1　引言

随着现代经济的高速发展，社会财富和人口日趋密集，作为众多灾害之首的洪灾对人类社会造成的损失和影响日益严重。尽管有些河流采取了许多控制性的工程措施，但对洪灾也只有一定程度上的削减，尚难以完全解决。在评价工程效益方面，防洪效益亦是重要指标之一，因此，科学地描述洪灾损失系列的概率分布，对于全面地反映灾情、确定减灾目标、优化防灾措施、评价减灾效益及进行减灾决策等都具有十分重要的意义。

由于历史和客观原因对洪水损失特性的研究一直受到局限。一方面大流域系统的洪灾资料较少，相比于洪水的其他特征量资料（流量、水位要素等）要少得多；另一方面资料一致性较差。风险损失计算一般采用下面三种方法：直接估计法、变量相关法、随机变量模拟法。前两种缺乏频率概念，常假定分布型式进行分析。如1963年，Leon E.Borgman将风险损失作为一种风险率指标，推导了一系列公式；1972年，A.S.Paintal假定某场洪水引起的损失服从负指数分布，以随机变量之和与Bayes概念为基础，推导出工程使用期内总损失密度函数的数学表达式。但上述方法均无实例验证。

计算洪灾的风险损失较为简单直接的方法是频率计算，但在洪水损失系列中，因洪水的大小以平水年和枯水年居多，这些年份的洪灾较小或为零。在平原地区各级高程堤垸众多，高程偏低的堤垸在常水年亦受淹没，因此淹没损失系列中出现多年为某一定值的情况，即淹没损失大小呈阶梯分布。这样在资料系列中经常遇到含若干个零项或阶梯型等值项，因此寻求损失分布函数时常遇到困难。传统方法是虚拟负支，再求虚拟参数、设计值与总体关系。这种处理方法虚拟参数通常失真较大，失去统计特征意义。本文就零项较多的损失系列为例，探讨解决此问题的两种方法：一是Ⅱ型乘法分布的配线法（称一法），它不需要虚拟负支，对含零项系列不作转换计算，直接对经济频率点按该法进行配线，确定参数及分布函数和设计值；二是条件系列P-Ⅲ型配线法（称二法），即先由非零损失系列配出条件系列分布，然后进一步转换为总体的概率分布。