被高估的海平面--廣州市

1、以廣州市為例探討洪災(zāi)損失預(yù)測研究的科學性與嚴謹性摘要問題一中，我們首先從五個方面指出OCED的一篇研究中的不恰當之處，接著用正確的方式建立新的模型。我們將損失集中在農(nóng)業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、林業(yè)、建筑業(yè)、工業(yè)增加值六個經(jīng)濟部門，通過一元線性回歸的方法，擬合出各經(jīng)濟部門的產(chǎn)值預(yù)測曲線，得到2020和2050年各部門的產(chǎn)值。結(jié)合各部門的洪災(zāi)損失率，各部門的洪災(zāi)損失之和便為當年的洪災(zāi)總損失。根據(jù)我們的預(yù)測，廣州市2020和2050年的洪災(zāi)總損失分別為21.2428億元和48.6899億元。最后，我們將新建的模型和OCED的模型進行比較，認為我們在數(shù)據(jù)和方法上更有優(yōu)勢，但OCED的數(shù)據(jù)處理效果同樣值得我們學

2、習。問題二中，我們在模型結(jié)果的基礎(chǔ)上，為廣州市市民擬寫了一份建議書。建議書的內(nèi)容主要是：我們的模型的結(jié)果和可信度、對市民關(guān)于處理科學理論的建議、對市民關(guān)于建設(shè)和諧社會環(huán)境的倡導。問題三中，我們在模型結(jié)果的基礎(chǔ)上，為廣州市政府擬寫了一份建議書。建議書的內(nèi)容主要是：我們的模型的結(jié)果、對政府防洪工作的建議、對政府產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的建議。關(guān)鍵詞：OCED；廣州；洪災(zāi)；糾正；損失預(yù)測。一、問題的重述據(jù)報載，國外有研究報告顯示，全球136個沿海城市中，廣州洪災(zāi)風險最高，2050年的洪災(zāi)損失也將最高。廣州市相關(guān)部門負責人和專家對該研究所用的方法和支撐數(shù)據(jù)的正確性與準確性提出質(zhì)疑，并認為，由于防洪標準和地面沉降的

3、數(shù)據(jù)存在嚴重失真，關(guān)于廣州的洪災(zāi)風險評估并不可信。問題一：請收集廣州市的相關(guān)資料，通過數(shù)學建模的方法，分析經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OCED)研究報告中可能存在的問題，并基于建模分析對2020和2050年廣州可能遭受的洪災(zāi)損失做出預(yù)測，同時對比評價你們的模型與研究報告所用模型的優(yōu)缺點。問題二：基于的研究結(jié)果，請給普通百姓寫一份不超過一頁的建議書，說明研究報告和你們的結(jié)果是怎樣得到的，并提出一些建議，使普通百姓能夠正確對待信息時代所謂“科學結(jié)論”快速傳播帶來的問題，比如“預(yù)測”給人們帶來的不確定性和焦慮感。問題三：請給廣州市政府寫一份不超過一頁的建議書，除了說明研究報告和你們的結(jié)果是怎樣得到的、可信度

4、如何以及市政府應(yīng)該做什么等(包括后續(xù)研究應(yīng)該做些什么)。二、問題的分析由于問題一中，要求指出OCED報告中可能存在的問題，我們首先分析論文方法的準確性和數(shù)據(jù)來源的真實性。找到問題后，重新確定解決方案：先預(yù)測2020和2050年各個經(jīng)濟部門的產(chǎn)值，結(jié)合各自的洪災(zāi)損失率，便得到各經(jīng)濟部門經(jīng)歷洪災(zāi)后的損失，損失之和便為當年的洪災(zāi)總損失。由于問題中還要求指出我們的模型和OCED模型的優(yōu)缺點，我們可以從數(shù)據(jù)的可靠性、模型選取方法的合理性、結(jié)果的合理性進行比較。由于問題二中，需要在得出模型結(jié)果的基礎(chǔ)上，給普通市民寫一封建議書?？紤]到建議書的讀者是社會各層人士，應(yīng)該采用比較通俗的方式闡述我們的分析結(jié)果、相關(guān)

5、建議和倡導。我們需要簡要說明我們的分析方法、分析結(jié)果。由于問題三中，需要在得出模型結(jié)果的基礎(chǔ)上，給廣州市政府寫一封建議書。考慮到建議書的讀者是受教育程度較高的政府官員，我們應(yīng)給出一些專業(yè)性的建議。同時，建議書的稱謂也應(yīng)較為嚴肅。三、符號約定：某個地區(qū)的直接經(jīng)濟損失；：2020年的預(yù)測直接經(jīng)濟損失；：2050年的預(yù)測直接經(jīng)濟損失；：第種淹沒范圍內(nèi)第類財產(chǎn)值；：第種淹沒級別下的第類財產(chǎn)損失率；：洪災(zāi)損失比例系數(shù)；：財產(chǎn)類型總數(shù)；：洪水淹沒級別。四、模型的總假設(shè)（1） 模型建立中查閱得到的數(shù)據(jù)均真實可靠；（2） 廣州不會遭遇多年不遇的洪災(zāi)；五、問題一的解答5.1 文獻1存在的問題5.1.1 采用了不

6、適合珠三角的洪災(zāi)損失評估方法和計算參數(shù)文獻1對AAL/GDP（年平均洪災(zāi)經(jīng)濟損失/國內(nèi)生產(chǎn)總值）采用線性關(guān)系，以GDP及AAL/GDP比值反推AAL，得出相關(guān)結(jié)論，這種邏輯顯然是錯誤的。近十年廣州和深圳并非年年都出現(xiàn)風暴潮災(zāi)害，如2004年就沒有風暴潮給廣州和深圳帶來災(zāi)害損失，這表明風暴潮損失并非逐年增加，風暴潮災(zāi)害損失與GDP的增長并沒有直接關(guān)系。廣州市歷年GDP如表1所示，其變化趨勢如圖1所示，以拋物線型上升。表1. 1978-2013年廣州市GDP年份GDP/億元年份GDP/億元年份GDP/億元年份GDP/億元197843198717319961468200551541979481988

7、2401997167820066081198057198928719981893200771401981631990319199921392008828719827219913862000249220099138198379199251020012841201010604198497199374420023203201112303198512419949852003375820121355119861391995125920044450201315420圖1. 1978-2013年廣州市GDP變化趨勢5.1.2 采用的廣州和深圳的PPP嚴重高于實際值。作為對比起算年，廣州和深圳PPP（人均年收

8、入）均取為6193美元，這是嚴重的高估值。廣州統(tǒng)計年鑒（2012）和深圳統(tǒng)計年鑒（2012）顯示：2005年廣州市和深圳市PPP分別為33853元和32476元，以2005年的人民幣對美元匯率的最高值（8.2765:1，國家外匯管理局）來換算，2005年廣州和深圳的PPP分別為4090.25美元和3923.881美元，約被高估了50%。5.1.3 采用的防洪標準嚴重脫離實際據(jù)李平日教授透露，事實上，廣州早在很多年之前，總的堤防標準就是200年一遇了。因此，文獻1假設(shè)的防洪標準不符合廣州。5.1.4 “2050年地質(zhì)沉降4厘米”的說法嚴重夸大報告中預(yù)測，到2050年，廣州地質(zhì)沉降40厘米。這意味

9、著，每年就要降一到兩厘米。事實上，根據(jù)廣東省地震局主編的一本廣東省地震構(gòu)造圖集，其中的“廣東省地殼垂直形變速圖”顯示，廣州位于1-2毫米/年這個區(qū)間。這是幾十年來的平均值算出來的可靠數(shù)據(jù)，而兩個數(shù)據(jù)足足差了10倍，故文獻1的說法嚴重夸大。5.1.5 水災(zāi)損失預(yù)估不準原報告中有一份表格，其中假設(shè)各座城市遭遇百年一遇的洪水。那么，在2005年，廣州受百年一遇洪水威脅區(qū)域財產(chǎn)為385.08億美元，帶防護措施的年平均損失為6.87億美元，占GDP百分比為1.32%。這個百分比在所有城市中排首位，從而也成為評估城市洪災(zāi)風險的標準之一。而統(tǒng)計的前提，是廣州的防洪標準是20年一遇的，所以才會造成這樣的損失。

10、那么按20年一遇、地質(zhì)沉降40厘米的前提，預(yù)估2050年的損失也是不準的。5.2 洪災(zāi)損失評估模型5.2.1 洪災(zāi)損失率洪災(zāi)損失率，是指各種受災(zāi)區(qū)各類財產(chǎn)和農(nóng)作物的損失值與災(zāi)前原有價值之比。洪災(zāi)損失對區(qū)域經(jīng)濟的制約作用表現(xiàn)在洪災(zāi)損失在時間、空間及強度上的分布特征，一般主要包括直接經(jīng)濟損失、間接經(jīng)濟損失和非經(jīng)濟損失三大類。由于間接經(jīng)濟損失和非經(jīng)濟損失難以定量，所以我們重點研究直接經(jīng)濟損失的評估?？紤]到各類財務(wù)和作物在不同的淹沒程度下，對應(yīng)不同的洪災(zāi)損失參數(shù)。表1所示為具體的洪水淹沒等級與財產(chǎn)損失率對應(yīng)的二維關(guān)系。因此在進行評估時，首先要建立各類資產(chǎn)洪災(zāi)損失率，結(jié)合洪水淹沒特征、經(jīng)濟指標，可以得到

11、 （1）表1. 不同洪水淹沒等級對應(yīng)的不同財產(chǎn)洪災(zāi)損失率財產(chǎn)類型淹沒水深/米00.50.51.01.02.02.03.0>3.0農(nóng)業(yè)778595100100林業(yè)05102540牧業(yè)08254570漁業(yè)307080100100工業(yè)增加值1015252525建筑業(yè)05101520農(nóng)村房屋07121620農(nóng)村生產(chǎn)性工具011213035城市房屋05101520（注：此處我們對淹沒級別作出以下定義，00.5-1級，0.51.0-2級，1.02.0-3級，2.03.0-4級，>3.0-5級）5.2.2 產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值表2所示為2000-2013年農(nóng)業(yè)等經(jīng)濟部門的產(chǎn)值情況。因部分部門的資料缺失，本表

12、不予計入。 表2. 2000-2013年各經(jīng)濟部門的產(chǎn)值情況 （單位：億元）年份農(nóng)業(yè)林業(yè)畜牧業(yè)漁業(yè)建筑業(yè)工業(yè)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，分別對農(nóng)業(yè)等經(jīng)濟部門在2000-2013年內(nèi)的產(chǎn)值進行數(shù)據(jù)處理，

14、以時間為橫坐標，產(chǎn)值（單位：億元）為縱軸，進行二維擬合。為方便統(tǒng)計，2000年記為時間零點，2001年為第1年，以此類推。5.2.1.1 農(nóng)業(yè)的函數(shù)擬合運用MATLAB的regress函數(shù)（代碼見附錄），可以對2000-2013年農(nóng)業(yè)產(chǎn)值一元線性回歸，擬合的函數(shù)為： （2）相關(guān)系數(shù)為0.9719，說明回歸方程顯著。擬合圖像如圖2所示。圖2. 2000-2013年農(nóng)業(yè)洪災(zāi)損失的擬合5.2.1.2 林業(yè)的函數(shù)擬合運用MATLAB的regress函數(shù)，可以對2000-2013年林業(yè)產(chǎn)值一元線性回歸，擬合的函數(shù)為： （3）相關(guān)系數(shù)為0.8888，說明回歸方程顯著。擬合圖像如圖3所示。圖3. 2000-

15、2013年林業(yè)產(chǎn)值的擬合5.2.1.3 畜牧業(yè)的函數(shù)擬合運用MATLAB的regress函數(shù)，可以對2000-2013年牧業(yè)產(chǎn)值一元線性回歸，擬合的函數(shù)為： （4）相關(guān)系數(shù)為0.8664，說明回歸方程顯著。擬合圖像如圖4所示。圖4. 2000-2013年畜牧業(yè)產(chǎn)值的擬合5.2.1.4 漁業(yè)的函數(shù)擬合運用MATLAB的regress函數(shù)，可以對2000-2013年漁業(yè)產(chǎn)值一元線性回歸，擬合的函數(shù)為： （5）相關(guān)系數(shù)為0.9633，說明回歸方程顯著。擬合圖像如圖5所示。圖5. 2000-2013年漁業(yè)產(chǎn)值的擬合5.2.1.5 建筑業(yè)的函數(shù)擬合運用MATLAB的regress函數(shù)，可以對2000-2

16、013年建筑業(yè)產(chǎn)值一元線性回歸，擬合的函數(shù)為： （6）相關(guān)系數(shù)為0.9637，說明回歸方程顯著。擬合圖像如圖6所示。圖6. 2000-2013年建筑業(yè)產(chǎn)值的擬合5.2.1.6 工業(yè)增加值的函數(shù)擬合運用MATLAB的regress函數(shù)，可以對2000-2013年工業(yè)增加值一元線性回歸，擬合的函數(shù)為： （7）相關(guān)系數(shù)為1，說明回歸方程顯著。擬合結(jié)果如圖7所示。圖7. 2000-2013年工業(yè)增加值的擬合將上述的線性擬合整理，如表3所示。表3. 農(nóng)業(yè)等經(jīng)濟部門產(chǎn)值的一元線性回歸部門擬合方程2020年預(yù)估產(chǎn)值/億元2050年預(yù)估產(chǎn)值/億元農(nóng)業(yè)258.36537.45林業(yè)4.736810.5598畜牧業(yè)

17、97.22192.8漁業(yè)88.84184.39建筑業(yè)373.166923.066工業(yè)增加值5610.113128.15.2.3 洪災(zāi)損失 根據(jù)洪災(zāi)損失的計算公式： （8）根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，一般的洪災(zāi)為1級淹沒級別，即0.5-1米；受災(zāi)農(nóng)田的比重約為60%；由于及時的防護和修建，約為0.02。同時，我們定義財產(chǎn)類別：農(nóng)業(yè)-1，林業(yè)-2，畜牧業(yè)-3，漁業(yè)-4，建筑業(yè)-5，工業(yè)增加值-6。我們采用此淹沒級別，得到2020年的預(yù)測洪災(zāi)損失為 （億元） （9） 同理，2050年的預(yù)測洪災(zāi)損失為 （億元） （10）5.3 數(shù)據(jù)分析（1）2050年的洪災(zāi)損失較2020年，有較大上升?？赡艿脑蚴?，隨著全球氣

18、候變暖，海平面上升等一系列因素導致氣象災(zāi)害威力增強。因此，若防護措施未改善，則洪災(zāi)損失會增大。（2） 以當前的人民幣幣值計算，2020和2050年的洪災(zāi)損失比較符合常理，可認為是正確的。（3） 若以匯率7:1來計算，則2020和2050年的洪災(zāi)損失分別為3.0347億美元和6.9557億美元。這兩個數(shù)值與OCED的預(yù)估數(shù)值嚴重不符，因此我們有必要進行問題二和問題三的解答。5.4 模型的優(yōu)缺點對比（1） 我們的模型對洪災(zāi)損失的數(shù)據(jù)來源較OCED具有更高的可信度；（2） 我們的模型對洪災(zāi)損失的預(yù)測層次簡單，OCED則試圖通過反推得到洪災(zāi)損失，我們在方案上更勝一籌；（3） 對數(shù)據(jù)的處理手段和展現(xiàn)方式

19、，我們較OCED仍存在缺陷。他們以一目了然的方式展示了數(shù)據(jù)的特征。六、問題二的解答給普通百姓的建議書：建 議 書洪水災(zāi)害作為社會問題正日益引起人們的關(guān)注，它帶來的首先是經(jīng)濟問題，巨大的經(jīng)濟損失又會給社會生活帶來不同程度的影響，進而體現(xiàn)出其社會性。因此，在生態(tài)-經(jīng)濟-社會這樣的大系統(tǒng)中，研究洪災(zāi)損失顯得尤為重要。因此，為了驗證外國報道中預(yù)測的廣州市2020和2050年巨額洪災(zāi)損失的真實性，我們通過數(shù)學建模的方法，對廣州市的洪災(zāi)損失作出預(yù)測?，F(xiàn)簡單介紹我們的模型。洪災(zāi)的損失分為直接經(jīng)濟損失、間接經(jīng)濟損失和非經(jīng)濟損失三大類，由于間接經(jīng)濟損失涉及經(jīng)濟發(fā)展模式和若干年后的經(jīng)濟生產(chǎn)總值等，非經(jīng)濟損失涉及到

20、生態(tài)的惡化等，其中的計算已超出我們的能力范圍，因此，我們的模型主要考慮直接經(jīng)濟損失。首先將經(jīng)濟領(lǐng)域分為六個部門，分別是農(nóng)業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)、建筑業(yè)、工業(yè)增加值。我們通過對六個部門最近十年的產(chǎn)值一元線性回歸，得到廣州市各部門產(chǎn)值的預(yù)測曲線，進而算出2020和2050年的產(chǎn)值預(yù)測。結(jié)合受災(zāi)區(qū)各類財物和農(nóng)作物的洪災(zāi)損失率，以及在防災(zāi)措施下的損失折算，我們得到了廣州市2020和2050年的洪災(zāi)損失分別為21.2428億元和48.6899億元。這兩個數(shù)值與OCED的預(yù)測數(shù)據(jù)有很大的差別。然而，我們發(fā)現(xiàn)仍有很大一部分群眾對預(yù)測產(chǎn)生焦慮和質(zhì)疑。其中，一部分認為OCED的預(yù)測是完全正確的，并引發(fā)一系列的緊

21、張情緒；另一部分則認為預(yù)測是天方夜譚，沒有任何的科學依據(jù)。在這里，我們要加以說明。一個好的預(yù)測，是建立在大量的數(shù)據(jù)和科學的方法的基礎(chǔ)上的。首先，OCED的研究數(shù)據(jù)存在較大誤差，方法也存在缺陷，因此該研究的預(yù)測我們沒有必要深信不疑。而我們的預(yù)測模型，使用的數(shù)據(jù)是廣州市官方出版的統(tǒng)計資料，且通過查閱相關(guān)資料，我們也核實了數(shù)據(jù)。為了使大家能夠以客觀的態(tài)度看待預(yù)測的各方面問題，我們提出以下建議，希望大家可以采納：（1） 不要一味的抵制和采納預(yù)測的問題，應(yīng)該以理性的態(tài)度，從多方面考察其科學性；（2） 對待科學理論時，應(yīng)以慎重的態(tài)度看待，著重考察其科學性，通過多方面的科學知識的整合，再采取正確的態(tài)度；（3

22、） 我們認識到，即使是最先進的科學理論，也會存在思維的缺陷。對于他們的研究，我們要理性地看待，因為感性的認識并不會對問題的解決有任何的幫助。我們應(yīng)該從根本上看待科學，而不是聽信一家之言。（4） 我們要意識到，科學家在解決問題的過程中，也會存在不確定和錯誤之處。而這實際上對我們處理事務(wù)有很大的幫助。由于不確定的存在，我們考慮問題會盡量地全面。這對于問題的成功解決有重要的促進作用。洪水給我們帶來巨大的災(zāi)難，各方面損失也令人心悸。希望廣大群眾慎重看待，但同時，也不必過于緊張和焦慮，過多的擔心反而會引起恐慌，破壞我們正常的生活秩序。要相信我們的政府有能力、有魄力減小洪災(zāi)損失。只要大家合理掌握一定的保護

23、措施，按照政府的防災(zāi)安排進行，就一定能最大化地減小洪災(zāi)帶來的損失。希望大家能夠采納我們的建議，為和諧安全的生活環(huán)境奉獻自己的一份力量。七、問題三的解答給廣州市政府的建議書：建議書尊敬的市政府相關(guān)領(lǐng)導：洪水災(zāi)害作為社會問題正日益引起人們的關(guān)注，它帶來的首先是經(jīng)濟問題，巨大的經(jīng)濟損失又會給社會生活帶來不同程度的影響，進而體現(xiàn)出其社會性。因此，在生態(tài)-經(jīng)濟-社會這樣的大系統(tǒng)中，研究洪災(zāi)損失顯得尤為重要。因此，為了驗證外國報道中預(yù)測的廣州市2020和2050年巨額洪災(zāi)損失的真實性，我們通過數(shù)學建模的方法，對廣州市的洪災(zāi)損失作出預(yù)測。現(xiàn)簡單介紹我們的模型。洪災(zāi)的損失分為直接經(jīng)濟損失、間接經(jīng)濟損失和非經(jīng)濟

24、損失三大類，由于間接經(jīng)濟損失涉及經(jīng)濟發(fā)展模式和若干年后的經(jīng)濟生產(chǎn)總值等，非經(jīng)濟損失涉及到生態(tài)的惡化等，其中的計算已超出我們的能力范圍，因此，我們的模型主要考慮直接經(jīng)濟損失。首先將經(jīng)濟領(lǐng)域分為六個部門，分別是農(nóng)業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)、建筑業(yè)、工業(yè)增加值。我們通過對六個部門最近十年的產(chǎn)值一元線性回歸，得到廣州市各部門產(chǎn)值的預(yù)測曲線，進而算出2020和2050年的產(chǎn)值預(yù)測。結(jié)合受災(zāi)區(qū)各類財物和農(nóng)作物的洪災(zāi)損失率，以及在防災(zāi)措施下的損失折算，我們得到了廣州市2020和2050年的洪災(zāi)損失分別為21.2428億元和48.6899億元。這兩個數(shù)值與OCED的預(yù)測數(shù)據(jù)有很大的差別。通過對預(yù)測結(jié)果的分析，為了減小洪災(zāi)發(fā)生時的人員和經(jīng)濟損失，我們向您提出以下幾點建議。希望政府可以將我們的數(shù)據(jù)加以優(yōu)化，制定出