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1目录一．【题目】以深圳市为例对洪灾带来的损失的预测二.【摘要】据报载，国外有研究报告将广州预测为受洪灾损失最重的城市，也将深圳列为洪灾损失严重的城市。有关专家和专业人员认为该报告结论与事实存在出入，因而怀疑其所用方法及支撑数据的正确性与准确性。经过反复研究经济合作与发展组织关于未来主要沿海城市的未来洪灾预测的报告后，我们发现该报告没有明确地给出洪水形成的具体过程以及计算洪灾损失的具体方法。通过查阅研究相关资料发现，深圳的洪灾主要是降雨引起的，而损失则主要是过度的降水给各行各业带来的直接损失。为了预测洪灾带来的经济损失，首先需要对各行业的经济总值进行预测。根据深圳市统计年鉴中1978年至2012年各产业经济总值的相关数据，利用阻滞增长模型和多项式回归模型对各产业的经济发展情况进行回归模拟与预测，得到了题目中要求的2020年和2050年各产业的生产总值以及深圳市的GDP。经多年分析,深圳市一般连续24h降雨量大于50mm都会造成不同程度的洪水灾害，即大于暴雨级别的日降水量会对深圳造成不同程度的经济损失，所以需要建立洪水（暴雨）2概率模型。我们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，所以建立了不同淹没水深财产损失率模型。最后，根据每个的洪水（暴雨）级别下出现不同淹没深度的不同比例及在每个淹没深度级别下不同产业的损失率，计算出各产业的经济损失值，最终得到总经济损失,即洪灾经济损失计算模型。预测结果为，深圳在2020年的年平均损失是16.25亿元人民币，在2050年的年平均损失为35.09亿元人民币。三．【关键词】洪灾损失损失率阻滞增长多项式回归预测四．【引言】（1）基于我们的研究结果，其目的是给普通百姓写一份建议书，说明研究报告和我们的结果是怎样得到的，并提出了一些建议，使普通百姓能够正确对待信息时代所谓“科学结论”快速传播带来的问题。（2）对于深圳市的各产业经济预测分别采用阻滞增长预测模型和多项式回归预测模型，是符合深圳市经济发展趋势的；对经济的预测细分为分别对各产业进行经济发展预测，能够使得经济预测结果更加精确。对于洪灾经济损失预测模型，根据深圳市政府部门提供的真实有效数据，建立了各产业洪灾经济损失的损失率模型，并对深圳市洪涝灾害直接经济损失，进行了实际评估和预测，得到的预测结果是科学的，有说服力的。3五．【本论】Ⅰ、模型假设1、对深圳而言，暴雨级别以上的降水会造成不同程度的经济损失；2、在2050年之前，暴雨、大暴雨和特大暴雨发生的概率是不变的；3、不同淹没水深的淹没比例是不变的；4、不同淹没水深的社会资产损失率是不变的；5、收集的数据准确无误；6、数据的拟合得到的趋势与今后若干年数据变化趋势一致，不出现很大的误差；7、2050年之前人民币对美元的汇率保持不变。Ⅱ、符号说明符号含义符号含义1P下暴雨的概率ijI(i=1,2,3;j=1,2,3,4)第i个洪水概率发生的情况下第j种淹没深度所占比例的值下大暴雨的概率ijS(i=1,2,3;j=1,2,3,4,5)第i个洪水概率下第j个产业的42P总损失率3P下特大暴雨的概率iy(i=1,2,3,4,5)第年的第i类资产的总产值ia(i=1,2...,11)第i年发生暴雨的天数ijg(i=1,2...,36;j=1,2,3,4,5)第i年第j个产业的预测值ijR(i=1,2,3,4;j=1,2,3,4,5)深圳市洪灾第i个行业的第j个淹没水深等级的社会资产损失率iz(i=1,2...,36)第i年的洪灾直接经济损失iQ(i=1,2,3)第i个水深级别到第i个i+1个水深级别的损失率增长率Ⅲ、问题分析经过反复研究经济合作与发展组织关于未来主要沿海城市的未来洪灾预测的报告后，我们发现该报告没有明确地给出洪水形成的具体过程以及计算洪灾损失的具体方法。通过查阅研究相关资料发现，深圳的洪灾主要是降雨引起的，而损失则主要是过度的降水给各行各业带来的直接损失。下面将对模型中的具体问题经行剖析。问题一：建立各产业经济预测模型5为了预测洪灾带来的经济损失，首先需要对各行业的经济总值进行预测。根据深圳市统计年鉴中1978年至2012年各产业经济总值的相关数据，利用阻滞增长模型和多项式回归模型对各产业的经济发展情况进行回归模拟与预测。问题二：建立洪灾经济损失预测模型因为深圳市洪水灾害主要由暴雨酿成。经多年分析,深圳市一般连续24h降雨量大于50mm都会造成不同程度的洪水灾害[1]。即大于暴雨级别的日降水量会对深圳造成不同程度的经济损失。所以需要建立洪水（暴雨）概率模型。对于洪涝灾害直接经济损失率计算方法，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[2][3]所以需要建立不同淹没水深财产损失率模型最后，根据每个的洪水（暴雨）级别下出现不同淹没深度的比例及在每个淹没深度级别下不同产业的损失率，计算出各产业的经济损失值，最终得到总经济损失。即洪灾经济损失计算模型。Ⅳ、模型的建立与求解4.1各产业经济预测模型经济的增长是影响城市洪涝灾害损失增长的主要因素，因此城市经济发展预测在洪涝灾害损失评估及预测中十分必要。深圳市2013年统计年鉴提供了详尽的城市社会经济发展信息，利用所得数据分别建立工业、交通运输业、建筑业、住宿餐饮业、批发零售业等深圳支柱产业的经济发展预测模型。64.1.1阻滞增长(Logistic)经济预测模型深圳经济特区建立以来，实现了国民经济持续快速健康发展，综合经济实力迅速跻身全国大中城市前列。而当一个国家处于发展的初级阶段时，经济发展迅速，财政收入及国民收入、工业总产值、总人口、固定资产投资等增长速度较快；当发展中国家逐步进入中等发达水平国家时，经济发展增速减缓，财政收入及国民收入、工业总产值、总人口、固定资产投资等增长速度逐渐放缓。当进入了发达国家阶段时，财政收入及各因素增长渐渐趋于平缓[4]。据此变化规律，深圳市的生产总值、工业生产总值、交通运输生产总值的发展状况可由S型阻滞增长曲线进行描述，其模型一般为：（1）根据深圳市2013年统计年鉴，选用1978年到2012年各因素的原始数据来进行分析，用Matlab可求得相应产业的S型经济增长曲线预测模型:市生产总值增长预测模型：(2)7图1深圳市生产总值拟合与预测工业生产总值增长预测模型：(3)图2深圳市工业产值拟合与预测8交通运输生产总值增长预测模型：（4）图3深圳市交通运输、仓储、邮政产值拟合与预测4.1.2多项式回归模型自经济特区成立以来，深圳经济高速发展，产业结构也从最初的以农业、渔业为主，演变到今天的以先进制造业、现代服务业为主。经过“十一五”和“十二五”前期的发展，深圳经济结构转型和产业升级呈现从工业经济向服务经济转型的明显特征，即服务业增加值比重持续稳定扩大（如表一所示）。因此对于建筑业、住宿餐饮业、批发零售业等相关产业则可用多项式回归进行拟合预测[5]。表一深圳市生产总值三次产业构成9多项式回归模型标准形式为：(5)同样选用1978年到2012年各因素的原始数据来进行分析，用Matlab可求得相应产业的多项式回归经济增长预测模型:住宿餐饮业生产总值预测模型：(6)10图4深圳市住宿与餐饮业产值拟合与预测建筑业生产总值预测模型：(7)图5深圳市建筑业产值拟合与预测11批发零售业生产总值预测模型：(8)图6深圳市建筑业产值拟合与预测4.2洪灾经济损失预测模型4.2.1洪水（暴雨）概率模型根据深圳市的实际情况,设定24h降雨量R12≥50mm为灾害性暴雨。深圳市灾害性暴雨每年4～10月都可能发生,但主要集中6、7、8和10月份。东南部的深圳、三洲田和南澳圩站较多,多年平均为0.57和0.50次。西北部的高峰、雁田站灾害性暴雨12最少,多年平均只有0.19和0.13次。深圳市全局性特大暴雨少,1964年10月13日出现过几乎全市性普降特大暴雨。深圳市局部性特大暴雨多时有发生。并根据中国水文部门提供的雨量信息（如下表），雨量等级可分为小雨、中雨、大雨、暴雨等，且以日降雨量衡量。其中暴雨降雨量为50~99.9毫米；大暴雨降雨量为100~199.9毫米；特大暴雨降雨量在200毫米以上。表二雨量等级表根据表二，对深圳市2000年至2010年11年的日平均降水量进行统计分析，设为第年发生第j个等级降水量的天数，则即为第i年发生第j个等级降水量的频率，再对同一净水等级的11年的频率进行算术平均，即得到发生该等级洪灾（暴雨）的概率模型：13（9）其中，第j个洪水（暴雨）等级的概率。则计算得发生暴雨、大暴雨和特大暴雨的洪水概率分别为：表三洪水（暴雨）概率表洪水等级概率(暴雨)1.92%（大暴雨）0.77%（特大暴雨）0.02%144.2.2不同淹没水深财产损失率模型建立不同淹没水深财产损失率模型是进行经济损失预测的关键。所采用的一般方法是：按街区为单元，通过相关曲线或等级关系法建立分类资产直接损失率与洪水淹没要素等关系模型。如果各街区洪涝灾害损失率变化不大，为了统计方便，也可以将各街区分类资产综合后，建立统一的洪涝灾害损失率关系模型。根据深圳市的经济特征，选取具有代表性的经济产业建立以下几种主要分类资产的洪涝灾害直接损失率关系：工业、建筑业、交通运输业、批发和零售业、住宿和餐饮业等。在实际中，目前最常用的方法是通过历史灾情调查资料及一些背景资料的辅助，并参考国内外有关的研究成果，建立某一基准年份的以水深要素为主，的城市分类资产洪涝灾害直接损失率的等级关系模型[6]、[7]。天津市滨海新区包括塘沽、汉沽、大港及经济技术开发区、天津港保税区等，是天津市重要的经济集中区，总面积达2270km.由于深圳市与滨海新区地处海河流域下游，地势低洼，因此水灾成因较多且相似，有外洪内涝和海潮侵袭，致使洪涝灾害频繁，从而两地不同频率洪水的总体淹没情况具有相似性[8]、[9]。从而根据深圳市洪水（暴雨）频率模型，得深圳市不同频率洪水的总体淹没情况表：表四深圳市不同频率洪水的总体淹没情况洪水（暴雨）频率不同淹没水深(m)的淹没比例(%)(0～0.5)（0.5～1.5）（1.5～3.5）（3.5）=1.92%23914=0.77%13888=0.02%12821515在天津市滨海新区，通过历史灾情调查资料，可以1990年为基准年，建立以水深要素为主，淹没历时为调整因素的滨海新区统一的分类资产洪灾损失率关系[10]（表五）。表五反映了滨海新区分类资产洪灾损失率的平均状况。其中淹没水深分为四个等级，分别为0到0.5米、0.5到1.5米、1.5到3.5米和3.5米以上。对于滨海新区来说，当发生不同概率等级的洪水时，不同的经济财产在不同的淹没深度下的财产损失率由下表可以得出，所以需要根据深圳市有滨海新区在地势、经济发展和财产分布的相似性，建立深圳市不同水深社会资产损失率模型，从而预测日后深圳市的洪灾经济损失。表五滨海新区基准年不同水深社会资产损失率根据表四计算各产业根据水深级别变化的损失率增长关系，将表中数据统计分析进行归类：工业、建筑业、交通运输业、批发和零售业、住宿和餐饮业等能直接反应社会经济的五大类。16对于固定的一个产业，则有水深级别变化的损失率增长关系：(10)其中对于固定的一个产业为表四中第i个水深级别的损失率，为第i个水深级别到第i个i+1个水深级别的损失率增长率，则得到深圳市各产业水深级别变化的损失率增长关系表：表六各产业水深级别变化的损失率增长关系表以1993年为基准年，根据深圳1993年洪涝灾害具体数据得当深圳洪水淹没深度在第3个淹没水深等级（1.5到3.5米）范围内时的相关财产损失[11]。对各产业损失数据进行统计17可计算出深圳市洪水淹没水深为第3个淹没水深等级（1.5到3.5米）范围内的各产业的损失率，计算方法如下：（11）其中以1993年为基准年，当年每个行业的总产值为，各产业经济总量为,表示为深圳市第i个产业在第3个淹没水深等级（1.5到3.5米）范围内时的财产损失率，见下表。表七1993年各分类资产在第3个淹没水深等级范围内