全球海岸洪水风险评估新框架：空间依赖性对灾害损失估算的影响研究

这篇研究通过构建事件驱动的概率模型（event-based probabilistic framework），创新性地量化了海岸洪水空间依赖性对全球风险评估的影响。研究对比传统重现期（RP-based）与事件驱动方法，揭示了RP-based模型在低重现期低估、中高重现期高估损失的普遍偏差，并首次绘制了考虑空间依赖性后EAD（预期年损失）与200年一遇损失（RP200）的全球差异图谱，为灾害保险定价和适应性规划提供了科学依据。

　　

全球海岸洪水风险评估的创新突破

空间依赖性对灾害损失估算的影响

传统全球海岸洪水风险评估通常采用空间均匀重现期（RP-based）情景，忽略了真实洪水事件的空间变异性。本研究开发了一种新型事件驱动概率框架，通过模拟10,000年极端海平面事件数据集，首次系统量化了空间依赖性对国家级洪水风险曲线的影响。结果显示，RP-based方法在低重现期（<50年）普遍低估损失，而在中高重现期（>200年）则显著高估，这种偏差的转折点取决于当地防洪标准。

方法论革新与验证

研究基于Li等（2023）开发的全球17,500个站点数据集，采用条件多元统计模型（Heffernan-Tawn模型）生成合成事件集，并通过密度聚类优化空间足迹。验证表明，合成数据能准确复现历史事件的40年最大水位（R²=0.99）、重现期水位及区域空间足迹规模。洪水损失计算整合了GLOFRIS淹没图层、HYDE建成区暴露数据和FLOPROS防洪标准，形成“海岸区段-行政单元-国家”三级聚合体系。

风险曲线的关键发现

国家级风险曲线对比显示：

1. 无防洪情景：RP-based方法在3-4年重现期以下损失估计不足（如美国低RP损失差达23.6%），而在高重现期（1,000年）则过度估计（美国差异达64.7%）。

2. 防洪情景：荷兰等高标准防护地区差异显著扩大，波多黎各因防护标准空间异质性导致RP₂₀₀损失差异激增至4,925%。

空间尺度的深层规律

海岸线长度与风险估计差异呈显著负相关（p<1.3e^?12）。例如，英国（海岸线32,000km）RP₂₀₀损失差异为-32.5%，而美国（100,000km）达-49.7%。但预期年损失（EAD）受空间依赖性影响较小，因高低RP损失的抵消效应。

事件驱动模型的应用价值

研究模拟了各洲历史最高损失年的空间分布（如欧洲最高年损失达1.03万亿美元），揭示了荷兰（占68.3%）、德国（8.1%）等热点区域。该框架为跨国保险共担、欧盟团结基金等提供了灾害损失空间依存性的科学依据。

局限与未来方向

当前模型依赖静态淹没算法（bathtub模型），未来可耦合水动力模型；3天事件窗口可能低估长历时风暴潮的残余损失。气候变暖下海平面上升与风暴路径变化对空间依赖性的影响值得深入探索。

这项研究为全球海岸风险管理提供了方法论范式转变，强调空间依赖性在“黑天鹅”事件（Taleb, 2007）评估中的核心地位，其成果可直接服务于《欧洲偿付能力II指令》（Solvency II Directive）等风险监管体系。