摘 要：从洪灾的致灾因子出发,本文选取主要威胁沿海城市的风暴潮与暴雨内涝致灾因子,并分别对其所致洪灾构建损失预测模型.然后,对于前两个模型所得损失求和得到洪灾总损失,并进一步从概率统计角度出发估计其预测结果的可靠性.最后以深圳市为例,得出其在不同防御体系更新假设情形下的年平均损失：2020年约为0.46-1.09亿美元,2050年约为1.55-6.35亿美元,而实际经济损失介于上述结果的概率分别为0.6241与0.8237.研究结果表明,该模型有较高的预测精确度,能够为有关部门提供理论参考.
关键词：洪灾；风暴潮；广义Pareto分布；广义极值分布；年平均损失
1 引言
我国沿海城市地势低平,地面高程一般为2-5m,与年高潮潮水位相近,同时其也处于全球最大的亚欧大陆与全球最大的太平洋过渡带,生态环境十分脆弱,是全球几个主要沿海灾害多发带之一,极易受洪灾风暴潮的影响,为我国主要的灾害风险区与自然灾害频发区[1].自然灾害长期严重威胁着人类的生命及财产安全,高效且准确地进行洪灾损失预测研究[2,3]，对于有效地制定洪灾预防措施具有指导作用,并进一步达到保护人民生命及财产安全的目的.
经济合作与发展组织Hallegatte等[2]声称，若不加强防洪水平，到2050年全世界136个沿海城市因洪灾造成的年平均损失(简称损失)将高达1万亿美元.针对Hallegatte等[2]研究报告，2014年“深圳杯”数学建模夏令营D题要求构建数学模型，对洪灾损失进行评估及预测[4,5].本文在Hallegatte等[2]基础上,考虑全球气温升高带来风暴潮频率增加而导致洪灾损失增加,创新性地提出了一种新型的防洪工作评价方法(H指数)，用广义Pareto 分布描述降水量，建立深圳市洪灾损失的概率统计预测模型,预测风暴潮与暴雨内涝所致洪灾损失,并运用概率统计方法对其损失预测可靠性进行估计.最后以深圳市2020年与2050年损失作为预测实例来展示预测结果及其可靠性.
作者：王旭琴