洪涝脆弱性曲线研究有基于灾情数据的脆弱性曲线构建和实验模拟两种方法。
一、基于灾情数据的脆弱性曲线构建
水灾是目前脆弱性曲线研究较为完善的灾种之一，水灾脆弱性曲线的应用也较早。1977年，英国洪灾研究中心(FHRC)的Penning-Roswell等提出了针对英国居住和商用房产的阶段-损失曲线(图3.1)。
图3.1 建筑物水灾脆弱性曲线(a)按洪水淹没时长、(b)按承灾体
(Penning-Rowsell E C，Chatterton J B.， 1977)
Penning-Roswell等将建筑分为21类，并分别求出各类建筑在2种水灾延时情况及4种社会条件中的水灾脆弱性曲线共168条，这是目前水灾脆弱性曲线研究最为详尽的成果之一。其中以建筑物和财产的损失金额(英镑)作为衡量脆弱性的指标。
我国黄河水利委员会在20世纪90年代对黄河下游洪涝损失率做过比较系统的研究。“八五”国家科技攻关课题“北金堤滞洪区洪水风险分析及减灾措施研究”确定的1980年代北金堤滞洪区农作物的洪灾损失率(表3.1)。
黄河水利委员会科研专项“黄河下游防洪工程体系减灾效益分析方法及计算模型研制报告”确定的各类作物损失率(表3.2)、各类企业单位固定资产的损失率(表3.3)、农村居民家庭财产损失率(表3.4)。
表3.1北金堤滞洪区分类农作物直接经济损失与淹没等级关系
续表3.1北金堤滞洪区分类农作物直接经济损失与淹没等级关系
表3.2黄河下游分类农作物直接经济损失率与淹没等级的关系
表3.3 黄河下游各类企业单位固定资产的损失率表
表3.4 黄河下游农村居民家庭财产损失率
表3.5 不同洪灾水深历时与受灾比例
表3.6 不同洪灾水深的分类资产损失率
李汉浸等(2009)对河南省濮阳高新区的洪涝损失进行了研究。根据降水强度、历时和受灾实况统计1994-2004年濮阳高新区共出现较为严重的洪灾11次。首先根据每次洪灾实况，按降水强度、历时天数确定洪灾等级，然后根据等级不同，利用当地政府有关权威部门(政府防灾救灾办公室、经济、统计、民政、气象、保险等)提供的灾前社会经济资源数据和受灾区每次洪灾中各种资源类型的经济损失情况，分别进行统计，结合对应年份各类资产原有价值，计算出每次洪灾各种资源类型的损失率和受灾比例，最后通过回归分析和加权平均求算出不同洪灾等级各种资源类型的损失率和受灾比例(表3.5和表3.6)。
刘耀龙等(2011)就0908号台风“莫拉克”影响，开展“暴雨内涝灾后房屋财产和商业资产损失”样问卷调查。依据财(资)产损失值和本身价值调查数据，分别对雨涝淹没水深、房屋财产、商业资产损失价值进行强度分级和频数、频率统计。依据财(资)产损失值和本身价值调查数据，求取百分数得到对应淹没水深强度下的房屋财产和商业资产灾损率。利用SPSS统计软件，分别对房屋财产和商业资产的淹没水深和灾损率两个指标进行相关性分析和曲线估计。
房屋财产15个样本，先去除灾损率为0%的8个特殊样本，然后对房屋财产7个样本进行淹没水深和灾损率的相关性分析，结果显示皮尔逊相关系数为0.444，相伴概率为0.318＞0.05，二者的相关意义不是很大；商业资产样本数为39，淹没水深和灾损率的皮尔逊相关系数为0.413，相伴概率为0.009＜0.01，通过双侧检验，且显著性水平为0.01，淹没水深与商业资产灾损率存在显著的正相关关系。
在相关性分析的基础上对两类样本进行回归分析和曲线估计。房屋财产曲线估计结果显示，乘幂函数最能反映样本的淹没水深和灾损率关系(图3.2)。
灾损率函数为
，其中R2=0.319，F值为2.34，伴随概率为0.187。
图3.2 房屋财产脆弱性曲线
去除12个特殊样本(灾损率为0%)，对商业资产39个样本进行淹没水深和灾损率曲线拟合(图3.3)，结果显示乘幂函数的可信度最高(99%可信度，通过F检验和T检验)。商业资产灾损率曲线函数为
，其中
=0.465，F值为32.15，伴随概率为0.000＜0.01。
基于房屋财产和商业资产暴雨内涝灾损率曲线函数，计算得到经常性暴雨内涝区域受灾居民淹没水深-财(资)产灾损率参考范围(表3.7)。在淹没水深不超过2.0m时，房屋财产灾损率大于商业资产灾损率；2.0m以上商业资产的灾损率迅速超过房屋财产，且增加势头迅猛，如3.0m水深，房屋财产灾损率不超过40%，商业资产灾损率则接近50%。说明经常性暴雨内涝区房屋财产的可转移性并不随淹没水深而降低，尤其是2.0 m以上水深的内涝灾害，而商业资产(如家电空调、电视、电冰箱等需要吊挂在高处或高大物件)则随着淹没水深灾损率增加速率逐渐加大，资产转移难度也不断增加。
图3.3 商业资产脆弱性曲线
表3.7 不同淹没水深的房屋财产和商业资产损失率
二、基于实验模拟的玉米洪涝脆弱性曲线
李香颜等(2011)为定量探求洪涝灾害对玉米生长及产量的影响，于2008和2009年在河南省驻马店地区进行不同生育期的淹没时间为试验因素的模拟试验。试验结果构建了淹水天数对玉米性状的影响(表3.8)，淹水天数对玉米产量的影响(表3.9)，淹没天数与玉米产量损失率关系(图3.4、图3.5)。
表3.8 不同渍涝时间对玉米生长性状的影响
表3.9 不同渍涝时间对玉米产量的影响
根据两年的玉米水淹试验数据，拔节期淹没天数与玉米产量损失率之间的关系如图3.4所示：
图3.4 拔节期淹没天数与玉米产量损失率关系图
拔节期玉米洪涝脆弱性曲线可以用以下曲线拟合：
P=-1.9601
+27.459d-5.1616 (3.1)
相关系数达到了0.9214，通过了α=0.01的显著性检验。
抽雄期淹没天数与玉米产量损失率(图3.5)，可以用以下曲线拟合：
P=-0.4142+15.262d-3.277 (3.2)
相关系数达到了0.9657，通过了α=0.01的显著性检验。
图3.5 抽雄期淹没天数与玉米产量损失率关系图