被高估的海平面--广州市

1、以广州市为例探讨洪灾损失预测研究的科学性与严谨性摘要问题一中，我们首先从五个方面指出OCED的一篇研究中的不恰当之处，接着用正确的方式建立新的模型。我们将损失集中在农业、林业、畜牧业、林业、建筑业、工业增加值六个经济部门，通过一元线性回归的方法，拟合出各经济部门的产值预测曲线，得到2020和2050年各部门的产值。结合各部门的洪灾损失率，各部门的洪灾损失之和便为当年的洪灾总损失。根据我们的预测，广州市2020和2050年的洪灾总损失分别为21.2428亿元和48.6899亿元。最后，我们将新建的模型和OCED的模型进行比较，认为我们在数据和方法上更有优势，但OCED的数据处理效果同样值得我们学

2、习。问题二中，我们在模型结果的基础上，为广州市市民拟写了一份建议书。建议书的内容主要是：我们的模型的结果和可信度、对市民关于处理科学理论的建议、对市民关于建设和谐社会环境的倡导。问题三中，我们在模型结果的基础上，为广州市政府拟写了一份建议书。建议书的内容主要是：我们的模型的结果、对政府防洪工作的建议、对政府产业结构调整的建议。关键词：OCED；广州；洪灾；纠正；损失预测。一、问题的重述据报载，国外有研究报告显示，全球136个沿海城市中，广州洪灾风险最高，2050年的洪灾损失也将最高。广州市相关部门负责人和专家对该研究所用的方法和支撑数据的正确性与准确性提出质疑，并认为，由于防洪标准和地面沉降的

3、数据存在严重失真，关于广州的洪灾风险评估并不可信。问题一：请收集广州市的相关资料，通过数学建模的方法，分析经济合作与发展组织(OCED)研究报告中可能存在的问题，并基于建模分析对2020和2050年广州可能遭受的洪灾损失做出预测，同时对比评价你们的模型与研究报告所用模型的优缺点。问题二：基于的研究结果，请给普通百姓写一份不超过一页的建议书，说明研究报告和你们的结果是怎样得到的，并提出一些建议，使普通百姓能够正确对待信息时代所谓“科学结论”快速传播带来的问题，比如“预测”给人们带来的不确定性和焦虑感。问题三：请给广州市政府写一份不超过一页的建议书，除了说明研究报告和你们的结果是怎样得到的、可信度

4、如何以及市政府应该做什么等(包括后续研究应该做些什么)。二、问题的分析由于问题一中，要求指出OCED报告中可能存在的问题，我们首先分析论文方法的准确性和数据来源的真实性。找到问题后，重新确定解决方案：先预测2020和2050年各个经济部门的产值，结合各自的洪灾损失率，便得到各经济部门经历洪灾后的损失，损失之和便为当年的洪灾总损失。由于问题中还要求指出我们的模型和OCED模型的优缺点，我们可以从数据的可靠性、模型选取方法的合理性、结果的合理性进行比较。由于问题二中，需要在得出模型结果的基础上，给普通市民写一封建议书。考虑到建议书的读者是社会各层人士，应该采用比较通俗的方式阐述我们的分析结果、相关

5、建议和倡导。我们需要简要说明我们的分析方法、分析结果。由于问题三中，需要在得出模型结果的基础上，给广州市政府写一封建议书。考虑到建议书的读者是受教育程度较高的政府官员，我们应给出一些专业性的建议。同时，建议书的称谓也应较为严肃。三、符号约定：某个地区的直接经济损失；：2020年的预测直接经济损失；：2050年的预测直接经济损失；：第种淹没范围内第类财产值；：第种淹没级别下的第类财产损失率；：洪灾损失比例系数；：财产类型总数；：洪水淹没级别。四、模型的总假设（1） 模型建立中查阅得到的数据均真实可靠；（2） 广州不会遭遇多年不遇的洪灾；五、问题一的解答5.1 文献1存在的问题5.1.1 采用了不

6、适合珠三角的洪灾损失评估方法和计算参数文献1对AAL/GDP（年平均洪灾经济损失/国内生产总值）采用线性关系，以GDP及AAL/GDP比值反推AAL，得出相关结论，这种逻辑显然是错误的。近十年广州和深圳并非年年都出现风暴潮灾害，如2004年就没有风暴潮给广州和深圳带来灾害损失，这表明风暴潮损失并非逐年增加，风暴潮灾害损失与GDP的增长并没有直接关系。广州市历年GDP如表1所示，其变化趋势如图1所示，以抛物线型上升。表1. 1978-2013年广州市GDP年份GDP/亿元年份GDP/亿元年份GDP/亿元年份GDP/亿元197843198717319961468200551541979481988

7、2401997167820066081198057198928719981893200771401981631990319199921392008828719827219913862000249220099138198379199251020012841201010604198497199374420023203201112303198512419949852003375820121355119861391995125920044450201315420图1. 1978-2013年广州市GDP变化趋势5.1.2 采用的广州和深圳的PPP严重高于实际值。作为对比起算年，广州和深圳PPP（人均年收

8、入）均取为6193美元，这是严重的高估值。广州统计年鉴（2012）和深圳统计年鉴（2012）显示：2005年广州市和深圳市PPP分别为33853元和32476元，以2005年的人民币对美元汇率的最高值（8.2765:1，国家外汇管理局）来换算，2005年广州和深圳的PPP分别为4090.25美元和3923.881美元，约被高估了50%。5.1.3 采用的防洪标准严重脱离实际据李平日教授透露，事实上，广州早在很多年之前，总的堤防标准就是200年一遇了。因此，文献1假设的防洪标准不符合广州。5.1.4 “2050年地质沉降4厘米”的说法严重夸大报告中预测，到2050年，广州地质沉降40厘米。这意味

9、着，每年就要降一到两厘米。事实上，根据广东省地震局主编的一本广东省地震构造图集，其中的“广东省地壳垂直形变速图”显示，广州位于1-2毫米/年这个区间。这是几十年来的平均值算出来的可靠数据，而两个数据足足差了10倍，故文献1的说法严重夸大。5.1.5 水灾损失预估不准原报告中有一份表格，其中假设各座城市遭遇百年一遇的洪水。那么，在2005年，广州受百年一遇洪水威胁区域财产为385.08亿美元，带防护措施的年平均损失为6.87亿美元，占GDP百分比为1.32%。这个百分比在所有城市中排首位，从而也成为评估城市洪灾风险的标准之一。而统计的前提，是广州的防洪标准是20年一遇的，所以才会造成这样的损失。

10、那么按20年一遇、地质沉降40厘米的前提，预估2050年的损失也是不准的。5.2 洪灾损失评估模型5.2.1 洪灾损失率洪灾损失率，是指各种受灾区各类财产和农作物的损失值与灾前原有价值之比。洪灾损失对区域经济的制约作用表现在洪灾损失在时间、空间及强度上的分布特征，一般主要包括直接经济损失、间接经济损失和非经济损失三大类。由于间接经济损失和非经济损失难以定量，所以我们重点研究直接经济损失的评估。考虑到各类财务和作物在不同的淹没程度下，对应不同的洪灾损失参数。表1所示为具体的洪水淹没等级与财产损失率对应的二维关系。因此在进行评估时，首先要建立各类资产洪灾损失率，结合洪水淹没特征、经济指标，可以得到

11、 （1）表1. 不同洪水淹没等级对应的不同财产洪灾损失率财产类型淹没水深/米00.50.51.01.02.02.03.0>3.0农业778595100100林业05102540牧业08254570渔业307080100100工业增加值1015252525建筑业05101520农村房屋07121620农村生产性工具011213035城市房屋05101520（注：此处我们对淹没级别作出以下定义，00.5-1级，0.51.0-2级，1.02.0-3级，2.03.0-4级，>3.0-5级）5.2.2 产业产值表2所示为2000-2013年农业等经济部门的产值情况。因部分部门的资料缺失，本表

12、不予计入。 表2. 2000-2013年各经济部门的产值情况 （单位：亿元）年份农业林业畜牧业渔业建筑业工业增加值200082.34771.322443.058929.6503-708.4200187.80861.334440.640730.4442-200294.29351.157740.456632.1379-200397.8411.282338.85933.2774-2004105.55543.660240.124735.8246-2005112.66883.842447.702537.6561111622.62006114.05761.819242.133640.62651211970

13、.92007134.99651.828451.930643.28041292416.32008144.53241.989863.960552.68761512787.52009150.08162.168361.200253.6132157-2010166.24152.661364.158158.3252183-2011178.35123.428672.189362.7707204-2012187.23613.216976.683963.7314227-2013202.70623.961575.860767.7539261-由表2，分别对农业等经济部门在2000-2013年内的产值进行数据处理，

14、以时间为横坐标，产值（单位：亿元）为纵轴，进行二维拟合。为方便统计，2000年记为时间零点，2001年为第1年，以此类推。5.2.1.1 农业的函数拟合运用MATLAB的regress函数（代码见附录），可以对2000-2013年农业产值一元线性回归，拟合的函数为： （2）相关系数为0.9719，说明回归方程显著。拟合图像如图2所示。图2. 2000-2013年农业洪灾损失的拟合5.2.1.2 林业的函数拟合运用MATLAB的regress函数，可以对2000-2013年林业产值一元线性回归，拟合的函数为： （3）相关系数为0.8888，说明回归方程显著。拟合图像如图3所示。图3. 2000-

15、2013年林业产值的拟合5.2.1.3 畜牧业的函数拟合运用MATLAB的regress函数，可以对2000-2013年牧业产值一元线性回归，拟合的函数为： （4）相关系数为0.8664，说明回归方程显著。拟合图像如图4所示。图4. 2000-2013年畜牧业产值的拟合5.2.1.4 渔业的函数拟合运用MATLAB的regress函数，可以对2000-2013年渔业产值一元线性回归，拟合的函数为： （5）相关系数为0.9633，说明回归方程显著。拟合图像如图5所示。图5. 2000-2013年渔业产值的拟合5.2.1.5 建筑业的函数拟合运用MATLAB的regress函数，可以对2000-2

16、013年建筑业产值一元线性回归，拟合的函数为： （6）相关系数为0.9637，说明回归方程显著。拟合图像如图6所示。图6. 2000-2013年建筑业产值的拟合5.2.1.6 工业增加值的函数拟合运用MATLAB的regress函数，可以对2000-2013年工业增加值一元线性回归，拟合的函数为： （7）相关系数为1，说明回归方程显著。拟合结果如图7所示。图7. 2000-2013年工业增加值的拟合将上述的线性拟合整理，如表3所示。表3. 农业等经济部门产值的一元线性回归部门拟合方程2020年预估产值/亿元2050年预估产值/亿元农业258.36537.45林业4.736810.5598畜牧业

17、97.22192.8渔业88.84184.39建筑业373.166923.066工业增加值5610.113128.15.2.3 洪灾损失 根据洪灾损失的计算公式： （8）根据相关统计数据，一般的洪灾为1级淹没级别，即0.5-1米；受灾农田的比重约为60%；由于及时的防护和修建，约为0.02。同时，我们定义财产类别：农业-1，林业-2，畜牧业-3，渔业-4，建筑业-5，工业增加值-6。我们采用此淹没级别，得到2020年的预测洪灾损失为 （亿元） （9） 同理，2050年的预测洪灾损失为 （亿元） （10）5.3 数据分析（1）2050年的洪灾损失较2020年，有较大上升。可能的原因是，随着全球气

18、候变暖，海平面上升等一系列因素导致气象灾害威力增强。因此，若防护措施未改善，则洪灾损失会增大。（2） 以当前的人民币币值计算，2020和2050年的洪灾损失比较符合常理，可认为是正确的。（3） 若以汇率7:1来计算，则2020和2050年的洪灾损失分别为3.0347亿美元和6.9557亿美元。这两个数值与OCED的预估数值严重不符，因此我们有必要进行问题二和问题三的解答。5.4 模型的优缺点对比（1） 我们的模型对洪灾损失的数据来源较OCED具有更高的可信度；（2） 我们的模型对洪灾损失的预测层次简单，OCED则试图通过反推得到洪灾损失，我们在方案上更胜一筹；（3） 对数据的处理手段和展现方式

19、，我们较OCED仍存在缺陷。他们以一目了然的方式展示了数据的特征。六、问题二的解答给普通百姓的建议书：建 议 书洪水灾害作为社会问题正日益引起人们的关注，它带来的首先是经济问题，巨大的经济损失又会给社会生活带来不同程度的影响，进而体现出其社会性。因此，在生态-经济-社会这样的大系统中，研究洪灾损失显得尤为重要。因此，为了验证外国报道中预测的广州市2020和2050年巨额洪灾损失的真实性，我们通过数学建模的方法，对广州市的洪灾损失作出预测。现简单介绍我们的模型。洪灾的损失分为直接经济损失、间接经济损失和非经济损失三大类，由于间接经济损失涉及经济发展模式和若干年后的经济生产总值等，非经济损失涉及到

20、生态的恶化等，其中的计算已超出我们的能力范围，因此，我们的模型主要考虑直接经济损失。首先将经济领域分为六个部门，分别是农业、林业、畜牧业、渔业、建筑业、工业增加值。我们通过对六个部门最近十年的产值一元线性回归，得到广州市各部门产值的预测曲线，进而算出2020和2050年的产值预测。结合受灾区各类财物和农作物的洪灾损失率，以及在防灾措施下的损失折算，我们得到了广州市2020和2050年的洪灾损失分别为21.2428亿元和48.6899亿元。这两个数值与OCED的预测数据有很大的差别。然而，我们发现仍有很大一部分群众对预测产生焦虑和质疑。其中，一部分认为OCED的预测是完全正确的，并引发一系列的紧

21、张情绪；另一部分则认为预测是天方夜谭，没有任何的科学依据。在这里，我们要加以说明。一个好的预测，是建立在大量的数据和科学的方法的基础上的。首先，OCED的研究数据存在较大误差，方法也存在缺陷，因此该研究的预测我们没有必要深信不疑。而我们的预测模型，使用的数据是广州市官方出版的统计资料，且通过查阅相关资料，我们也核实了数据。为了使大家能够以客观的态度看待预测的各方面问题，我们提出以下建议，希望大家可以采纳：（1） 不要一味的抵制和采纳预测的问题，应该以理性的态度，从多方面考察其科学性；（2） 对待科学理论时，应以慎重的态度看待，着重考察其科学性，通过多方面的科学知识的整合，再采取正确的态度；（3

22、） 我们认识到，即使是最先进的科学理论，也会存在思维的缺陷。对于他们的研究，我们要理性地看待，因为感性的认识并不会对问题的解决有任何的帮助。我们应该从根本上看待科学，而不是听信一家之言。（4） 我们要意识到，科学家在解决问题的过程中，也会存在不确定和错误之处。而这实际上对我们处理事务有很大的帮助。由于不确定的存在，我们考虑问题会尽量地全面。这对于问题的成功解决有重要的促进作用。洪水给我们带来巨大的灾难，各方面损失也令人心悸。希望广大群众慎重看待，但同时，也不必过于紧张和焦虑，过多的担心反而会引起恐慌，破坏我们正常的生活秩序。要相信我们的政府有能力、有魄力减小洪灾损失。只要大家合理掌握一定的保护

23、措施，按照政府的防灾安排进行，就一定能最大化地减小洪灾带来的损失。希望大家能够采纳我们的建议，为和谐安全的生活环境奉献自己的一份力量。七、问题三的解答给广州市政府的建议书：建议书尊敬的市政府相关领导：洪水灾害作为社会问题正日益引起人们的关注，它带来的首先是经济问题，巨大的经济损失又会给社会生活带来不同程度的影响，进而体现出其社会性。因此，在生态-经济-社会这样的大系统中，研究洪灾损失显得尤为重要。因此，为了验证外国报道中预测的广州市2020和2050年巨额洪灾损失的真实性，我们通过数学建模的方法，对广州市的洪灾损失作出预测。现简单介绍我们的模型。洪灾的损失分为直接经济损失、间接经济损失和非经济

24、损失三大类，由于间接经济损失涉及经济发展模式和若干年后的经济生产总值等，非经济损失涉及到生态的恶化等，其中的计算已超出我们的能力范围，因此，我们的模型主要考虑直接经济损失。首先将经济领域分为六个部门，分别是农业、林业、畜牧业、渔业、建筑业、工业增加值。我们通过对六个部门最近十年的产值一元线性回归，得到广州市各部门产值的预测曲线，进而算出2020和2050年的产值预测。结合受灾区各类财物和农作物的洪灾损失率，以及在防灾措施下的损失折算，我们得到了广州市2020和2050年的洪灾损失分别为21.2428亿元和48.6899亿元。这两个数值与OCED的预测数据有很大的差别。通过对预测结果的分析，为了减小洪灾发生时的人员和经济损失，我们向您提出以下几点建议。希望政府可以将我们的数据加以优化，制定出