CN109376996A - 基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估方法和系统，所述方法包括步骤1：确定洪水淹没特征；步骤2：将社会经济数据与地图数据建立关联；步骤3：将洪水淹没特征与已建立关联的社会经济数据和地图数据进行拓扑叠加，综合分析洪水灾害影响；步骤4：建立洪水淹没特征与财产损失率关系表和/或关系曲线；步骤5：计算洪灾经济损失。本发明的方法和系统可对洪水灾害造成的影响及损失的进行有效分析和评估，为制定防灾、抗灾、救灾及灾后重建方案提供重要依据。
Description
技术领域
本发明涉及洪水灾害损失评估领域，具体涉及基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估方法和系统。
背景技术
中国是一个自然灾害十分频繁的国家，洪涝灾害一直严重威胁着人民生命财产安全和社会的稳定与发展。近年来，极端天气事件频繁发生，暴雨洪水出现的频率及其造成的损失也不断的增加。因此，快速、科学地对洪灾的损失进行评估是制定防灾、抗灾、救灾及灾后重建方案的重要依据，对防洪减灾具有重要意义。洪灾损失评估是防洪减灾研究领域的一项基础性研究工作，进行洪涝灾害损失评估能够为洪水影响评价、防洪效益评价、洪水应急预案的编制、防洪规划的合理性分析，防洪减灾对策措施的制定等提供重要支持。
进入21世纪以来，世界各国普遍推行洪水风险管理，与传统意义上洪水控制相比，推行洪水管理需要兼顾多种因素，可采取的措施更为多样化，决策者也面临更多选择，因此需要对洪灾造成的影响进行全面的评估，也需要对洪水管理战略、规划、措施等可能或已经产生的经济、社会、环境和生态等方面的影响进行综合论证和评价。这些需求促进了洪灾损失评估方法研究的发展和深入。
申请号为201710666262.5的发明专利申请公开了一种多尺度区域洪涝灾害危险性遥感评估方法，该方法利用多源多平台遥感数据协同提取洪涝灾害水体特征信息，形成水体空间分布数据；再基于水体空间分布数据进行洪涝灾害水体临界特征分析，结合历史洪涝灾害发生发展过程中的环境因子，建立基于水体临界特征的洪涝灾害长时间序列数据集；然后按照推理算法从灾害淹没范围和灾害损失程度进行多尺度区域洪涝灾害危险性等级评估，生成洪涝灾害危险评估空间分布结果。但是该方法仅能生成洪涝灾害危险评估空间分布结果，无法对洪水灾害造成的影响及损失的进行有效分析和评估。
发明内容
为解决以上技术问题，本发明提供了一种基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估方法和系统，可对洪水灾害造成的影响及损失的进行有效分析和评估，为制定防灾、抗灾、救灾及灾后重建方案提供重要依据。
一方面，本发明提供一种基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估方法，包括如下步骤：
步骤1：确定洪水淹没特征；
步骤2：将社会经济数据与地图数据建立关联；
步骤3：将洪水淹没特征与已建立关联的社会经济数据和地图数据进行拓扑叠加，综合分析洪水灾害影响；
步骤4：建立洪水淹没特征与财产损失率关系表和/或关系曲线；
步骤5：计算洪灾经济损失。
优选的是，步骤1中，根据数学模型模拟、历史调查或现场实测确定所述洪水淹没特征。
上述任一方案优选的是，步骤1中，所述洪水淹没特征包括洪水淹没范围、淹没水深、淹没历时、洪水流速中的至少一种。
上述任一方案优选的是，步骤2中，进一步包括：
步骤21：收集数据，包括社会经济数据、基础地图数据和历史灾情数据；
步骤22：处理收集的数据，包括对收集的数据进行整理、加工和标准化中的至少一种；
步骤23：校验收集和处理后的数据，包括进行有效性校验、一致性校验和完备性校验中的至少一种。
上述任一方案优选的是，步骤21中，所述社会经济数据主要来源于各级行政单元的社会经济统计年鉴，同时可以采用区域社会经济典型调查资料、重点对象专门统计资料公布的数据。
上述任一方案优选的是，步骤21中，所述基础地图数据主要来源于行政区划图，居民地、农业用地、工业用地、重点单位、道路、其他设施分布图，区域发展规划图提供的数据。
上述任一方案优选的是，步骤21中，所述历史灾情数据主要来源于历史洪水典型调查数据、历史灾情统计信息、民政救灾统计、灾害保险理赔案例提供的数据。
上述任一方案优选的是，步骤22中，对社会经济数据的处理包括对数据进行标准化处理，以保证数据的一致性、完备性，提高其实用性。
上述任一方案优选的是，步骤22中，对地图数据的处理包括从拼接分层后的矢量图层中筛选提取用于进行损失评估的图层，并对其中的地物进行分类和编码。
上述任一方案优选的是，步骤22中，筛选提取的图层包括行政区划图层、居民地图层、耕地林地等农业用地图层、工业用地图层、商业用地图层等面图层，学校、医院、危化企业、行政机关、仓储、桥梁以及其他重点单位等点图层，和铁路图层、公路图层等线图层中的至少一种。
上述任一方案优选的是，步骤22中，可以综合考虑评估要求以及资料的实际情况，对每类地物进行更细的分类。
上述任一方案优选的是，步骤22中，所有地图数据须有同一坐标系，并在同一投影下进行投影，对于坐标系不一致的各图层，需要进行统一转换，并保证所有地图数据拓扑关系的正确性。
上述任一方案优选的是，步骤22中，若收集的地图数据包括地物属性信息，可以通过关键字建立地物的空间位置与其属性信息之间的关联。
上述任一方案优选的是，步骤22中，将处理后的社会经济数据在处理后的空间地图上进行空间展布，获取具有空间分布特征的社会经济信息。
上述任一方案优选的是，步骤22中，社会经济数据在空间地图上的展布，可以为均匀分布或者仍然具有空间差异。
上述任一方案优选的是，步骤3中，筛选提取洪水淹没特征图层，并且与步骤22中所述图层具有同一坐标系，在同一投影下进行投影。
上述任一方案优选的是，步骤3中，将洪水淹没特征图层与已建立关联的社会经济数据和地图数据进行拓扑叠加，进行洪水灾害影响分析，获取洪水影响范围内不同淹没水深/历时/流速等级下社会经济不同财产类型的价值及分布。
上述任一方案优选的是，步骤3中，进行洪水灾害影响分析的指标包括社会受影响指标和经济受影响指标。
上述任一方案优选的是，步骤3中，所述社会受影响指标包括受影响人口和伤亡人口中的至少一种。
上述任一方案优选的是，步骤3中，所述经济受影响指标包括淹没区GDP、受淹行政区、受淹居民地面积、受淹模拟工业用地面积、受淹企事业单位个数、受淹交通线路长度和受淹重要设施中的至少一种。
上述任一方案优选的是，步骤3中，将洪水淹没水深/历时/流速图层分别与行政区图层、耕地图层以及居民地面图层相叠加，得到对应不同淹没水深/历时/流速等级下的受淹行政区面积、淹没耕地面积、受淹居民地面积。
上述任一方案优选的是，步骤3中，得到受淹面积之后，可以与社会经济统计数据相关联，得到进一步的受影响的经济指标。
上述任一方案优选的是，步骤3中，将洪水淹没水深/历时/流速图层与行政区界图层、重点单位图层相叠加，得到不同淹没水深/历时/流速等级下的重点单位的数量、具体分布情况。
上述任一方案优选的是，步骤3中，若已经通过关键字建立了重点单位的空间位置与其属性信息之间的关联，可以进一步得到受淹重点单位的名称、行业类别、规模、资产、产值利润等相关属性信息。
上述任一方案优选的是，步骤3中，将洪水淹没水深/历时/流速图层与道路图层相叠加，可以得到不同淹没水深/历时/流速等级下受影响道路的长度。
上述任一方案优选的是，步骤3中，若已经通过关键字建立了道路的空间位置与其属性信息之间的关联，可以进一步得到受淹道路名称、等级、客货运流通量等详细的统计信息。
上述任一方案优选的是，步骤3中，在已经获取洪水淹没区居民地图层的情况下，将居民地图层、洪水淹没范围图层、行政区划图层进行叠加，获得各行政区受淹居民地面积，采用公式：
计算受洪水淹没影响的人口数，其中，Pe为受影响人口数，Ai,j为第i行政单元第j块居民地受淹面积，di,j为第i行政单元第j块居民地的人口密度。
上述任一方案优选的是，步骤3中，在未获取洪水淹没区居民地图层的情况下，将洪水淹没范围图层、行政区划图层进行叠加，获得各行政区受淹面积，采用公式：
Pe＝PAf/A
计算受洪水淹没影响的人口数，其中，Pe为受影响人口数，P为行政区总人口数，Af为行政区的受淹面积，A为行政区总面积。
上述任一方案优选的是，步骤3中，在人口分布不均匀的地区，可以采用适当的方法对受影响人口数进行修正。
上述任一方案优选的是，步骤3中，将具有淹没水深属性的洪水淹没范围图层与居民地分布图层和行政区划图层进行叠加，可以得到不同行政区内受不同淹没水深影响的受影响人口，作为制定防灾措施的依据。
上述任一方案优选的是，步骤3中，确定了受洪水影响的人口及其空间分布后，可以对房屋、家庭财产等指标进行进一步推求。
上述任一方案优选的是，步骤3中，对淹没区GDP进行统计可以采用公式：
上述任一方案优选的是，步骤3中，对淹没区GDP进行统计可以采用公式：
上述任一方案优选的是，步骤4中，根据步骤21中收集的历史灾情数据，选取具有代表性的典型地区、典型单元、典型部门等分类作洪灾损失调查统计，根据调查统计结果确定不同淹没水深/历时/流速条件下，各类财产洪灾损失率，建立淹没水深/历时/流速/与各类财产洪灾损失率关系表和/或关系曲线。
上述任一方案优选的是，步骤5中，洪灾经济损失指标包括家庭住房损失、家庭财产损失、农林牧渔损失、企事业单位资产损失、工商企业停产损失、交通道路损失、水利工程损毁损失、其他基础设施损失中的至少一种。
上述任一方案优选的是，步骤5中，根据洪水影响区内各类经济类型和洪灾损失率关系，采用公式：
计算洪灾各类经济损失，其中，Wij为被评估行政单元在第j级水深的第i类财产的价值，η(i,j)为第i类财产在第j级水深条件下的损失率。
本发明的另一方面提供一种基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估系统，该系统采用上述洪灾损失评估方法，所述系统功能模块包括：工程管理模块，用于对研究区域内的数据、方案及计算结果进行工程管理；
数据导入模块，用于导入社会经济数据和基础地图数据；
方案管理模块，用于对洪水灾害影响分析和损失评估的方案进行管理；
损失率设定模块，用于设定洪水损失率与淹没特征的关系；
影响分析模块，用于进行受淹地物、受影响人口以及淹没区GDP统计；
损失评估模块，用于获取各类财产洪灾经济损失；
查询与输出模块，用于进行各类数据的查询与输出；
专业工具模块，用于进行洪水损失评估所需的专业数据处理。
优选的是，所述工程管理模块的功能包括新建工程、打开工程、保存工程和另存工程中的至少一种。
上述任一方案优选的是，新建工程时，需要输入工程名称、工程说明，同时需要选择工程的投影坐标系。
上述任一方案优选的是，选择的投影坐标系可以是某一图层的投影坐标系，也可以是某一已有工程的投影坐标系。
上述任一方案优选的是，所述数据导入模块可以进行社会经济数据导入和基础地图数据导入。
上述任一方案优选的是，所述社会经济数据主要包括综合数据、人民生活数据、农业数据、第二产业数据和第三产业数据五大类数据。
上述任一方案优选的是，数据导入模块可以实现社会经济参数针对性设定功能，用户可以根据研究区域的具体情况，对房屋建筑参数、资产净值率、道路相关数据如道路修复费用以及人均家庭财产值等参数进行针对性设定。
上述任一方案优选的是，系统对导入的社会经济数据的具体格式和内容进行了标准化规定。
上述任一方案优选的是，基础地图数据包括行政区界、居民地、耕地、公路、铁路、重点单位、水域面等数据。
上述任一方案优选的是，系统通过地物编码设定、地物编码标准化、行政区编码名称对应等功能对导入系统的基础地图数据进行标准化。
上述任一方案优选的是，所述方案管理模块的功能包括新建方案、管理方案和选择方案和设置方案中的至少一种。
上述任一方案优选的是，新建方案功能用来创建新的洪水损失评估方案。
上述任一方案优选的是，管理方案功能可以对已有方案进行信息标注、删除等管理操作。
上述任一方案优选的是，选择方案是从已有方案的下拉列表中选择一个当前需要加载的方案。
上述任一方案优选的是，设置方案是对已打开的方案进行洪水淹没图层导入，以开展洪水灾害影响分析与损失评估。
上述任一方案优选的是，系统在损失率设定模块提供了定制和自定义两种建立损失率的的方式。
上述任一方案优选的是，所述定制建立损失率的方式是按照洪水类型设定损失率与淹没水深的关系，并根据淹没历时、流速和洪锋到达时间等因素对损失率关系进行修订。
上述任一方案优选的是，所述洪水类型包括暴雨内涝、山洪、溃堤(坝)洪水、风暴潮中的至少一种。
上述任一方案优选的是，系统针对每一种洪水类型都提供了高、中、低三套洪水损失率关系供用户参考，用户可以根据当地的情况在此基础上进行调整，系统提供的所述损失率关系覆盖了损失率的变动范围。
上述任一方案优选的是，自定义损失率的方式是用于用户自行设定洪水损失率关系，用户可按照实际需要输入水深等级数以及相应等级的最大水深值，随后进行各个水深等级下对应的具体损失率值的编辑。
上述任一方案优选的是，系统提供了对除淹没水深外的其他淹没特征，如历时、流速、洪峰达到时间等，对洪水损失率-淹没水深关系的修正系数输入窗口。
上述任一方案优选的是，洪水损失率-淹没水深关系建立后，系统自动将其存入洪水损失率关系库，用户根据需求可以方便调用设定符合当地情况的洪水损失率-淹没水深关系。
上述任一方案优选的是，影响分析模块根据导入的数据通过经纬度信息匹配自动完成社会经济数据的空间展布。
上述任一方案优选的是，受淹地物统计是对受灾对象的受淹面积、长度、个数等进行统计，统计的结果以行政区为统计单元的统计表的形式呈现，包括受淹行政区面积、受淹居民地面积、受淹耕地面积、受淹道路长度、受淹重点单位的统计总值以及分水深等级统计值。
上述任一方案优选的是，系统进行受淹地物统计采用的算法为：首先根据行政区划图层、洪水淹没图层与受淹地物的地理拓扑关系叠加计算最小空间单元，例如落在某个行政区里的部分网格或完整网格里的居民地面积、道路长度等，然后再考虑淹没图层所带有的网格类型、水深、历时等特性，根据一定的指标分级等级，如淹没水深等级、淹没历时等级，将之前计算的最小空间单元内的地物面积、长度等值进行的汇总统计。
上述任一方案优选的是，系统通过日志记录受淹地物统计的详细计算过程及进度状况。
上述任一方案优选的是，损失评估模块用于计算各类财产洪灾经济损失，在受淹地物统计的基础上，结合淹没区社会经济数据以及各类财产的损失率-淹没水深关系，计算洪灾直接经济损失。
上述任一方案优选的是，损失计算的结果以分方案汇总、分行政区汇总以及分水深等级汇总三种方式汇总，并且能够以统计图的方式直观地表达统计结果。
上述任一方案优选的是，查询与输出模块提供输入数据、计算结果的查询功能。
上述任一方案优选的是，通过设定查询条件可以实现对计算结果的查询，并且可以根据用户的需求按照不同级别的行政区进行数据的汇总，用户在选择需要查询的数据内容、查询方案、查询的行政单元以及所要汇总的行政区级别后，系统快速展示按照查询条件组织的数据内容。
上述任一方案优选的是，所有查询结果都能导出。
上述任一方案优选的是，查询与输出模块还提供包括基础地图数据、社会经济数据、方案的计算结果数据等所涉数据的输出功能。
上述任一方案优选的是，用户可以按照需要选择需要输出的数据，输出数据内容分层组织。
上述任一方案优选的是，系统输出的基础地图数据以gdb格式(一种后缀为.gdb的文件)存储，社会经济数据和方案计算结果以Excel表形式存储。
上述任一方案优选的是，专业工具模块提供由DEM(Digital Elevation Model，数字高程模型)生成洪水淹没数据工具、基于影像的面状地物提取工具和线状地物拓扑关系分析工具中的至少一种。
上述任一方案优选的是，由DEM生成洪水淹没数据工具可以提供用户仅输入洪水淹没范围，生成基于DEM计算淹没区的水深分布的功能。
上述任一方案优选的是，基于影像的面状地物提取工具提供根据影像数据实现居民地、水面等损失评估所必需的面状地物的自动提取功能。
上述任一方案优选的是，系统进行损失评估时，通过网格面对象拟合地形，铁路或者公路等线状地物是通过网格的边来拟合的，所述线状地物拓扑关系分析工具提供辅助用户对指定线状地物与相关网格拓扑关系的判断，实现自动判断线状地物与网格的“逻辑上”的拓扑关系，进而根据这种拓扑关系进行线状地物淹没长度的计算。
采用本发明的基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估方法和系统通过将社会经济数据与基础地图数据建立关联，计算输出结果中包含大量的空间数据信息，不仅可以估计总体影响和损失情况，而且还可以给出其空间分布状况，可以更好的服务于防洪减灾工作。
附图说明
图1为按照本发明的基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估方法的一优选实施例的流程示意图。
图2为按照本发明的基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估方法的如图1所示实施例的社会经济数据与地图数据关联关系示意图。
图3为按照本发明的基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估系统的一优选实施例的结构示意图。
图4A为按照本发明的基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估系统如图3所示实施例的定制损失率示意图。
图4B为按照本发明的基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估系统如图3所示实施例的自定义损失率示意图。
图5A为按照本发明的基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估系统如图3所示实施例的某行政单元受影响人口统计柱状图。
图5B为按照本发明的基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估系统如图3所示实施例的某行政单元受影响人口统计饼状图。
图6A为按照本发明的基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估系统如图3所示实施例的分行政区汇总的损失计算的结果。
图6B为按照本发明的基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估系统如图3所示实施例的分行政区汇总的某一行政单元的损失计算结果柱状图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合具体实施例对本发明作详细说明。
实施例1
基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估方法的流程，如图1所示。
执行步骤1：确定洪水淹没特征，根据数学模型模拟、历史调查或现场实测确定洪水淹没范围、淹没水深、淹没历时、洪水流速等洪水淹没特征。
执行步骤2：将社会经济数据与地图数据建立关联。执行步骤21：收集社会经济数据、基础地图数据和历史灾情数据，所述社会经济数据主要来源于各级行政单元的社会经济统计年鉴，同时可以采用区域社会经济典型调查资料、重点对象专门统计资料公布的数据；所述基础地图数据主要来源于行政区划图，居民地、农业用地、工业用地、重点单位、道路、其他设施分布图，区域发展规划图提供的数据；所述历史灾情数据主要来源于历史洪水典型调查数据、历史灾情统计信息、民政救灾统计、灾害保险理赔案例提供的数据。执行步骤22：对收集的数据进行整理、加工和标准化处理，对社会经济数据的处理包括对数据进行整理及标准化处理，以保证数据的一致性、完备性，提高其实用性；对地图数据的处理包括从拼接分层后的矢量图层中筛选提取用于进行损失评估的图层，并对其中的地物进行分类和编码，筛选提取的图层包括行政区划图层、居民地图层、耕地林地等农业用地图层、工业用地图层、商业用地图层等面图层，学校、医院、危化企业、行政机关、仓储、桥梁以及其他重点单位等点图层，和铁路图层、公路图层等线图层，可以综合考虑评估要求以及资料的实际情况，对每类地物进行更细的分类，如居民地细分为城镇居民地和农村居民地，公路细分为国道、省道、县道、城市主干道城市次干道等，所有地图数据须有同一坐标系，并在同一投影下进行投影，对于坐标系不一致的各图层，需要进行统一转换，并保证所有地图数据拓扑关系的正确性，若收集的地图数据包括地物属性信息，可以通过关键字建立地物的空间位置与其属性信息之间的关联；将处理后的社会经济数据在处理后的地图数据上进行空间展布，获取具有空间分布特征的社会经济信息，社会经济数据在地图数据上的展布，可以为均匀分布或者仍然具有空间差异。执行步骤23：对收集和处理后的数据进行有效性、一致性和完备性校验。
执行步骤3：将洪水淹没特征与已建立关联的社会经济数据和地图数据进行拓扑叠加，综合分析洪水灾害影响。获取洪水淹没特征图层，并且与步骤22中所述图层具有同一坐标系，在同一投影下进行投影，将洪水淹没特征图层与已建立关联的社会经济数据和地图数据进行拓扑叠加，获取洪水影响范围内不同淹没水深/历时/流速等级下社会经济不同财产类型的价值及分布。
执行步骤4：建立洪水淹没特征与财产损失率关系表和/或关系曲线，根据步骤21中收集的历史灾情数据，选取具有代表性的典型地区、典型单元、典型部门等分类作洪灾损失调查统计，根据调查统计结果确定不同淹没水深/历时/流速条件下，各类财产洪灾损失率，建立淹没水深/历时/流速/与各类财产洪灾损失率关系表和/或关系曲线。
执行步骤5：计算洪灾经济损失，根据洪水影响区内各类经济类型和洪灾损失率关系，采用公式：
计算洪灾各类经济损失，其中，Wij为被评估行政单元在第j级水深的第i类财产的价值，η(i,j)为第i类财产在第j级水深条件下的损失率。
实施例2
如图1所示，步骤1～步骤3为洪水灾害影响分析，进行洪水灾害影响分析的指标包括社会受影响指标和经济受影响指标，所述社会受影响指标包括受影响人口和伤亡人口；所述经济受影响指标包括淹没区GDP、受淹行政区、受淹居民地面积、受淹模拟工业用地面积、受淹企事业单位个数、受淹交通线路长度和受淹重要设施等。洪灾经济损失指标包括家庭住房损失、家庭财产损失、农林牧渔损失、企事业单位资产损失、工商企业停产损失、交通道路损失、水利工程损毁损失、其他基础设施损失等。
实施例3
社会经济数据与地图数据的关联关系如图2所示。按照本发明的洪灾损失评估方法，社会经济数据分为综合数据、人民生活数据、农业数据、工业建筑业数据、商贸服务业及其他第三产业数据和交通运输业数据几大类。对地图数据进行处理，筛选提取行政区划图层、居民地图层、耕地林地等农业用地图层、工业用地图层、商业用地图层等面图层，学校、医院、危化企业、行政机关、仓储、桥梁以及其他重点单位等点图层，和铁路图层、公路图层等线图层。
综合数据包括区域名称、面积、地区生产总值(GDP)、第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值数据，将其和行政区划图层、农业用地图层、工业用地图层、商业用地图层建立关联。人民生活数据包括区域名称、常住人口、乡村人口、乡村居民人均纯收入、乡村居民人均住房、城镇居民人均可支配收入、城镇居民人均住房数据，将其和行政区划图层、居民地图层建立关联。农业数据包括区域名称、耕地面积、农业总产值、种植业产值、林业产值、渔业产值、牧业产值、副业产值数据，将其和行政区划图层、农业用地图层建立关联。工业建筑业数据包括区域名称、单位数、固定资产、流动资产、工业/建筑业产值数据，将其和行政区划图层、工业用地图层、学校、医院、危化企业、行政机关、仓储、桥梁以及其他重点单位等点图层建立关联。商贸服务业及其他第三产业数据包括区域名称、单位数、固定资产、流动资产、主营收入数据，将其和行政区划图层、商业用地图层、学校、医院、危化企业、行政机关、仓储、桥梁以及其他重点单位等点图层建立关联。交通运输业数据包括区域名称、运营里程、旅客发送量、货物周转量、民用车辆拥有量数据，将其和行政区划图层、铁路图层、公路图层建立关联。
实施例4
将洪水淹没水深/历时/流速图层分别与行政区图层、耕地图层以及居民地面图层相叠加，得到对应不同淹没水深/历时/流速等级下的受淹行政区面积、淹没耕地面积、受淹居民地面积。得到受淹面积之后，可以与社会经济统计数据相关联，得到进一步的受影响的经济指标。例如，可在社会经济统计数据分析的基础上，建立农业产值与耕地面积之间的关系，根据受影响的耕地面积进而推求受影响的农业产值等。
将洪水淹没水深/历时/流速图层与行政区界图层、重点单位图层相叠加，得到不同淹没水深/历时/流速等级下的重点单位的数量、具体分布情况。若已经通过关键字建立了重点单位的空间位置与其属性信息之间的关联，可以进一步得到受淹重点单位的名称、行业类别、规模、资产、产值利润等相关属性信息。
将将洪水淹没水深/历时/流速图层与道路图层相叠加，可以得到不同淹没水深/历时/流速等级下受影响道路的长度。若已经通过关键字建立了道路的空间位置与其属性信息之间的关联，可以进一步得到受淹道路名称、等级、客货运流通量等详细的统计信息。
在已经获取洪水淹没区居民地图层的情况下，将居民地图层、洪水淹没范围图层、行政区划图层进行叠加，获得各行政区受淹居民地面积，采用公式：
计算受洪水淹没影响的人口数，其中，Pe为受影响人口数，Ai,j为第i行政单元第j块居民地受淹面积，di,j为第i行政单元第j块居民地的人口密度。在未获取洪水淹没区居民地图层的情况下，通过GIS技术，将洪水淹没范围图层、行政区划图层进行叠加，获得各各行政区受淹面积，采用公式：
Pe＝PAf/A
计算受洪水淹没影响的人口数，其中，Pe为受影响人口数，P为行政区总人口数，Af为行政区的受淹面积，A为行政区的总面积。在人口分布不均匀的地区，可以采用适当的方法对受影响人口数进行修正。将具有淹没水深属性的洪水淹没范围图层与居民地分布图层和行政区划图层进行叠加，可以得到不同行政区内受不同淹没水深影响的受影响人口，作为制定防灾措施的依据。确定了受洪水影响的人口及其空间分布后，可以对房屋、家庭财产等指标进行进一步推求。
对淹没区GDP采用公式：
或
进行统计。
实施例5
如图3所示，一种基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估系统，该系统采用所述基于统计年鉴及地理信息的洪灾损失评估方法，所述系统功能模块包括：工程管理模块110、数据导入模块120、方案管理模块130、损失率设定模块140、影响分析模块150、损失评估模块160、查询与输出模块170和专业工具模块180。
所述洪水损失评估系统以工程的方式组织某一研究区域内的基础地图数据、社会经济数据、洪水淹没数据、相关参数、洪水灾害损失评估方案、洪水灾害影响分析及损失评估结果数据等。工程管理模块110用于对研究区域内的数据、方案及计算结果进行工程管理，所述工程管理模块110的功能包括新建工程、打开工程、保存工程和另存工程中的至少一种，新建工程时，需要输入工程名称、工程说明，同时需要选择工程的投影坐标系，选择的投影坐标系可以是某一图层的投影坐标系，也可以是某一已有工程的投影坐标系。
数据导入模块120用于导入社会经济数据和基础地图数据，所述社会经济数据主要包括综合数据、人民生活数据、农业数据、第二产业数据和第三产业数据五大类数据，数据导入模块120可以实现社会经济参数针对性设定功能，用户可以根据研究区域的具体情况，对房屋建筑参数、资产净值率、道路相关数据如道路修复费用以及人均家庭财产值等参数进行针对性设定，数据导入模块120对导入的社会经济数据的具体格式和内容进行了标准化规定，对导入数据的具体的数据结构、类型、单位等进行标准化规定，导入数据的格式为Excel表格；基础地图数据包括行政区界、居民地、耕地、公路、铁路、重点单位、水域面等数据，数据导入模块120通过地物编码设定、地物编码标准化、行政区编码名称对应等功能对导入系统的基础地图数据进行标准化，导入的地图数据为shp格式(一种后缀为.shp的文件)，其中包括必要的属性字段。
方案管理模块130用于对洪水灾害影响分析和损失评估的方案进行管理。方案管理模块130功能包括新建方案、管理方案和选择方案和设置方案，新建方案功能用来创建新的洪水损失评估方案，管理方案功能可以对已有方案进行信息标注、删除等操作，选择方案是从已存在方案的下拉列表中选择一个当前需要加载的方案，设置方案是对已打开的方案进行洪水淹没图层导入，以开展洪水灾害影响分析与损失评估，所述洪水淹没图层为shp格式的图层。
损失率设定模块140用于设定洪水损失率与淹没特征的关系。损失率设定模块140提供给了定制和自定义两种建立损失率的方式。所述定制建立损失率的方式是按照洪水类型设定损失率与淹没水深的关系，并根据淹没历时、流速和洪锋到达时间等因素对损失率关系进行修订，损失率设定模块140针对每一种洪水类型都提供了高、中、低三套洪水损失率关系供用户参考，用户可以根据当地的情况在此基础上进行调整，系统提供的所述损失率关系覆盖了损失率的变动范围，所述洪水类型包括暴雨内涝、山洪、溃堤(坝)洪水、风暴潮；自定义损失率的方式是用于建立典型区域的洪水损失率关系，用户可按照实际需要输入水深等级数以及相应等级的阈值，随后进行各个水深等级下对应的具体损失率值的编辑；损失率设定模块140提供了对除淹没水深外的其他淹没特征，如历时、流速、达到时间等，对洪水损失率-淹没水深关系的修正系数输入窗口；洪水损失率-淹没水深关系建立后，系统自动将其存入洪水损失率关系库，用户根据需求可以方便调用设定符合当地情况的洪水损失率-淹没水深关系。
影响分析模块150用于进行受淹地物、受影响人口以及淹没区GDP统计。影响分析模块150根据导入的数据通过经纬度信息匹配自动完成社会经济数据的空间展布。受淹地物统计是对受灾对象的受淹面积、长度、个数等进行统计，统计的结果以统计表的形成呈现，包括受淹行政区面积、受淹居民地面积、受淹耕地面积、受淹道路长度、受淹重点单位的统计总值以及分水深等级统计值；影响分析模块150进行受淹地物统计采用的算法为：首先根据行政区划图层、洪水淹没图层与受淹地物的地理拓扑关系叠加计算最小空间单元，例如落在某个行政区里的部分网格或完整网格里的居民地面积、道路长度等，然后再考虑淹没图层所带有的网格类型、水深、历时等特性，根据一定的指标分级等级，如淹没水深等级、淹没历时等级，将之前计算的最小空间单元内的地物面积、长度等值进行的汇总统计；影响分析模块150通过日志记录受淹地物统计的详细计算过程及进度状况。
损失评估模块160用于获取各类财产洪灾经济损失。在受淹地物统计的基础上，结合淹没区社会经济数据以及各类财产的损失率-淹没水深关系，计算洪灾直接经济损失，损失计算的结果以分方案汇总、分行政区汇总以及分水深等级汇总三种方式汇总，并且能够以统计图的方式直观地表达评估结果。
查询与输出模块170用于进行各类数据的查询与输出。查询与输出模块170提供输入数据、计算结果的查询功能，通过设定查询条件可以实现对数据的查询，并且可以根据用户的需求按照不同级别的行政区进行数据的汇总，用户在选择需要查询的数据内容、查询方案、查询的行政单元以及所要汇总的行政区级别后，系统快速展示按照查询条件组织的数据内容；所有查询结果都能以Excel表导出；查询与输出模块170还提供包括基础地图数据、社会经济数据、方案的计算结果数据等所涉数据的输出功能；用户可以按照需要选择需要输出的数据，输出数据内容分层组织；输出的基础地图数据以gdb形式存储，社会经济数据和方案计算结果以Excel表形式存储。
专业工具模块180用于进行洪水损失评估所需的专业数据处理。专业工具模块提供由DEM生成洪水淹没数据工具、基于影像的面状地物提取工具和线状地物拓扑关系分析工具。由DEM生成洪水淹没数据工具可以提供用户仅输入洪水淹没范围，生成基于DEM计算淹没区的水深分布的功能。基于影像的面状地物提取工具提供根据影像数据实现居民地、水面等损失评估所必需的面状地物的自动提取功能。系统进行损失评估时，通过网格面对象拟合地形，铁路或者公路等线状地物是通过网格的边来拟合的，所述线状地物拓扑关系分析工具提供辅助用户对指定线状地物与相关网格拓扑关系的判断，实现自动判断线状地物与网格的“逻辑上”的拓扑关系，进而根据这种拓扑关系进行线状地物淹没长度的计算。
实施例6
用户使用如图3所示的基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估系统进行洪水影响分析及损失评估时，首先收集社会经济数据及基础地图数据，如用户需要自定义洪水损失率，还需要收集历史灾情数据。完成数据收集工作后，对所收集的数据进行处理，包括对数据进行整理、加工和标准化，处理后的社会经济数据以Excel表格分综合数据、人民生活数据、农业数据、第二产业数据和第三产业数据分别存储，借助所述专业工具对基础地图数据进行处理，处理后的基础地图数据以shp格式存储。完成数据处理后，进一步对数据的有效性、一致性和完备性进行校验。同时，获取洪水淹没特征图层，并将洪水淹没特征图层以shp格式存储，洪水淹没图层可以通过洪水淹没计算模型获取，或者借助于专业工具提取。
通过工程管理模块110建立一个新的工程或者打开一个已经存在的工程，若新建工程，需要输入工程名称、工程说明，选择投影坐标系。通过数据导入模块120将处理后的社会经济数据和基础地图数据导入。根据洪水分析的方案设定进行损失评估的方案，通过方案管理模块130新建方案或者选择一个已经存在的方案加载，然后将洪水淹没特征图层导入。如对北京地区进行洪水影响分析及损失评估，可以对整个北京地区建立一个工程，然后针对北京的不同频率洪水建立方案，如方案一针对100年一遇洪水、方案二针对200年一遇洪水等。
通过损失率设定模块140，根据洪水类型选择系统提供的定制洪水损失率，或者根据需要自定义洪水损失率。如图4A所示，系统针对溃堤(坝)类型的洪水，提供了高、中、低三套洪水损失率，每套洪水损失率提供了对于不同水深等级，多类财产的损失率。系统针对每种洪水类型都提供了如图4A所示的洪水损失率。如果需要，根据淹没历时、流速和洪锋到达时间对定制洪水损失率关系进行修订。如图4B所示，需要自定义洪水损失率时，先确定水深等级及每个级别对应的水深最大值，然后，对每个级别的水深设定具体的洪水损失率。
影响分析模块150进行受淹地物、受影响人口以及淹没区GDP的统计，通过“日志记录”可以了解详细的统计过程及统计进度情况。通过受淹地物统计功能，可以得到受淹行政区面积、受淹居民地面积、受淹耕地面积、受淹道路长度、受淹重点单位的统计总值以及分水深等级统计值，可以针对行政单元给出具体的统计结果。受影响人口以及淹没区GDP也可以通过相应的功能得到具体的统计结果。影响分析模块150根据导入的数据通过经纬度信息匹配自动完成社会经济数据的空间展布。影响分析模块150可以统计表的形式提供具体统计结果，还可以柱状图或饼状图提供具体统计结果，图5A所示为A08行政单元内洪水受影响人口数统计柱状图，图中横轴为淹没水深，纵轴为受影响人口数；图5B所示为A08行政单元内洪水受影响人口数统计饼状图，显示了每个水深等级内受影响人口数占受影响人口总数的比例。
损失评估模块160在受淹地物统计的基础上，结合淹没区社会经济统计数据以及各类财产的损失率-淹没水深关系，计算洪灾直接经济损失，损失计算的结果以分方案汇总、分行政区以及分水深等级三种方式汇总。图6A所示为分行政区汇总的损失计算的结果，提供了每个行政单元内不同类型的财产损失值及损失总值。损失计算结果可以柱状图或饼状图的方式提供单个行政单元内的计算结果，图6B所示为分行政区汇总的某个行政单元的损失计算结果柱状图，提供了该行政单元内不同类型的财产损失值。
需要说明的是，以上实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的技术人员应该理解：其可以对前述实施例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换，而这些替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估方法，包括步骤1：确定洪水淹没特征，其特征在于：还包括：
步骤2：将社会经济数据与地图数据建立关联；
步骤3：将洪水淹没特征与已建立关联的社会经济数据和地图数据进行拓扑叠加，综合分析洪水灾害影响；
步骤4：建立洪水淹没特征与财产损失率关系表和/或关系曲线；
步骤5：计算洪灾经济损失。
2.如权利要求1所述的基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估方法，其特征在于：步骤1中，根据数学模型模拟、历史调查或现场实测确定洪水淹没特征，所述洪水淹没特征包括洪水淹没范围、淹没水深、淹没历时、洪水流速中的至少一种。
3.如权利要求2所述的基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估方法，其特征在于：步骤2中，进一步包括：
步骤21：收集数据，包括社会经济数据、基础地图数据和历史灾情数据；
步骤22：处理收集的数据，包括对收集的数据进行整理、加工和标准化中的至少一种；
步骤23：校验收集和处理后的数据，包括进行有效性校验、一致性校验和完备性校验中的至少一种。
4.如权利要求3所述的基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估方法，其特征在于：步骤21中，所述社会经济数据主要来源于各级行政单元的社会经济统计年鉴，同时可以采用区域社会经济典型调查资料、重点对象专门统计资料公布的数据，所述基础地图数据主要来源于行政区划图，居民地、农业用地、工业用地、重点单位、道路、其他设施分布图，区域发展规划图提供的数据，所述历史灾情数据主要来源于历史洪水典型调查数据、历史灾情统计信息、民政救灾统计、灾害保险理赔案例提供的数据。
5.如权利要求4所述的基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估方法，其特征在于：步骤22中，对社会经济数据的处理包括对数据进行标准化处理，以保证数据的一致性、完备性，提高其实用性。
6.如权利要求5所述的基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估方法，其特征在于：步骤22中，对地图数据的处理包括从拼接分层后的矢量图层中筛选提取用于进行损失评估的图层，并对其中的地物进行分类和编码。
7.如权利要求6所述的基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估方法，其特征在于：步骤22中，筛选提取的图层包括行政区划图层、居民地图层、耕地林地等农业用地图层、工业用地图层、商业用地图层等面图层，学校、医院、危化企业、行政机关、仓储、桥梁以及其他重点单位等点图层，和铁路图层、公路图层等线图层中的至少一种，且所有图层具有同一坐标系，在同一投影下进行投影，拓扑关系正确。
8.如权利要求7所述的基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估方法，其特征在于：步骤22中，将处理后的社会经济数据在处理后的地图数据上进行空间展布，获取具有空间分布特征的社会经济信息，社会经济数据在空间地图上的展布，可以为均匀分布或者仍然具有空间差异。
9.一种基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估系统，采用如权利要求1-8任一项所述洪灾损失评估方法，其特征在于：包括：
数据导入模块，用于导入社会经济数据和基础地图数据；
损失率设定模块，用于设定洪水损失率与淹没特征的关系；
影响分析模块，用于进行受淹地物、受影响人口以及淹没区GDP统计；
损失评估模块，用于获取各类财产洪灾经济损失。
10.如权利要求9所述的基于统计年鉴及地理信息的洪水损失评估系统，其特征在于：还包括：
工程管理模块，用于对研究区域内的数据、方案及计算结果进行工程管理；
方案管理模块，用于对洪水灾害影响分析和损失评估的方案进行管理；
查询与输出模块，用于进行各类数据的查询与输出；
专业工具模块，用于进行洪水损失评估所需的专业数据处理。
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|---|---|
| CN (1) | CN109376996A (zh) |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110222935A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-09-10 | 深圳中大环保科技创新工程中心有限公司 | 自然灾害损失评估方法与装置 |
| CN110956412A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-04-03 | 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 | 基于实景模型的洪灾动态评估方法、装置、介质和设备 |
| CN111027175A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-04-17 | 中国地质大学（武汉） | 基于耦合模型集成模拟的洪水对社会经济影响的评估方法 |
| CN111177300A (zh) * | 2020-01-09 | 2020-05-19 | 天津大学 | 一种能够展示黄河下游滩区淹没补偿信息的三维数字化系统 |
| CN111292018A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-06-16 | 长光卫星技术有限公司 | 一种城市易损性模型构建方法 |
| CN111858808A (zh) * | 2020-07-17 | 2020-10-30 | 重庆市勘测院 | 基于海量实测点的地形图特征地物精度自动评价方法 |
| CN112669976A (zh) * | 2021-03-18 | 2021-04-16 | 清华大学 | 基于生态环境变化的人群健康评估方法及系统 |
| CN112862144A (zh) * | 2020-08-10 | 2021-05-28 | 郑州大学 | 基于双层目标优化的无资料城市确定最优损失曲线的方法 |
| CN113920338A (zh) * | 2021-11-23 | 2022-01-11 | 成都信息工程大学 | 一种基于矢量引导的洪灾灾情评估方法 |
| CN114266500A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-01 | 中国科学院新疆生态与地理研究所 | 一种沙尘暴灾害农林经济风险评估系统 |
| CN116362541A (zh) * | 2023-03-23 | 2023-06-30 | 中国水利水电科学研究院 | 一种基于标准网格的洪水影响人口与gdp风险评估方法 |
| CN116882741A (zh) * | 2023-07-10 | 2023-10-13 | 中国水利水电科学研究院 | 一种超标准洪水灾害动态定量评估方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102005022A (zh) * | 2010-10-19 | 2011-04-06 | 中国科学院遥感应用研究所 | 链型灾害的灾害损失遥感综合评估方法 |
| CN103927389A (zh) * | 2014-04-30 | 2014-07-16 | 北京中有联科技有限公司 | 一种洪涝灾害地理分析评估动态模型的构建方法 |
| CN104346538A (zh) * | 2014-11-26 | 2015-02-11 | 中国测绘科学研究院 | 基于三种灾情因子控制的地震灾害评估方法 |
| CN107862421A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-03-30 | 河海大学 | 一种河道型水库建设影响预评估方法 |
-
2018
- 2018-09-18 CN CN201811090040.4A patent/CN109376996A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102005022A (zh) * | 2010-10-19 | 2011-04-06 | 中国科学院遥感应用研究所 | 链型灾害的灾害损失遥感综合评估方法 |
| CN103927389A (zh) * | 2014-04-30 | 2014-07-16 | 北京中有联科技有限公司 | 一种洪涝灾害地理分析评估动态模型的构建方法 |
| CN104346538A (zh) * | 2014-11-26 | 2015-02-11 | 中国测绘科学研究院 | 基于三种灾情因子控制的地震灾害评估方法 |
| CN107862421A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-03-30 | 河海大学 | 一种河道型水库建设影响预评估方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 丁志雄: "《基于RS与GIS的洪涝灾害损失评估技术方法研究》", 《中国优秀博士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110222935A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-09-10 | 深圳中大环保科技创新工程中心有限公司 | 自然灾害损失评估方法与装置 |
| CN110222935B (zh) * | 2019-05-08 | 2021-11-30 | 深圳中大环保科技创新工程中心有限公司 | 自然灾害损失评估方法与装置 |
| CN111027175A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-04-17 | 中国地质大学（武汉） | 基于耦合模型集成模拟的洪水对社会经济影响的评估方法 |
| CN110956412B (zh) * | 2019-12-16 | 2020-11-13 | 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 | 基于实景模型的洪灾动态评估方法、装置、介质和设备 |
| CN110956412A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-04-03 | 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 | 基于实景模型的洪灾动态评估方法、装置、介质和设备 |
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| CN111292018B (zh) * | 2020-03-11 | 2022-07-01 | 长光卫星技术股份有限公司 | 一种城市易损性模型构建方法 |
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| CN112862144A (zh) * | 2020-08-10 | 2021-05-28 | 郑州大学 | 基于双层目标优化的无资料城市确定最优损失曲线的方法 |
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