灾情系统预测方法及防灾减灾-经管之家官网！

在数理统计模型预测方法方面，灾情主要的预测模型有灰色灾变理论、神经网络理论等方法。这类方法的运用依赖于对过去的灾情统计或评估数据的样本采集，然后通过数理统计模型的运算算法，来刻画灾情数据的发展趋势，进而得到未来的灾情情况，这些方法需要历史数据，总体上讲是经验性的，具体模型只适用于被研究地区。就总体而言，目前还没有一种很有效的预测方法，我国灾情统计现状大多是建立在定性评估基础之上，真正量化的灾情指标较少。

在进行灾情预测时，不仅要知道灾情是如何发生的，即其产生机理，而且还应从其产生机理出发，考虑各影响因素对灾情带来的影响，进一步研究灾情的规律和特点，以便更好的反映未来灾情。灾情实际是灾害系统内部因素相互作用的结果，本文以乘法原理为理论基础，提出概要性的灾害损失预测模型，为建立具体灾情模型奠定基础，以此基础建立的具体将具有针对性和实用性、适用性强等特点。

1. 灾害中的灾害源与承灾体

1.1 灾害的灾害源

灾害的灾害源是指带来灾害的源。包括地震、台风、电力（或通讯）网中断、瘟疫、洪水、火灾、火山喷发、矿难、海啸、旱灾、虫灾、环境破坏、生态失衡、群体性暴力事件、战争、食品不合格、饥荒、信息泄露、核设施、踩踏、经济危机、能源危机、政治事件等等。灾害源因素包括灾害的种类、强度、规模（或空间范围）、持续时间、灾害发生的概率。不同种类的灾害带来的危害对象和程度不同，以单位强度对对象的危害程度表征。一般自然灾害持续时间相对于社会灾害时间短，如一种错误思想可毒害国民几千年。

1.2 灾害的承灾体

承灾体是指灾害的对象。如人身和财产等，甚至对社会全方位地产生直接影响，如水灾对学生正常上学都会产生影响，因此可以说承灾体就是社会。承灾体因素包括人口密度、财产密度、抵御灾害能力（如建筑物的强度），为更广泛地表征承灾体的侵害对象，也可用社会发展水平代替人口密度、财产密度。

1.3 其他因素

其他因素包括灾害源与承灾体之间的空间距离、环境因素如天气、救援能力、经济条件等等。例如地震发生在夏天容易发生瘟疫，使灾情被放大；发生在寒冬，容易发生冻死冻上，也可是灾情被放大。再如灾害发生在贫困地区，因物质条件欠缺导致救援不利，也可使灾情被放大。社会发展水平高对灾害损失也有放大作用。

1.4 因素间的关联

因素间可能存在关联，如贫困地区经济条件差，相应地人口密度也低；再如灾害源的强度和范围一般存在正相关。但因素间的关联并不影响这些因素在模型中的作用，因为它们作用的发挥是独立的，不能因为关联的存在而去掉（或取代）其中的因素，否则导致失去模型的物理意义。

2. 灾害损失预测模型的建立

2.1 直接危害

没有灾害源不会带来灾难，有灾害源但是其波及范围内没有人身和财产也不会产生灾害，只是自然现象，所以灾害源与被灾害对象是造成灾害的两个必要条件，灾害是灾害源对承灾体作用的结果，符合乘法原理，可数学表述为：

灾害后果=灾害源×承灾体×其他因素……………………（1）

将子一级因素带入得到：

灾害后果=（灾害参数×强度×区域面积×持续时间×灾害发生的概率、）×人口密度（或财产密度或其他）×其他因素/（抵御灾害能力×救援能力×距离2）…………………（2）

每种灾害带来的损失程度不一样，同一种灾害对于人身损害和对于财产损失的程度不一样，用灾害参数表示。其取值确定可采取两种方法，一是采用历史统计数字的平均值，二是确定标准条件，在标准条件下发生的损失值。方法一虽然粗略但其可操作性强于方法二。在三维空间，一般事物的传播遵循平方反比率，所以此处也采用了这个规则：灾害后果与距离的平方成反比。

如果从社会损失角度考虑，可将因子“人口”用“社会发展水平”表征。社会发展水平指标可按照《整体国力及社会发展水平评价模型》（《经济要参》2013年47期）确定。社会发展水平越高，灾害给社会带来的损失越大，如同等强度和规模的地震、停电、瘟疫等等给城市带来的损失要大于农村的损失，因为城市人口、企业、设施的密度要高于农村，发生在自然经济时期带来的损失要小于市场经济事情的损失。比较粗略的预测可用GDP代替社会发展水平，详见《利用国内生产总值和人口数据进行地震灾害损失预测评估》（陈棋福，陈凌《地震学报》, 1997(6):640-649），其评估公式http://file:///C:\\DOCUME~1\\ADMINI~1\\LOCALS~1\\Temp\\msohtml1\\01\\clip_image002.gif（Ep为固定资产损失期望值，PT年度发生地震烈度Ir的概率，f(Ir,GDP)代表灾害损失与地震烈度和社会财富之间的关系，f(Ir,GDP)由地震灾害数据确定，与（2）式中灾害参数对应）可视为（2）式的具体化。

（2）式是对于不具有传染性质的灾害，而对于瘟疫类灾害有其特点：灾害源与承灾体同一化形成正反馈（或称为连锁反应），初期呈指数规律增长，灾害整个发展过程遵从逻辑斯蒂模型，因此可将因子“规模×持续时间”用逻辑斯蒂方程代替。

2.2 次生危害

灾害发生时，虽然对于远离灾害范围之外的地区不直接产生损害，但是如果灾害区域内具有网络性质的事物的损害可通过网络延伸到远方，或通过行业链影响其他地区，或通过因素间相互作用关系影响至其他地区。如灾害区内的发电站受损，会导致远方受供电企业停产；甚至垄断性企业处于灾区内，也会给这个国家的正常经济运转带来影响。再如一个国家的首都受到核攻击，导致其行政系统瘫痪，对于整个国家来说都会带来各方面的损失。炸不烂的互联网，设计的很巧妙，即使局部受损信息的传递也不受阻止，但是当根服务器被破坏时，会带来大面积的网络瘫痪。

对于次生危害的损失，（1）（2）式同样适用。

3 模型特点

3.1 通用性

目前灾害损失模型主要针对地震水灾，一般通过数理统计的方法通过拟合线性模型建立，适用于被研究地区，所以适用性差。而本模型适用于各种灾害损失，只要将灾害损失参数通过数据确定，即可适用于所有地区。

3.2 可反映因素间相互作用

一般线性拟合模型只反映灾害损失按时间的发展规律或只是各因素的线性拟合，不能反映各因素间相互作用关系，某一因素对灾害损失不受其他因素的影响。而本模型将各方面因素都纳入，而且是通过乘法反映出因素间的相互依赖作用关系，体现出灾害形成的系统性，每个对灾害损失的放大（或缩小）作用，参见1.3。

4. 如何降低灾害的损失

社会发展水平与灾害损失呈正比关系，但是我们不能因为减少灾害人为地降低社会发展水平，因为社会发展水平是我们追求的目标。所以要减灾需要从其他方面找因素。

由（2）式可知，降低灾害损失可从灾害源或者承灾体或影响因素三个方面考虑。

一是避免灾害发生，即将灾害发生的概率降低到零。如食品安全的控制、核电站的安全管理、瘟疫的防控。

二是在无法避免的情况下，准确预测灾害发生的时间和强度、规模，降低人口密度和财产密度，如洪水发生之前疏散人群；增强抵御灾害的能力，如加强水库大坝的强度和泄洪水平。一般小概率事件带来的损失都是重大的，在（2）式中为“灾害参数×灾害发生的概率”，即损失的数学期望值，该值因为概率低所以数学期望值小；而灾害发生概率高的事件带来的损失一般都是小的，其数学期望也不因为单次损失小而小。总体上重大灾害与灾害带来的损失相当，所以重大灾害并不可怕，因为其发生概率低，关键是做好预测工作，以便做好减灾工作。根据乘法的性质，薄弱因素对乘积的影响更灵敏。如何高效地降低灾害损失，就要找到这些因素中的薄弱因素。因为如地震、火山喷发类灾害，其发生的概率小，因此对于灾情来说是薄弱环节，为此对于这类灾害做好预测会给减灾带来显著效果。对于常规灾难、准周期性灾难，做好应急准备即可。

三是增加灾害源与承灾体之间的距离，如将核电站、垃圾处理厂建在远离居民居住的地区，不能因为降低成本而将灾害源放在居民身边。易燃易爆品不允许带上火车就是很好的措施。

四是坚持以人为本。从灾害承灾体角度看，包括人和财物，而人的价值大于财物的价值，财物对于人才有意义，物是人非事事休，所以任何事情都要以人为本。

五是杜绝人为因素发生灾害。例如水库具有蓄水、灌溉、防洪等功能。但在市场经济条件下，水库管理者为了经济利益，可能发生旱灾时为了养殖业而蓄水使旱灾加重，而在洪水来临之时为了保护堤坝却不适当地泄洪增大下游灾难。

六是缩短灾害持续时间。对于瘟疫类、思想类灾害，其持续时间在一定程度上是人为可控的，所以缩短其持续时间是可行的。而这类灾害在初期在规模上呈几何级数增长，所以及早控制疫情发展是很重要的。

七是降低灾害强度。一般灾害的规模、持续时间与强度之间存在正比例关系，也即灾害损失与灾害强度的三次方呈正比例关系，所以降低灾害强度对于防灾效果显著。如易燃易爆物的存储量控制在一定限量，不要集中存放；同样，化工厂的规模不是越大越好。

八提高抵御灾害能力和救灾能力。

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