曾 鵬，蘇朝暉，方偉華，張海霞，余 璐

(1.北京師范大學(xué) 環(huán)境演變與自然災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875；2.北京師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)部災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)科學(xué)研究院，北京 100875；3.北京師范大學(xué) 地表過(guò)程與資源生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875；4.應(yīng)急管理部—教育部減災(zāi)與應(yīng)急管理研究院，北京 100875)

海南島位于太平洋西北部，受西北太平洋臺(tái)風(fēng)區(qū)偏西路徑的熱帶氣旋影響較大。熱帶氣旋在登陸前后常伴隨著暴雨以及風(fēng)暴潮等原生災(zāi)害，并引發(fā)洪澇、滑坡及泥石流等次生災(zāi)害。近年來(lái)，熱帶氣旋次生洪澇災(zāi)害造成的損失是中國(guó)各類(lèi)海洋災(zāi)害中最高的，且呈逐年上升趨勢(shì)[1]。特別在遭遇強(qiáng)臺(tái)風(fēng)時(shí)，往往會(huì)形成巨災(zāi)導(dǎo)致更為嚴(yán)重的損失。如2014年第9號(hào)超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“威馬遜”單次事件造成的直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)446.5億元。因此，快速準(zhǔn)確合理評(píng)估次生洪澇災(zāi)害的損失對(duì)災(zāi)害應(yīng)急救援和城市風(fēng)險(xiǎn)管理至關(guān)重要。

臺(tái)風(fēng)次生洪澇災(zāi)害的經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估依賴(lài)于洪澇危險(xiǎn)性(淹沒(méi)水深、淹沒(méi)歷時(shí)等指標(biāo))空間分布，以及各類(lèi)承災(zāi)體的財(cái)產(chǎn)脆弱性曲線[2]。由于我國(guó)記錄的歷史洪澇災(zāi)害損失及社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)有限且獲取成本較大，采用傳統(tǒng)的災(zāi)后統(tǒng)計(jì)調(diào)查法開(kāi)展洪澇災(zāi)害損失評(píng)估存在較大的不確定性。當(dāng)前，隨著GIS技術(shù)和水文水力學(xué)模型的發(fā)展，基于兩者結(jié)合的損失評(píng)估模型(如MH-HAZUS、CatNet模型等)得到了快速發(fā)展，通過(guò)承災(zāi)體價(jià)值數(shù)據(jù)與洪水淹沒(méi)信息的GIS分析，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)熱帶氣旋次生洪澇災(zāi)害的快速可靠評(píng)估[3]。洪澇損失評(píng)估面臨的另一個(gè)嚴(yán)重挑戰(zhàn)是承災(zāi)體數(shù)據(jù)精度欠缺，導(dǎo)致現(xiàn)有研究通常采用土地利用類(lèi)型[4]或者研究區(qū)域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)[5]進(jìn)行災(zāi)害損失估算。然而，這類(lèi)研究缺乏有效的承災(zāi)體空間分布信息和損失的空間分布特征，得到的洪澇損失評(píng)估結(jié)果存在精度不足等問(wèn)題。因此，高精度的承災(zāi)體數(shù)據(jù)對(duì)于提高洪澇損失評(píng)估至關(guān)重要，特別是房屋建筑物這類(lèi)承災(zāi)體，即便在相同的土地利用類(lèi)型下其使用類(lèi)型和室內(nèi)財(cái)產(chǎn)價(jià)值也不盡相同。此外，現(xiàn)有研究構(gòu)建的洪災(zāi)脆弱性曲線也為高精度的房屋洪澇損失評(píng)估提供了基礎(chǔ)，但各國(guó)洪澇災(zāi)害脆弱性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和房屋結(jié)構(gòu)存在差異，直接借鑒使用承災(zāi)體對(duì)應(yīng)的脆弱性曲線會(huì)帶來(lái)較大誤差，需要根據(jù)研究的實(shí)際情況做出相應(yīng)的調(diào)整和修改。

因此，本文通過(guò)高分辨率的房屋建筑物柵格數(shù)據(jù)提取了海口市的房屋輪廓數(shù)據(jù)，利用城市規(guī)劃、百度POI(Point of Interest)確定了?？谑蟹课萁ㄖ锏氖褂妙?lèi)型，并基于互聯(lián)網(wǎng)上房屋造價(jià)和家庭耐消費(fèi)品價(jià)格估算了各類(lèi)房屋建筑物的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。同時(shí)，基于實(shí)地調(diào)研的損失數(shù)據(jù)及參考現(xiàn)有研究，擬合了?？谑懈黝?lèi)房屋建筑物的脆弱性曲線。以模型模擬的?？谑袣v史臺(tái)風(fēng)事件和臺(tái)風(fēng)暴雨-洪澇-風(fēng)暴潮聯(lián)合概率情景的洪澇淹沒(méi)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，重建了影響海口市最嚴(yán)重的9場(chǎng)歷史臺(tái)風(fēng)的房屋建筑物損失分布，并評(píng)估了6種臺(tái)風(fēng)暴雨-洪澇-風(fēng)暴潮聯(lián)合概率情景下海口市房屋建筑物的洪澇損失。研究結(jié)果可為減災(zāi)政策的制定、洪澇保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的開(kāi)展、以及城市規(guī)劃編制提供理論支撐和決策參考。

1 數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

海口市位處太平洋西北臺(tái)風(fēng)區(qū)，熱帶氣旋次生洪澇災(zāi)害呈現(xiàn)出“成災(zāi)地域廣、強(qiáng)度及發(fā)生頻率高、災(zāi)害損失重”等特點(diǎn)[6]。海口市常年受熱帶氣旋侵襲，多年平均受影響的臺(tái)風(fēng)約為5.5個(gè)，熱帶氣旋帶來(lái)的強(qiáng)降水及風(fēng)暴增水是洪澇災(zāi)害發(fā)生的主要成因。?？谑袩釒庑涤昃哂小皬?qiáng)度大、范圍集中、持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)”的特點(diǎn)，暴雨一般持續(xù)3～4 d，最長(zhǎng)的達(dá)9 d。此外，受瓊州海峽東西走向地形的影響，熱帶氣旋引發(fā)的風(fēng)暴潮增水常在海峽兩側(cè)壅高。熱帶氣旋降水引發(fā)的南渡江河道水面快速上漲，疊加南渡江入?？诙蔚娘L(fēng)暴潮增水，使得?？谑械臒釒庑闈碁?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)較高。

圖1 海口市水文及地貌分布示意圖(行政地圖改自?？谑械貓D，審圖號(hào):瓊S(2021)023號(hào))

1.2 研究數(shù)據(jù)獲取

1.2.1 熱帶氣旋次生洪澇淹沒(méi)

海口市熱帶氣旋次生洪澇淹沒(méi)數(shù)據(jù)來(lái)源于華東師范大學(xué)模擬的洪澇結(jié)果[7]，模擬平臺(tái)為Delft3D構(gòu)建的海口市臺(tái)風(fēng)暴雨-洪澇-風(fēng)暴潮復(fù)合模型。模型利用硇洲島和秀英港潮位進(jìn)行了結(jié)果驗(yàn)證，兩個(gè)站點(diǎn)的均方根誤差(RMSE)分別為0.18和0.14，相關(guān)系數(shù)R2均為0.91，模擬結(jié)果具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。次生洪澇淹沒(méi)數(shù)據(jù)空間分辨率為50 m，包含淹沒(méi)水深、淹沒(méi)范圍以及淹沒(méi)時(shí)長(zhǎng)等指標(biāo)。淹沒(méi)結(jié)果數(shù)據(jù)包含影響海南省最嚴(yán)重的9場(chǎng)歷史典型臺(tái)風(fēng)(臺(tái)風(fēng)國(guó)內(nèi)編號(hào)：196309、196311、196608、197109、198007、198217、198616、199111和201409)，以及6種臺(tái)風(fēng)暴雨-洪澇-風(fēng)暴潮聯(lián)合概率情景(5年、10年、25年、50年、100年、200年) 。

1.2.2 屋建筑物使用類(lèi)型分類(lèi)

海口市房屋建筑物輪廓柵格數(shù)據(jù)來(lái)源于天地圖(https://map.tianditu.gov.cn/)，范圍為110.10°～110.71°E，20.12°～19.53°N。柵格數(shù)據(jù)空間分辨率為0.6 m，包含城市和農(nóng)村房屋、道路、海岸及綠地等5類(lèi)輪廓。

城市用地規(guī)劃數(shù)據(jù)來(lái)源于《?？谑谐鞘锌傮w規(guī)劃(2011—2020)》[8]，數(shù)據(jù)內(nèi)容包含?？谑兄鞒菂^(qū)各片區(qū)控制性詳細(xì)規(guī)劃用地，通過(guò)對(duì)JPG圖像矢量化及地理配準(zhǔn)獲取?？谑懈髌瑓^(qū)的土地利用類(lèi)型規(guī)劃數(shù)據(jù)。海口市興趣點(diǎn)POI數(shù)據(jù)來(lái)自百度地圖，內(nèi)容包括房屋建筑物的名稱(chēng)、坐標(biāo)、地址、以及類(lèi)別等空間屬性。

1.2.3 房屋建筑物造價(jià)及室內(nèi)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估

?？谑蟹课菰靸r(jià)數(shù)據(jù)參考主要建筑服務(wù)商網(wǎng)站中各使用類(lèi)型房屋建筑物的工程造價(jià)及單位面積造價(jià)預(yù)算案例，統(tǒng)計(jì)指標(biāo)包含與造價(jià)計(jì)算相關(guān)的建筑面積、地上建筑面積、地下建筑面積等多個(gè)屬性的數(shù)值。

海南省居民平均每百戶(hù)年末主要耐用消費(fèi)品擁有量來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(http://www.stats.gov.cn/tjsj./ndsj/)，時(shí)間跨度為2015—2020年。室內(nèi)資產(chǎn)價(jià)值借鑒了家電售賣(mài)網(wǎng)站中各類(lèi)家電的零售價(jià)格，統(tǒng)計(jì)對(duì)象為在中國(guó)市場(chǎng)銷(xiāo)售的所有家電品牌的市場(chǎng)終端零售均價(jià)，時(shí)間跨度為2015—2020年。

此外，根據(jù)歷史臺(tái)風(fēng)受災(zāi)情況，采用問(wèn)卷方式對(duì)?？谑屑拔牟械?個(gè)城市及農(nóng)村地區(qū)的房屋使用類(lèi)型及室內(nèi)財(cái)產(chǎn)進(jìn)行了實(shí)地調(diào)研，獲得有效樣本377份。調(diào)查的指標(biāo)包括房屋的層數(shù)、間數(shù)、建成年代、室內(nèi)財(cái)產(chǎn)類(lèi)別、室內(nèi)財(cái)產(chǎn)各類(lèi)別數(shù)量，以及室內(nèi)財(cái)產(chǎn)總價(jià)值等。

1.2.4 房屋建筑物脆弱性曲線

房屋建筑物脆弱性曲線來(lái)源根據(jù)實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)擬合，以及參照其他脆弱性曲線或?yàn)?zāi)害損失數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建。實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)為?？谑屑拔牟性凇巴R遜”及“海鷗”臺(tái)風(fēng)期間次生洪水導(dǎo)致的淹沒(méi)水深、財(cái)產(chǎn)價(jià)值及房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失等信息[9]。其他建筑物類(lèi)型的脆弱性曲線參考已有研究的脆弱性曲線函數(shù)[10-11]。

2 研究方法

2.1 房屋建筑物次生洪澇損失評(píng)估

房屋建筑物洪澇損失分析基于研究區(qū)內(nèi)受到洪澇災(zāi)害的各房屋類(lèi)型資產(chǎn)損失率和淹沒(méi)程度等指標(biāo)，計(jì)算匯總各類(lèi)資產(chǎn)損失值。步驟如下：

(1) 數(shù)據(jù)集構(gòu)建。根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)范對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗及空間配準(zhǔn)等，構(gòu)建災(zāi)害損失評(píng)估數(shù)據(jù)集，包括研究區(qū)域內(nèi)的承災(zāi)體類(lèi)型及價(jià)值，致災(zāi)因子危險(xiǎn)性數(shù)據(jù)以及歷史災(zāi)情統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等。

(2) 承災(zāi)體脆弱性量化分析?；跒?zāi)后實(shí)地調(diào)研、災(zāi)情統(tǒng)計(jì)上報(bào)等數(shù)據(jù)，建立洪澇災(zāi)害危險(xiǎn)性指標(biāo)(淹沒(méi)水深、淹沒(méi)范圍等)與不同承災(zāi)體損失的定量關(guān)系，構(gòu)建脆弱性矩陣并通過(guò)函數(shù)擬合得到脆弱性量化結(jié)果。

(3) 熱帶氣旋次生洪澇損失評(píng)估。通過(guò)GIS空間疊加分析，將網(wǎng)格致災(zāi)因子危險(xiǎn)性強(qiáng)度和承災(zāi)體類(lèi)型兩種屬性代入至對(duì)應(yīng)承災(zāi)體脆弱性曲線中，計(jì)算網(wǎng)格對(duì)應(yīng)的災(zāi)害損失率。再根據(jù)研究區(qū)損失率和各類(lèi)房屋建筑物的價(jià)值空間分布，估算研究區(qū)域內(nèi)的房屋建筑物洪澇損失：

(1)

式中：Lb為房屋建筑物的洪澇損失；Vij為j淹沒(méi)水深下的第i類(lèi)房屋類(lèi)型的資產(chǎn)價(jià)值；Rij為j淹沒(méi)水深下的第i類(lèi)房屋類(lèi)型的損失率；m為房屋使用類(lèi)型數(shù)；n為淹沒(méi)水深等級(jí)。

2.2 房屋建筑物使用類(lèi)型確定及室內(nèi)財(cái)產(chǎn)價(jià)值估算

2.2.1 房屋建筑物矢量邊界提取

本研究采用監(jiān)督分類(lèi)從高分辨率柵格中提取建筑物輪廓，監(jiān)督分類(lèi)在小范圍的研究區(qū)域內(nèi)具有“工作量小，分類(lèi)精度高，計(jì)算效率高”等優(yōu)點(diǎn)[12]。監(jiān)督分類(lèi)算法為基于Bayes準(zhǔn)則構(gòu)造分類(lèi)函數(shù)(式2)的最大似然法，該方法能夠有效利用其他的先驗(yàn)知識(shí)以提高分類(lèi)精度。分類(lèi)后對(duì)數(shù)據(jù)中的小圖斑進(jìn)行剔除或重新分類(lèi)，基于Aggregation、Majority/Minority分析、聚類(lèi)處理(clump)和過(guò)濾處理(Sieve)等方法并根據(jù)實(shí)際情況選擇最優(yōu)的圖斑處理方法，以獲得較為精準(zhǔn)的分類(lèi)結(jié)果。此外，利用GIS軟件疊加房屋分類(lèi)結(jié)果與現(xiàn)狀遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，手工刪除和編輯如道路、水體等非房屋輪廓數(shù)據(jù)，并補(bǔ)充在建工程用房以及臨時(shí)用房等遺漏缺失數(shù)據(jù)。

(2)

2.2.2 房屋建筑物使用類(lèi)型確定

房屋建筑物的分類(lèi)一般考慮結(jié)構(gòu)類(lèi)型、使用類(lèi)型及其次級(jí)指標(biāo)?；诤？谑蟹课萁ㄖ锏膶?shí)際情況，參考《城市用地分類(lèi)與規(guī)劃建設(shè)用地標(biāo)準(zhǔn)(GB 50137—2011)》中的城鄉(xiāng)用地分類(lèi)方法，將海口市房屋建筑物根據(jù)使用類(lèi)型劃分為36類(lèi)(表1)[13]。通過(guò)疊加?？谑懈髌瑓^(qū)控制性土地利用類(lèi)型詳細(xì)規(guī)劃圖，判斷相應(yīng)覆蓋區(qū)域房屋建筑物的使用類(lèi)型。對(duì)于缺少規(guī)劃圖的研究區(qū)域，對(duì)照POI數(shù)據(jù)及遙感影像中房屋名稱(chēng)等關(guān)鍵標(biāo)注信息，結(jié)合目視解譯及研究人員經(jīng)驗(yàn)，確認(rèn)房屋建筑物的使用類(lèi)型。

2.2.3 房屋建筑物室內(nèi)財(cái)產(chǎn)價(jià)值估算

表2 ?？谑蟹课萁ㄖ锖痛a

(3)

表3 海南省2021年毛坯房造價(jià)與裝修造價(jià)表 (元/m2)

2.3 房屋建筑物脆弱性曲線擬合

房屋建筑物的脆弱性曲線與建筑面積、室內(nèi)財(cái)產(chǎn)類(lèi)型及財(cái)產(chǎn)價(jià)值、災(zāi)后應(yīng)急相應(yīng)能力密切相關(guān)。不同類(lèi)型的房屋建筑物在相同淹沒(méi)水深情況下的損毀不同，需要建立各自的脆弱性曲線。脆弱性曲線常通過(guò)多項(xiàng)式、冪函數(shù)、Logistic回歸等函數(shù)表達(dá)，或使用核密度等非參數(shù)分布平滑為曲線[14]。

本文中商業(yè)服務(wù)業(yè)設(shè)施用地、二類(lèi)居住用地、農(nóng)村住宅用地等建筑物類(lèi)型參照實(shí)地調(diào)研結(jié)果構(gòu)建脆弱性曲線函數(shù)。其他類(lèi)型房屋建筑物研究根據(jù)已有研究及HAZUS-Flood數(shù)據(jù)庫(kù)中的承災(zāi)體分類(lèi)及其對(duì)應(yīng)的平均損失率，建立?？谑蟹课萁ㄖ锎嗳跣郧€擬合的參考值。根據(jù)室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失率-水深樣本的散點(diǎn)分布，優(yōu)選出Lognormal函數(shù)進(jìn)行脆弱性曲線函數(shù)擬合(式4)。在構(gòu)建的脆弱性曲線基礎(chǔ)上，利用?？谑袨?zāi)情統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)擬合參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，從而得到海口市不同建筑物類(lèi)型優(yōu)化后的脆弱性曲線。

(4)

式中：F(x|μ,σ)為不同建筑物類(lèi)型的室內(nèi)財(cái)產(chǎn)直接經(jīng)濟(jì)損失率；x為淹沒(méi)水深(m)；σ、μ分別為自變量的對(duì)數(shù)值的標(biāo)準(zhǔn)差和平均值，其中，shape=σ為函數(shù)的形狀參數(shù)，scale=eμ為函數(shù)的尺度參數(shù)。

2 結(jié)果

3.1 洪澇危險(xiǎn)性分布

洪澇危險(xiǎn)性體現(xiàn)了災(zāi)害強(qiáng)度和頻率在時(shí)空分布上的差異，以及臺(tái)風(fēng)暴雨-洪澇-風(fēng)暴潮災(zāi)害遭遇(碰頭)的可能性組合。將洪水淹沒(méi)深度劃分為11個(gè)等級(jí)用以量化洪澇災(zāi)害的嚴(yán)重程度：①0～0.1 m，②0.1～0.5 m，③0.5～1.0 m，④1.0～1.5 m，⑤1.5～2.0 m，⑥2.0～2.5 m，⑦2.5～3.0 m，⑧3.0～3.5 m，⑨3.5～4.0 m，⑩4.0～4.5 m，>4.5 m。

表4 建筑服務(wù)商的?？谑蟹课萁ㄖこ填A(yù)算案例

圖2展示了單次歷史臺(tái)風(fēng)及臺(tái)風(fēng)暴雨-洪澇-風(fēng)暴潮聯(lián)合概率情景下的洪澇危險(xiǎn)性分布，圖中顯示的洪水深度和面積為整個(gè)臺(tái)風(fēng)期間每個(gè)位置的最大淹沒(méi)深度和淹沒(méi)范圍。從圖中可見(jiàn)，海甸島、新埠島以及江東新區(qū)的洪澇危險(xiǎn)性較高，此外南渡江沿岸也存在部分危險(xiǎn)性較高的點(diǎn)位。江東新區(qū)淹沒(méi)范圍較大可能是因?yàn)槲鞅弊呦虻呐_(tái)風(fēng)登陸時(shí)，風(fēng)暴增水引發(fā)該區(qū)域河流入?？诘乃慧崭?，導(dǎo)致河流兩岸受淹?？傮w而言，海口市次生洪澇危險(xiǎn)性呈現(xiàn)由新埠島及江東新區(qū)沿岸向內(nèi)陸逐漸降低的空間分布特征。

3.2 房屋建筑物使用類(lèi)型分布

基于提取的?？谑蟹课萁ㄖ锸噶枯喞?，疊加海口市主城區(qū)各片區(qū)控制性詳細(xì)規(guī)劃用地類(lèi)型以及百度地圖POI空間屬性數(shù)據(jù)，得到房屋建筑物的使用類(lèi)型空間分布(圖3)。從圖3中可以看出，?？谑兄鞒菂^(qū)房屋建筑物分布較為密集，非主城區(qū)部分主要集中在城鎮(zhèn)周?chē)约耙猿擎?zhèn)為中心向外擴(kuò)散。此外，海口市占比最大的房屋使用類(lèi)型為居住用地，包含農(nóng)村住宅用地、一類(lèi)居住用地、二類(lèi)居住用地以及三類(lèi)居住用地，其次是商業(yè)用地和旅館業(yè)用地。美蘭區(qū)是教育科研用地占比最大的行政區(qū)，分布有海南大學(xué)、海南師范大學(xué)等院校，此外，處于開(kāi)發(fā)建設(shè)階段的江東新區(qū)，其在建工程用地占地面積最大。商業(yè)用地和旅館業(yè)用地集中在龍華區(qū)北部等經(jīng)濟(jì)繁華區(qū)域，由于秀英港航運(yùn)的存在，倉(cāng)儲(chǔ)用地多分布于秀英區(qū)北部。

圖2 ?？谑信_(tái)風(fēng)暴雨-風(fēng)暴潮組合洪澇危險(xiǎn)性分布

圖3 ?？谑蟹课萁ㄖ锸褂妙?lèi)型空間分布

圖4 海口市房屋建筑物單位面積室內(nèi)財(cái)產(chǎn)價(jià)值(均值、極大值、極小值)估算結(jié)果

3.3 房屋建筑物室內(nèi)財(cái)產(chǎn)估值

基于海口市房屋造價(jià)、室內(nèi)耐用消費(fèi)品總價(jià)值等數(shù)據(jù)，考慮室內(nèi)財(cái)產(chǎn)價(jià)值的冪律(Power Law)分布規(guī)律[11]，估算了海口市各類(lèi)房屋建筑物單位面積造價(jià)的上限、下限以及均值(圖4)。由于部分使用類(lèi)型房屋(如倉(cāng)儲(chǔ)用地、醫(yī)療用地等)的用途不同、低收入家庭的房屋建設(shè)裝修用料較差、以及各地區(qū)減災(zāi)能力的不同，從而導(dǎo)致部分類(lèi)型房屋建筑物單位面積室內(nèi)財(cái)產(chǎn)價(jià)值的上限、下限相差較大。

3.4 房屋建筑物脆弱性曲線

通過(guò)分析實(shí)地調(diào)研結(jié)果中室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失率-水深樣本的散點(diǎn)圖形態(tài)，考慮損失率值域區(qū)間為[0,1]的特點(diǎn)，選用Logistic函數(shù)擬合了商業(yè)服務(wù)業(yè)設(shè)施用地、二類(lèi)居住用地、農(nóng)村住宅用地等建筑物類(lèi)型的脆弱性曲線函數(shù)。通過(guò)分析已有研究中的土地利用類(lèi)型與建筑物類(lèi)型水深-損失率對(duì)應(yīng)關(guān)系表，借鑒已構(gòu)建的脆弱性曲線函數(shù)參數(shù)值，選用擬合優(yōu)度高的Lognormal累積分布函數(shù)進(jìn)行海口市其他房屋建筑物類(lèi)型的脆弱性曲線擬合。

此外，由于低水深時(shí)建筑物的損失基本可忽略不計(jì)，因此需要基于洪澇淹沒(méi)水深對(duì)脆弱性曲線做截?cái)嗵幚?。已有研究表明水深低?0 cm時(shí)房屋的損失基本為零[11]，此外，對(duì)城市區(qū)域而言道路洪澇災(zāi)害發(fā)生后地表的主要行洪通道，道路兩邊的馬路牙子對(duì)洪水溢出有一定的阻礙作用，根據(jù)《室外工程(12J003)》規(guī)范我國(guó)馬路牙子的高度一般為5～10 cm[15]。因此，倉(cāng)儲(chǔ)用地、在建工程、臨時(shí)用房、農(nóng)村住宅用地以及采礦用地等低防護(hù)房屋類(lèi)型的截?cái)嗨钸x擇為10 cm，其他房屋類(lèi)型截?cái)嗨顬?0 cm。

在構(gòu)建的脆弱性曲線基礎(chǔ)上，使用歷史災(zāi)情統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)脆弱性曲線的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，從而得到?？谑胁煌ㄖ镱?lèi)型優(yōu)化后的脆弱性曲線(圖5)?；跉v史災(zāi)情統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)優(yōu)化的脆弱性曲線，能夠合理有效反映研究區(qū)域的損失率-水深關(guān)系，可為后續(xù)損失評(píng)估的精度提供了保證，可認(rèn)為是海口市各類(lèi)房屋建筑物損失評(píng)估的間接驗(yàn)證。從圖5中可以看出，當(dāng)淹沒(méi)水深達(dá)到3 m或更高時(shí)，大部分房屋類(lèi)型的損失率基本達(dá)到最大；當(dāng)淹沒(méi)深度再增加時(shí)，損失率增長(zhǎng)趨勢(shì)不明顯。此外，居民住宅用地、工業(yè)用地、商業(yè)用地、物流倉(cāng)儲(chǔ)用地等房屋類(lèi)型的損失率上升趨勢(shì)明顯，但洪水對(duì)公用設(shè)施用地、道路與交通設(shè)施用地等的影響相對(duì)較小，損失率普遍低于20%。

3.5 房屋建筑物損失評(píng)估

3.5.1 單次歷史臺(tái)風(fēng)下的房屋損失評(píng)估

基于?？谑蟹课萁ㄖ锸褂妙?lèi)型和室內(nèi)財(cái)產(chǎn)價(jià)值空間分布、歷史臺(tái)風(fēng)事件過(guò)程最大淹沒(méi)水深分布，以及不同房屋使用類(lèi)型室內(nèi)財(cái)產(chǎn)洪水脆弱性曲線函數(shù)，以2014年第9號(hào)超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“威馬遜”(Rammasun，編號(hào)：201409)為例，估算?？谑袣v史臺(tái)風(fēng)事件下房屋建筑物室內(nèi)財(cái)產(chǎn)的損失率和損失價(jià)值。臺(tái)風(fēng)“威馬遜”期間海口市各類(lèi)房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失率空間分布見(jiàn)圖6，可見(jiàn)江東新區(qū)、海甸島、新埠島、瓊山區(qū)、秀英區(qū)及美蘭區(qū)北部等沿海區(qū)域房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失率較高，其中秀英區(qū)沿海低洼區(qū)域、美蘭區(qū)北部以及海甸河沿岸個(gè)別地區(qū)由于洪澇危險(xiǎn)性高，以及部分易損毀房屋使用類(lèi)型分布集中，部分區(qū)域的損失率高達(dá)85%以上。此外，受南渡江河流洪水的影響，江沿岸部分地區(qū)的損失率也高于20%。

“威馬遜”各類(lèi)房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失價(jià)值空間分布見(jiàn)圖7，室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失主要集中在江東新區(qū)、海甸島、新埠島、瓊山區(qū)、秀英區(qū)及美蘭區(qū)北部等沿海區(qū)域。從圖7中可見(jiàn)，大部分房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失價(jià)值低于5萬(wàn)元，一些低洼地區(qū)及財(cái)產(chǎn)聚集度高的區(qū)域室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失價(jià)值較高，部分區(qū)域的洪澇損失達(dá)200萬(wàn)元以上。

圖5 ?？谑胁煌课萁ㄖ镱?lèi)型(室內(nèi)財(cái)產(chǎn)價(jià)值)洪澇災(zāi)害脆弱性曲線擬合圖

圖6 ?？谑袣v史臺(tái)風(fēng)情景下的房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失率空間分布

圖7 海口市歷史臺(tái)風(fēng)情景下的房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失價(jià)值空間分布

根據(jù)災(zāi)情統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“威馬遜”對(duì)?？谑性斐芍苯咏?jīng)濟(jì)損失達(dá)83.86億元，其中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及基礎(chǔ)設(shè)施損失25.82億元，市政園林、環(huán)衛(wèi)設(shè)施損失11.01億元，民房倒塌4 204間，直接經(jīng)濟(jì)損失4億元，旅游直接經(jīng)濟(jì)損失3.12億元，供水供電損失4.2億元。一方面，本文在構(gòu)建脆弱性曲線時(shí)已基于災(zāi)后統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)擬合參數(shù)進(jìn)行校驗(yàn)。另一方面，本文評(píng)估的“威馬遜”臺(tái)風(fēng)期間?？谑蟹课萁ㄖ锏暮闈硴p失值為47.19億元，考慮到旅游、農(nóng)業(yè)以及漁業(yè)占?？谑薪?jīng)濟(jì)的比重較大，在總的直接經(jīng)濟(jì)損失中剔除這部分損失后，可認(rèn)為對(duì)海口市房屋建筑物的洪澇損失估計(jì)值相對(duì)合理。

3.5.2 典型重現(xiàn)期下的房屋損失評(píng)估

模擬了5年、10年、25年、50年、100年和200年共6個(gè)典型重現(xiàn)期水平下，臺(tái)風(fēng)暴雨-洪澇-風(fēng)暴潮耦合作用造成的?？谑蟹课萁ㄖ锸覂?nèi)財(cái)產(chǎn)損失率空間分布(圖8)。結(jié)果顯示，隨著重現(xiàn)期水平的增加，相同位置的房屋建筑物室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失率逐漸增大，在遭遇200年一遇臺(tái)風(fēng)的情景下，海甸島及新埠島90%以上面積房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失率高于30%，其中部分地區(qū)損失率高達(dá)70%以上。從不同重現(xiàn)期情景來(lái)看，隨著臺(tái)風(fēng)暴雨-洪澇-風(fēng)暴潮危險(xiǎn)性強(qiáng)度增加，江東新區(qū)、海甸島、新埠島、瓊山區(qū)、秀英區(qū)及美蘭區(qū)北部等沿海區(qū)域房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失率的上升幅度明顯高于其他地區(qū)，而在此區(qū)域內(nèi)高損失率覆蓋范圍也呈擴(kuò)散態(tài)勢(shì)，其中以海甸島損失率變化最為明顯。在相同重現(xiàn)期水平下，海口市房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失率呈現(xiàn)北高南低的分布格局，江東新區(qū)、海甸島、新埠島、瓊山區(qū)、秀英區(qū)及美蘭區(qū)北部等沿海區(qū)域損失率遠(yuǎn)高于內(nèi)陸地區(qū)。在遭遇5年一遇的臺(tái)風(fēng)時(shí)，海甸島大部分地區(qū)房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失率低于10%，新埠島70%面積房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失率低于30%。

圖8 海口市臺(tái)風(fēng)暴雨-洪澇-風(fēng)暴潮不同重現(xiàn)期情景下的房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失率空間分布

圖9 ?？谑信_(tái)風(fēng)暴雨-洪澇-風(fēng)暴潮不同重現(xiàn)期情景下的房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失價(jià)值空間分布

圖9展示了?？谑信_(tái)風(fēng)暴雨-洪澇-風(fēng)暴潮不同重現(xiàn)期情景下房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失價(jià)值的空間分布。對(duì)比圖2和圖9，發(fā)現(xiàn)房屋建筑物的損失分布與洪澇危險(xiǎn)性的空間分布趨同，主要集中在海口市北部沿海及南渡江河流沿線。但也存在部分損失率較高的區(qū)域其損失值較小，如南渡江入?？谛聳|大橋附近，這是因?yàn)樵搮^(qū)域的房屋類(lèi)型室內(nèi)財(cái)產(chǎn)價(jià)值較低。對(duì)各類(lèi)型房屋建筑物的總損失進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，在5年、10年一遇的重現(xiàn)期情景下，洪澇損失最高為二類(lèi)居住用地，其次為商業(yè)用地和旅館業(yè)用地。當(dāng)重現(xiàn)期水平超過(guò)25年一遇時(shí)，一類(lèi)居住用地的損失將超過(guò)旅館業(yè)用地，成為洪澇損失第三高的房屋建筑物類(lèi)型，這是因?yàn)橐活?lèi)居住用地主要以別墅為主，房屋室內(nèi)價(jià)值高。當(dāng)重現(xiàn)期水平超過(guò)200年一遇時(shí)，商業(yè)居住混合用地的損失將升至第三，這可能與該類(lèi)房屋類(lèi)型主要分布于?？谑斜辈垦睾^(qū)域附近有關(guān)，出現(xiàn)超設(shè)防洪澇時(shí)會(huì)遭受較為嚴(yán)重的損失。

從圖9可見(jiàn)，在5年一遇的臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度情景下，海口市房屋建筑物室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失價(jià)值較小，大部分區(qū)域的損失在1萬(wàn)元以下，僅個(gè)別區(qū)域的損失較大，如江東新區(qū)海岸線附近，這可能是因?yàn)樵搮^(qū)域的在建工程較多。隨著臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的增加，北部沿海地區(qū)房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)價(jià)值高損失覆蓋范圍不斷擴(kuò)大，平均損失值也有所上升。在50年一遇的臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度情景下，北部沿海地區(qū)部分地區(qū)房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失價(jià)值達(dá)到35萬(wàn)元以上，出現(xiàn)較多地區(qū)的損失達(dá)50萬(wàn)元以上。在100年一遇及200年一遇的臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度情景下，江東新區(qū)、海甸島、新埠島、瓊山區(qū)、秀英區(qū)及美蘭區(qū)北部區(qū)域出現(xiàn)較大的房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失，較大部分可達(dá)300萬(wàn)元以上。

3 結(jié)論與討論

承災(zāi)體精度是臺(tái)風(fēng)暴雨-洪澇-風(fēng)暴潮災(zāi)害研究的核心內(nèi)容之一，建立高精度的承災(zāi)體數(shù)據(jù)是開(kāi)展精細(xì)化災(zāi)害損失評(píng)估及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的基礎(chǔ)。本文構(gòu)建了高精度的?？谑蟹课萁ㄖ锍袨?zāi)體數(shù)據(jù)，同時(shí)根據(jù)研究區(qū)實(shí)際情況優(yōu)化了?？谑懈黝?lèi)房屋建筑物擬合的脆弱性曲線。對(duì)比以往臺(tái)風(fēng)次生洪澇損失研究，本研究實(shí)現(xiàn)了對(duì)單體房屋建筑物洪澇損失的評(píng)估，并且擁有較高精度的洪澇損失評(píng)估結(jié)果。高精度的洪澇損失結(jié)果，可以更好地了解洪澇風(fēng)險(xiǎn)的空間分布格局，以便在城市規(guī)劃中采取合理的減災(zāi)措施以降低洪澇風(fēng)險(xiǎn)。

(1) 基于不同使用類(lèi)型的高精度房屋建筑物數(shù)據(jù)能夠在單體房屋尺度展現(xiàn)臺(tái)風(fēng)洪澇損失的空間分布特征，居住用地及商業(yè)用地是?？谑泻闈硴p失較高的房屋類(lèi)型。

(2) ?？谑姓急茸畲蟮姆课萁ㄖ锸褂妙?lèi)型是居住用地，其次是商業(yè)用地和旅館業(yè)用地。臺(tái)風(fēng)洪澇淹沒(méi)水深對(duì)居民住宅用地、工業(yè)用地、商業(yè)用地、物流倉(cāng)儲(chǔ)用地等類(lèi)型的脆弱性影響明顯，但對(duì)公用設(shè)施用地、道路與交通設(shè)施用地等則相對(duì)較弱。

(3) 海口市房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失率呈現(xiàn)北高南低的分布格局。隨著臺(tái)風(fēng)暴雨-洪澇-風(fēng)暴潮聯(lián)合重現(xiàn)期水平的增加，相同位置的房屋建筑物室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失率逐漸增大，且區(qū)域內(nèi)高損失率覆蓋范圍也呈擴(kuò)散趨勢(shì)。

(4) ?？谑蟹课萁ㄖ锏膿p失分布與洪澇危險(xiǎn)性的空間分布趨同，集中在江東新區(qū)、海甸島、新埠島、美蘭區(qū)等北部沿海及南渡江河流沿線區(qū)域。隨著臺(tái)風(fēng)暴雨-洪澇-風(fēng)暴潮聯(lián)合重現(xiàn)期水平的增加，一類(lèi)居住用地和商業(yè)居住混合用地的洪澇損失增長(zhǎng)較快。

由于缺乏?？谑蟹课萁ㄖ餁v史損失數(shù)據(jù)，本文對(duì)損失評(píng)估進(jìn)行驗(yàn)證的時(shí)候僅對(duì)歷史統(tǒng)計(jì)總損失與評(píng)估損失的差異進(jìn)行了定性描述。但應(yīng)當(dāng)注意的是，本文使用的危險(xiǎn)性數(shù)據(jù)精度較好，且構(gòu)建脆弱性曲線時(shí)基于實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行了擬合驗(yàn)證，因此可認(rèn)為脆弱性曲線的合理性在較大程度上代表了損失評(píng)估的合理性。此外，本文基于城市規(guī)劃確定房屋建筑物使用類(lèi)型時(shí)可能會(huì)與實(shí)際存在誤差，主要是城市規(guī)劃受政策影響較大，特別是海南這類(lèi)改革開(kāi)放試驗(yàn)區(qū)。