專利名稱：：臺風風暴潮所造成直接經(jīng)濟損失定量預評估方法
技術領域：
：本發(fā)明屬于氣象
技術領域：
，涉及氣象災害所造成的直接經(jīng)濟損失的預評估技術，尤其是對臺風、風暴潮所造成的直接經(jīng)濟損失進行定量預評估的技術。
背景技術：
：我國是風暴潮災害高發(fā)地區(qū)，而其中尤以臺風風暴潮所造成的災害最為劇烈。僅以上海市為例，上海幾乎每年都有臺風侵襲，1962年的6207臺風，給上海市造成了30億元i的直接經(jīng)濟損失。中國沿海不僅歷史上曾遭受嚴重的風暴潮災害，而且在氣候變化的背景下，對風暴潮災害的防災準備也正面臨著日益嚴峻的挑戰(zhàn)。如果能對風暴潮災害造成的直接經(jīng)濟損失進行評估，無疑將大大有利于沿海防災減災工作的開展。目前我國對臺風(包括熱帶氣旋)、風暴潮帶來的直接經(jīng)濟損失進行定量預評估的技術仍處于探索階段，缺乏有效的技術或科技成果。國外比較有代表性的研究成果是VineetKumarJain，RachelDavidson等人的論文Modelingchangesinhurricanriskovertime(發(fā)表于美國NatureHarzardsReview雜志，May2005)，該文所應用的災害預評估模型是美國聯(lián)邦應急管理署(FederalEmergencyManagementAgency)開發(fā)的HAZARS-MU應用系統(tǒng),該系統(tǒng)根據(jù)颶風峰值風速和建筑物抗風能力，以及建筑物的密度分布估計年度的因颶風造成的經(jīng)濟損失數(shù)額，然而該模型存在的問題是需要一套實時更新的、高分辨率的建筑物數(shù)據(jù)庫。在缺乏建筑物基礎信息數(shù)據(jù)庫的我國，無法使用該模型。國內(nèi)有代表性的研究成果是徐良炎、高歌的《近50年臺風變化特征及災害年景評估》(《氣象》第31巻第三期)，然而這種方法只能給出災害發(fā)展的總趨勢和我國在一年中總的受災情況分析，也無法對于一個具體地區(qū)在一次具體的臺風過程中將遭受的經(jīng)濟損失狀況作出具體預測估計。天津市風暴潮的模式(海洋環(huán)境科學.2007，26(3),271-274)能根據(jù)風暴潮增水的潮折合1997年價格，當年價格損失為5億兀位預計其直接經(jīng)濟損失，但是鑒于天津所處的地區(qū)，當?shù)亟^大多數(shù)發(fā)生風暴潮都屬于溫帶風暴潮。因而對熱帶氣旋造成的臺風風暴潮造成的損失，未能給出一個合理的預評估方法。此外，該方法也未考慮抗御準備、經(jīng)濟發(fā)展水平等因素。?？跒逞匕讹L暴潮模式(海洋學報.2005,27(5).-22-29)，能計算?？诘貐^(qū)遭遇強風暴潮時各部門的經(jīng)濟損失率。但同樣未考慮防汛設施的抗御能力和經(jīng)濟發(fā)展水平等因素。另外，該方法僅考慮了風暴潮增水的水位因子，難以估計強風暴雨等氣象因素造成的損失。且該模式主要基于?？跒仇B(yǎng)殖水產(chǎn)比重高等特殊的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，故該方法很難被其它地區(qū)所借鑒采用。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于提供一種對臺風、風暴潮所造成的直接經(jīng)濟損失進行定量預評估的技術，該技術不以具有實時更新的、高分辨率的建筑物數(shù)據(jù)庫為前提，適合于我國使用。為達到上述目的，本發(fā)明的解決方案是一種可用于臺風風暴潮災害預評估的方法，包括(1)使用統(tǒng)計方法作為數(shù)學工具來建立模型，在一定數(shù)量歷史災害樣本中尋找統(tǒng)計規(guī)律，并進而建立統(tǒng)計數(shù)學模型；(2)在臺風風暴潮來臨之前，將各項參數(shù)輸入該統(tǒng)計數(shù)學模型進行評估。進一步上述步驟(1)中，所述"對一定數(shù)量歷史災害樣本尋找統(tǒng)計規(guī)律"是指根據(jù)歷史災害樣本的資料，找出直接經(jīng)濟損失和臺風強度及路徑之間的內(nèi)在聯(lián)系。將以當年價格貨幣表征的直接經(jīng)濟損失轉(zhuǎn)換為一個在不同時期的災害之間可比較的量，定義<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>......(i)式中，Ec為經(jīng)濟損失指數(shù)，1為災害直接經(jīng)濟損失，Tg為該國或該地區(qū)的當年國內(nèi)生產(chǎn)總值，為調(diào)整Ec值域到原點附近，可設置一任意常量n;公式(l)可以寫為另一個形式<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>。區(qū)分兩類熱帶氣旋所致的風暴潮災害(1)氣象型災害條件過程極值高潮位，超危險潮位10厘米以下；(2)混合性災害條件過程極值高潮位等于或超出危險潮位10厘米。對于氣象型災害，確定氣象型災害影響指數(shù)G的函數(shù)表達式為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>式中，G是氣象型災害影響指數(shù)，為一無量綱的純數(shù)；Pmin是熱帶氣旋過程最低氣壓，Pc是指近距路徑點時的熱帶氣旋的中心氣壓，單位都是百帕；CI是熱帶氣旋中心距城市最近的一個路徑點"現(xiàn)時強度指數(shù)"，該指數(shù)是根據(jù)Dvorak云圖判讀法確定的熱帶氣旋強度指標；Rc是熱帶氣旋中心位于近距路徑點時，和城市中心的等效距離，Rmw是近距路徑點時刻的熱帶氣旋最大風速半徑.還定義了風暴潮影響指數(shù)K，其表達式為-<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>其中，K是定義的風暴潮影響指數(shù)；Hmax是高橋站的高潮極值潮位，Hj是當時的危險潮位，單位都是cm，Havg等于高橋站多年潮位平均高程減去海平面高程，為一常量210cm，M是防御設施強度因子，為一待定的函數(shù)。為了合理更加精確的定義誤差限的范圍，借鑒黃金分割法，定義悲觀估計=預測值*3.23樂觀估計=預測值*0.309悲觀估計比例系數(shù)相當于2/G，樂觀估計比例系數(shù)相當于G/2，G為黃金分割率，G一.618。上述的可用于臺風風暴潮災害預評估的方法的應用將該方法和信息發(fā)布平臺結(jié)合，實現(xiàn)了計算機化，能夠在臺風影響前一定時間內(nèi)，通過導入數(shù)值模式計算，估計臺風災害可能造成直接經(jīng)濟損失的范圍。本發(fā)明的提出是對氣象災害所造成的直接經(jīng)濟損失的預評估
技術領域：
的一項創(chuàng)新，對臺風、風暴潮所造成的直接經(jīng)濟損失進行定量預評估尤其具有重要的現(xiàn)實意義，對于我國這樣的風暴潮災害高發(fā)地區(qū)，本發(fā)明的應用將有利于沿海防災減災工作的開展。圖1為本發(fā)明實施例的EcG回歸曲線示意圖。圖2為本發(fā)明實施例的Ect-K回歸曲線示意圖。圖3為本發(fā)明實施例的所有樣本回歸分析示意圖。圖4為本發(fā)明實施例的災害樣本誤差頻率分布直方圖示意圖。具體實施例方式以下結(jié)合附圖所示實施例對本發(fā)明作進一步的說明。一、風暴潮災害的預評估方法的建立1、建模過程(1).模型的范疇和預期效果統(tǒng)計臺風風暴潮災害造成的直接經(jīng)濟損失時，現(xiàn)行的統(tǒng)計方法不區(qū)分因潮災和氣象因素分別造成的損失，而只統(tǒng)計過程中總的損失。事實上，由于臺風風暴潮災害是連貫的自然事件，很難對其嚴格區(qū)分，因而現(xiàn)行的統(tǒng)計方法是合理的。所以，在建立臺風風暴潮災害預評估模型時，我們把熱帶氣旋災害及其帶來的風暴潮災害一并納入考慮范疇，模型建立后，再根據(jù)模型分別研究海洋因素和氣象因素造成的直接經(jīng)濟損失。在對模型的預期效果上，我們應有一個理性的估計。因為自然災害及其帶來的直接經(jīng)濟損失是一個復雜過程，不僅是單純自然力作用的效果，也跟防災抗災設施的準備情況，作為災害承受體的地區(qū)(承災體)的經(jīng)濟發(fā)展水平，尤其是人類對災害預警、防御活動密切相關。而所有這些因素都是隨機變量，目前我們對這些變量的觀測是非常的粗略的。因此對于我們所建立的預評估模型的預定精度要求是對于把大部分的臺風災害，在其侵襲上海前12~24小時，在數(shù)量級意義上能正確預測其帶來的直接經(jīng)濟損失(預測的最小可能和最大可能的差值在l個數(shù)量級以內(nèi))。則可以認為該模型基本了滿足風暴潮災害預評估技術的初步的精度要求。(2).模型的尺度和建模方法對于模型的尺度選擇，本發(fā)明視上海市為一個整體，其坐標位于人民廣場(北緯31.23，東經(jīng)121.48)，而不區(qū)分上海市的各個部分。這么做是基于以下幾點考慮①、上海市陸地面積為6345平方千米。而鄰近上海的熱帶氣旋，其七級大風圈半徑常在300~500千米左右，其包括海域在內(nèi)的影響范圍常在28萬到79萬平方千米之間。即相比于熱帶氣旋的影響范圍而言，上海市地區(qū)的尺度很小，可視為一個點。②、作為預評估模型，必須考慮到可用的預報資料。其中重要的預報資料為熱帶氣旋路徑。目前，熱帶氣旋路徑預報系通過衛(wèi)星云圖判讀做出，通用判讀方法為德沃夏克(V.Dvork)判讀法，其24-48小時熱帶氣旋中心預報的平均誤差為120-250千米，在這樣預報精度條件下，分辨上海市的各個部分缺乏意義。③、缺乏上海市分區(qū)的臺風風暴潮災害直接經(jīng)濟損失統(tǒng)計數(shù)據(jù)。我們使用統(tǒng)計方法作為數(shù)學工具來建立模型。由于涉及的因素非常復雜，難以做出解析的分析，但是我們可以合理假設，風暴潮災害造成的經(jīng)濟損失和其強度之間存在著一定的統(tǒng)計相關性。同時，作為數(shù)學建模的一般原則，在滿足對預期效果要求的前提下，使用的數(shù)學工具應該盡可能地做簡化。對一定數(shù)量歷史災害樣本尋找統(tǒng)計規(guī)律，進而建立符合這些要求的統(tǒng)計數(shù)學模型。(3).數(shù)據(jù)收集建立統(tǒng)計模型要求我們根據(jù)歷史資料，找出直接經(jīng)濟損失和臺風強度及路徑之間的內(nèi)在聯(lián)系。直接經(jīng)濟損失的資料比較容易收集，但是對臺風強度的資料我們必須進行甄選。我們知道，熱帶氣旋有一定的生命周期，因此其強度也在隨著時間不斷變化。如其距離上海市遙遠，則其對上海市的影響可以忽略。只有其逼近上海附近時，才會因強風、暴雨、風暴潮而對上海造成經(jīng)濟損失。我們希望找到一個特征路徑點，以這個路徑點上臺風的狀態(tài)為準，分析其對上海的影響，在缺乏有關資料的情況下，可以認為臺風中心距離上海市中心最近時的狀態(tài)，較為符合"特征路徑點"的要求，同時臺風中心和上海市中心的距離和臺風的強度都應該納入考慮之列。存在一種特例，當臺風在上海市轄區(qū)范圍內(nèi)登陸或者特別靠近上海時，臺風中心距市中心的距離可能小于臺風的最大風速半徑(Rmw),對這種情況，考慮到在臺風中心向上海市中心逼近過程中，必然存在著某一時刻，其距離等于Rmw，而Rmw處的風速是最大的。所以對這種特例，我們規(guī)定"等效距離"(Rc)等于該時刻臺風的最大風速半徑。"等效距離"的含義是當臺風中心距上海市大于其大風圈半徑，等效距離=實際距離當臺風中心距離小于等于其大風圈半徑，等效距離=最大風速半徑基于上述考慮，我們收集了1956年到2005年共計24例影響上海的臺風風暴潮災害。對每個樣本，我們收集的數(shù)據(jù)包括臺風編號、年份、臺風中心距上海市中心最近時的時間、地理坐標、近中心最大風速，中心氣壓，距離、上海地區(qū)臺風風暴潮增水極值數(shù)據(jù)、直接經(jīng)濟損失、當年我國國內(nèi)經(jīng)濟生產(chǎn)總值。此外，我們還搜集了上海市黃浦江段和部分海塘歷年防汛設施標高和警戒潮位情況。這些數(shù)據(jù)被列入了附錄1~附錄2。我們在資料收集過程中，未能找到1987年以前各年度的上海市國內(nèi)生產(chǎn)總值，其原因是在計劃經(jīng)濟時代，中央各部委直屬的國有企業(yè)直接向國家計委報送經(jīng)濟數(shù)據(jù)，地方并不擁有這些企業(yè)的產(chǎn)值數(shù)據(jù)。因此，我們使用全國的國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)數(shù)據(jù)作為Tg，考慮到上海市在全國總產(chǎn)值中的貢獻比率比較穩(wěn)定，這樣的替代方案可以被認為是合理的，各年度的我國國內(nèi)生產(chǎn)總值列于附錄3。(4).直接經(jīng)濟損失指數(shù)的確定模型研究的對象是災害造成的直接經(jīng)濟損失。在各種統(tǒng)計報表上，自然災害造成直接經(jīng)濟損失的數(shù)據(jù)是以當年價格衡量的貨幣來表示的。由于經(jīng)濟總量的提高，承災體的有限空間范圍內(nèi)分布了越來越多的財產(chǎn)，一旦發(fā)生災害，損失也在提高。同時，價格因素也是不容回避的，同一財產(chǎn)，其價格隨著各時期物價總水平而不同。因而不同時期的災害直接經(jīng)濟損失數(shù)額不能直接比較，在災害發(fā)生時間相隔比較長時，這一點尤為明顯。為了保持評估對象的穩(wěn)定性，有必要將以當年價格貨幣表征的直接經(jīng)濟損失轉(zhuǎn)換為一個在不同時期的災害之間可比較的量。我們定義￡c=Zw(/)—丄w(rg)+"......(1)式中，Ec為經(jīng)濟損失指數(shù)，1為災害直接經(jīng)濟損失，Tg為我國的當年國內(nèi)生產(chǎn)總值，為調(diào)整Ec值域到原點附近，可設置一任意常量n。公式(l)可以寫為另一個形式&=丄"(1)+12其中核心項J_，其含義相當于災害造成的直接經(jīng)濟損失占當年國內(nèi)生產(chǎn)總值之比，其值域恒在(0，1)之間，我們對這個變量取自然對數(shù)，這樣使得災害損失與損失之間倍率的變化幅度轉(zhuǎn)換一種線性的變化幅度。另外，災害直接經(jīng)濟損失相對于全國的國內(nèi)生產(chǎn)總值是一個非常小的量，因此，」_是很接近于0的一個JH數(shù)，因而對其求自然對數(shù)后，結(jié)果總是一個絕對值比較大的負數(shù)，不利于進行后續(xù)的回歸分析，為了將Ec調(diào)整到圍繞0附近，我們把n定義為12。一定的Ec在不同年代對應著不同的貨幣值，但這些貨幣值相對于當年GDP的比值是一定的。選取了Ec—些有代表性的值，并給出了其在不同年代對應的貨幣值，列于下表。表6Ec的函數(shù)值表<table>tableseeoriginaldocumentpage10</column></row><table>(5).臺風風暴潮災害的分類歷史上較大的風暴潮災害，大多是風暴潮增水和天文大潮高潮位疊加的結(jié)果，同時，產(chǎn)生較大的風暴潮增水的熱帶氣旋，往往伴有強風和暴雨。換言之，風暴潮災害一旦發(fā)生，往往有氣象因素和風暴潮因素共同作用，因而其損失也是氣象因素和海洋因素分別造成的損失的總和，因此，必須把臺風風暴潮增水納入考慮。而另一類災害的主導因素則為氣象因素。雖然多數(shù)影響上海的臺風過程總會伴隨著增水，但因防汛設施的加高加固，已能有效減少風暴潮災害的損失，所以，對于風暴潮增水不是很大，其高潮極值潮位仍低于乃至略超危險潮位的，可以忽略其風暴潮因素造成的直接經(jīng)濟損失，而認定其損失絕大部分都是氣象因素造成的。所謂危險潮位當潮位超過警戒潮位后繼續(xù)上漲到某一高程時，可能對防潮工程，沿江(海)主要建筑物及集中居民區(qū)等構(gòu)成災害性的威脅，這一潮位稱為危險潮位。危險潮位的確定主要根據(jù)上海市防潮工程的設計標準、歷年的風暴潮災出險概況、防汛指揮部門與預報部門的工作經(jīng)驗而定。一般情況下，上海的危險潮位要比警戒潮位高出1040厘米左右。就此我們區(qū)分兩類臺風風暴潮災害1、氣象型災害條件過程極值高潮位，超危險潮位10厘米以下。2、混合性災害條件過程極值高潮位等于或超出危險潮位IO厘米。做類型區(qū)分后，氣象型災害有13個樣本，混合型災害有l(wèi)l個樣本。(6).氣象型災害的模型建立對于氣象型災害，可以用一影響指數(shù)來表征其對上海地區(qū)的影響程度大小，該指數(shù)是一多元函數(shù)G(x),其中x是臺風當時狀態(tài)的集合(臺風狀態(tài)包括了臺風和上海市的等效距離)，而G(x)表達了臺風對上海的綜合影響程度。那么，G(x)和經(jīng)濟損失指數(shù)Ec之間應存在著統(tǒng)計聯(lián)系。這樣，建模的第一步是要找到G(x)函數(shù)的表達式。由于函數(shù)的構(gòu)造沒有既成的方法可以遵循，我們不得不采用"試錯法"，即在收集的數(shù)據(jù)中假設某一因素和若干因素的組合是與Ec相關的主要因素，然后對這一變量，分析其和Ec(x)的統(tǒng)計相關性，直到各種無關或者次要因素被充分地減少為止。經(jīng)過反復篩選，多次試驗，我們最終確定與了氣象型災害影響指數(shù)G的函數(shù)表達式，其公式為尸—尸'.CJ……(2)、t式中，G是氣象型災害影響指數(shù)，為一無量綱的純數(shù)。Pmin是熱帶氣旋過程最低氣壓，Pc是指近距路徑點時的熱帶氣旋的中心氣壓，單位都是百帕。CI是熱帶氣旋中心距上海市最近的一個路徑點(以下簡稱"近距路徑點")的"現(xiàn)時強度指數(shù)"。該指數(shù)是根據(jù)Dvorak云圖判讀法確定的熱帶氣旋強度指標。Rc是熱帶氣旋中心位于近距路徑點時，和上海市中心的等效距離，Rmw是近距路徑點時刻的熱帶氣旋最大風速半徑。參以上各個參數(shù)的計算或者獲取方法(1)、Pmin:是臺風過程最低氣壓，從臺風路徑資料中查取。在進行預報時，考慮到通常逼近上海附近的臺風，其強度己經(jīng)開始減弱，因此，可以查取臺風到預報時為止的最低氣壓。(2)、PC:是臺風位于近距路徑點時的中心氣壓，可從臺風路徑資料中查取。在進行預評估時，采用臺風路徑預報資料中的近距路徑點中心氣壓。(3)、CI:CI是Dvork云圖判讀法中，確定熱帶強度的最終指標，稱為"熱帶氣旋現(xiàn)時強度指數(shù)"，在運用模型進行預評估時，可用利用增強紅外衛(wèi)星云圖，由Dvork判讀法確定。在運用歷史資料時，可由熱帶氣旋中心附近最大風速反推CI。CI和熱帶氣旋中心附近最大風速的對應關系由下表給出:指數(shù)風速m/s指數(shù)風速m/s)0.512.54.540112.55461.512.55.552.52156592.5186.5653237723.5287.579433.5887.5(4)、Rc:從臺風路徑預報資料中可以確定臺風中心的經(jīng)緯度，采用以下公式來計算等效中心距離ic=6371y4cos[sin《sin<52十cos《cos《cos(/^-義2)]其中，6371是地球平均半徑。51,Al是臺風中心的緯度、經(jīng)度。S2、入2是上海市中心的緯度、經(jīng)度，分別取為北緯31.23度,東經(jīng)121.48度。若結(jié)果小于臺風近距路徑點的大風圈半徑(Rmw)時，規(guī)定Rc^Rmw。計算結(jié)果的單位為千米。(5)Rmw:在臺風模型中，最大風速半徑(Rmw)是一個較難確定的參數(shù)，我們采用格拉漢姆(Graham)和努恩(Nunn)公式來計算Rmw:i膠=28.52tanh+12.22"3386++37.22式中Rmw為熱帶氣旋最大風速半徑半徑，單位為千米；lat為熱帶氣旋中心的地理緯度，單位為度。Pc為熱帶氣旋中心氣壓，單位為百帕；Vc為熱帶氣旋移速，單位取千米/小時。參對氣象型災害影響指數(shù)的分析在公式(2)可分解為2項，其中，Pmin/Pc為調(diào)節(jié)系數(shù)，~~^~為相對影響指數(shù)。氣象型災害影響指數(shù)二調(diào)節(jié)系數(shù)x相對影響指數(shù)。調(diào)節(jié)系數(shù)反映了熱帶氣旋接近上海時的強度衰減程度。若熱帶氣旋接近上海市時處于成熟期，減弱程度很小，則Pc^Pmin，則Pmin/Pc^1，調(diào)節(jié)系數(shù)取到極大值。在其他情況下，熱帶氣旋接近上海己經(jīng)開始減弱，則Pmin/PcKl，對同一個熱帶氣旋，若熱帶氣旋接近上海時減弱程度越大，則Pc越大，調(diào)節(jié)系數(shù)Pmin/Pc的值就越小。為了估計調(diào)節(jié)系數(shù)最小值，可設想一種理想情況，即熱帶氣旋的強度曾經(jīng)很大，但接近上海時已趨于消散，則可以假設Pmin"870hp，Pc"1000hp，在這種情況下，Pmin/Pc達到最小值，約為0.87。其他情況下，Pmin/Pc介于上述兩者之間。一般而言，處于成熟期的熱帶氣旋，其云系結(jié)構(gòu)完整，水汽充沛，給上海市帶來的強風、降水等影響，比處于減弱消散期的熱帶氣旋要大。因此使用調(diào)節(jié)系數(shù)可以優(yōu)化氣象型災害影響指數(shù)。但調(diào)節(jié)系數(shù)的變幅不大，確定氣象型災害影響指數(shù)的主要是后一項相對影響指數(shù)。e/為相對影響指數(shù)。其中，CI是現(xiàn)時強度指數(shù)，它直接表達了熱帶氣旋自ic/7mvv身的強度。Rc/Rmw為上海市中心與氣旋中心的"相對距離"，即相當于多少倍最大風速半徑。熱帶氣旋自身強度越強，離上海市的距離越近，對上海市的影響就越大。因此，相對影響指數(shù)與熱帶氣旋的現(xiàn)時強度指數(shù)成正比，與相對距離成反比。參模型方程計算了歷史熱帶氣旋資料的G之后，發(fā)現(xiàn)三次曲線可以較好的擬合G和Ec的關系，即Ec與G的關系可表達為下列關系式<formula>formulaseeoriginaldocumentpage13</formula>我們對13個氣象型災害進行回歸分析，詳細數(shù)據(jù)列入了附錄4，回歸圖像如圖l。通過回歸分析，我們求得了G的多項式的參數(shù)-參數(shù)值6.8304b-30.67C39.638d-14,737上述參數(shù)下的EcG多項式和13個樣本組成的歷史實測數(shù)據(jù)之間的相關性系數(shù)i2=0.8139。(7).混合型災害評估模型的建立在前面的討論中我們已經(jīng)明確了，混合型災害中既有強風、暴雨等臺風因素造成的損失，也有風暴潮造成的損失。由于氣象型災害的建模已經(jīng)完成，在混合型災害評估模型的建立中，我們先研究風暴潮災害所起的作用，然后合成風暴潮災害和臺風災害兩者，以完成混合型災害評估模型的建立。近似的假設強風、暴雨等致災因素和風暴潮因素這兩者造成的損失是相互獨立的。因此，我們把混合型災害的經(jīng)濟損失表達為以下公式"C+A……(4)式中，lw是氣象因素造成的災害損失，lt是風暴潮因素造成的災害損失。己知lw是跟經(jīng)濟損失指數(shù)Ec聯(lián)系的。在上一節(jié)中，我們已經(jīng)對Ec進行了建模，我們定義￡~為單純氣象因素造成的損害的經(jīng)濟損失指數(shù)，套用公式(3)，有￡cw=a(G)3+6(G)2++d在上式中，a、b、c、d仍可以采用上一節(jié)評估的系數(shù)。由于￡cw=Zw(/w/rg)+12，所以，/,=/_rg.exp(￡cw-12)對于單純由潮災造成的直接經(jīng)濟損失lt，同樣我們可以把用貨幣計量的直接經(jīng)濟損失的數(shù)值It轉(zhuǎn)換為經(jīng)濟損失指數(shù)Tg.eXpd12)]+12&……(5)Ect是單純由風暴潮因素造成的災害的經(jīng)濟損失指數(shù)。這樣我們完成了把氣象因素和海洋因素從混合型災害中分離出來的步驟。接下來單獨考慮由海洋因素造成的直接經(jīng)濟損失Ect和某種風暴潮的可預報的本身屬性的關系。在上海地區(qū)，我們使用較具代表性的高橋的極值潮位來代表風暴潮的強度。在分析防汛設施抗御能力時，我們使用比較簡單的參數(shù)化方法來模擬其抗御能力。直觀上，臺風風暴潮來襲時，最有價值的信息是其極值潮位，極值潮位雖然是天文潮和風暴潮增水耦合的后果，但是在應用上，可以不區(qū)分極限潮位的構(gòu)成。而構(gòu)成災害損失的關鍵又在于極值潮位和防御設施的抗御能力相比較，極值潮位能威脅防御設施的程度。我們用若干參數(shù)來模擬防汛設施的抗御能力，這樣可以用極值潮位超過這些參數(shù)的幅度來表征風暴潮的威脅程度。關于防汛設施抗御能力參數(shù)，首先考慮危險潮位。各個年份的"危險潮位"是隨著防汛設施完善程度而變化的。當前，浦東一帶海塘和市區(qū)一般地段防汛墻警戒潮位標準是490厘米，我們通過對市防汛辦的走訪調(diào)研，初步確定了當前的危險潮位為540厘米，并初步地估計了各時期的危險潮位。這部分資料列入了附錄2。除了規(guī)定的危險潮位這個要素外，還應考慮另一要素，就是各時期的防潮防汛設施的總體結(jié)構(gòu)、強度、包括是險工險段地區(qū)得到加強的程度，以及有關部門抗御潮災能力的增長。例如59年建成的磚砌防汛墻，其防御能力相對于同樣標高的鋼筋混凝土防汛墻是很弱的。隨著防汛設施的不斷完善，且歷史上嚴重的風暴潮災害往往暴露了一些容易受損的地段，在災害事后都得到了有效加固。所以，總的來說，強度要素是在歷史上是一個隨時間遞增的函數(shù)，作為一個參考標準，我們定義2000年的強度要素為0。由此我們定義風暴潮影響指數(shù)K為k=薩—'—m......(6)、其中，K是我們定義的風暴潮影響指數(shù)；Hmax是高橋站的高潮極值潮位，Hj是當時的危險潮位，單位都是cm，Havg等于高橋站多年潮位平均高程減去黃零基面高程，為一常量210cm。M是防御設施強度因子，為一待定的函數(shù)。通過經(jīng)驗分析，我們認為M函數(shù)有三個方面特性(l)防汛設施的強度逐漸增強，M為隨時間單調(diào)遞增函數(shù)。(2)存在著部分超危險潮位幅度較大而實際損失很小的熱帶氣旋，應考慮此時的強度要素能大部分地抵消超危險潮位幅度的影響。(3)引入強度要素M后，應使得K和Ect的相關性明顯，即Ect較大的災害，也對應著較大的K,反之亦然。我們依據(jù)上述三個要素，對M函數(shù)的值進行了估計，其結(jié)果列于附錄2。對風暴潮影響指數(shù)的分析Hmax-Hj為超危險水位，Havg為一常數(shù)，故^~~^、'表達了超過危險水位的相對幅度，M為強度因子，相同的超危險水位幅度下，防汛設施的強度越強，則風暴潮影響越小，故減去強度因子。K為一無量綱的指數(shù)，表達了在一定的風暴潮增水條件下，對上海市的影響強度。完成了以上工作后，即可求出各次災害中的風暴潮影響指數(shù)子K，我們用K的二次函數(shù)擬合Ect時,相關性系數(shù)達到0.8以上。請參閱圖2。Ect的公式可以表達如下￡c,=a(《)2十解)+y……(7)從回歸中我們求得的最佳估計的參數(shù)如下<table>tableseeoriginaldocumentpage16</column></row><table>在上述參數(shù)下，Ect函數(shù)對于9個樣本的實測數(shù)據(jù)集的相關性系數(shù)i2=0.8369Ect的方程建立后，即可求出混合型災害的總直接經(jīng)濟損失Ec:利用公式(4),有Z=L+A=.[exP(&w—12)+exp(&,-12"所以，五c=丄"[exp(五c^-12)+exp(五c,—12)]+12.(8)其中，Ecw利用上一節(jié)的公式(3)求出，Ect利用本節(jié)的公式(7)求出。至此已完成了對混合型災害的建模。2、方法驗證2.1誤差分析本發(fā)明作出的對未來直接經(jīng)濟損失的估計，帶有一定的誤差，為了確定誤差范圍，有必要對評估方法進行驗證。對所有本發(fā)明所用統(tǒng)計樣本(不包括檢驗使用的獨立樣本)進行二次回歸的結(jié)果表明，回歸直線方程接近于廠x的形式，表明我們所建立的模型具有內(nèi)在一致性。模型預測的數(shù)值和實際的經(jīng)濟損失指數(shù)之間，總存在著一定的誤差。此外，用于構(gòu)造氣象型模型的觀測數(shù)據(jù)(熱帶氣旋路徑資料)，本身也是從衛(wèi)星云圖結(jié)合地面站資料訂正的，也存在著一定的誤差。因此，我們在圖中對應每個氣象型樣本，用誤差線勾勒出其誤差范圍。在y軸上的誤差線，線段的兩個端點之間相差約10倍，這是是我們模型的預期效果最小估計和最大估計之間相差約l個數(shù)量級。在X軸上的誤差線，表明觀測數(shù)據(jù)本身可能存在的誤差，即存在著一種可能并非模型的問題，而系觀測數(shù)據(jù)本身的誤差所導致。在X軸方向的誤差線我們設定為G值的+-5%。對于風暴潮影響指數(shù)K，由于潮位的觀測相當準確，我們忽略其觀測數(shù)據(jù)上的誤差，在對混合型災害樣本設置x軸方向上的誤差線時，我們排除了K的誤差因素。從模型后報和實際損失的對比圖中我們看到，大部分的樣本，其誤差線和我們的模型線相交，其中包括了未用于建模的8913和0014熱帶氣旋。為了合理更加精確的定義誤差限的范圍，借鑒黃金分割法，我們定義-悲觀估計=預測值".23樂觀估計=預測值*0.309悲觀估計比例系數(shù)相當于2/G，樂觀估計比例系數(shù)相當于G/2(G為黃金分割率，G"0.618)。悲觀估計是樂觀估計的10.5倍，約1個數(shù)量級。我們預計多數(shù)實際災害損失將介于模型預測樂觀估計和悲觀估計之間。在Ec軸上應用黃金分割法時，應將其倍率取自然對數(shù)，即模型計算的Ec函數(shù)和實際經(jīng)濟損失的Ec函數(shù)之間的誤差限為±1.174。我們應用上述準則進行了檢驗。在24個樣本中，18個樣本的后報誤差在誤差限內(nèi)，6個樣本的誤差在誤差限外。在應用本發(fā)明進行預評估時，根據(jù)上述誤差限和模型預期效果的定義，若災后統(tǒng)計的直接經(jīng)濟損失值在預評估的誤差限內(nèi)的，則認定該次評估為有效評估，否則為無效評估。為了檢驗檢驗其誤差分布范圍，我們作出了樣本誤差頻率直方圖，從樣本誤差頻率直方圖中可以看到，提示我們誤差的分布頻率具有正態(tài)分布的性質(zhì)。為了繼續(xù)檢驗誤差分布是否滿足正態(tài)分布假設，我們對誤差數(shù)據(jù)進行Kolmogorov-Smirnov檢驗，其詳細檢驗過程列入了附錄6。檢驗結(jié)果表明，在置信度95%條件下，樣本的KS值0.09小于臨界值0.27，服從正態(tài)分布假設。在樣本服從正態(tài)分布假設成立的情況下，我們計算了所有樣本相對于二次回歸后的方程的誤差平均值和標準差，結(jié)果如下<table>tableseeoriginaldocumentpage18</column></row><table>從概率分布公式可知，誤差落入(x0,xl)區(qū)間的概率滿足<formula>formulaseeoriginaldocumentpage18</formula>根據(jù)樣本誤差統(tǒng)計結(jié)果，上式中，o=0.9621,u=0.019。我們可以通過計算來確定誤差落在誤差限范圍內(nèi)的概率。上述正態(tài)分布函數(shù)的積分是一個超越函數(shù)，難以直接計算，但可通過查標準正態(tài)積分函數(shù)表<formula>formulaseeoriginaldocumentpage18</formula>計算其近似值:其中xl為模型預定誤差限。根據(jù)上式計算的臺風風暴潮災害直接經(jīng)濟損失預評估模型的總有效性約為77%。實際上，24個回歸樣本中，有18個樣本的后報結(jié)果在誤差限內(nèi)，占所有樣本的75%。這些數(shù)據(jù)表明，在預定的誤差限范圍內(nèi)，本發(fā)明能夠?qū)?0%以上的臺風風暴潮帶來的直接經(jīng)濟損失給出有效的預測評估數(shù)據(jù)。二、評估應用與后報檢驗1.計算機實現(xiàn)實例作為本發(fā)明的一個實現(xiàn)實例，在上海市海洋環(huán)境預報臺的"海洋災害應急信息系統(tǒng)網(wǎng)格信息發(fā)布平臺"中，我們構(gòu)建了風暴潮災害預評估系統(tǒng)，可以半自動的完成對風暴潮災害的預評估。在實際應用時，當熱帶氣旋進入到我國的24小時臺風警戒線，并且未來有可能對上海地區(qū)造成影響時，就可以由預報員啟動風用戶可以選擇手工輸入增水幅度或從數(shù)據(jù)庫中讀取風暴潮增水幅度。在模型涉及的各項參數(shù)中，GDP采用上年GDP加上預期的年度經(jīng)濟增長率的方法估算，防汛墻高度由數(shù)據(jù)庫讀出，臺風的相關屬性采用臺風路徑預報的數(shù)據(jù)。完成輸入準備工作后，按"開始計算"，則系統(tǒng)會根據(jù)內(nèi)置的預評估模型，給出其最佳估計、悲觀估計、樂觀估計三個數(shù)值。需要注意的是如果臺風路徑的最近點距離上海700千米以上，且增水幅度加天文潮小于危險潮位，則系統(tǒng)會顯示距離遙遠，尚無影響。系統(tǒng)所用的評估參數(shù)內(nèi)置在配置文件中，當模型所用參數(shù)調(diào)整時，可用文本編輯器修改其評估參數(shù)。2.后報檢驗在建模完成之后，我們以2006年和2007年各一次對上海市發(fā)生影響的臺風災害的資料進行后報檢驗，這兩次臺風災害的數(shù)據(jù)均未進入建模所用的數(shù)據(jù)中。這兩個獨立樣本的數(shù)據(jù)已列入附錄6。根據(jù)模型后報的結(jié)果，0604臺風最可能造成76萬元左右的直接經(jīng)濟損失，其悲觀估計為約240萬元，樂觀估計為23萬元。實際上其造成的直接經(jīng)濟損失為約200萬元。0713臺風最可能造成約2155萬元的直接經(jīng)濟損失，其悲觀估計為6900萬元，樂觀估計為670萬元。即屬于"千萬元級"經(jīng)濟損失的災害實際上其造成的直接經(jīng)濟損失為2019萬元，模型預測的結(jié)果比較理想。附錄1歷史風暴潮災害樣本下表為回歸分析所使用的24個歷史風暴潮災害樣本。未在表中標明單位的項目其單位如下項目單位最近距離千米近距最大風速米/秒近距中心氣壓百帕過程極值氣壓百帕過程極值風速米/秒近距大風圈半徑千米近距市中心模型氣壓百帕極值水位.厘米(吳淞基面)其中，CI指數(shù)是通過最大風速和CI的對應關系反推的。資料來源-1949-2005《熱帶氣旋年鑒》上海市海洋災害信息網(wǎng)延時數(shù)據(jù)庫<table>tableseeoriginaldocumentpage21</column></row><table>附錄2新中國建立以來上海市部分防汛設施建設情況新中國建立后黃浦江沿岸上海市區(qū)一般地段防汛墻高度表<table>tableseeoriginaldocumentpage22</column></row><table>資料來源《上海地質(zhì)礦產(chǎn)志》第五篇《地面沉降》上海市防汛辦公室新中國建立后各時期上海部分地區(qū)海塘高度與警戒潮位表<table>tableseeoriginaldocumentpage22</column></row><table>資料來源上海市防汛辦公室危險潮位Hj和強度因子M暫定參數(shù):<table>tableseeoriginaldocumentpage23</column></row><table>2未來將繼續(xù)根據(jù)風暴潮災情、防汛部門提供的信息和防汛設施建設情況，客觀合理的估計Hj和M參數(shù)。無大規(guī)模建設防汛設施的情況下，Hj和M參數(shù)保持基本不變。附錄3歷年全國國內(nèi)生產(chǎn)總值1952年2007年我國的國內(nèi)生產(chǎn)總值5<table>tableseeoriginaldocumentpage24</column></row><table>4單位為億元，為當年價格計算。52001年及以前的數(shù)據(jù)出自外交部《中國事實與數(shù)字2002》，2002年以后的數(shù)據(jù)出自各年度國家統(tǒng)計局:國民經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報。<table>tableseeoriginaldocumentpage25</column></row><table>混合型災害回歸分析表<table>tableseeoriginaldocumentpage26</column></row><table>68913、0014的氣象型災害的損失數(shù)字及其估計誤差己經(jīng)超過了總的損失數(shù)字，無法分離出單純風暴潮災害的損失數(shù)字。附錄5災害等級和模型后報結(jié)果根據(jù)直接經(jīng)濟損失確定的災害等級表<table>tableseeoriginaldocumentpage27</column></row><table>附錄6誤差分析統(tǒng)計樣本誤差分析表<table>tableseeoriginaldocumentpage28</column></row><table>誤差分布的正態(tài)性柯爾莫哥洛夫一斯米諾夫檢驗<table>tableseeoriginaldocumentpage29</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage30</column></row><table>權(quán)利要求1、一種可用于臺風風暴潮災害預評估的方法，其特征在于包括(1)使用統(tǒng)計方法作為數(shù)學工具來建立模型，在一定數(shù)量歷史災害樣本中尋找統(tǒng)計規(guī)律，并進而建立統(tǒng)計數(shù)學模型；(2)在臺風風暴潮來臨之前，將各項參數(shù)輸入該統(tǒng)計數(shù)學模型進行評估。2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的可用于臺風風暴潮災害預評估的方法，其特征在于步驟(1)中，所述"對一定數(shù)量歷史災害樣本尋找統(tǒng)計規(guī)律"是指根據(jù)歷史災害樣本的資料，找出直接經(jīng)濟損失和臺風強度及路徑之間的內(nèi)在聯(lián)系。3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的可用于臺風風暴潮災害預評估的方法，其特征在于將以當年價格貨幣表征的直接經(jīng)濟損失轉(zhuǎn)換為一個在不同時期的災害之間可比較的量，定義&=h(/)—+w……(i)式中，Ec為經(jīng)濟損失指數(shù)，1為災害直接經(jīng)濟損失，Tg為該國或該地區(qū)的當年國內(nèi)生產(chǎn)總值，為調(diào)整Ec值域到原點附近，可設置一任意常量n;公式(l)可以寫為另一個形式&=^(1)+12。4、根據(jù)權(quán)利要求1所述的可用于臺風風暴潮災害預評估的方法，其特征在于區(qū)分兩類熱帶氣旋所致的風暴潮災害氣象型災害條件過程極值高潮位，超危險潮位10厘米以下；(2)混合性災害條件過程極值高潮位等于或超出危險潮位10厘米。5、根據(jù)權(quán)利要求4所述的可用于臺風風暴潮災害預評估的方法，其特征在于對于氣象型災害，確定氣象型災害影響指數(shù)G的函數(shù)表達式為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage2</formula>式中，G是氣象型災害影響指數(shù)，為一無量綱的純數(shù)；Pmin是熱帶氣旋過程最低氣壓，Pc是指近距路徑點時的熱帶氣旋的中心氣壓，單位都是百帕；CI是熱帶氣旋中心距城市最近的一個路徑點"現(xiàn)時強度指數(shù)"，該指數(shù)是根據(jù)Dvorak云圖判讀法確定的熱帶氣旋強度指標;Rc是熱帶氣旋中心位于近距路徑點時，和城市中心的等效距離，Rmw是近距路徑點時刻的熱帶氣旋最大風速半徑.6、根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一所述的可用于臺風風暴潮災害預評估的方法，其特征在于定義了風暴潮影響指數(shù)K，其表達式為其中，K是定義的風暴潮影響指數(shù)；Hmax是高橋站的高潮極值潮位，Hj是當時的危險潮位，單位都是cm，Havg等于高橋站多年潮位平均高程減去海平面高程，為一常量210cm,M是防御設施強度因子，為一待定的函數(shù)。7、根據(jù)權(quán)利要求4所述的可用于臺風風暴潮災害預評估的方法，其特征在于為了合理更加精確的定義誤差限的范圍，借鑒黃金分割法，定義悲觀估計=預測值*3.23樂觀估計=預測值*0.309悲觀估計比例系數(shù)相當于2/G，樂觀估計比例系數(shù)相當于G/2，G為黃金分割率，G"0.618。8、權(quán)利要求1-7中任一所述的可用于臺風風暴潮災害預評估的方法的應用，其特征在于將該方法和信息發(fā)布平臺結(jié)合，實現(xiàn)了計算機化，能夠在臺風影響前一定時間內(nèi)，通過導入數(shù)值模式計算，估計臺風災害可能造成直接經(jīng)濟損失的范圍。全文摘要本發(fā)明公開了一種可用于臺風風暴潮災害預評估的方法，包括(1)使用統(tǒng)計方法作為數(shù)學工具來建立模型，在一定數(shù)量歷史災害樣本中尋找統(tǒng)計規(guī)律，并進而建立統(tǒng)計數(shù)學模型；(2)在臺風風暴潮來臨之前，將各項參數(shù)輸入該統(tǒng)計數(shù)學模型進行評估。進一步將該方法和信息發(fā)布平臺結(jié)合，實現(xiàn)了計算機化，能夠在臺風影響前一定時間內(nèi)，通過導入數(shù)值模式計算，估計臺風災害可能造成直接經(jīng)濟損失的范圍。本發(fā)明的提出對臺風、風暴潮所造成的直接經(jīng)濟損失進行定量預評估尤其具有重要的現(xiàn)實意義，對于我國這樣的風暴潮災害高發(fā)地區(qū)，本發(fā)明的應用將有利于沿海防災減災工作的開展。文檔編號G06Q50/26GK101546414SQ200910050128公開日2009年9月30日申請日期2009年4月28日優(yōu)先權(quán)日2009年4月28日發(fā)明者釗陳申請人:國家海洋局東海預報中心