CN105740607B - 一种溃坝洪水致生命损失的计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种溃坝洪水致生命损失的计算方法，其特征在于，包括：生命损失数据选择模块、生命损失影响因素模块、生命损失子模块以及耦合模型这4个递进计算模块。本发明提供的一种溃坝洪水致生命损失的计算方法，筛选了对溃坝洪水致生命损失的重要影响因素，建立了致灾因子、孕灾环境、承灾体和救灾能力4个生命损失子模块，并建立了生命损失耦合模型；本发明可应用于中国各类溃坝条件下的生命损失和生命损失率计算；可对已溃坝水库进行生命损失灾后评价；可对未溃坝水库进行生命损失风险预测；为灾后重建以及灾前防范预测提供了科学的计算方法。

Description

一种溃坝洪水致生命损失的计算方法

技术领域

本发明涉及一种溃坝洪水致生命损失的计算方法，特别是溃坝引起的洪水与受灾群体生命损失数量之间的关系以及计算方法，属于水灾害技术领域。

背景技术

中国有2500多年的筑坝史，是人类筑坝历史最悠久的国家之一，也是当今世界拥有水库数量最多的国家。中国目前已建成水库97721座，总库容达8298亿m3，其中大型水库687座，中型水库3774座，小型水库93260座。水库在蓄水、发电、防洪、航运、养殖等方面发挥着巨大的效用，但是水库一旦溃坝，就会对人类生命及自然环境造成灾难性的破坏。1954年至2013年共60年间，中国发生溃坝事故3 544起，1954～1960年，年均溃坝50座，1971～1980年共溃坝2031座，年均溃坝达到峰值203座，70年代以后，年均溃坝数迅速下降，90年代年均溃坝达23座，2011～2013年，年均溃坝降至4座。溃坝事故数量虽大幅下降，却持续剥夺人类的生命，1993年青海沟后水库溃坝，导致320人丧生；2010年吉林大河水库溃坝，导致31人遇难。

中国水库溃坝生命损失研究刚起步发展，大多在国外方法上进行系数修正，但国外方法中使用的溃坝事故几乎不含中国案例，适用性较差，计算精度低。本发明立足中国国情，加深对生命损失的研究，通过对历史溃坝事故的分析，优选生命损失影响因素、建立生命损失子模块以及耦合模型，得到一套完整的溃坝洪水致生命损失的计算方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种溃坝洪水致生命损失的计算方法，该方法可应用于中国各类溃坝条件下的生命损失和生命损失率计算，并能对溃坝水库施予生命损失灾后评价，以及对未溃坝水库(现有水库或规划水库)进行生命损失风险预测，为我国溃坝洪水导致的生命损失原因分析以及生命损失风险预测提供了可靠的数据和方法支撑，为灾后重建以及灾前防范预测提供了科学的计算方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种溃坝洪水致生命损失的计算方法，其特征在于，包括：生命损失数据选择模块、生命损失影响因素模块、生命损失子模块以及耦合模型这4个递进计算模块；

所述生命损失数据选择模块以中国溃坝事故为数据材料，采用分层抽样法，均衡考虑水平区域层、垂直海拔层和时间年代层，进行三维时空抽样，并综合考虑各类溃坝条件，优选溃坝案例；

所述生命损失影响因素模块选取的生命损失影响因素包含溃坝洪水严重程度S_F、溃坝发生时间T_B、建筑物损毁N_D、受灾区与大坝平均距离D_D、风险人口P_R、对溃坝理解程度U_B、预警时间T_W、撤离条件E_C、溃坝方式M_B、库容S_R和溃坝时天气W_E；

根据灾害系统三要素——致灾因子D_CF、孕灾环境D_PE及承灾体D_AB，同时考虑救灾能力D_RA对溃坝生命损失有着重要影响，将生命损失影响因素分为4类；

第一类：致灾因子D_CF为诱发灾害的因素，包括S_F、M_B、和S_R；

S_F的计算方法为用计算断面的溃坝峰值流量Q_top与溃坝洪水引起的最大水面宽度W_max之商作为S_F的估计值：S_F≈Q_top/W_max；

从单因素角度考虑，一般S_F越大，则生命损失L越大；S_F<0.5m²/s，对生命损失影响可以忽略不计；0.5m²/s≤S_F<4.6m²/s，S_F为低严重性；4.6m²/s≤S_F<12.0m²/s，S_F为中严重性；S_F≥12.0m²/s，S_F为高严重性；

M_B表示溃坝方式，从单因素角度考虑，一般M_B的频率越高，溃坝事故可能性越大，L也越大；

S_R表示库容，从单因素角度考虑，一般S_R越大，溃坝越严重，L也越大；

第二类：孕灾环境D_PE为形成灾害的外部环境，包括T_B、W_B、N_D和D_D；

T_B表示溃坝发生时间，从单因素角度考虑，从白天工作期逐步进入凌晨睡眠期，人类活动逐步减少，警觉性下降，L的危险性也逐渐增加；

W_E表示溃坝时天气，从单因素角度考虑，W_E越恶劣，L取值越大；

N_D表示建筑物损毁，从单因素角度考虑，N_D越多，对人类威胁性越大，L越多；

D_D表示受灾区与大坝平均距离，从单因素角度考虑，D_D越近，L越多；

第三类：承灾体D_AB为受到损害的对象，包括P_R和U_B；

P_R表示风险人口，为下泄洪水或溃坝洪水淹没范围内的人数，P_R作为L的基数，对L影响巨大，从单因素角度考虑，P_R越多，L相应也越多；

U_B表示对溃坝理解程度，U_B受当地文化教育程度以及当地溃坝洪水灾害宣传情况影响，U_B分为清楚和模糊两类，从单因素角度考虑，U_B越模糊，L越多；

第四类：救灾能力D_RA为受灾对象的自救或被救的条件，包括T_W和E_C；

T_W表示预警时间，从单因素角度考虑，T_W越短，L相应也越多；

E_C表示撤离条件，E_C受到地形环境的影响，对受灾人员救援疏散起着重要作用，将E_C分为好、中、差三类，从单因素角度考虑，E_C越差，L越多；

根据第一类～第四类建立致灾因子子模块M₁，孕灾环境子模块M₂，承灾体子模块M₃，救灾能力子模块M₄；结合熵权法建立所述生命损失子模块，同时分析生命损失影响因素IFL对所述生命损失子模块的贡献率，从而筛选重要的IFL：

溃坝洪水致生命损失的计算方法的步骤如下：

S01，建立判断矩阵：

式(1)中，x_ij为IFL初始值，有m个溃坝事件，n个IFL，n在M₁～M₄中分别取3、4、2、2；

S02，M₁～M₄子模块标准化处理：

r_ij＝x_ij/max{x_ij} (2)

式(2)中，r_ij代表x_ij的标准化值；

S03，根据熵的定义，计算M₁～M₄子模块的信息熵e_j：

式(3)中，k＝1/lnm，熵值反映了信息的无序化程度，可以用来度量信息量的大小，式(3)中IFL比重为p_ij：

S04，IFL权重w_j计算和筛选：

IFL的效用价值越高，则对M₁～M₄子模块的重要性就越大，该IFL的权重也就越大；当w_j＜5％，表明IFL的效用价值太小，删除此IFL，只保留w_j≥5％的IFL；

筛选留下S_F，T_B，N_D，D_D，P_R，T_W，E_C，S_R和W_E共8个重要IFL，得到W₁＝(0.203,0.766)，W₂＝(0.073,0.636,0.254)，W₃＝(0.966)，W₄＝(0.701,0.299)；

S05，子模块M_i：

式(6)中M_i代表M₁～M₄子模块中的任一个；

S06，对f_L与子模块M_i进行多元非线性回归分析，建立L耦合模型：

式(7)中，f_L代表生命损失率；M₁代表致灾因子子模块；M₂代表孕灾环境子模块；M₃代表承灾体子模块；M₄代表救灾能力子模块；

f_L＝L/P_R (8)

式(8)中，L为生命损失，指受到溃坝洪水淹没而遇害的死亡人数；

由式(7)、式(8)可推导出L为：

所述水平区域层包括华东地区、华南地区、华中地区、华北地区、西北地区、西南地区和东北地区；所述垂直海拔层包括库面海拔最低至30m，最高达3100m；所述时间年代层包括从20世纪50年代至21世纪10年代，每个年代选取2座溃坝水库。

所述M_B包括4种，按照溃坝频率从高到低分别为漫坝、坝体质量差、管理不当和其他类；所述坝体质量差包括坝体、输水洞和溢洪道由于质量问题而发生渗漏、堵塞；所述管理不当包括超蓄、维护运用不良和无人管理；所述其他类包括白蚁建巢、临危扒口和原因不详。

所述S_R包括大一型水库、大二型水库、中型水库、小一型水库和小二型水库；所述大一型水库总库容大于10亿立方米；所述大二型水库总库容在1亿立方米以上而小于10亿立方米；所述中型水库总库容大于或等于1000万立方米以上而小于1亿立方米；所述小一型水库总库容大于或等于100万立方米而小于1000万立方米；所述小二型水库总库容在10万立方米以上而小于100万立方米。

所述T_B分为3个时段，白天工作期6:00-18:00、夜晚休息期18:00-22:00；和凌晨睡眠期22:00-次日6:00。

所述W_B分为5个等级：一级：暴雨、暴雪、台风、雾霾；二级：大雨、大雪、大风；三级：中雨、中雪；四级：小雨、阵雨、小雪；五级：晴天、多云及阴天。

所述T_W分为5段；0-15min、15-30min、30-45min、45-60min和大于60min。

留一交叉分析验证法，对f_L与子模块M_i结果进行率定验证得到式(7)。本发明提供的一种溃坝洪水致生命损失的计算方法，筛选了对溃坝洪水致生命损失的重要影响因素—溃坝洪水严重程度、溃坝发生时间、建筑物损毁、受灾区与大坝平均距离、风险人口、预警时间、撤离条件和库容，建立了致灾因子、孕灾环境、承灾体和救灾能力4个生命损失子模块，并建立了生命损失耦合模型；本发明可应用于中国各类溃坝条件下的生命损失和生命损失率计算；可对已溃坝水库进行生命损失灾后评价；可对未溃坝水库(现有水库或规划水库)进行生命损失风险预测；为灾后重建以及灾前防范预测提供了科学的计算方法。

说明书附图

图1为本发明的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作更进一步的说明。

如图1所示，一种溃坝洪水致生命损失的计算方法，其特征在于，包括溃坝事故分层抽样(即生命损失数据选择模块)，生命损失影响因素(即生命损失影响因素模块)、生命损失子模块以及耦合模型4个递进计算软件。

一种溃坝洪水致生命损失的计算方法，其特征在于，所述方法的建立依次含有以下步骤：

1.以中国溃坝事故为数据材料，采用分层抽样法，均衡考虑水平区域、垂直海拔和时间年代3维时空抽样，并综合考虑各类溃坝条件，优选溃坝案例。

水平区域层：分为全国七大区域：华东地区、华南地区、华中地区、华北地区、西北地区、西南地区和东北地区；

垂直海拔层分布：库面海拔最低至30m，最高达3100m；

时间年代层：从20世纪50年代至21世纪10年代，每个年代选取2座溃坝水库。

2.考虑因素的功能性、可获取性、可比性、完整性、非重叠性以及定量和定性相结合的6大原则，选取的生命损失影响因素包含溃坝洪水严重程度S_F、溃坝发生时间T_B、建筑物损毁N_D、受灾区与大坝平均距离D_D、风险人口P_R、对溃坝理解程度U_B、预警时间T_W、撤离条件E_C、溃坝方式M_B、库容S_R和溃坝时天气W_E，总共11项生命损失影响因素IFL。

3.根据灾害系统三要素——致灾因子、孕灾环境及承灾体，同时考虑救灾能力对溃坝生命损失有着重要影响，将生命损失影响因素分为4类，并依据生命损失影响因素的不同性质进行划分。

致灾因子D_CF为诱发灾害的因素，包含了S_F、M_B、和S_R共3项。

S_F表示溃坝洪水严重程度，对L有着重要直接作用。S_F一般不能通过调查直接获取其数值，可用计算断面的溃坝峰值流量Q_top与溃坝洪水引起的最大水面宽度W_max之商作为S_F的估计值：

S_F≈Q_top/W_max

从单因素角度考虑，一般S_F越大，则L越大。S_F<0.5m²/s，对生命损失影响可以忽略不计；0.5m²/s≤S_F<4.6m²/s，S_F为低严重性；4.6m²/s≤S_F<12.0m²/s，S_F为中严重性；S_F≥12.0m²/s，S_F为高严重性。

M_B表示溃坝方式，溃坝的主要方式为4种，按照溃坝频率从高到低分别为漫坝、坝体质量差(坝体、输水洞、溢洪道等质量问题发生渗漏、堵塞等)、管理不当(超蓄、维护运用不良、无人管理等)和其他类(白蚁建巢、临危扒口、原因不详等)。从单因素角度考虑，一般M_B的频率越高，溃坝事故可能性越大，L也越大。

S_R表示库容。根据国家《防洪标准》(GB50201-94)，水库工程分为五个等别：大(一)型水库：总库容大于10亿立方米；大(二)型水库：总库容在1亿立方米以上而小于10亿立方米；中型水库：总库容大于或等于1000万立方米以上而小于1亿立方米；小(一)型水库：总库容大于或等于100万立方米而小于1000万立方米；小(二)型水库：总库容在10万立方米以上而小于100万立方米。从单因素角度考虑，一般S_R越大，溃坝越严重，L也越大。

孕灾环境D_PE为形成灾害的外部环境，包含了T_B、W_B、N_D和D_D共4项。

T_B表示溃坝发生时间。按照常人作息规律将D_PE分为3个时段，白天工作期(6:00-18:00)；夜晚休息期(18:00-22:00)；凌晨睡眠期(22:00-次日6:00)。从单因素角度考虑，从白天工作期逐步进入凌晨睡眠期，人类活动逐步减少，警觉性下降，L的危险性也逐渐增加。

W_E表示溃坝时天气。溃坝发生时，若遇到极端恶劣天气，将不利于逃离或救援，相比较若无风雨将利于逃离和救援。本文按照天气恶劣程度将W_B分为5个等级：一级：暴雨、暴雪、台风、雾霾等极端天气；二级：大雨、大雪、大风等；三级：中雨、中雪等；四级：小雨、阵雨、小雪等；五级：晴天、多云及阴天。从单因素角度考虑，W_B越恶劣，L取值越大。

N_D表示建筑物损毁。洪水冲毁的建筑物越多，相应避难处越少，且水流中携带建筑物的残骸硬物越多，居民被建筑物碰伤砸死的可能性增加。从单因素角度考虑，N_D越多，对人类威胁性越大，L越多。

D_D表示受灾区与大坝平均距离。受灾处与大坝溃口的距离影响着洪水严重程度，也个关系着居民反应逃离时间，间接作用着L大小。从单因素角度考虑，D_D越近，L越多。

承灾体D_AB为受到损害的对象，包含了P_R和U_B共2项。

其中，P_R表示风险人口，为下泄洪水或溃坝洪水淹没范围内的人数。P_R作为L的基数，对L影响巨大。从单因素角度考虑，P_R越多，L相应也越多。

U_B表示对溃坝理解程度。U_B受当地文化教育程度以及当地溃坝洪水灾害宣传情况影响。本发明将U_B分为清楚和模糊两类，从单因素角度考虑，U_B越模糊，L越多。

救灾能力D_RA为受灾对象的自救或被救的条件，包含了T_W和E_C共2项。

T_W表示预警时间。溃坝洪水多为突发性事件，争取更多T_W会大大降低L，因而T_W就是挽救生命至关重要的黄金时间。本发明按照T_W长短分为5段，0-15min，15-30min，30-45min，45-60min，>60min。从单因素角度考虑，T_W越短，L相应也越多。

E_C表示撤离条件。E_C受到地形环境的影响，对受灾人员救援疏散起着重要作用。将E_C分为好、中、差三类，从单因素角度考虑，E_C越差，L越多。

4.建立4个生命损失子模块：致灾因子子模块M₁，孕灾环境子模块M₂，承灾体子模块M₃，救灾能力子模块M₄。结合熵权法建立L子模块，同时分析IFL对子模块的贡献率，从而筛选重要的IFL：

建立判断矩阵：

其中，x_ij为IFL初始值，有m个溃坝事件，n个IFL，n在4次独立的子模块计算下分别取3、4、2、2。

子模块标准化处理：

r_ij＝xi_j/max{x_ij}

根据熵的定义，计算子模块的信息熵e_j：

其中，k＝1/lnm。熵值反映了信息的无序化程度，可以用来度量信息量的大小。式中IFL比重p_ij：

IFL权重w_j计算和筛选：

IFL的效用价值越高，则对子模块的重要性就越大，该IFL的权重也就越大。当w_j＜5％，表明IFL的效用价值太小，删除此IFL，只保留w_j≥5％的IFL。筛选留下S_F，T_B，N_D，D_D，P_R，T_W，E_C，S_R和W_E共8个重要IFL，得到W₁＝(0.203,0.766)，W₂＝(0.073,0.636,0.254)，W₃＝(0.966)，W₄＝(0.701,0.299)。

子模块M_i：

5.对f_L与子模块进行多元非线性回归分析，建立L耦合模型：

其中f_L生命损失率，公式中子模块的函数形式F(M)需要通过子模块计算以及多元非线性回归分析进一步确定。本发明采用留一交叉分析验证法，对f_L与子模块M_i结果进行率定验证。

因为f_L定义为：

f_L＝L/P_R

其中L为生命损失，指受到溃坝洪水淹没而遇害的死亡人数；P_R为风险人口，指下泄洪水或溃坝洪水淹没范围内的人数，则可计算L：

本发明的计算方法依次含有以下步骤：

输入待计算的溃坝水库生命损失影响因素信息：S_F，T_B，N_D，D_D，P_R，T_W，E_C，S_R和W_E；

代入生命损失子模块得到子模块计算结果。

代入耦合模型计算，得出相应的生命损失率f_L和生命损失L。

本方法建立步骤如下：1、分层抽样优选水库溃坝事件；2、生命损失影响因素IFL选取；3、生命损失影响因素分类；4、建立致灾因子、孕灾环境、承灾体和救灾能力4个生命损失子模块，并筛选出重要的生命损失影响因素；5、多元非线性回归耦合子模块，形成溃坝洪水致生命损失的计算方法。方法计算步骤如下：1、输入待计算的溃坝水库生命损失影响因素信息；2、生命损失子模块计算；3、耦合模型计算，得出相应的生命损失率f_L和生命损失L。本发明为我国溃坝洪水导致的生命损失结果计算，生命损失原因分析以及生命损失风险预测提供了可靠的数据和方法支撑，为灾后重建以及灾前防范预测提供了科学的计算方法。

本实施例计算过程如下：

1.以已溃决横江水库为例进行溃坝生命损失计算和原因分析，水库于1970年9月15日溃坝，输入待计算的溃坝水库生命损失影响因素信息：S_F，T_B，N_D，D_D，P_R，T_W，E_C，S_R和W_E，通过子模块计算得到4个子模块结果分别为0.784，0.673，0.756，0.431，表明横江水库的救灾能力较好，但致灾因子、孕灾环境以及承灾体条件相对较差。其中致灾因子库容较大，溃坝瞬时泄水量多，建筑物质量差是加重生命损失的主要原因。通过耦合模型计算得到生命损失率f_L和生命损失L分别为0.023和1155人，实际的生命损失率f_L0和生命损失L₀为0.019和941人，生命损失率f_L和生命损失L的相对误差分别为21.1％和22.7％，利用本方法计算的结果与真实值接近。生命损失计算结果分析表明，应重点降低致灾因子风险性，并增强建筑物抗洪能力，完善灾后建设。

2.以规划建造的云山水库为例进行溃坝生命损失风险预测，通过子模块计算得到4个子模块结果分别为0.274，0.337，0.672，0.900，子模块计算结果显示云山水库溃坝致灾因子、孕灾环境相对较好，而承灾体情况不佳，救灾能力最差。其中预警时间不充分，撤离条件差将会加重生命损失风险性。通过耦合模型计算预测生命损失率f_L和生命损失L分别为0.0243和27人，生命损失结果预测表明，应重点提高水库的救灾能力，延长预警时间，提前规划完备的应急预案实施方案，加强灾害防范和宣传力度，完善撤离条件，以降低溃坝生命损失风险。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种溃坝洪水致生命损失的计算方法，其特征在于，包括：生命损失数据选择模块、生命损失影响因素模块、生命损失子模块以及耦合模型这4个递进计算模块；

所述生命损失数据选择模块以中国溃坝事故为数据材料，采用分层抽样法，均衡考虑水平区域层、垂直海拔层和时间年代层，进行三维时空抽样，并综合考虑各类溃坝条件，优选溃坝案例；

所述生命损失影响因素模块选取的生命损失影响因素包含溃坝洪水严重程度S_F、溃坝发生时间T_B、建筑物损毁N_D、受灾区与大坝平均距离D_D、风险人口P_R、对溃坝理解程度U_B、预警时间T_W、撤离条件E_C、溃坝方式M_B、库容S_R和溃坝时天气W_E；

根据灾害系统三要素——致灾因子D_CF、孕灾环境D_PE及承灾体D_AB，同时考虑救灾能力D_RA对溃坝生命损失有着重要影响，将生命损失影响因素分为4类；

第一类：致灾因子D_CF为诱发灾害的因素，包括S_F、M_B、和S_R；

S_F的计算方法为用计算断面的溃坝峰值流量Q_top与溃坝洪水引起的最大水面宽度W_max之商作为S_F的估计值：S_F≈Q_top/W_max；

从单因素角度考虑，S_F越大，则生命损失L越大；S_F<0.5m²/s，对生命损失影响可以忽略不计；0.5m²/s≤S_F<4.6m²/s，S_F为低严重性；4.6m²/s≤S_F<12.0m²/s，S_F为中严重性；S_F≥12.0m²/s，S_F为高严重性；

M_B表示溃坝方式，从单因素角度考虑，M_B的频率越高，溃坝事故可能性越大，L也越大；

S_R表示库容，从单因素角度考虑，S_R越大，溃坝越严重，L也越大；

第二类：孕灾环境D_PE为形成灾害的外部环境，包括T_B、W_B、N_D和D_D；

T_B表示溃坝发生时间，从单因素角度考虑，从白天工作期逐步进入凌晨睡眠期，人类活动逐步减少，警觉性下降，L的危险性也逐渐增加；

W_E表示溃坝时天气，从单因素角度考虑，W_E越恶劣，L取值越大；

N_D表示建筑物损毁，从单因素角度考虑，N_D越多，对人类威胁性越大，L越多；

D_D表示受灾区与大坝平均距离，从单因素角度考虑，D_D越近，L越多；

第三类：承灾体D_AB为受到损害的对象，包括P_R和U_B；

P_R表示风险人口，为下泄洪水或溃坝洪水淹没范围内的人数，P_R作为L的基数，对L影响巨大，从单因素角度考虑，P_R越多，L相应也越多；

U_B表示对溃坝理解程度，U_B受当地文化教育程度以及当地溃坝洪水灾害宣传情况影响，U_B分为清楚和模糊两类，从单因素角度考虑，U_B越模糊，L越多；

第四类：救灾能力D_RA为受灾对象的自救或被救的条件，包括T_W和E_C；

T_W表示预警时间，从单因素角度考虑，T_W越短，L相应也越多；

E_C表示撤离条件，E_C受到地形环境的影响，对受灾人员救援疏散起着重要作用，将E_C分为好、中、差三类，从单因素角度考虑，E_C越差，L越多；

根据第一类～第四类建立致灾因子子模块M₁，孕灾环境子模块M₂，承灾体子模块M₃，救灾能力子模块M₄；结合熵权法建立所述生命损失子模块，同时分析生命损失影响因素IFL对所述生命损失子模块的贡献率，从而筛选重要的IFL：

溃坝洪水致生命损失的计算方法的步骤如下：

S01，建立判断矩阵：

式(1)中，x_ij为IFL初始值，有m个溃坝事件，n个IFL，n在M₁～M₄中分别取3、4、2、2；

S02，M₁～M₄子模块标准化处理：

r_ij＝x_ij/max{x_ij} (2)

式(2)中，r_ij代表x_ij的标准化值；

S03，根据熵的定义，计算M₁～M₄子模块的信息熵e_j：

式(3)中，k＝1/lnm，熵值反映了信息的无序化程度，可以用来度量信息量的大小，式(3)中IFL比重为pi_j：

S04，IFL权重w_j计算和筛选：

IFL的效用价值越高，则对M₁～M₄子模块的重要性就越大，该IFL的权重也就越大；当w_j＜5％，表明IFL的效用价值太小，删除此IFL，只保留w_j≥5％的IFL；

筛选留下S_F，T_B，N_D，D_D，P_R，T_W，E_C，S_R和W_E共8个重要IFL，得到W₁＝(0.203,0.766)，W₂＝(0.073,0.636,0.254)，W₃＝(0.966)，W₄＝(0.701,0.299)；

S05，子模块M_i：

式(6)中M_i代表M₁～M₄子模块中的任一个；

S06，对f_L与子模块M_i进行多元非线性回归分析，建立L耦合模型：

式(7)中，f_L代表生命损失率；M₁代表致灾因子子模块；M₂代表孕灾环境子模块；M₃代表承灾体子模块；M₄代表救灾能力子模块；

f_L＝L/P_R (8)

式(8)中，L为生命损失，指受到溃坝洪水淹没而遇害的死亡人数；

由式(7)、式(8)可推导出L为：

2.根据权利要求1所述的一种溃坝洪水致生命损失的计算方法，其特征在于：所述水平区域层包括华东地区、华南地区、华中地区、华北地区、西北地区、西南地区和东北地区；所述垂直海拔层包括库面海拔最低至30m，最高达3100m；所述时间年代层包括从20世纪50年代至21世纪10年代，每个年代选取2座溃坝水库。

3.根据权利要求1所述的一种溃坝洪水致生命损失的计算方法，其特征在于：所述M_B包括4种，按照溃坝频率从高到低分别为漫坝、坝体质量差、管理不当和其他类；所述坝体质量差包括坝体、输水洞和溢洪道由于质量问题而发生渗漏、堵塞；所述管理不当包括超蓄、维护运用不良和无人管理；所述其他类包括白蚁建巢、临危扒口和原因不详。

4.根据权利要求1所述的一种溃坝洪水致生命损失的计算方法，其特征在于：所述S_R包括大一型水库、大二型水库、中型水库、小一型水库和小二型水库；所述大一型水库总库容大于10亿立方米；所述大二型水库总库容在1亿立方米以上而小于10亿立方米；所述中型水库总库容大于或等于1000万立方米以上而小于1亿立方米；所述小一型水库总库容大于或等于100万立方米而小于1000万立方米；所述小二型水库总库容在10万立方米以上而小于100万立方米。

5.根据权利要求1所述的一种溃坝洪水致生命损失的计算方法，其特征在于：所述T_B分为3个时段，白天工作期6:00-18:00、夜晚休息期18:00-22:00；和凌晨睡眠期22:00-次日6:00。

6.根据权利要求1所述的一种溃坝洪水致生命损失的计算方法，其特征在于：所述W_B分为5个等级：一级：暴雨、暴雪、台风、雾霾；二级：大雨、大雪、大风；三级：中雨、中雪；四级：小雨、阵雨、小雪；五级：晴天、多云及阴天。

7.根据权利要求1所述的一种溃坝洪水致生命损失的计算方法，其特征在于：所述T_W分为5段；0-15min、15-30min、30-45min、45-60min和大于60min。

8.根据权利要求1所述的一种溃坝洪水致生命损失的计算方法，其特征在于：采用留一交叉分析验证法，对f_L与子模块M_i结果进行率定验证，得到式(7)。