Page 12 - 2024年第55卷第2期

图 ６ 河南省 ２００６—２０２１年受灾人口、直接经济损失关于降水指数和年份的三维散点图及拟合曲面

图 ７ 河南省 ２００６—２０２０年受灾人口、直接经济损失关于降水指数和年份的三维散点图及拟合曲面

５ 结语

我国每年因洪涝灾害造成巨大损失，洪涝灾害损失评估是防灾减灾的重要内容 ［１，８ － ９］ 。面向洪涝灾害损
失 Ｓ型曲线 ［１６，１９］ 和 Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ、Ｌｏｇｉｓｉｔｉｃ、Ｇｏｍｐｅｒｔｚ三种函数形式 ［１７ － １８］ ，本文通过引入时间项构建考虑时间
变化的洪涝灾害损失函数 ［２４］ 。该函数可以表征灾害损失随着致灾因子强度先递增、而后趋缓的静态 Ｓ型曲
线关系，还可以通过量级、形状和位置三个参数综合考虑 Ｓ型曲线随时间的动态变化情况。考虑到大气降
水对于水文过程的主导性驱动作用，以标准化的降水指数来描述致灾因子强度 ［５，３１，３４］ 。值得说明的是，洪峰
流量、洪水水位等特征指标也可用于表征致灾因子强度 ［１，２６，３５］ 。损失函数应用过程中，可以把不同的致灾因
子强度指标与损失函数结合起来，通过设计对比实验遴选致灾因子，从而更好地支撑洪涝灾害评估。
考虑经济社会发展、工程措施及非工程措施等要素对于洪涝灾害损失的影响，不同年份的灾害损失有可能
呈现 “非一致性”的特征 ［７，３３，３６］ 。经典 Ｓ型曲线基于 “一致性”的假设，假设灾害损失值与致灾因子强度之间
具有相对稳定的关联关系。另一方面，洪涝灾害及各影响要素会随着时间呈现出动态变化的特征。如图 ４、图 ５
结果所示，同一致灾因子强度水平下，洪涝灾害损失值呈现逐年变化。面向《公报》给出的各省份洪涝灾害损失
数据，本文通过引入时间项构建 “非一致性”条件下的洪涝灾害损失函数。进一步地，如果发掘各个省级行政
区的经济社会、工程措施、非工程措施等数据资料，可以提炼洪涝灾害暴露度、脆弱性、韧性等特征指标；在
损失函数中加入相关特征指标，有望建立基于物理过程的洪涝灾害损失函数 ［１０，２１，２３］ 。
本文聚焦于洪涝灾害评估问题，以灾害损失函数的量级、形状和位置三个参数作为切入点，通过引入
时间项构建考虑时间变化的洪涝灾害损失函数。通过数学方法拟合洪涝灾害损失函数，洪涝灾害损失关于
致灾因子强度和时间的三维空间散点可以拓展成为连续的三维空间曲面。通过该曲面，既可以固定时间从
而评估不同致灾因子强度下的灾害损失程度，又可以固定致灾因子强度从而评估灾害损失随时间的变化情
况。基于《公报》提供的受灾人口、直接经济损失数据，本文对于各省级行政区 ２００６年至 ２０２１年洪涝灾害损

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