水旱災(zāi)害風(fēng)險評估方法體系及其實證研究

金菊良，宋占智，周玉良，蔣尚明，趙 君，張 明，何 君，袁瀟晨

(1．合肥工業(yè)大學(xué)土木與水利工程學(xué)院，安徽合肥 230009;2．合肥工業(yè)大學(xué)水資源與環(huán)境系統(tǒng)工程研究所，安徽合肥 230009;3．安徽省·水利部淮河水利委員會水利科學(xué)研究院，安徽蚌埠 233000;4．安徽省水利水資源重點實驗室，安徽蚌埠 233000;5．南京信息工程大學(xué)水文氣象學(xué)院，江蘇南京 210044;6．安徽工程大學(xué)建筑工程學(xué)院，安徽蕪湖 241000;7．中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101;8．北京理工大學(xué)能源與環(huán)境政策研究中心，北京 100081)

水旱災(zāi)害屬于重大自然災(zāi)害，嚴(yán)重威脅全球安全和可持續(xù)發(fā)展［1］。受季風(fēng)氣候、地形地貌和人類活動的綜合影響，我國水旱災(zāi)害發(fā)生頻繁、影響深遠(yuǎn)，自古以來是中國自然災(zāi)害的重中之重［2-3］。在變化環(huán)境下，水旱災(zāi)害發(fā)生頻度和成災(zāi)強度呈增加趨勢［4］。水旱災(zāi)害風(fēng)險評估是科學(xué)認(rèn)識水旱災(zāi)害風(fēng)險、有效減輕水旱災(zāi)害不利影響的重要前提和堅實基礎(chǔ)，在水旱災(zāi)害管理中具有重要的理論和實踐意義［2-3］。自農(nóng)業(yè)文明以來水旱災(zāi)害一直是研究的熱點，而有關(guān)水旱災(zāi)害風(fēng)險研究則是最近60年才興起的一個交叉研究領(lǐng)域。由于水旱災(zāi)害形成過程中充滿不確定性［5-6］、機(jī)理異常復(fù)雜，目前的水旱災(zāi)害風(fēng)險評估方法和應(yīng)用研究較為薄弱，迄今尚未有普遍可接受的水旱災(zāi)害風(fēng)險評估方法體系［2-3］。為此，本文從方法論角度系統(tǒng)總結(jié)筆者以往在水旱災(zāi)害方法體系方面的研究結(jié)果，該體系包括水旱災(zāi)害危險性分析評估、脆弱性分析評估、損失風(fēng)險分析評估、風(fēng)險評價和風(fēng)險決策分析等5類方法，并歸納分析了筆者以往對這些方法的實證研究結(jié)果，以更好地構(gòu)建遵循物理成因機(jī)理、具有系統(tǒng)性和可操作性的水旱災(zāi)害風(fēng)險評估方法體系，進(jìn)一步推動水旱災(zāi)害風(fēng)險評估理論和應(yīng)用的發(fā)展。

1 水旱災(zāi)害風(fēng)險評估方法體系

a．從系統(tǒng)論角度，提出水旱災(zāi)害系統(tǒng)是由洪水或干旱致災(zāi)因子、承災(zāi)體、防災(zāi)減災(zāi)措施和孕災(zāi)環(huán)境4個子系統(tǒng)組成的典型復(fù)雜系統(tǒng)，這4個子系統(tǒng)在災(zāi)害形成過程中缺一不可，它們都是形成災(zāi)害的必要條件［2-3］。其中致災(zāi)因子反映災(zāi)害的自然屬性，承災(zāi)體、防災(zāi)減災(zāi)措施反映災(zāi)害的社會屬性，孕災(zāi)環(huán)境反映災(zāi)害的自然屬性和社會屬性，所以水旱災(zāi)害是多種自然因子和社會因子綜合作用的結(jié)果，具有成因關(guān)聯(lián)復(fù)雜性、時空多樣性、不可避免性和可減輕性等顯著特征［2-3，7］，水旱災(zāi)害客觀上需要綜合運用自然科學(xué)、社會科學(xué)和交叉科學(xué)的理論方法進(jìn)行集成研究［8-9］。孕災(zāi)環(huán)境的變動性、致災(zāi)因子的危險性、承災(zāi)體的暴露、承災(zāi)體的災(zāi)損敏感性和承災(zāi)體的防災(zāi)減災(zāi)能力這5個要素相互聯(lián)系、相互作用形成的復(fù)雜系統(tǒng)，稱為水旱災(zāi)害風(fēng)險系統(tǒng)，其中后三者合稱為承災(zāi)體的脆弱性［2-3］。致災(zāi)因子危險性反映了致災(zāi)因子強度與其發(fā)生可能性之間的定量關(guān)系(又稱洪水風(fēng)險、干旱風(fēng)險［2-3］)，承災(zāi)體脆弱性反映了承災(zāi)體損失與致災(zāi)因子強度之間的定量關(guān)系(又稱脆弱性曲線［6-12］)，致災(zāi)因子危險性與承災(zāi)體脆弱性的合成作用結(jié)果，就是水旱災(zāi)害損失風(fēng)險，反映了承災(zāi)體損失與致災(zāi)因子強度發(fā)生可能性之間的定量關(guān)系(又稱災(zāi)害損失風(fēng)險曲線［6-10］)，反映了自然屬性與社會屬性相復(fù)合的情形。可見，承災(zāi)體脆弱性是把洪水或干旱風(fēng)險與水旱災(zāi)害損失風(fēng)險聯(lián)系起來的中間環(huán)節(jié)［3，6］。孕災(zāi)環(huán)境的變動性會對致災(zāi)因子危險性和承災(zāi)體脆弱性產(chǎn)生影響，承災(zāi)體的防災(zāi)減災(zāi)能力主要會對承災(zāi)體脆弱性產(chǎn)生影響，承災(zāi)體的暴露反映了承災(zāi)體與致災(zāi)因子在孕災(zāi)環(huán)境中時間和空間上的重合、接觸，是致災(zāi)因子危險性與承災(zāi)體脆弱性合成作用的具體實現(xiàn)。

b．從方法論角度，提出了水旱災(zāi)害風(fēng)險評估方法論就是把洪水或干旱風(fēng)險，經(jīng)過水旱災(zāi)害脆弱性，轉(zhuǎn)換到水旱災(zāi)害損失風(fēng)險的一般過程，即:①確定某給定時間、給定空間的研究地區(qū)洪水或干旱強度的可能性分布函數(shù)，即洪水風(fēng)險或干旱風(fēng)險;②確定在一定孕災(zāi)環(huán)境和防災(zāi)減災(zāi)條件下各洪水或干旱強度與承災(zāi)體系統(tǒng)各種破壞程度之間一一對應(yīng)的定量關(guān)系;③確定承災(zāi)體系統(tǒng)各種破壞程度與各種損失之間一一對應(yīng)的定量關(guān)系;④綜合①～③，得到某給定時間、給定空間的研究地區(qū)在一定孕災(zāi)環(huán)境和防災(zāi)減災(zāi)條件下水旱災(zāi)害損失的可能性分布函數(shù)，即水旱災(zāi)害損失風(fēng)險［2-3，10］。

c．基于上述的水旱災(zāi)害風(fēng)險評估概念和方法論分析結(jié)果，提出了由水旱災(zāi)害危險性分析評估、脆弱性分析評估、損失風(fēng)險分析評估、風(fēng)險評價、風(fēng)險決策分析5類方法組成的水旱災(zāi)害風(fēng)險評估方法體系［2-3］，該體系涵蓋了水旱災(zāi)害風(fēng)險系統(tǒng)的過程特征、行為特征、結(jié)構(gòu)特征、系統(tǒng)特征、指標(biāo)特征、模型特征等分析評估方法［8，10］。

2 水旱災(zāi)害危險性分析評估方法

a．為處理常規(guī)變點分析方法計算復(fù)雜、識別全部變點困難等問題，提出了用遺傳算法進(jìn)行水文時間序列多變點分析的一套新方法AGA-CPAM。應(yīng)用結(jié)果表明，AGA-CPAM用于處理水文時間序列多變點診斷問題簡便、可行和有效，在各種非線性時間序列災(zāi)變分析中具有推廣實用價值［13］。

b．以暴雨強度公式參數(shù)優(yōu)化為例，提出了一般非線性自然災(zāi)害模型參數(shù)優(yōu)化的一種通用的數(shù)值方法——加速遺傳算法，分析了該算法控制參數(shù)的優(yōu)化特性，總結(jié)出了這些參數(shù)的簡便設(shè)置技術(shù)，并給出了它在暴雨強度公式參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用實例［14］。

c．提出了在全河段計算誤差最小化下同時推求各斷面的水位值這一優(yōu)化問題，并用筆者提出的加速遺傳算法成功地解決了這一僅給出隱含表達(dá)式的復(fù)雜非線性優(yōu)化問題。實例計算的結(jié)果表明這一新方法是可行的、通用的和簡便的，有效控制了全河段總計算誤差，與常用方法相比，明顯提高了計算精度［15］。

d．提出了基于加速遺傳算法的門限自回歸模型［16-17］、門限回歸模型［18］、雙線性模型［19］、遺傳指數(shù)自回歸模型［20］、最近鄰仿真模型［21］、參數(shù)投影尋蹤回歸模型［22］、R/S 分析模型［23］和信息熵權(quán)馬爾可夫鏈模型［24］，為模擬、預(yù)測各種實際洪水、干旱序列非線性變化情形提供了簡便、適用性強的建模方法。

e．應(yīng)用水文隨機(jī)模擬技術(shù)［25］建立了洪水多站峰量同時模擬的隨機(jī)模型［26］、地區(qū)干旱頻率分析模型［27］，為歷史水旱災(zāi)害事件的重現(xiàn)期識別提供了簡便、適用性強的建模方法。

f．針對洪水、干旱變量的不確定性問題，提出了最大熵分布隨機(jī)模擬模型［28］、未確知數(shù)隨機(jī)模擬模型［29］，提供了簡便、適用性強的洪水、干旱風(fēng)險分析建模方法。

g．提出用加速遺傳算法求解計算洪水過程與同次實測洪水過程殘差最小化問題，以實現(xiàn)洪水瞬時單位線匯流模型［30］、馬斯京根洪水演算模型［31］的參數(shù)優(yōu)化估計，方法直觀、簡便，精度高，為洪水過程模擬提供了先進(jìn)方法。

h．提出用 Copulas 函數(shù)建立洪水［32-33］、干旱［34-35］多變量聯(lián)合概率分布的整套方法，實現(xiàn)了洪水、干旱風(fēng)險的定量分析建模。

3 水旱災(zāi)害脆弱性分析評估方法

a．提出了災(zāi)害脆弱性是承災(zāi)體對致災(zāi)因子和孕災(zāi)環(huán)境的響應(yīng)函數(shù)，建立了基于加速遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并用于洪水災(zāi)害承災(zāi)體易損性建模［36］，它可統(tǒng)一描述水稻各生育期的受淹減產(chǎn)函數(shù)并具有較高的精度，比傳統(tǒng)的對各生育期分別建模方法要方便得多，通過簡單地更新訓(xùn)練樣本就可方便地實現(xiàn)該模型的更新，這就滿足了自然災(zāi)害監(jiān)測與評估業(yè)務(wù)運行系統(tǒng)對模型的自動化和快速更新的需求。

b．以區(qū)域水量供需平衡分析為基礎(chǔ)，提出了以不同來水頻率下的區(qū)域抗旱能力系數(shù)來定量評價區(qū)域抗旱能力水平的方法，并在安徽省各地市［37］、江淮丘陵區(qū)塘壩灌區(qū)［38］實際抗旱能力評價中得到了驗證，為抗旱標(biāo)準(zhǔn)制訂、旱災(zāi)風(fēng)險定量評估提供了關(guān)鍵技術(shù)。

c．用災(zāi)害脆弱性評價指標(biāo)體系方法建立了基于遺傳算法的投影尋蹤脆弱性評估方法［39］、層次分析脆弱性評估方法［40］和抗旱能力評價方法［41］，便于宏觀評估災(zāi)害脆弱性的整體格局。

d．通過對淮北平原受澇區(qū)進(jìn)行實地大田農(nóng)作物受澇經(jīng)濟(jì)損失調(diào)查和取樣綜合統(tǒng)計分析，建立了主要農(nóng)作物受澇淹沒深度和淹沒歷時與受澇損失率之間的定量關(guān)系［42］。

4 水旱災(zāi)害損失風(fēng)險分析評估方法

a．為構(gòu)建農(nóng)業(yè)旱災(zāi)損失風(fēng)險曲線，以干旱期間供水滿足需水的比例作為抗旱能力系數(shù)，分別建立了抗旱能力系數(shù)-來水頻率、干旱頻率-干旱烈度保證率的關(guān)系曲線，以干旱烈度保證頻率表征來水頻率，得到各次干旱過程的抗旱能力系數(shù)-干旱頻率的關(guān)系曲線，再用 Copula函數(shù)計算干旱頻率，通過EPIC模型模擬水稻旱災(zāi)損失率，建立干旱頻率-假定灌溉水平-旱災(zāi)損失率的關(guān)系曲線，根據(jù)抗旱能力系數(shù)和干旱頻率的對應(yīng)關(guān)系，并以抗旱能力系數(shù)反映灌溉水平，進(jìn)而推得了現(xiàn)狀水平年實際抗旱能力下的干旱頻率-旱災(zāi)損失率曲線［43］，并在長江、黃河、海河和遼河流域試點地區(qū)得到了應(yīng)用，便于模擬旱災(zāi)風(fēng)險系統(tǒng)的各種不確定性，可以反映旱災(zāi)風(fēng)險系統(tǒng)的形成、演化機(jī)理，適應(yīng)旱災(zāi)風(fēng)險系統(tǒng)的動態(tài)變化，為定量評估實際來水條件和抗旱能力水平下農(nóng)業(yè)旱災(zāi)損失風(fēng)險提供了重要途徑。

b．利用最大熵法［44］、信息擴(kuò)散法［45］、自助法［46］、水文頻率曲線適線法［47］和區(qū)域歷史災(zāi)害損失資料序列，進(jìn)行損失序列超越概率曲線的估計，以不同損失的概率水平反映水旱災(zāi)害風(fēng)險。

c．根據(jù)水旱災(zāi)害系統(tǒng)4個子系統(tǒng)各要素建立水旱災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)體系，采用系統(tǒng)工程［48］的綜合評價方法［49-50］建立了洪澇［51］、干旱［52］災(zāi)害風(fēng)險評估模型，從宏觀上比較不同地區(qū)水旱災(zāi)害危險性、承災(zāi)體暴露、災(zāi)損敏感性、防災(zāi)減災(zāi)能力、風(fēng)險指數(shù)的空間分布特征。

d．在綜合考慮水旱災(zāi)害控制、飲用水安全、糧食安全、生態(tài)環(huán)境、水資源供需矛盾、水資源管理等多種因素的水安全風(fēng)險評價指標(biāo)體系基礎(chǔ)上，采用隨機(jī)模擬方法模擬三角模糊數(shù)，把三角模糊數(shù)及其函數(shù)之間的運算簡化為普通的實數(shù)之間的運算，建立了基于風(fēng)險的區(qū)域水安全評價模糊數(shù)隨機(jī)模擬模型［53］。應(yīng)用結(jié)果表明以置信區(qū)間形式表示的評價結(jié)果比現(xiàn)有常規(guī)方法的結(jié)果提供了更多評價結(jié)果可靠性方面的信息，評價結(jié)果更符合實際情況，而現(xiàn)有常規(guī)方法的評價結(jié)果只是一個確定的實數(shù)值，不能反映受多種不確定性因素綜合影響的水安全系統(tǒng)綜合風(fēng)險分析的客觀實際情況，而以置信區(qū)間形式表示評價結(jié)果的方法簡便通用，可適應(yīng)各種不同風(fēng)險等級與風(fēng)險重要性等級標(biāo)準(zhǔn)的實際情況，在具有隨機(jī)性、模糊性和數(shù)據(jù)資料不精確的各種風(fēng)險評估問題中具有應(yīng)用價值。

5 水旱災(zāi)害風(fēng)險評價方法

a．為了充分挖掘防洪標(biāo)準(zhǔn)方案評價指標(biāo)樣本中的數(shù)據(jù)信息，以合理確定各評價指標(biāo)的權(quán)重，提出用基于加速遺傳算法的投影尋蹤方法［48，54］提取方案之間各樣本數(shù)據(jù)的變化信息所反映的各評價指標(biāo)的權(quán)重，用基于加速遺傳算法的改進(jìn)層次分析法［55］提取評價指標(biāo)之間各樣本數(shù)據(jù)的變化信息所反映的各評價指標(biāo)的權(quán)重，綜合這2種權(quán)重得到各評價指標(biāo)的組合權(quán)重，進(jìn)而建立了城市防洪標(biāo)準(zhǔn)方案優(yōu)選模型 (ICWM)［56］，結(jié)果表明:ICWM 利用樣本數(shù)據(jù)的信息比常規(guī)方法充分，所提供的決策信息比較豐富、客觀，計算結(jié)果穩(wěn)定，在各種實際工程方案優(yōu)選中具有推廣應(yīng)用價值。

b．在綜合災(zāi)害危險性和脆弱性基礎(chǔ)上，提出了用集對分析［57-59］進(jìn)行自然災(zāi)害風(fēng)險度綜合評價的新途徑［60］，在全國各省自然災(zāi)害風(fēng)險度評價中得到了應(yīng)用。

c．為有效處理自然災(zāi)害風(fēng)險系統(tǒng)這一多種不確定性因素綜合作用的評價問題，提出用自然災(zāi)害風(fēng)險評價指標(biāo)樣本與評價標(biāo)準(zhǔn)等級的多元聯(lián)系數(shù)表達(dá)式，來定量描述評價指標(biāo)樣本與評價標(biāo)準(zhǔn)等級之間隸屬關(guān)系的層次性和模糊性，用三角模糊數(shù)和多元聯(lián)系數(shù)理論相集成的方法處理自然災(zāi)害風(fēng)險評價中以區(qū)間數(shù)形式表示的評價等級標(biāo)準(zhǔn)的模糊性，用三角模糊數(shù)定量表示聯(lián)系數(shù)的差異度系數(shù)的連續(xù)變化特性和各評價指標(biāo)權(quán)重的不確定性，進(jìn)而通過三角模糊數(shù)的隨機(jī)模擬方法建立了基于三角模糊數(shù)隨機(jī)模擬的自然災(zāi)害聯(lián)系數(shù)風(fēng)險評價模型(CNTFN)。應(yīng)用結(jié)果說明:中國自然災(zāi)害風(fēng)險等級的空間分布存在由西向東逐漸增強的趨勢，沿海、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、人口密集地區(qū)的自然災(zāi)害風(fēng)險等級處于高風(fēng)險等級以上的可能性很大，是當(dāng)前中國自然災(zāi)害風(fēng)險管理的重點地區(qū);CN-TFN綜合利用了自然災(zāi)害風(fēng)險評價過程中各種主客觀不確定性評價信息，以置信區(qū)間形式表示的CN-TFN評價結(jié)果比現(xiàn)有評價方法提供了更多評價結(jié)果可靠性方面的重要信息，能反映受多種不確定性因素綜合影響的自然災(zāi)害風(fēng)險評價的客觀實際情況;CN-TFN方法簡便、通用，在各種自然災(zāi)害風(fēng)險評價問題中具有推廣應(yīng)用價值［61］。

d．針對系統(tǒng)等級評價中通常把評價樣本值與標(biāo)準(zhǔn)等級之間的關(guān)系作為實數(shù)之間的數(shù)值接近性進(jìn)行評價而易產(chǎn)生系統(tǒng)偏差的問題，提出了基于三角模糊數(shù)截集的聯(lián)系數(shù)評價模型，并應(yīng)用于湖南省29個城市的澇災(zāi)影響等級評價中，結(jié)果表明:該模型不僅給出了評價指標(biāo)的具體等級，所得的評價等級為一置信區(qū)間，評價結(jié)果更符合實際情況，在自然災(zāi)害綜合評價中具有推廣應(yīng)用價值［62］。

e．針對災(zāi)害等級標(biāo)準(zhǔn)與評價指標(biāo)之間的不確定性，提出用基于遺傳算法的演化計算［63］、投影尋蹤方法［64-65］實現(xiàn)災(zāi)害等級評價的有效建模。

f．為有效處理災(zāi)害風(fēng)險度評價過程中多種不確定性因素綜合作用問題，根據(jù)評價對象和綜合評價函數(shù)的實際含義，對自然災(zāi)害風(fēng)險度評價指標(biāo)與評價標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行集對同異反分析、建立評價指標(biāo)樣本的聯(lián)系數(shù)，對該聯(lián)系數(shù)再進(jìn)行集對同異反分析、建立評價指標(biāo)的聯(lián)系函數(shù)，進(jìn)而建立了基于聯(lián)系函數(shù)的自然災(zāi)害風(fēng)險度評價模型。應(yīng)用結(jié)果表明:該評價模型既考慮了自然災(zāi)害風(fēng)險度評價指標(biāo)本身的確定不確定性，又考慮了第一次集對同異反分析結(jié)果聯(lián)系數(shù)的確定不確定性，充分考慮了系統(tǒng)評價過程的確定不確定性和綜合評價函數(shù)的實際意義，減少了最終評價結(jié)果的不確定性，提高了評價結(jié)果的準(zhǔn)確性和合理性，可反映受多種不確定性因素綜合影響的自然災(zāi)害風(fēng)險度評價的客觀實際情況，在各種自然災(zāi)害風(fēng)險評價中具有推廣應(yīng)用價值［66］。

6 水旱災(zāi)害風(fēng)險決策分析方法

a．提出用加速遺傳算法求解Stackelberg博弈模型中上下層決策者的最優(yōu)決策，通過上、下層決策者之間動態(tài)調(diào)整決策逼近博弈均衡解，并用于模擬防洪投資決策中。結(jié)果表明:該計算方法可行、有效，能較好地反映博弈的動態(tài)過程，具有高效性和魯棒性，可推廣于線性和非線性二層規(guī)劃問題中，具有較強的實用價值［67］。

b．提出了城市防洪工程經(jīng)濟(jì)風(fēng)險分析的蒙特卡洛法，結(jié)果表明:蒙特卡洛法通過隨機(jī)模擬模型可以比解析方法考慮更多的情況，因此其計算結(jié)果更為準(zhǔn)確，而簡化的解析方法的計算精度不高，在重要城市防洪工程經(jīng)濟(jì)風(fēng)險分析時應(yīng)慎重使用［68］。

c．內(nèi)部收益率法是目前進(jìn)行工程項目經(jīng)濟(jì)決策分析的一種重要分析工具，內(nèi)部收益率的估計與工程項目現(xiàn)金流程的符號改變情況有關(guān)，這一點在目前的工程經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論和應(yīng)用中常被忽視。為此，推導(dǎo)了計算工程項目內(nèi)部收益率的兩種實用公式，并提出了統(tǒng)一用加速遺傳算法來優(yōu)化估計內(nèi)部收益率的新方法。應(yīng)用結(jié)果說明，用該方法計算內(nèi)部收益率簡便、有效，計算精度高［69］。

d．針對AHP中判斷矩陣的一致性問題，提出了基于加速遺傳算法的改進(jìn)層次分析模型(AGA-AHP)，利用該模型可同時計算系統(tǒng)各元素的排序權(quán)值和檢驗判斷矩陣的一致性，結(jié)果表明，AGA-AHP模型的計算精度高、結(jié)果穩(wěn)定，在流域防洪規(guī)劃方案優(yōu)選中具有推廣應(yīng)用價值［70］。

e．結(jié)合洪水災(zāi)害管理的特點提出了水庫調(diào)洪演算的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，闡述了建模的基本原理、給出了具體的實施算法，并應(yīng)用于某水庫調(diào)洪演算中，實例結(jié)果說明，模型更新方便，演算過程簡便、精度高［71］。針對汛期不同分期的設(shè)計入庫洪水，在保證水庫大壩工程安全的前提下，從水庫實際調(diào)度方案和下游防洪標(biāo)準(zhǔn)角度出發(fā)，應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對各分期不同頻率設(shè)計入庫洪水進(jìn)行逆時序調(diào)洪演算，充分挖掘水庫汛期興利效益，最大限度抬高汛限水位，由此提出確定水庫分期汛限水位的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)洪演算方法，結(jié)果表明該方法直觀、計算量小，精度可滿足實際工程需要，在水庫汛限水位計算中具有推廣應(yīng)用價值［72］。

f．水庫防洪調(diào)度是優(yōu)化區(qū)域水資源配置進(jìn)而實現(xiàn)社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的一項重要研究內(nèi)容，防洪調(diào)度風(fēng)險分析可為評判水文預(yù)報方案精度、合理選擇動態(tài)汛限水位進(jìn)而制定水庫防洪調(diào)度規(guī)則提供科學(xué)的決策依據(jù)。為全面合理地識別和估計水庫防洪調(diào)度過程中的各種風(fēng)險因子，將三角模糊數(shù)理論引入水庫防洪調(diào)度風(fēng)險分析研究領(lǐng)域，利用三角模糊數(shù)α-截集技術(shù)將水庫防洪調(diào)度風(fēng)險識別指標(biāo)模糊化、將風(fēng)險識別指標(biāo)由傳統(tǒng)的確定值轉(zhuǎn)化成與不同置信度水平α相對應(yīng)的區(qū)間數(shù)，由此計算相應(yīng)的模糊風(fēng)險率區(qū)間值，進(jìn)而提出了基于三角模糊數(shù)的水庫防洪調(diào)度模糊綜合風(fēng)險分析模型，該風(fēng)險分析方法物理意義明確、結(jié)果客觀合理，在洪水資源安全利用系統(tǒng)風(fēng)險分析中具有推廣應(yīng)用價值［73］。

g．利用基于Spearman秩相關(guān)隨機(jī)變量模擬方法，將拉丁抽樣法產(chǎn)生的獨立洪峰洪量序列轉(zhuǎn)換成滿足特定相關(guān)結(jié)構(gòu)的洪峰洪量序列，利用模擬的洪峰和時段洪量放大修勻典型洪水過程線作為入庫洪水過程，建立了入庫洪水過程隨機(jī)模擬方法，據(jù)此模擬入庫洪水過程，采用蒙特卡洛法估計水庫防洪風(fēng)險，構(gòu)建了水庫防洪風(fēng)險估計模型。在潘家口水庫汛限水位調(diào)整防洪風(fēng)險估計中的應(yīng)用結(jié)果表明:水庫主汛期水位上限值控制在218.00 m，所建立的入庫洪水過程隨機(jī)模擬方法簡便有效，可用于洪水過程隨機(jī)模擬，構(gòu)建的防洪風(fēng)險估計模型計算結(jié)果客觀合理，在洪水資源安全利用系統(tǒng)風(fēng)險分析中具有推廣應(yīng)用價值［74］。

h．提出了用基于整數(shù)編碼和基因換位變異、隨機(jī)變異及倒位變異等遺傳操作的單親遺傳算法解水資源最優(yōu)分配的方法，它不要求水資源最優(yōu)分配問題提供諸如可微、連續(xù)和線性等信息，允許目標(biāo)函數(shù)為用表格表示的隱式函數(shù)，它直接利用目標(biāo)函數(shù)的數(shù)值信息，在解空間內(nèi)進(jìn)行自適應(yīng)全局優(yōu)化搜索，該法直觀、簡便、通用，不存在“組合爆炸”問題，可用來處理資源最優(yōu)分配問題［75］。

i．不確定型決策問題的益損值矩陣各元素的變化信息反映了該問題的復(fù)雜性和不確定性，也反映了決策者所面臨的收益和損失機(jī)會的風(fēng)險信息，變化程度越大則對應(yīng)的機(jī)會風(fēng)險就越大，目前常用的方法利用益損值矩陣的信息都不充分。指出求解該問題的實質(zhì)就是如何把益損值矩陣轉(zhuǎn)換為壓縮向量，該壓縮向量的最大分量所對應(yīng)的方案就是所求的最優(yōu)方案。為全面處理這種機(jī)會風(fēng)險，提出了基于遺傳算法的投影尋蹤方法的新途徑，結(jié)果表明，根據(jù)益損值矩陣所反映的收益機(jī)會的風(fēng)險與損失機(jī)會的風(fēng)險的對比情況，投影尋蹤方法可積極、穩(wěn)妥地選取最優(yōu)方案，利用益損值矩陣的信息比常用方法充分，根據(jù)決策者所面臨的機(jī)會風(fēng)險可進(jìn)可退［76］。

j．提出了由方案評價指標(biāo)數(shù)據(jù)驅(qū)動的投影尋蹤方案優(yōu)選模型(PP模型)。利用PP模型可把方案多維評價指標(biāo)值綜合成一維投影值，投影值越大表示該方案優(yōu)選，根據(jù)投影值的大小就可對方案集進(jìn)行優(yōu)選。提出用實碼加速遺傳算法進(jìn)行PP建模，簡化了投影尋蹤技術(shù)的實現(xiàn)過程，克服了目前投影尋蹤技術(shù)計算復(fù)雜、編程實現(xiàn)困難的缺點，為投影尋蹤技術(shù)的廣泛應(yīng)用提供了有力工具。在城市防洪標(biāo)準(zhǔn)方案優(yōu)選等問題中的應(yīng)用結(jié)果說明，直接由樣本數(shù)據(jù)驅(qū)動的PP模型用于方案優(yōu)選簡便可行，PP模型的投影值比較分散、易于決策，適用性和可操作性強，不需確定評價指標(biāo)的權(quán)重，優(yōu)選結(jié)果較客觀，在各種方案優(yōu)選中具有推廣價值［77］。

k．提出了直接根據(jù)各方案評價指標(biāo)樣本數(shù)據(jù)，用基于加速遺傳算法的投影尋蹤方法確定各評價指標(biāo)的分類權(quán)重，用基于加速遺傳算法的改進(jìn)層次分析法確定各評價指標(biāo)的差異權(quán)重，并把這2種客觀權(quán)重進(jìn)行綜合得到各評價指標(biāo)的組合權(quán)重，從而構(gòu)造了方案優(yōu)選的客觀賦權(quán)法(OWM)。OWM中各評價指標(biāo)的分類權(quán)重與相應(yīng)的差異權(quán)重大體一致，說明這2種客觀權(quán)重的計算方法是可相互比較、合理可行的。用OWM可識別各指標(biāo)對綜合評價的影響程度，便于各方案之間的相互比較，其計算結(jié)果較為客觀、穩(wěn)定、分辨率高［78］。

l．針對動態(tài)多指標(biāo)決策中指標(biāo)和時段的權(quán)重確定問題，提出了基于投影尋蹤(PP)的理想點法模型(PP-IPM)，投影指標(biāo)函數(shù)取決策方案對理想點的相對接近度的標(biāo)準(zhǔn)差，PP-IPM利用決策矩陣樣本的內(nèi)部信息，把方案的三維決策矩陣綜合成一維投影值，投影值越大表示該方案越優(yōu)，根據(jù)投影值的大小就可對各方案進(jìn)行綜合排序決策，建議用實碼加速遺傳算法進(jìn)行PP-IPM的建模，簡化了PP技術(shù)的實現(xiàn)過程，克服了目前PP技術(shù)計算過程復(fù)雜、編程實現(xiàn)困難的缺點。實例計算的結(jié)果說明，直接由決策矩陣樣本數(shù)據(jù)驅(qū)動的PP-IPM用于動態(tài)多指標(biāo)決策問題簡便可行，適用性和可操作性強，具有推廣應(yīng)用價值［79］。

7 結(jié)語

緊緊圍繞水旱災(zāi)害系統(tǒng)中的各種不確定性及其量化問題，提出了水旱災(zāi)害系統(tǒng)、水旱災(zāi)害風(fēng)險系統(tǒng)及其組成，水旱災(zāi)害風(fēng)險系統(tǒng)各子系統(tǒng)在水旱災(zāi)害風(fēng)險評估中的定量表征。提出了水旱災(zāi)害風(fēng)險評估方法論就是把洪水或干旱風(fēng)險，經(jīng)過水旱災(zāi)害脆弱性，轉(zhuǎn)換到水旱災(zāi)害損失風(fēng)險的一般過程，據(jù)此提出了由水旱災(zāi)害危險性分析評估、脆弱性分析評估、損失風(fēng)險分析評估、風(fēng)險評價、風(fēng)險決策等5類方法組成的水旱災(zāi)害風(fēng)險評估的初步方法體系，并歸納分析了筆者以往這些方法的實證研究結(jié)果，說明該方法體系是基本可行的，這些方法具有一定的通用性、代表性與有效性。今后研究的重點是進(jìn)一步解析該方法體系的物理成因機(jī)制，進(jìn)一步豐富、發(fā)展、完善這些水旱災(zāi)害風(fēng)險評估方法，特別是基于旱災(zāi)損失風(fēng)險成因過程的旱災(zāi)損失風(fēng)險曲線評估方法。

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