衛(wèi)星遙感監(jiān)測洪水研究進(jìn)展

洪水災(zāi)害是指洪水造成的河流沖毀大壩、淹沒耕地、破壞房屋、突然破壞溪流、破壞耕地、襲擊人類和其他現(xiàn)象。洪水災(zāi)害是世界上危害最嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一,在全球所有自然災(zāi)害造成的損失中占40%,并往往分布在人口稠密、農(nóng)業(yè)墾殖度高、江河湖泊集中、降雨充沛的地方,如北半球暖溫帶、亞熱帶。中國、孟加拉國是世界上洪水災(zāi)害最頻繁的地方,美國、日本、印度和歐洲各國的洪水災(zāi)害也較嚴(yán)重。洪水按其成因和地理位置的不同,常分為暴雨洪水、融雪洪水、冰凌洪水、山洪、潰壩洪水和海岸洪水(如風(fēng)暴潮、海嘯等)。中國大部分地區(qū)在大陸性季風(fēng)氣候影響下,降雨時間集中,強(qiáng)度很大,因此暴雨洪水是洪水災(zāi)害的最主要來源。洪澇災(zāi)害因其范圍廣、頻度高、突發(fā)性強(qiáng)、損失大等特點(diǎn),常對國民經(jīng)濟(jì)和人民生命財(cái)產(chǎn)安全帶來嚴(yán)重威脅。據(jù)民政部門統(tǒng)計(jì),近10a來中國大陸平均每年因洪澇災(zāi)害造成的糧食損失約200億kg,經(jīng)濟(jì)損失近2000億元。如1991年夏季江淮地區(qū)持續(xù)性洪澇、1994年華南地區(qū)特大洪澇造成的經(jīng)濟(jì)損失均高達(dá)上千億元,尤其是1998年發(fā)生在長江流域及松花江、嫩江流域的特大洪澇災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失超過了2600億元,死亡人數(shù)超過3000人。近幾年局部的洪水災(zāi)害呈加重趨勢,如2006年全國30個省(直轄市、自治區(qū))以及新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)均發(fā)生不同程度的洪澇災(zāi)害,造成的直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)1332.6億元,受災(zāi)人口達(dá)13882萬人,2007年淮河流域暴發(fā)的全流域性洪水災(zāi)害更是給我們敲響了防洪警鐘。目前,科學(xué)有效地進(jìn)行洪水監(jiān)測和災(zāi)情評估,是防洪救災(zāi)的重要基礎(chǔ),而衛(wèi)星遙感以其速度快、時效性強(qiáng)、視野廣闊等特點(diǎn)逐漸成為現(xiàn)代洪水監(jiān)測與評估工作中的主要手段。1水體反射率特征衛(wèi)星遙感監(jiān)測洪水主要是通過傳感器接收水體所反射的電磁波譜,然后根據(jù)遙感影像上水體的波譜特征來識別與提取洪水水體。水體對0.4-2.5μm范圍內(nèi)的電磁波的吸收率較高,明顯高于其它絕大多數(shù)地物,最顯著的特征是在1.00-1.06μm處有一個強(qiáng)烈的吸收峰,在0.8μm和0.9μm處有兩個較弱的吸收峰,在0.54-0.7μm段的反射率最高,并隨著波長的增加光譜反射率呈下降趨勢。因此,水體的反射率遠(yuǎn)低于其它地物,在彩色遙感影像上表現(xiàn)為均勻的暗色調(diào);在可見光波段,水體的反射率隨泥沙含量的增加,其反射率呈整體上升趨勢,圖像上水體的色調(diào)也逐漸由深變淺,但其反射曲線基本相似,反射峰亦隨之向長波移動。洪水在電磁波譜上的基本光譜特征,是利用衛(wèi)星遙感技術(shù)進(jìn)行洪水水體識別和提取的基礎(chǔ)。2衛(wèi)星遙感監(jiān)測洪水的能力2.1洪水災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)分析目前用于洪水監(jiān)測的遙感資料主要有美國的陸地資源衛(wèi)星LandsatTM與ETM+、法國的資源衛(wèi)星SPOT、美國的極軌氣象業(yè)務(wù)衛(wèi)星NOAA/AVHRR資料、中國的極軌氣象衛(wèi)星FY-1、FY-2,美國的對地觀測系統(tǒng)衛(wèi)星EOS/MODIS以及加拿大的雷達(dá)衛(wèi)星RadarsatSAR等,在實(shí)際應(yīng)用中也各有特點(diǎn)。TM、ETM+和SPOT(目前在軌運(yùn)行的是2、4、5號衛(wèi)星)影像波段多,分辨率適中(TM地面分辨率為30m,ETM+的全色波段為15m,SPOT-5的多光譜波段為10m,全色波段可達(dá)2.5m或5m),可有效地獲取地面覆被信息和洪水信息,是洪水淹沒損失估算、模擬分析、洪水線性回歸分析的有效資料,適合中等范圍的洪水監(jiān)測。如法國利用Spot衛(wèi)星資料對1988年2月旺代省斯旺普峰的洪水進(jìn)行了監(jiān)測,戴昌達(dá)等利用TM較好的分析評價了1991年安徽滁河和水陽江流域的洪澇災(zāi)情。但這些遙感資料的時間分辨率都較低(Landsat為16d,SPOT為26d),掃描寬度較小(TM和ETM+為185km,SPOT為60km),且數(shù)據(jù)非免費(fèi)接收、時效性差,較難獲得大范圍的同步監(jiān)測資料。合成孔徑雷達(dá)(SAR)具有全天時和全天候?qū)Φ赜^測優(yōu)勢,其空間分辨率高,可達(dá)到10m,甚至3m,所以星載SAR技術(shù)受到了空間遙感界的高度重視。中國遙感衛(wèi)星地面站曾利用Radarsat星載SAR對1998年長江、嫩江、松花江流域暴發(fā)的特大洪水進(jìn)行了為期3d的重復(fù)監(jiān)測,發(fā)現(xiàn)其監(jiān)測效果快速有效,圖像清晰,及時獲取了寶貴的災(zāi)情資料。劉亞嵐等也曾利用星載SAR圖像再疊加警戒水域較好地確定了洞庭湖與下荊江地區(qū)洪水災(zāi)害的淹沒區(qū)域,其地物類型的定性精度達(dá)到了95%以上,淹沒面積的定量精度為90%～95%。但該遙感數(shù)據(jù)獲取成本較高,災(zāi)時性較差,只適合在地形復(fù)雜、范圍不太大的特大洪水災(zāi)害情況下使用。NOAA/AVHRR(每日可4次獲得圖像)和FY-1衛(wèi)星(每日每顆星可過境2次)具有重訪周期短、時間分辨率高的優(yōu)點(diǎn),適合進(jìn)行洪水災(zāi)害的宏觀動態(tài)監(jiān)測。如劉志明等利用NOAA/AVHRR衛(wèi)星資料對1998年吉林西部地區(qū)洪澇災(zāi)害進(jìn)行了動態(tài)監(jiān)測,快速讀取了災(zāi)情信息。但因其空間分辨率較低(為1.1km),所以像元所反映的信息具有較大的地類混合和鄰域效應(yīng),很難提供洪水災(zāi)情的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,EOS/MODIS衛(wèi)星以其波段多(36個),空間分辨率適中(有2個波段是250m,5個波段是500m,其余29個波段是1000m),時間分辨率高(在雙星運(yùn)行時可達(dá)0.5d),掃描寬度大(2230km)等突出特點(diǎn),引起了國內(nèi)外遙感界專家、學(xué)者的普遍關(guān)注。該資料是當(dāng)前全世界均可免費(fèi)接收的唯一的中分辨率成像光譜儀數(shù)據(jù),適合大范圍洪水實(shí)時動態(tài)監(jiān)測。如丁莉東等利用MODIS資料對鄱陽湖區(qū)的洪水進(jìn)行了監(jiān)測,清晰準(zhǔn)確地識別了洪水水體。EOS/MODIS是目前洪水監(jiān)測中應(yīng)用最廣的衛(wèi)星遙感資料之一,但它同樣具有空間分辨率偏低,不能全天候應(yīng)用等缺點(diǎn)。中國2008年5月27日成功發(fā)射的風(fēng)云三號A星(FY-3A)極軌氣象衛(wèi)星也有許多與EOS/MODIS相同的特性,其攜帶的中分辨率成像光譜儀(MERSI)的250m分辨率通道增至5個,該星裝載有11臺高性能的有效載荷探測儀器,可實(shí)現(xiàn)全球、全天候、多光譜、三維、定量遙感功能,可廣泛應(yīng)用于天氣預(yù)報(bào)、災(zāi)害與環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域,將極大地提升應(yīng)對各種自然災(zāi)害的能力,在洪水監(jiān)測中也將發(fā)揮更大的作用。2.2tm圖像水體提取在洪水災(zāi)害監(jiān)測、災(zāi)情評估中,洪水淹沒范圍的獲取是最重要的信息之一。包括洪水水體的提取和淹沒面積的計(jì)算。2.2.1洪水水體的提取利用遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行水體提取的基本原理是水體與植被、土壤等其它地物,在可見光和近紅外波段范圍內(nèi)的光譜反射率存在一定的差異。提取方法主要有閾值法、譜間關(guān)系法等。2.2.1.1TM圖像上的水體提取利用LandsatTM圖像自動提取水體的方法主要有三種:第一種是在平原地區(qū)常用的計(jì)算機(jī)密度分割法,這種方法簡單、直觀;第二種是在山區(qū)常用的閾值分類法,如利用對水陸界線反映較好的TM第5波段,即短波紅外波段,通過反復(fù)實(shí)驗(yàn)確定其閾值為17,可將水體與陸地區(qū)分出來,但這兩種方法易將山體、云體、陰影或部分混合像元誤提為水體;第三種方法則是用數(shù)學(xué)地理模型提取水體,這種方法提取結(jié)果的精度較高,如周成虎等給出的水體提取模型:ΤΜ2+ΤΜ3＞ΤΜ4+ΤΜ5(1)TM2+TM3＞TM4+TM5(1)式中,TM2、TM3、TM4、TM5分別為TM資料2、3、4、5波段的灰度值。因?yàn)榭梢詫⑸襟w的陰影區(qū)分開來,模型(1)特別適合山區(qū)水體的提取。但由于居民地也具有該波譜特征,汪金花等又給出了改進(jìn)后的水體提取模型:(ΤΜ2+ΤΜ3)-(ΤΜ4+ΤΜ5)＞0和ΤΜ4/ΤΜ2＜0.88(2)(TM2+TM3)?(TM4+TM5)＞0和TM4/TM2＜0.88(2)后者是居民地所不具有的波譜特征,因此可以清楚地將水體與居民地區(qū)分開來。但這兩種模型都只對較寬的河流具有較好的提取效果,對較狹窄的河流卻無能為力。于是李科等又在傳統(tǒng)的水體提取模型的基礎(chǔ)上對其不足進(jìn)行了改進(jìn),設(shè)計(jì)出了新的TM圖像水體自動提取模型,即:ΤΜ4＜Κ1和ΤΜ3+ΤΜ7＜Κ2和ΤΜ1-ΤΜ4＞Κ3(3)TM4＜K1和TM3+TM7＜K2和TM1?TM4＞K3(3)式中,K1取窄河流TM4波段的最大光譜值,K2取窄河流TM3+TM7的最大值,K3取窄河流TM1-TM4的最小值。綜上可知,在這三種TM水體提取模型中,利用模型(3),就可以將洪水水體以及窄河流精確地提取出來,在提取精度上要優(yōu)于前兩種模型。2.2.1.2基于MODIS的水體提取技術(shù)MODIS數(shù)據(jù)的第1波段是紅光區(qū)(0.62-0.67μm),第2波段是近紅外區(qū)(0.841-0.87μm)。在波段2波長范圍內(nèi),植被的反射率明顯高于水體的反射率;而在波段1波長范圍內(nèi),水體的反射率則高于植被的反射率。為了增強(qiáng)水陸反差,1978年Deering提出了歸一化植被指數(shù)NDVI:ΝDVΙ=(ρnir-ρred)/(ρnir+ρred)(4)NDVI=(ρnir?ρred)/(ρnir+ρred)(4)式中,ρnir和ρred分別對應(yīng)MODIS的第2波段和第1波段的反射率。在NDVI圖像上,由于水體的NDVI值為負(fù)值,而植被、土壤的則較高,因此在遙感圖像的直方圖上就會表現(xiàn)出明顯的雙峰曲線,通過選用閾值就可區(qū)分出水體。NDVI方法可部分消除輻射誤差,但當(dāng)?shù)孛嬷脖辉絹碓矫軙r,NDVI指數(shù)會出現(xiàn)飽和現(xiàn)象,對高植被區(qū)的靈敏度較低,無法實(shí)現(xiàn)同步增長。吳賽等根據(jù)MODIS遙感數(shù)據(jù)的特點(diǎn)以及水體的波譜特性,發(fā)現(xiàn)MODIS第1,2,4和6波段寬度較窄,能夠?qū)O其復(fù)雜的地物區(qū)分開,在此基礎(chǔ)上,丁莉東等建立了另一種基于MODIS影像的水體提取模型即:CΗ1+CΗ4＞CΗ2+CΗ6(5)CH1+CH4＞CH2+CH6(5)式中,CH1、CH2、CH4、CH6分別為MODLS數(shù)據(jù)第1、2、4和6通道的反射率,通過對鄱陽湖地區(qū)的洪水遙感影像資料進(jìn)行水體提取后發(fā)現(xiàn),利用式(5)這種譜間關(guān)系法比傳統(tǒng)的NDVI法能快速的提取MODIS影像中的水體。但譜間關(guān)系法容易將云錯誤地當(dāng)作水體提取出來,這也是該方法的不足之處,有待繼續(xù)改進(jìn)。2.2.1.3NOAA/AVHRR圖像上水體的提取為整體地反映水體與非水體的NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)的光譜特征,張淑杰等對遼寧省的NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理,繪出水體與非水體的均值光譜曲線,如圖1所示。從圖1可以看出,洪水光譜曲線的CH2<<CHl,植被光譜曲線的CH2>>CH1,據(jù)此就可很明顯地將洪水與植被區(qū)分開來。云的5個波段均為相對高值,其光譜曲線明顯高于洪水光譜曲線;云影、城市的CH1值雖與洪水的CHl值相近,并且也符合CH1大于CH2的規(guī)律,但城市的CH3值遠(yuǎn)低于洪水CH3值,云影的CH3、CH4值明顯大于洪水的CH3、CH4值。因此,在原有的CH1值遠(yuǎn)大于CH2值的規(guī)律下,加上CH3、CH4的閾值判斷,可以將云、云影及城市排除掉,從而很方便的識別出洪水水體。因此,通過大量的水體光譜樣本分析,可以得出NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)的水體信息提取的基本光譜模型:CΗ1>>CΗ2和CΗ2<圖像平均值洪災(zāi)期∶CΗ3<圖像平均值(6)非洪災(zāi)期∶CΗ3>圖像平均值CH1>>CH2和CH2<圖像平均值洪災(zāi)期∶CH3<圖像平均值(6)非洪災(zāi)期∶CH3>圖像平均值隨著水面積減少、混濁度增加、水深變淺,水體特征有所改變,CH1相對減小,CH2相對增加,有向陸地逐漸過渡的趨勢,且往往該部分水體是陸地包圍的水體或覆蓋在陸地上的淺水體。在提取水體方面還有很多其他遙感源可以采用,例如都金康等根據(jù)水體的空間特征信息,采用決策樹的方法通過SPOT衛(wèi)星有效地提取了洪水水體;國內(nèi)學(xué)者在利用FY-2衛(wèi)星監(jiān)測洪水方面也作了大量工作,如延雪花等通過FY-2C云圖結(jié)合713C雷達(dá)回波分析,對2005年7月連續(xù)兩次發(fā)生在山西南部、河南省的暴雨洪水進(jìn)行了有效識別;還有適合平地洪水水體提取的RadarsatSAR遙感資料等?？傊诤樗w提取方面,可以針對不同的地形和條件選用合適的衛(wèi)星遙感資料和水體提取方法,比如:TM遙感資料波段多、光譜信息豐富、分辨率適中,但由于在洪水期間難以獲得無云霧的圖像,適合于做本底水體的提取;NOAA/AVHRR時間分辨率較高,空間分辨率相對較低,水體在其影像上表現(xiàn)出很明顯的空間特征即河流的線狀、湖泊的面狀以及水體與云團(tuán)大小的對比上,適合大面積動態(tài)洪水水體的提取;與NOAA/AVHRR相比,MODIS資料的空間分辨率較高,不僅可以提供更細(xì)致、更清晰的江河、湖泊、山脈、植被等背景信息,還可使水體識別精度有所提高,并且覆蓋范圍更廣,適合精細(xì)化、大范圍的洪水動態(tài)監(jiān)測。2.3在其他水體上的洪水面積用衛(wèi)星遙感估算洪水水體面積的方法也有不少,在應(yīng)急中往往是用衛(wèi)星圖像上的洪水像元個數(shù)乘以單個像元面積進(jìn)行簡單估算,這種方法假設(shè)每個像元的面積相等,在洪水淹沒范圍不大時可以應(yīng)用。而實(shí)際上每個像元的地形、地勢和經(jīng)緯度不同,其面積也是不一樣的,同時還存在著混合像元問題。為此,班顯秀等采用了一種較為精確的逐像元算法,對1993年大伙房水庫和清河水庫的水體面積進(jìn)行了估算。其計(jì)算公式如下:S=n∑i=1aiSi(7)ai=(ρL-ρ)/(ρL-ρW)(8)Si=2b2ΔLρ(AsinΔB2cosBm-Bsin3ΔB2cos3Bm+Csin5ΔB2cos5Bm-Dsin7ΔB2cos7Bm)(9)式中,S為水體面積,ai為第i個像元中水體面積同像元面積之比,Si為第i個像元的面積,ρW為水體的反照率,ρL為陸地的反照率,ρW和ρL分別由多通道合成圖像上最接近混合像元的陸地和水體中讀取。ΔB=B2-B1,表示數(shù)字像元的緯線差,Bm=(B2+B1)/2;ΔL=L2-L1,表示數(shù)字像元的經(jīng)線差;b=6356.863km為地球短軸;ρ為圓錐投影中最大像徑,ρ=57.2957795;A、B、C、D分別為常數(shù),A=1.0033636057,B=0.0011240273,C=0.0000016989,D=0.0000000027。對于原分辨率的NOAA/AVHRR數(shù)據(jù),ΔB和ΔL均取0.01°。在正確判別水體的基礎(chǔ)上,該方法計(jì)算的洪水面積是相當(dāng)準(zhǔn)確的,但較為繁瑣,適合小流域內(nèi)洪水面積的精確估算。目前國內(nèi)使用的基本方法還有種子蔓延算法,就是按給定水位條件,求取滿足精度,且要求連通的點(diǎn)的集合,該集合給出的連續(xù)平面就是所求的淹沒范圍。該方法適合有源淹沒時的洪水面積估算,但編程算法實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜。劉小生等提出了基于Arc/info的洪水淹沒面積計(jì)算方法,在鄱陽湖地區(qū)的防汛抗洪地理信息系統(tǒng)中經(jīng)過驗(yàn)證,證明該方法不僅有較高的精度,而且無需編程,值得推廣應(yīng)用。隨著GIS技術(shù)的發(fā)展,洪水淹沒面積的計(jì)算將會更科學(xué)和簡便。2.4水面高程的計(jì)算方法遙感技術(shù)能夠快速高效地監(jiān)測洪水淹沒的范圍,但通過遙感數(shù)據(jù)獲取洪水淹沒水深的研究尚有欠缺。GIS技術(shù)的應(yīng)用為估算水深提供了新的思路。利用GIS計(jì)算水深,通常是基于DEM,采用種子點(diǎn)進(jìn)行鄰域搜索比較,根據(jù)一定的條件來判斷邊界與內(nèi)部洼地,得到一定流域的水體范圍與水深。不過此方法多針對動態(tài)水流,適用于小范圍水域。易永紅等利用遙感技術(shù)和DEM數(shù)據(jù),探討了一種適合于較大范圍的可近似為靜態(tài)水體的水深分布算法,即在已知的洪水淹沒范圍的條件下,利用水面高程數(shù)據(jù)和地面高程模型來計(jì)算,公式為:D=Ew-Eg(10)式中,Ew為水面高程,Eg為地面高程,D為水深。該方法要求DEM的精度比較高,比例尺多為1∶1萬或更大。水面高程可通過以下方式獲得:(1)水文觀測或現(xiàn)場調(diào)查;(2)通過儀器(如激光測高儀)直接測定;(3)運(yùn)用水文、水力學(xué)模型模擬計(jì)算;(4)用遙感和GIS相結(jié)合的方法,通過采集水陸邊界點(diǎn)的高程來獲取。前兩種計(jì)算方法由于受天氣條件和儀器自身不夠完備的影響,計(jì)算數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度不高,方法也不夠科學(xué)。方法(3)的計(jì)算工作量較大,算法復(fù)雜且滯后,不利于災(zāi)情資料的及時掌握。目前應(yīng)用較廣的是方法(4),數(shù)據(jù)處理快,且計(jì)算精度較高。由于洪水是動態(tài)的且與湖泊、河流、水庫的大小、以及地形、地勢等都有很大關(guān)系,因此在估算其淹沒水深的時候有一定的難度,需要區(qū)別分類計(jì)算。所以目前計(jì)算洪水水深的算法都不是很成熟,有待進(jìn)一步探討。3災(zāi)災(zāi)決策的確定洪水災(zāi)害評估是全面反映洪水災(zāi)害災(zāi)情,及時進(jìn)行搶險救災(zāi),確定減災(zāi)決策的重要依據(jù)。由于影響洪水災(zāi)害的因素很多,再加上用于災(zāi)害損失研究的基礎(chǔ)資料太薄弱,目前還沒有一種評估方法被普遍采用和推廣,但有些評估模型還是值得借鑒。3.1洪水直接損失的概念根據(jù)災(zāi)害對人類生存和發(fā)展目標(biāo)的影響,洪災(zāi)損失可分為經(jīng)濟(jì)損失和非經(jīng)濟(jì)損失。經(jīng)濟(jì)損失又分為直接經(jīng)濟(jì)損失和間接經(jīng)濟(jì)損失。洪災(zāi)直接經(jīng)濟(jì)損失是指洪水直接淹沒造成的動產(chǎn)和不動產(chǎn)損失的總和。根據(jù)實(shí)物形態(tài),洪災(zāi)直接經(jīng)濟(jì)損失可分為居民住房及室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失、企業(yè)資產(chǎn)損失、事業(yè)資產(chǎn)損失、自然資源損失、生命線系統(tǒng)損失、農(nóng)作物損失等。洪災(zāi)間接經(jīng)濟(jì)損失是指洪水次生災(zāi)害與衍生災(zāi)害對社會經(jīng)濟(jì)影響所造成的損失。洪災(zāi)非經(jīng)濟(jì)損失包括受災(zāi)人口、災(zāi)害的政治社會影響、洪災(zāi)的生態(tài)環(huán)境影響等。3.2計(jì)算洪水損失的公式3.2.1災(zāi)前價值評估的基本原理洪災(zāi)直接經(jīng)濟(jì)損失評估主要是通過對承災(zāi)體災(zāi)前價值的估算和洪災(zāi)直接經(jīng)濟(jì)損失率的確定實(shí)現(xiàn)的。承載體的災(zāi)前價值評估可通過原始價格法、重置成本法、市場價格法來實(shí)現(xiàn)。洪災(zāi)損失率的確定主要是建立淹沒水深、淹沒時間等自變量與因變量損失率之間的關(guān)系,利用經(jīng)驗(yàn)曲線法或參數(shù)統(tǒng)計(jì)模型來實(shí)現(xiàn)。目前應(yīng)用較多的洪災(zāi)直接經(jīng)濟(jì)損失評估模型主要有:財(cái)產(chǎn)損失率模型、損失增長率模型、面上綜合損失值模型。3.2.1.災(zāi)后價值及社會價值洪災(zāi)損失率,即各類承災(zāi)體遭洪災(zāi)損失的價值量與災(zāi)前或正常年份各類承災(zāi)體原有或應(yīng)有價值量之比,可表征承災(zāi)體易損性。損失率的計(jì)算方法如下:L=Sb-Sa+FSb(11)式中,L為財(cái)產(chǎn)損失率、Sb為承災(zāi)體的災(zāi)前價值、Sa為承災(zāi)體的災(zāi)后價值、F為某些承災(zāi)體受災(zāi)中進(jìn)行搶救等額外費(fèi)用。按洪災(zāi)損失率計(jì)算的直接經(jīng)濟(jì)損失值為:SD=Ν∑i=1Μ∑j=1L∑k=1[βijk(h,t)×Vijk]=Μ∑j=1SDj(12)式中,SD為按洪災(zāi)損失率計(jì)算的一次洪災(zāi)引起的直接經(jīng)濟(jì)損失值;SDj為第j類財(cái)產(chǎn)的直接經(jīng)濟(jì)損失值;βijk為第k種淹沒程度下第i個經(jīng)濟(jì)分區(qū)內(nèi)第j類財(cái)產(chǎn)的損失率,它是淹沒深度h和淹沒持續(xù)時間t的函數(shù);V為第k種淹沒程度下第i個經(jīng)濟(jì)分區(qū)內(nèi)第j類財(cái)產(chǎn)值;N為淹沒區(qū)內(nèi)按經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平劃分的分區(qū)數(shù);M為第i個經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)的財(cái)產(chǎn)種類;L為淹沒程度等級數(shù)。該模型統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)比較全面,但存在計(jì)算量大,實(shí)際操作復(fù)雜、且數(shù)據(jù)精度不高等缺陷。3.2.1.與同一基準(zhǔn)年的比較損失增長率模型是考慮資金的時間因素和財(cái)產(chǎn)值隨時間的變化而對災(zāi)害損失進(jìn)行的一種修正或折算。這樣可把不同年份的洪災(zāi)損失換算到同一基準(zhǔn)年,以便進(jìn)行經(jīng)濟(jì)比較。Cin=Cio(1+Yi)n(13)式中,Cin為第i種資產(chǎn)(或人口)在第n年的預(yù)測值,Cio、Yi分別為第i種資產(chǎn)(人口)基準(zhǔn)年的值和年均損失增長率。該方法簡便易行,但需要考慮洪災(zāi)損失的增長率問題。3.2.1.以直接損失的單位面積損失計(jì)算面上綜合損失值模型有兩種表示形式,即用某基準(zhǔn)年的人均損失(元/人)和單位面積損失(元/hm2)來預(yù)估相似地區(qū)的洪災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失值。其計(jì)算公式如下:R=A×Y×(1+Κ)n(以人均損失表示)(14)R=B×W×(1+Κ)n(以單位面積損失表示)(15)式中,R為典型地區(qū)需要評估的某次洪災(zāi)中的直接經(jīng)濟(jì)損失值,A為洪災(zāi)受災(zāi)人口;Y為該地區(qū)某次歷史洪災(zāi)的人均損失值(洪災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失/洪災(zāi)區(qū)受災(zāi)人口);K為物價上漲率;n為距離調(diào)查歷史洪災(zāi)的年數(shù);B為洪災(zāi)受淹面積;W為歷史洪災(zāi)的單位面積損失(洪災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失/洪災(zāi)區(qū)受災(zāi)面積)。式(14)比較適合于計(jì)算城鎮(zhèn)各行業(yè)的資產(chǎn)損失,式(15)比較適合計(jì)算農(nóng)村地區(qū)的減產(chǎn)損失。面上綜合損失值模型是目前國內(nèi)應(yīng)用較廣泛的一種方法,簡單易行,操作方便,但在洪災(zāi)損失的影響因素上考慮的不夠詳細(xì),適合洪災(zāi)損失的宏觀計(jì)算。3.2.2結(jié)果方法的選擇洪災(zāi)間接經(jīng)濟(jì)損失主要有兩種計(jì)算方法:(1)直接調(diào)查估算法:就是通過調(diào)查受災(zāi)區(qū)的社會經(jīng)濟(jì)情況、洪水的水深和淹沒范圍、洪水對各類承載體的影響等,在這些統(tǒng)計(jì)資料的基礎(chǔ)上,運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法,估算出洪災(zāi)間接經(jīng)濟(jì)損失,但由于這種方法人為因素比較多,情況比較復(fù)雜,所以估算誤差較大,在實(shí)際評估中應(yīng)用較少。(2)經(jīng)驗(yàn)系數(shù)法:即假定洪水給不同部門、行業(yè)造成的間接經(jīng)濟(jì)損失與其直接經(jīng)濟(jì)損失之間存在一定的比例關(guān)系。則洪災(zāi)間接經(jīng)濟(jì)損失就可通過直接經(jīng)濟(jì)損失與間接損失經(jīng)驗(yàn)系數(shù)獲得。該方法簡易、時效性強(qiáng),但計(jì)算較為粗略,損失經(jīng)驗(yàn)系數(shù)的確定也需要進(jìn)行科學(xué)合理的估算。3.2.3對洪水災(zāi)害的評估洪災(zāi)非經(jīng)濟(jì)損失評估主要包括人員傷亡、生態(tài)環(huán)境影響等,其評估模型也有一定的可行性,但因?yàn)橛绊懸蛩剌^為抽象復(fù)雜,且計(jì)算方法均具有滯后性,因此不適合洪災(zāi)的實(shí)時評估,在實(shí)際計(jì)算中往往被粗略估算或者忽略不計(jì)。目前的評估模型中,直接應(yīng)用遙感信息的還相對較少,但隨著遙感、GIS、全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)(GPS)等空間信息技術(shù)的發(fā)展,它在洪災(zāi)損失評估中的作用將越來越受到重視。如朱強(qiáng)等根據(jù)洪水淹沒范圍分布不規(guī)則的特征,提出的基于網(wǎng)格的洪水損失計(jì)算模型,網(wǎng)格不但包含有社會屬性信息,還可以疊加洪水水深、流速、歷時和土地分類等遙感信息,較精確