一种村域尺度台风暴雨相关次生灾害的动态风险等级评估方法

本发明适用于台风暴雨灾害防灾减灾，尤其涉及一种村域尺度台风暴雨相关次生灾害的动态风险等级评估方法。

背景技术：

1、随着我国经济社会的发展，气象灾害带来的负面影响愈发显著，我国是受西北太平洋热带气旋影响较为严重的国家之一，据统计，我国东南沿海省份每年都会受到台风的影响，使得台风灾害的预防、预警工作变得至关重要。

2、在灾害分析中的致灾因子(台风暴雨耦合灾害)，承灾体(不同类型的建筑、基础设施等)等在时间和空间维度的分布具有不均匀性，因此对不同地区的影响也具有空间差异，为了量化这种受灾影响的空间异质性，专利文献“一种基于随机集理论的洪灾风险评价与精细区划方法”(cn111724033a)指出风险评价与区划是重要的非工程措施。

3、目前现有的风险评价体系主要存在以下几个问题：(1)风险指标的选择、各指标权重的确定具有一定的主观性(如层次分析法、主成分分析法、模糊层次评价法等)，无法从物理机制的层面对风险等级做出准确的评价；(2)多数现有风险评价体系在考虑多指标的联合作用时采用简单的栅格叠加方法，未考虑多个基础设施系统在功能上的耦合关系和相互依赖性；(3)现有的洪水风险区划多以区县为评价基本单元，精细度不足，无法为应急措施的具体开展提供相应指导；(4)某一灾害的出现往往会出现“灾害链”效应，如台风暴雨灾害往往会引发洪涝灾害、地质灾害(泥石流、滑坡)等，现有的风险评价体系仅考虑了单灾种，不能考虑由该灾种引发的次生灾害的影响，使得评估结果不准确、不全面。(5)现有的风险区划体系通过考虑该区域历史上的大量灾害记录，得到长时间序列内的综合风险，但缺少对于即将到来的特定灾害的准确评估，即考虑了灾害风险的整体性而忽略了单次灾害造成风险的个体差异性，这具体体现在评价体系中指标权重无法考虑不确定性的问题上。

技术实现思路

1、本发明旨在针对即将来临的台风暴雨灾害，通过在村域层面针对不同次生灾害进行风险等级划分，并根据气象预报数据进行动态更新，来动态反应各种次生灾害对应的高风险区域，为决策者的应急决策提供参考依据。

2、为了实现本发明的目的所采用的技术方案是：

3、一种村域尺度台风暴雨相关次生灾害的动态风险等级评估方法，其特征在于，包括：

4、步骤一：构建地理信息数据库，所述的地理信息数据库包括自然信息子数据库、水网信息子数据库、电网信息子数据库、建筑信息子数据库、历史地质灾情信息数据库。

5、步骤二：在当前时刻(灾前)利用高分辨率中尺度天气预报模式(如wrf模式)系统获得的气象预报产品获得待研究区具有空间分布差异的未来一定时间长度内的逐小时降雨量、风速的预报点阵，并通过空间插值技术获得整个研究区面域上的降雨场和风场的栅格文件，以降雨量作为输入利用分布式水文模型获得各子流域的总径流量时程变化曲线，针对居住建筑所在子流域建立二维水动力模型并通过参考历史淹没情形进行率定以校准模拟参数，根据河道上下游关系以水文模型的结果作输入条件，同时考虑居住建筑所在子流域的降雨情况进行漫流计算，获得不同时刻下居住建筑所在子流域的水深分布栅格文件。基于空间关系提取每个电网、水网节点在不同时刻经历的水深、风速和所有类型建筑在不同时刻经历的室内水深、室外水深，将其添加至步骤一中所述的地理信息数据库中。

6、某居住建筑的室内水深值为与居住建筑点文件具有空间相交关系的栅格(或水深矢量面)的水深值，某一居住建筑的室外水深值为与以该建筑为中心外延一定距离创建的缓冲区相交的栅格(或水深矢量面)的水深平均值，注意不包含与居住建筑点文件相交的栅格或水深矢量面；某电网、水网节点经历的水深或风速值为与电网、水网节点点文件具有空间相交关系的水深栅格(或水深矢量面)的水深值或风速栅格的风速值。

7、步骤三：定义未耦合地质灾害的居住建筑功能评估框架(af1)和耦合地质灾害的居住建筑功能评估框架(af2)，在此基础上根据建筑类型可分别划分为针对单层农房、多层农房的功能评估框架，各类框架均包含交通、供水、供电、建筑子系统，利用蒙特卡洛方法获得不同类型建筑的水深-平均经济损失曲线。

8、步骤四：当考虑台风暴雨引发的洪涝次生灾害时，采用步骤三所述的af1，将步骤二所得的灾情信息作为输入，计算得到t时刻每个居住建筑i处于各类考虑多系统耦合的居住建筑功能状态fb的概率其中m为fb中各状态func(m)的类别，n＝1,2,3,4,6时func(m)分别代表“完整功能状态”，“高级功能受限”，“基本功能受限”，“限制入内状态”,“交通阻隔状态”，t为不同的计算时刻,i代表第i个居住建筑，为第i个建筑在t时刻处于func(m)状态的概率值，每个建筑在同一时刻处于各类功能状态的概率之和为1。取最大概率值对应的功能状态作为t时刻建筑i所处的功能状态即其中当建筑处于“完整功能状态”时，表明建筑功能未受影响；当建筑处于其余类别功能状态时，表明建筑功能受到一定的影响，将处于其余类别功能状态的建筑定义为洪涝次生灾害受灾居住建筑，将处于其余类别功能状态的建筑所包含的人口定义为洪涝次生灾害受灾人口，随后基于最后一个时刻tfinal时每个居住建筑所处的功能状态以及每个居住建筑与村级行政区的隶属关系统计不同村域内的洪涝次生灾害受灾居住建筑数量以所有居住建筑在不同时刻下的功能时间序列值为基础，若某建筑在某时刻处于“限制入内状态”、“房屋倒塌状态”或“交通阻隔状态”，则该建筑内包含的人口属于应撤离人口；若某居住建筑在某时刻处于“基本功能受限”，且处于该状态的累积时间超过规定的临界时间长度，则该建筑内包含的人口同样属于应撤离人口，据此可统计一个完整的预报场景下不同村域内洪涝次生灾害应撤离人口数量nfp；采用步骤三所述的不同类型建筑的水深-平均经济损失曲线，将步骤二所得的灾情信息作为输入，即可得到不同时刻每个建筑(包含所有类型，如居住建筑、商业建筑、工业建筑等)的平均经济损失期望值(对每个建筑，当某时刻经受的水深值小于之前所有时刻经历的水深最大值时，则采用之前所有时刻经历的水深中的最大值)，根据每个建筑与村级行政区的隶属关系统计最后一个预报时刻tfinal时村域v内洪涝次生灾害造成的经济总损失期望值即式中为建筑i在最后一个预报时刻tfinal时的平均经济损失期望值。

9、步骤五：当考虑台风暴雨引发的地质次生灾害时，首先采用步骤三所述的af2，该框架不仅考虑了步骤二所得的洪涝灾情信息，同时考虑了地质次生灾害对fb的影响，采用与步骤四同样的计算方法和规则得到t时刻第i个居住建筑处于各类fb的概率和t时刻建筑i所处的功能状态其中当m＝5时func(m)代表“房屋倒塌状态”。当建筑处于“完整功能状态”时，表明建筑功能未受影响；当建筑处于其余类别功能状态时，表明建筑功能受到一定的影响，将处于其余类别功能状态的居住建筑定义为耦合次生灾害受灾居住建筑，将处于其余类别功能状态的居住建筑所包含的人口定义为耦合次生灾害受灾人口，随后基于最后一个预报时刻tfinal时每个居住建筑所处的功能状态以及每个居住建筑与村级行政区的隶属关系统计不同村域内的耦合次生灾害受灾居住建筑数量以所有居住建筑在不同时刻下的功能时间序列值为基础，若某建筑在某时刻处于“限制入内状态”、“房屋倒塌状态”或“交通阻隔状态”，则该建筑内包含的人口属于应撤离人口；若某居住建筑在某时刻处于“基本功能受限”，且处于该状态的累积时间超过规定的临界时间长度，则该建筑内包含的人口同样属于应撤离人口，据此可统计一个完整的预报场景下不同村域内应撤离人口数量ncp；将耦合次生灾害受灾居住建筑与洪涝次生灾害受灾居住建筑数量之差定义为地质次生灾害受灾居住建筑数量，将耦合次生灾害应撤离人口与洪涝次生灾害应撤离人口数量之差(ncp-nfp)定义为地质次生灾害应撤离人口数量。

10、计算最后一个预报时刻tfinal时某村域内由地质次生灾害造成的经济总损失期望值时首先通过对比tfinal时刻耦合、未耦合地质灾害的居住建筑功能评估框架得到的结果，识别出村域v内建筑功能状态发生变化的所有居住建筑的集合由于地质次生灾害发生时建筑的功能状态会变成“房屋倒塌状态”，此时可认为整个建筑包含的构件价值全部丧失，因此按下式计算：

11、

12、式中为建筑i的所有构件(包含结构构件)的价值之和，在数值上等于所有构件中每个构件的单价平均值与数量之积的累积和，为建筑i由洪涝次生灾害造成的最后一个时刻tfinal的平均经济损失期望值，根据建筑i在一个完整预报场景下经受的最大水深和所属建筑类型的水深-平均经济损失曲线确定。

13、步骤六：以受灾居住建筑数量、应撤离人口数量、经济总损失期望值作为风险等级的划分指标，根据层次分析法确定每个指标的权重wb、wp、we，对两种次生灾害分别利用自然间断点分级法将每个指标包含的数值从小到大划分为n个区间，确定两种次生灾害下每种指标的间断点，当某指标的实际数值落在第r个区间时得分(sb、sp、se)为r,由此判定在当前预报情景下不同村域的洪涝次生灾害风险综合得分和地质次生灾害风险综合得分sc＝wbsb+wpsp+wese，所有村域的得分计算完成后分别根据每种次生灾害下每个村域的综合得分利用自然间断点分级法从小到大划分为n个区间，对应等级1～n,划定不同村域所处的洪涝次生灾害风险等级和地质次生灾害风险等级，等级越大表明受灾情况越危险。

14、步骤七：每隔一定的时间间隔便循环进行步骤二～步骤六的操作，直至研究区域与台风中心的距离小于某一临界距离为止，此时研究区尚未受台风暴雨影响。利用更新后的预报数据对模拟台风暴雨情景进行动态更新，随着离受灾时间临近，对灾情的模拟结果、受灾居住建筑数量、应撤离人口数量、经济总损失期望值的预估结果将逐渐趋近于真实结果，对不同村域的动态风险等级评估也愈加准确。决策者可根据预报所得的风险等级识别出受各种次生灾害影响严重的地区，从而根据各灾种的特点提前实施物资调配、人员撤离等防灾措施。当本次台风暴雨灾害过境后，将风险防范区内监测点记录到的各种观测数据补充到历史地质灾情数据库中，以进一步提高对不同灾情下结构构件破坏概率预测的准确性。

15、优选地，所述的自然信息子数据库包括研究区高精度数字高程数据(dem),河流水系数据、河道断面数据、土地利用类型数据、水文测站的径流量数据、历史山洪淹没情景数据等；所述的水网信息数据库包括管网拓扑结构、管道材料和长度、水源总水头和各节点需水量，所述的电网信息数据包括电网拓扑结构、变电站等级、输配电线路等级和长度、发电厂机组容量、各用户节点负荷大小和配电房的空间位置。所述的建筑信息子数据库包括建筑物理信息数据(如建筑轮廓、建筑类型、地理位置、层数、建筑面积、建筑基底抬高高度等)和建筑社会信息数据(所属各级行政区划、每个居住建筑内的家庭人口等)。所述的历史地质灾情信息数据库包括(1)各风险防范区内监测点记录的样本数据，每条样本数据包含逐小时记录的预警等级、降雨量、累积降雨量，以及监测点所在位置的高程、坡度、用地类型、土地覆盖类型，(2)无人机逐小时航拍获得的数据，包括各风险防范区内出现结构构件破坏的居住建筑数量及类型，据此统计不同预警级下某一类型居住建筑破坏的概率。

16、优选地，所述步骤二中建立二维水动力模型时，所用的地形应根据建筑信息子数据库中的建筑基底抬高高度信息对地形进行修正，即在建筑所在位置的高程基础上增加建筑基底抬高高度。

17、优选地，所述步骤三中的af1、af2，其特征在于：所包含的交通子系统的状态可分为“可达”与“不可达”两种类型；所包含的供电子系统和供水子系统的状态均可分为“可用”与“不可用”两种类型；af2中建筑子系统包含结构构件和非结构构件的状态，其中结构构件状态包含“结构构件破坏”和“结构构件未破坏”两种状态，非结构构件状态包含“全部构件完好状态”、“高级功能构件受损状态”、“基础功能构件受损状态”、“安全功能构件受损状态”，其fb包含“完整功能状态”，“高级功能受限”，“基本功能受限”，“限制入内状态”，“房屋倒塌状态”，“交通阻隔状态”。af1中的建筑子系统只包含非结构构件状态，非结构构件状态包含“全部构件完好状态”、“高级功能构件受损状态”、“基础功能构件受损状态”、“安全功能构件受损状态”，其fb包含“完整功能状态”，“高级功能受限”，“基本功能受限”，“限制入内状态”，“交通阻隔状态”。对于这两种评估框架，当应用于多层农房时非结构构件状态中不包含“高级功能受限”，fb不包含“高级功能受限”，这是因为“高级功能受限”在多层农房中不可能出现。

18、优选地，当某一居住建筑计算得到的室外水深超过“可达临界值”时，该建筑的交通子系统属于“不可达”状态，反之属于“可达”状态；当其可被供应水电时供水、供电子系统处于“可用”状态，反之处于“不可用”状态；结构构件包含墙体。当从无人机航拍影像解译出来的结果发现房屋出现部分或全部倒塌时，结构构件状态处于“结构构件破坏”状态，反之处于“结构构件未破坏”状态。

19、所述的非结构构件根据马斯洛人类需求模型，划分为高级功能构件、基础功能构件、安全功能构件，分别用于实现居住建筑具有的高级功能、基础功能和安全功能。其中高级功能构件包括空调、电脑、热水器等(对于多层农房，仅指最高层内的该类构件)，主要与人的舒适、办公、清洁等高级需求相关；基础功能构件包括冰箱、厨房炉灶等，主要与人的基础需求(饮食)相关；安全功能构件包含底部插座、中部插座、电子开关等(对于多层农房，则包含各层内的该类构件)，主要与人的安全需求相关(洪水作用下存在漏电风险)。

20、非结构构件中四种功能状态的定义根据“供电子系统”的可用性而有所不同。当“供电子系统”可用时，若所有高级功能构件、基础功能构件、安全功能构件未受洪水作用发生破坏时，非结构构件处于“全部构件完好状态”；当基础功能构件和(对于多层农房，则为最底层的)安全功能构件完好，且至少有一个高级功能构件发生破坏时，非结构构件处于“高级功能构件受损状态”；对于单层农房，当安全功能构件完好，基础功能构件至少有一个破坏时，或对于多层农房，最顶层的安全功能构件完好，基础功能构件和最底层的安全功能构件至少有一个破坏时，非结构构件处于“基础功能构件受损状态”；当至少有一个(对于多层农房，则为最顶层的)安全功能构件破坏时，非结构构件处于“安全功能构件受损状态”。

21、当“供电子系统”不可用时，由于建筑自身处于停电状态，因此上述定义的安全功能构件是否破坏与安全功能无关，安全功能在当“供电子系统”不可用时自动满足，此时非结构构件只包含高级功能构件和基础功能构件，非结构构件的功能状态只包含“全部构件完好状态”、“高级功能构件受损状态”、“基础功能构件受损状态”三种类型。当所有高级功能构件、基础功能构件未受洪水作用发生破坏时，非结构构件处于“全部构件完好状态”，当基础功能构件完好，且至少有一个高级功能构件发生破坏时，非结构构件处于“高级功能构件受损状态”，当至少有一个基础功能构件破坏时，非结构构件处于“基础功能构件受损状态”。

22、所述的“完整功能状态”定义为：居住建筑具有完整的高级、基础、安全功能的状态，能满足居民的高级需求、基础需求和安全需求；所述的“高级功能受限”定义为：居住建筑丧失了完整的高级功能，但仍具有基础、安全功能的状态，此时不能满足居民的高级需求，但能满足居民的基础需求和安全需求；所述的“基本功能受限”定义为：居住建筑丧失了基础功能，但仍具有安全功能的状态，此时不能满足居民的基础需求，但能满足居民的安全需求；所述的“限制入内状态”定义为：居住建筑丧失了安全功能的状态，此时不能满足居民的安全需求。所述的“房屋倒塌状态”定义为：居住建筑的结构构件出现了破坏的状态。所述的“交通阻隔状态”定义为：居住建筑由于室外水深达到“可达临界值”而无法安全的涉水外出或进入的状态。

23、优选地，所述af1包含的情景逻辑关系有：

24、(1)当交通子系统为“不可达”状态时，fb为“交通阻隔状态”，因为建筑此时被洪水围困使得内部人员无法安全外出。

25、(2)当交通子系统为“可达”，供水供电子系统为“可用”时，若建筑子系统中非结构构件为“全部构件完好状态”，fb为“完整功能状态”；若非结构构件为“高级功能构件受损状态”，fb为“高级功能受限”；若非结构构件为“基础功能构件受损状态”，fb为“基本功能受限”；若非结构构件为“安全功能构件受损状态”，fb为“限制入内状态”。这是因为此时各构件可以获得外部供水供电的支持，各构件功能能否正常发挥以实现建筑的高级、基础、安全功能仅取决于构件是否发生物理破坏。

26、(3)当交通子系统为“可达”，供电子系统为“可用”，供水子系统为“不可用”时，若建筑子系统中非结构构件处于“全部构件完好状态”、“高级功能构件受损状态”、“基础功能构件受损状态”，fb均为“基本功能受限”，因为当供水中断时构件“厨房炉灶”的功能无法发挥；若非结构构件处于“安全功能构件受损状态”，fb为“限制入内状态”，因此此时在室内存在漏电等风险。

27、(4)当交通子系统为“可达”，供电子系统为“不可用”时，fb均为“基本功能受限”，因为当供电中断时基础功能构件中的冰箱将无法工作，根据美国农业部(usda)的研究表明停电4小时后冰箱内的食物应丢弃，因此可近似认为当e“不可用”时由于基础功能构件中冰箱的功能无法发挥导致人的饮食需求无法被满足，建筑丧失基础功能。

28、所述的af2包含的情景逻辑关系有：

29、(1)当交通子系统为“不可达”状态时，fb为“交通阻隔状态”；(2)当建筑子系统中结构构件为“结构构件破坏”状态时，fb均为“房屋倒塌状态”；(3)当交通子系统为“可达”，供水供电子系统为“可用”，建筑子系统中结构构件为“结构构件未破坏”时，若非结构构件为“全部构件完好状态”，fb为“完整功能状态”；若非结构构件为“高级功能构件受损状态”，fb为“高级功能受限”；若非结构构件为“基础功能构件受损状态”，fb为“基本功能受限”；若非结构构件为“安全功能构件受损状态”，fb为“限制入内状态”；(4)当交通子系统为“可达”，供电子系统为“可用”，供水子系统为“不可用”，建筑子系统中结构构件为“结构构件未破坏”时，若建筑子系统中非结构构件处于“全部构件完好状态”、“高级功能构件受损状态”、“基础功能构件受损状态”，fb均为“基本功能受限”；若非结构构件处于“安全功能构件受损状态”，fb为“限制入内状态”；(5)当交通子系统为“可达”，供电子系统为“不可用”，建筑子系统中结构构件为“结构构件未破坏”时，fb均为“基本功能受限”。

30、除(2)外其余逻辑关系出现的原因与未耦合地质灾害的居住建筑功能评估框架中的情形相同。

31、优选地，为了判断构件在一定灾情下是否发生破坏，首先需要知道该构件在不同灾情下的破坏概率或相关抗力的分布。对于结构构件可采用下述方法：

32、根据历史地质灾情数据库中的信息建立混合朴素贝叶斯模型，数据库中的信息包括(1)历史上各地质灾害风险防范区内实时监测点记录的样本数据，每条样本数据包含在同一时刻记录的预警等级(未预警即0级，预警时可能处于1～4级，分别对应蓝色、黄色、橙色、红色预警)、雨强(每小时降雨量)、逐小时累积降雨量，以及监测点所在位置的高程、坡度、用地类型、土地覆盖类型。(2)无人机逐小时航拍获得的数据，包括各风险防范区内出现结构构件破坏的居住建筑数量及类型。

33、所述的地质灾害风险防范区指在全国自然灾害风险普查中设置的风险防范区，每个不同的地质灾害风险防范区内均设有一个实时监测点，在实时监测点上设有自动气象站，用于测量不同时刻的雨强和累积降雨量；每个防范区在不同时刻所处的预警等级信息通过接收气象局发布的推送信息获得；监测点所在位置的高程、坡度、用地类型、土地覆盖类型等信息通过调查资料或实地测量获得。

34、所述混合朴素贝叶斯模型中的因变量为预警等级，自变量为数据库中的各类信息，后续将预报所得的降雨量时间序列数据输入后即可得到未来不同时刻所处的预警等级预测值。利用无人机获得的逐小时航空影像数据，经解译及统计后可获得在不同预警等级ci下所有地质灾害风险防范区内b类型居住建筑破坏的总数量nbi，其与所有地质灾害风险防范区内相应类型的居住建筑总数量nb和预警等级ci持续总时间tci(单位：小时)乘积的比值即为不同预警等级下b类型居住建筑每小时的破坏概率，即

35、对于非结构构件可采用下述方法：对待研究区内的居住建筑进行抽样调查，获得具有统计意义的一定数量的样本，每个样本中应记录居住建筑内每种非结构构件发生进水破坏时应达到的室内水深值(即水深抗力)和淹没时间(在未坏的情况下可经受的最长浸泡时间，即时间抗力)，经拟合得到各种非结构构件的水深抗力、淹没时间抗力概率密度函数。

36、优选地，所述的步骤四中采用af1计算不同时刻下每个居住建筑处于各类fb的概率的具体方法为：

37、通过试验或相关资料获得变电站、配电房、水泵的水深抗力及配电杆的风速抗力分布概率密度函数，每种非结构构件的水深、淹没时间抗力分布概率密度函数；在获得气象预报数据的时刻对所有水电网节点如变电站、配电房、水泵抽取nsimu次水深抗力、对所有配电杆抽取nsimu次风速抗力,通过与每个节点在不同时刻经历的灾情对比可得到每次抽样下每个节点在所有时刻的破坏状态，基于此使用网络流分析方法，对输电网以及输电网中每个变电站下的配电网进行功能分析，得到电网各个负荷节点的供电状态时间序列；根据不同时刻水网中所有水泵的物理破坏状态以及是否被供电，确定水泵的功能状态，随后使用水压驱动的分析方法对水网进行功能分析后得到各用户节点在不同时刻的供水百分比，当其大于供水百分比阈值(如20％)时认为用户节点可被供水，反之不可被供水，此处每个负荷节点和用户节点都是单幢建筑，至此得到每个建筑的nsimu个供电、供水子系统状态时间序列的组合；

38、在获得气象预报数据的时刻对某居住建筑抽取每种非结构构件的水深抗力，并与所有时刻的室内水深值对比判断不同时刻每种非结构构件是否破坏(若某非结构构件的水深抗力小于某时刻所在建筑经历的室内水深则为破坏)，再根据权利要求4判断非结构构件所处的状态，重复nsimu次即可得到nsimu条非结构构件的状态时间序列；先不考虑交通子系统的影响，基于供水、供电子系统和非结构构件的状态根据根据权利要求5得到每次抽样下不同时刻fb所处的状态类型，某建筑i在t时刻处于fb中不同功能类型的概率即为该时刻某fb出现的次数与nsimu之比，即若某时刻某建筑的室外水深大于“可达临界值”，则该时刻其fb处于“交通阻隔状态”的概率修改为1，处于其余状态的概率修改为0；遍历所有建筑重复上述操作。

39、af2的应用方法与af1基本相同，主要区别在于：(1)对于处在地质灾害风险防范区内的居住建筑在每个时刻都要增加对结构构件状态的抽样，方法为根据(1)居住建筑的类型和(2)所属防范区在不同时刻的预警等级预测值确定的破坏概率抽取nsimu次结构构件的破坏状态，对于某居住建筑若某时刻某次抽样下结构构件的状态为“结构构件破坏”，则后续时刻结构构件均保持该状态；(2)fb中会出现“房屋倒塌状态”。应用af1、af2时(1)若某次抽样下任一水、电网节点或构件在当前时刻破坏，则在该次抽样下后续时刻仍保持该状态。(2)相邻两时刻时间的间隔要大于等于各类非结构构件中平均水深抗力最小的构件的最大淹没时间抗力，在此条件下对非结构构件破坏状态的判定可降维为单变量判定，即可仅通过比较水深抗力和室内水深值来实现。

40、当应用于多层农房时，af1、af2中都不含有与“高级功能构件受损状态”相关的状态。

41、优选地，所述步骤三中的利用蒙特卡洛方法获得不同类型建筑的水深-平均经济损失曲线的方法为：

42、首先确定研究区内含有哪些建筑类型(居住建筑、商业建筑、工业建筑、医疗建筑、教育建筑等)，通过调研后确定每种建筑类型含有的除结构构件外所有构件(cwos)的类型、数量，并通过统计调查获得各种类型建筑内每种cwos被淹没破坏时需要达到的高度dc(水深抗力)和单价vc的多个样本，得到相应的水深抗力概率分布函数f(dc)和单价概率分布函数f(vc)。

43、利用蒙特卡洛方法基于水深抗力概率分布函数f(dc)对每种cwos抽取csimu次水深抗力值，则构件c(c∈cwos)在不同水深d下的易损性曲线frc(d)可按下式计算：式中nfailure为csimu个水深抗力值中小于d的数量。基于单价概率分布函数f(vc)用蒙特卡洛方法抽取vsimu次构件c的单价值，求出构件c的平均单价值则当水深为d时构件c的平均经济损失期望值为nc为构件c的数量，建筑i的平均经济损失期望值为其包含的所有cwos的平均经济损失期望值之和，此即建筑i的水深-平均经济损失曲线。

44、所述步骤四、五中建筑i在最后一个预报时刻tfinal时平均经济损失期望值的计算方法为：dmax为一个完整的预报情景中建筑i经历的最大水深值。

45、与先有技术相比，本发明的有益效果为：

46、通过定义的未耦合、耦合地质灾害的居住建筑功能评估框架，能够在建筑层面考虑建筑功能与供水、供电、交通系统的功能耦合关系，同时考虑构件抗力的不确定性，从而对洪涝次生灾害、地质次生灾害产生的受灾建筑、应撤离人口和经济总损失做出较为准确的评估；有效的将地质灾害预警等级信息融合至建筑功能的评估框架中，使得对综合风险的考虑更加全面；随着气象预报的更新实现数据驱动效果，决策者可根据预报所得的风险等级识别出受各种次生灾害影响严重的地区，从而根据各灾种的特点提前实施物资调配、人员撤离等防灾措施。