评估模型，对各淹没方案开展洪水影响分析和损失评估，为防汛管理与避险转移安置提供决策支持。
1 研究区概况
北沙河位于沈阳市苏家屯境内，洪水风险图编制范围为长大铁路桥至唐家台铁路桥河段，区间干流河道长34.01 km。苏家屯区总面积782 km2，下辖17个街道，现有人口42.9万，耕地4.02万hm2，全区生产总值352亿元。图1为北沙河位置及洪水影响范围示意图。
2.2 洪水影响分析指标
北沙河洪水影响统计分析的指标主要包括综合情况、人民生活、农业、第二产业及第三产业。具体社会经济指标包括乡镇为单位的面积、GDP、常住人口、乡村居民人均纯收入、乡村居民人均住房、城镇居民人均可支配收入、城镇居民人均住房、耕地面积、农业产值、林业产值、畜牧业产值、渔业产值、工商企业单位数、工商企业固定资产、工商企业流动资产、工业总产值或商贸企业主营收入等。社会经济数据主要源自于苏家屯区统计年鉴，评估确定2012年为计算基准年。
本次洪水影响分析主要考虑淹没范围内不同淹没水深区域（0～0.5 m，0.5～1.0 m，1.0～2.0 m，2.0～3.0 m，>3.0 m）内的受淹面积、受淹耕地面积、受灾人口总数、受影响交通线路及重要设施、受影响行政区域及GDP等指标。洪水分析结果是洪水损失分析最主要的输入影响因素，主要表现为淹没水深和淹没历时。
3 洪水损失估算分析方案
3.1 损失估算分析方法
在本次北沙河洪水损失评估中，用GIS分析工具将反应洪水淹没特征及分布图层和与社会经济数据库关联的土地利用分布图层，通过空间地理关系进行叠加分析，计算洪水淹没范围内不同的社会经济财产类型及数量；建立淹没水深（历时）与各类财产洪灾损失率关系；结合洪水淹没水深（历时）模拟结果，计算不同方案所对应的灾情和直接经济损失。本次洪灾损失估算主要采用技术大纲确定的损失估算方法—损失率法。
3.2 损失率确定
洪灾损失率选取是洪灾直接经济损失评估的关键。与洪灾发生区域的淹没等级、财产类别、成灾季节、范围、洪水预见期、抢救时间、抢救措施等有关，通常在洪灾区选择一定数量、一定规模的典型区作调查。在充分收集社会经济调查资料、社会经济统计资料以及空间地理信息资料的基础上，运用面积权重法、回归分析法等对社会经济数据（包括人口、产值等）进行空间求解，反映社会经济指标的分布差异。结合苏家屯区统计年鉴等资料，以乡镇为单位对各种资产进行汇总分析，包括与人民生产生活息息相关的固定资产（如房屋等），以及反应社会经济状况的第二产业、第三产业固定资产，流动资产等。结合实地调查分析洪灾损失率与淹没深度、时间、流速等因素的相关关系。本项目采用的洪灾损失率与淹没水深关系如表1所示。
3.3 损失估算公式
在确定各类承灾体受淹程度、灾前价值后，根据洪灾损失率关系进行分类洪灾直接经济损失估算。洪灾损失类别分为城乡居民住房财产损失，农林牧渔业损失，城乡工矿、商业企业损失，铁路交通、供电、通迅设施损失等。城乡居民住房财产损失、农业经济损失、工商企业洪涝灾损失及交通道路损失的估算方法如下。
城乡居民住房财产损失估算方法为：
Rrc=Rru+Rrcr=Wuiηi+Wriηi （1）
式中：Rrc为城乡居民家庭财产洪涝灾直接损失值，元；Rrcu为城镇家庭财产洪灾直接损失值，元；Rrcr为农村居民家庭财产损失值，元；Wui为第i级淹没水深下，城镇居民家庭财产灾前价值，元；Wri为第i级淹没水深下农村居民家庭财产灾前价值，元；ηi第i级淹没水深下城乡家庭财产洪灾损失率，%；n为淹没水深等级数。
农业经济损失估算公式为：
Ra=Waiηi （2）
式中：Ra为农业直接经济损失，元；Wai为第i级淹没水深等级下农业总产值，%；ηi为第i级淹没水深等级下农业产值损失率；n淹没水深等级数。
估算工商企业洪涝灾损时，需分别考虑固定资产（包含厂房、办公、营业用房，生产设备、运输工具等）与流动资产（包含原材料、成品、半成品及库存物资等），其计算公式为：
Rru=Rruf+Rruc=Wfiηi+Wciβi （3）
式中：Rur为工业企业洪涝灾财产总损失值，元；Rurf为工业企业洪灾固定资产损失值，元；Rurc为工业企业洪灾流动资产损失值，元；Wfi为第i级淹没水深等级下企业固定资产值，元；Wci为第i级淹没水深等级下企业流动资产值，元；ηi为第i级淹没水深下工业企业固定资产洪灾损失率，%；βi为第i级淹没水深下工业企业流动资产洪灾损失率，%；n为淹没水深等级数。
根据不同等级道路的受淹长度与单位长度的修复费用以及损失率估算交通道路损失。
各项损失累加得出受影响区域的经济总损失。
4 洪水影响统计分析结果
北沙河洪水影响统计分析，采用地理信息系统软件ArcGIS及中国水利水电科学研究院研发的洪水损失评估软件系统。
洪水损失评估软件能够按水深、按行政区域分别统计北沙河在遭遇10年一遇、20年一遇及50年一遇洪水时的灾情，各级淹没区域受灾情况统计结果如表2所示。表2中的各指标均指对应水深大于等于0.05 m的情况。从估算结果可以看出，北沙河发生漫溢时，受影响面积较小，受影响农田面积所占比重较大。
5 结论
在北沙河洪水淹没分析的基础上开展灾情评估，分析洪涝水灾害的淹没情况及直接经济损失。该损失成果能够为区域的防洪预案制定、防洪工程调度运用、抢险救灾、防洪效益评估、土地利用规划、洪水保险等提供科学的参考信息，为有效减轻该区域的洪涝灾害影响提供技术支撑。
参考文献
[1] 王营，贾艾晨.农村洪水淹没范围及洪灾损失评估研究.[J].水电能源科学，2012，30（9）：55-58.
[2] 刘小生，赵小思.基于空间信息格网的洪灾损失评估[J].工程勘察，2013（6）：66-69.
[3] 李奔，李涛，翟戌亮.黄河下游滩区洪灾损失评估及预测方法研究[J].人民黄河，2012，34（11）：18-20.
篇5：蓄滞洪区洪灾损失分散模型研究
蓄滞洪区洪灾损失分散模型研究
摘要：针对我国蓄滞洪区洪灾损失补偿现状中存在的问题,分析洪灾损失分散的`三种方法,以此为依据构建了蓄滞洪区洪灾损失的分散模型,兼顾公平和效率,为蓄滞洪区洪灾损失补偿方式的完善提供了理论基础.作 者：周念来 Liu Junwu 周玉琴 Zhou Nianlai Liu Junwu Zhon Yuqin 作者单位：湖北省水利水电科学研究院,430074,武汉 期 刊：中国水利 PKU Journal：CHINA WATER RESOURCES 年，卷(期)：, (15) 分类号：X43 关键词：蓄滞洪区 洪灾保险 洪灾基金 分散模型篇6：GIS的洪灾损失评估》
洪灾在我国发生频率高,危害范围广,不但造成严重的经济损失并危及人民的生命财产安全,而且易导致滑坡、泥石流等次生灾害,极大地制约了经济社会的持续健康发展。开展洪灾评估可以客观评估洪灾对灾区社会经济的影响,为防汛抗旱、民政救灾等部门提供决策依据,并提高洪灾管理效率。目前用于洪灾评估的方法主要有GIS法[1]、模糊综合评判法[2]、层次分析法[3]、神经网络法[4]以及投影寻踪法[5]等,这些方法均在洪灾评估中取得了一定的实际应用效果。投影寻踪( projection pursuit,PP) 法是将高维数据投影到低维子空间上,并在该子空间上寻找出能够反映原高维数据结构或特征的投影的统计方法[6,7],在克服“维数祸根”以及解决小样本、超高维等问题中具有明显优势。在实际应用中,PP模型最佳投影方向a的选取对于PP模型的泛化性能及评估结果有着关键性影响。目前,常用于PP模型a选取的智能方法有遗传算法( genetic algorithm,GA)[7,8,9]、粒子群优化( particle swarm optimization,PSO) 算法[10]等,这些方法在提高PP模型预测或评估精度上取得了较好的效果。Yang[11]通过对萤火虫个体相互吸引和移动过程的研究,提出了一种新型群体智能优化算法———萤火虫算法( firefl algorithm,FA) 。该算法是模拟自然界中萤火虫的发光行为而构造出的一种随机优化算法,具有计算效率高、设置参数少、操作简单、易于实现等优点,已在图像处理、函数优化、路径规划等领域得到了广泛应用,但鲜见于PP模型的参数优化。
本文选取农作物受灾面积、受灾人口、死亡人口、倒塌房屋间数、直接经济损失作为洪灾评估指标,利用PP模型对洪灾进行评估,并针对PP模型在实际应用中存在的问题,采用FA算法优化PP模型的a,建立FA-PP洪灾评估模型,并与PSO-PP模型进行对比。
2 FA-PP洪灾评估模型
2. 1 PP模型
PP模型简要算法过程如下[12,13,14]。
a. 数据预处理。设评估数据集为{ x( i,j)|i =1,2,…,n; j = 1,2,…,m} 。对于指标值越大其评估等级越高的指标采用式( 1) 进行数据处理:
式中: x( i,j) 为第i年第j个评估指标值; xmax( j) 、xmin( j) 分别为评估数据集中第j个评估指标的最大、最小值; n、m分别为总年数及评估指标数。
b. 构造投影指标函数。PP模型是将m维数据{ x( i,j)|j = 1,2,…,m} 综合成a = { a( 1) ,a( 2) ,…,a( m) } 为投影方向的一维投影值z( i) :
式中: a为单位长度向量。
c. 优化投影指标函数。当投影指标函数取得最大值时,所对应的a方向为最能反映数据特征的最优投影方向。因此搜寻最优投影方向问题就转化为非线性最优求解问题,即:
式中: Sz为z( i) 的标准差; Dz为z( i) 的局部密度。
d. 由于反映的是集中趋向,而 σ 反映的是相对离散程度,因此,可利用及 σ 构造洪灾评估分级标准,并将洪灾分为4 个等级: 特大、重大、较大和一般。其中、σ 用式( 4) 、式( 5) 表示:
e. 评估。将a代入式( 2) 得到各年度z( i) ,依据洪灾分级标准进行评估。
2. 2 萤火虫算法
根据文献[15-18],从数学角度对萤火虫算法的优化机理进行描述。
a. 相对荧光亮度I。萤火虫I的计算公式为
式中: I0为萤火虫最大荧光亮度,其值与目标值有关,目标值越优则I0值越大,表示亮度越高; γ 为光强吸收系数,表示荧光在传播过程中被媒介吸收,随距离增加而衰减; rgh表示萤火虫g与萤火虫h间的距离。
b. 相对吸引度β。萤火虫g、h间的 β 计算公式为
式中: β0为最大吸引度。
c. 位置更新: 萤火虫g被吸引向萤火虫h移动的位置更新为
式中: Xg、Xh为萤火虫g和h所处的空间位置; α 为步长因子,α∈[0,1]; rand( ) ∈[0,1]上的随机数且服从均匀分布。
从式( 8) 可以看出,扰动项 α( rand( ) - 1 /2) 在一定程度上可加大搜索区域,避免FA算法过早陷入局部最优。
2. 3 FA-PP洪灾评估模型实现步骤
a. 数据预处理。利用式( 1) 对数据进行归一化处理,设置萤火虫数M、最大吸引度 β0、光强吸收系数 γ、步长因子 α、最大迭代次数T。
b. 确定目标函数。由于FA算法是求解极小值,因此将式( 3) 的倒数作为目标函数,即以式( 9)作为适应度函数:
c. 初始化操作。随机初始化萤火虫位置Xg( g= 1,2,…,k) ,每个萤火虫位置对应一个5 维向量a,由式( 9) 计算优化目标适应度值,将该值作为萤火虫g的自身I0,并找出当前群体中处于最佳位置个体,判断算法迭代终止条件是否满足,若满足,转向步骤h; 否则,执行步骤d。
d.利用式( 6) 、式( 7) 计算群体中萤火虫的I以及 β,根据I决定萤火虫移动方向。每只萤火虫都移向相对于它亮度最高的萤火虫。
e. 利用式( 8) 更新萤火虫的空间位置,对处在最佳位置的萤火虫进行随机扰动。
f. 根据更新后萤火虫的位置,按式( 9 ) 重新计算优化目标适应度值,将该值作为新的萤火虫亮度值,并找出当前萤火虫所处最佳空间位置。判断算法迭代终止条件是否满足,若满足则转至步骤g; 否则重复执行步骤d—f。
g. 输出最优个体值和全局极值,即最佳投影方向a[a( 1) a( 2) a( 3) a( 4) a( 5) ]和Q'( a) 。
h. 构造分级标准。利用及 σ 构造洪灾评估分级标准。
i. 评估。 将a代入式( 2 ) 得到各年度洪灾z( i) ,并依据所构造分级标准进行洪灾评估。
3应用实例
3. 1 数据来源
本文根据云南省2001—2013 年《水利统计年鉴》资料,选取农作物受灾面积、受灾人口、死亡人口、倒塌房屋间数、直接经济损失作为洪灾评估指标,见表1。
3. 2 算法参数设置及验证
a. 参数设置。FA算法: T = 200,M = 30,β0= 1,γ = 0. 5,α = 0. 2。PSO算法: T = 200,M = 30,惯性因子 ω = 0. 728,局部和全局搜索学习因子c1= 1. 5,c2= 1. 7。
b. 算法验证: 依据表1 洪灾资料,利用FA算法及PSO算法对式( 9) 进行极值寻优,并将FA算法及PSO算法连续运行4 次,得到Q' ( a) 、向量a[a( 1 )a( 2 ) a ( 3 ) a ( 4 ) a ( 5) ]以及进化过程图,见表2 和图1。
a. 从表2 和图1 可以看出,在保留8 位有效数字的情况下,FA算法4 次连续运行的Q'( a) 值均为0. 002 622 10,而PSO算法Q' ( a) 值在0. 002 622 10~ 0. 002 622 12之间,FA算法收敛精度优于PSO算法。
b.在保留4位有效数字的情况下,FA算法4次连续运行的a均为(0.418 6 0.531 9 0.447 50.485 4 0.325 6),a取值范围变化稳定;而PSO算法a分别在(0.417 6~0.420 6 0.530 9~0.532 30.447 0~0.448 5 0.483 5~0.486 0 0.324 3~0.326 4)之间波动,a取值范围变幅相对较大。
上述验证表明: FA算法具有较好的收敛精度、稳健性能和全局寻优能力,利用FA算法寻优a,可有效避免a取值范围变幅过大的缺陷。
3. 3 构造分级标准
利用FA算法寻优得到的洪灾a,即( 0. 418 60. 531 9 0. 447 5 0. 485 4 0. 325 6) 可计算得到z珋为0. 97,σ 为0. 60,据此,构造4 个等级的洪灾分级标准分别为: 特大洪灾[1. 57,∞ ) 、重大洪灾[0. 97,1. 57) 、较大洪灾[0. 37,0. 97) 、一般洪灾( 0,0. 37) 。
3. 4 评估
将a ( 0. 418 6 0. 531 9 0. 447 5 0. 485 4 0. 325 6) 代入式( 2) 可以得到云南省2001—2013 年洪灾z( i) ,并依据所构造的分级标准进行洪灾评估,结果见表3 及图2。
a. 从表3 及图2 可以看出: 云南省近13 年来洪灾评估结果为特大洪灾3 次,重大洪灾2 次,较大洪灾7 次,一般洪灾1 次。经计算,其z ( i ) 的Spearman统计量|T|与Kendall统计量|M|分别为2. 14、2. 03,均大于置信水平为0. 05 时的相应临界值2. 01 和1. 96,表明云南省洪灾随时间呈减弱趋势,且减弱趋势显著。
图 2 投影值变化趋势及 2 年滑动平均过程
b.从a=(0.418 6 0.531 9 0.447 5 0.485 40.325 6)来看,各评价指标a(j)均为正值,说明各评价指标投影方向一致。其中受灾人口投影分量最大,可认为受灾人口对云南省洪灾影响最大;其次为农作物受灾面积、死亡人口和倒塌房屋间数;而直接经济损失对云南省洪灾影响最小。
c. 从洪灾影响变化趋势来看,云南省防洪减灾工程建设及中小河流综合整治工程的推进是影响洪灾呈显著减弱趋势的主要因素。
4 结论
针对PP模型在实际应用中存在的问题,提出FA模型与PP模型相融合的FA-PP洪灾评估模型,以云南省2001—2013 年洪灾评估为例进行实例验证,结果表明:
a. FA算法具有较好的收敛精度、稳健性能和全局寻优能力,利用FA算法寻优PP模型a,不但有效避免了a寻优结果变幅过大的缺陷,提高了PP模型的评估精度,而且为解决PP模型a的问题提供了一种新的途径和方法。
篇7：GIS的洪灾损失评估》
难民署发言人爱德华兹当天在日内瓦举行的记者会上指出，对缅甸发生的暴雨洪灾的初步评估显示，民众急需得到粮食、庇护所、水和卫生方面的支持。
爱德华兹指出，在所有受影响的地区，交通网络、电线和通讯基础设施已经被破坏；如何进入众多受灾地区是一个重大挑战。例如，由于河上漂浮大量碎片，难以坐船抵达受影响的地区，许多道路也被泥石流阻断。
联合国人道事务协调厅指出，目前难民署以及其他联合国机构和非政府组织援助人员已抵达若开邦首府实兑及其附近城镇的难民营， 对24个难民营的评估显示，四分之一的庇护所已被损坏，21，000名流离失所者受到影响。
缅甸全国14个省区当中，已有12个受到暴雨影响，缅甸政府已经宣布若开邦、钦邦、实皆省和马圭省为“自然灾害区”。此次该国受灾最严重的地区也是最贫穷的地区。在若开邦，当地生活着14万因冲突而流离失所的民众，此次洪灾使他们的处境更加艰难。
On August 4th， 2015， the tropical cyclone "Komen" appeared in Myanmar led to 39 deaths and more than 0.2 million homeless people in past week and the number would still increase in next few days. UN Refugee Agency said， Myanmar government has officially asked for international aid. UN has sent humanitarian assessment panel to work closely with Myanmar government for knowing the urgent need of the people.
Spokesperson Edwards of UN Refugee Agency said at the press conference in Geneva that， the preliminary evaluation of the rainstorm and flood in Myanmar shows that people are in urgent need of food， shelter， water and health support.
Edwards said， in all affected areas， transportation network， electric wire and communication facilities are broke； it is a huge challenge to get into many disaster areas. Like there is much debris floating on the river that it is hard to go those areas by boat and many roads are blocked by debris flow.
UN Office for Coordination of Humanitarian Affair said that， the rescue team of UN Refugee Agency， other UN agencies and non-governmental organizations has reached Sittwe of Rakhine State and other camps nearby. The evaluation of 24 campus shows that， 1/4 of shelters have been broke and 21，000 homeless people are suffered.
In Myanmar， 12 of 14 provinces have been affected by the rainstorm and the government has announced Rakhine State， Chin State， Sagaing Region and Magway Region to be "areas of natural disasters". The most affected area and also the poorest one is Rakhine State， where live 140，000 homeless people because of conflicts. The flood makes them suffer more than before.
http：//www.un.org/chinese/News/story.asp？NewsID=24454
编辑 李贻丽 翻译 李怡
Edited by Li Yili Translated by Li Yi
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