基于多灾种视角的江苏省气象灾害特征剖析与风险评估体系构建

基于多灾种视角的江苏省气象灾害特征剖析与风险评估体系构建一、引言1.1研究背景与意义在全球气候变化的大背景下，气象灾害的发生频率和强度呈上升趋势，给人类社会带来了巨大的威胁和损失。中国作为世界上受自然灾害影响最为严重的国家之一，每年因自然灾害造成的经济损失高达千亿元以上，气象灾害占自然灾害损失的70％左右，其导致的直接经济损失占GDP的3％-6％，重灾年份损失甚至超过6％。江苏省地处中国东部沿海地区，位于长江三角洲和淮河平原交汇处，是经济大省、农业大省、交通大省，也是人口密度最大的省份之一，在全国经济社会发展中占据重要地位。然而，其独特的地理位置和气候条件，使其成为气象灾害的多发地区。江苏省属东亚季风气候区，四季分明、降水丰沛，气候温和且湿润，但同时也面临许多气象灾害的威胁。暴雨洪涝、台风、暴雪、雷电、干旱、高温、低温、大风、冰雹等气象灾害频繁发生，给当地的经济发展、社会稳定和人民生活带来了严重影响。如2020年，江苏省遭遇43天超长梅汛期，共出现10场区域性暴雨过程，梅雨量是常年平均值的2.47倍，暴雨洪涝导致多地农田被淹、房屋受损、交通瘫痪，农业、交通和生活设施等方面遭受重大损失。2021年7月影响江苏的台风“烟花”，是江苏省有气象记录以来停留时间最长、过程降水量最大的台风，日最大降水量达322.3毫米（宿迁泗阳），部分河网水位超警超保超历史，台风登陆后带来的强风、暴雨和风暴潮对沿海地区的渔业养殖、海洋资源开发和沿海经济发展造成了严重破坏。此外，江苏省强对流灾害性天气多发、频发、重发，特别是龙卷灾害，地势平坦、水网密布以及南北天气系统在这一区域交汇等因素，使得该省自2016年以来共发生21次龙卷灾害，其中强龙卷3次、中等强度龙卷6次，主要集中在里下河地区以及南通、泰州、扬州、苏州北部等地区，造成了人员伤亡和经济财产的巨大损失。气象灾害不仅直接破坏基础设施、影响农业生产和交通运输，还会引发次生、衍生灾害，进一步加剧灾害的影响范围和破坏程度。同时，随着江苏省经济的快速发展，社会财富和人民生命财产聚集度不断加大，尤其是向城镇集中，这使得在同等气象灾害强度下，社会经济的暴露度、脆弱性以及受影响的复杂性都急剧增加。因此，深入了解江苏省主要气象灾害的特征，准确评估其风险，对于制定有效的防灾减灾措施、保障人民生命财产安全、促进经济社会可持续发展具有至关重要的现实意义。通过对江苏省主要气象灾害特征及风险评估的研究，可以揭示气象灾害的发生规律、时空分布特征以及影响因素，为气象灾害的监测、预警和预报提供科学依据。同时，风险评估结果能够帮助政府和相关部门识别高风险区域和脆弱环节，合理规划资源配置，制定针对性的防灾减灾策略，提高灾害应对能力和应急管理水平。此外，研究成果还有助于增强社会公众的防灾减灾意识，提高自我保护能力，减少灾害造成的损失。因此，开展江苏省主要气象灾害特征及风险评估研究迫在眉睫，具有重要的理论和实践价值。1.2国内外研究现状气象灾害特征研究与风险评估作为防灾减灾领域的重要内容，一直受到国内外学者的广泛关注。国外在气象灾害研究方面起步较早，积累了丰富的研究成果。在气象灾害特征研究上，欧美等发达国家利用先进的气象监测技术和完善的气象数据网络，对各类气象灾害的时空分布规律、演变趋势等进行了深入分析。例如，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）通过长期监测和研究，对飓风、暴雨、干旱等气象灾害的形成机制、移动路径和影响范围有了较为清晰的认识，能够提前准确地发布灾害预警信息，为防灾减灾工作提供有力支持。在风险评估方法方面，国外学者提出了多种成熟的理论和模型。如基于概率论和数理统计的风险评估方法，通过对历史灾害数据的统计分析，计算灾害发生的概率和可能造成的损失；地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术在风险评估中的应用也十分广泛，能够直观地展示灾害风险的空间分布情况，为灾害管理决策提供可视化依据。此外，还有一些基于复杂系统理论和人工智能技术的风险评估模型，如人工神经网络、支持向量机等，能够更好地处理非线性、不确定性问题，提高风险评估的准确性和可靠性。相比之下，国内对气象灾害的研究虽然起步相对较晚，但近年来发展迅速。国内学者在气象灾害特征研究上，结合我国独特的地理环境和气候条件，对各类气象灾害进行了系统分析。通过对大量历史气象数据和灾情资料的整理和分析，揭示了我国气象灾害在不同地区、不同季节的发生特点和规律。例如，对我国东部地区暴雨洪涝灾害的研究发现，其发生频率和强度与季风活动、地形地貌等因素密切相关；对西北地区干旱灾害的研究则侧重于分析气候变化和人类活动对水资源的影响，以及干旱灾害对生态环境和农业生产的危害。在风险评估方法研究方面，国内学者在借鉴国外先进经验的基础上，结合我国实际情况进行了创新和改进。目前，我国已经建立了一套较为完善的气象灾害风险评估指标体系和方法，涵盖了致灾因子危险性、承灾体脆弱性、暴露度和防灾减灾能力等多个方面。例如，利用层次分析法（AHP）、模糊综合评价法等方法，对气象灾害风险进行综合评估；采用灾害损失评估模型，对气象灾害造成的直接经济损失和间接经济损失进行估算。同时，随着大数据、云计算、物联网等信息技术的快速发展，国内在气象灾害风险评估的智能化、精细化方面也取得了显著进展，为提高灾害风险管理水平提供了有力的技术支持。对于江苏省主要气象灾害特征及风险评估的研究，国内学者也取得了一定的成果。通过对江苏省气象灾害历史数据的分析，明确了暴雨洪涝、台风、暴雪、雷电等气象灾害的时空分布特征和变化趋势。在风险评估方面，结合江苏省的地理环境、社会经济状况和防灾减灾能力，构建了适合该省的气象灾害风险评估模型，并对不同地区、不同灾种的风险水平进行了评估。然而，目前的研究仍存在一些不足之处。部分研究对气象灾害的形成机制和致灾过程的认识还不够深入，导致风险评估的准确性和可靠性有待提高；在多灾种综合风险评估方面，研究还相对较少，难以全面反映江苏省气象灾害的复杂情况；此外，研究成果在实际应用中的转化还存在一定的障碍，需要进一步加强与政府部门、企业和社会公众的沟通与合作，提高研究成果的实用性和可操作性。1.3研究内容与方法1.3.1研究内容本研究旨在全面、系统地剖析江苏省主要气象灾害的特征，并对其风险进行科学评估，具体内容如下：主要气象灾害的时空分布特征分析：收集江苏省历年暴雨洪涝、台风、暴雪、雷电、干旱、高温、低温、大风、冰雹等气象灾害的历史数据，运用数理统计方法，分析各类气象灾害在不同时间尺度（年、季、月）和空间尺度（全省、不同地理分区）上的发生频率、强度和持续时间等特征。例如，通过对暴雨洪涝灾害的时间序列分析，明确其在不同季节的发生概率，以及在空间上哪些地区更容易受到暴雨洪涝的影响；对于台风灾害，研究其登陆路径和影响范围的变化规律，确定江苏省沿海地区受台风影响的高风险区域。气象灾害的致灾因子分析：深入研究各类气象灾害的形成机制和影响因素，包括大气环流、地形地貌、下垫面条件以及人类活动等。对于暴雨洪涝灾害，分析季风活动、冷暖空气交汇等大气环流因素对其形成的作用，以及地形对降水的增幅效应；对于干旱灾害，探讨气候变化、水资源开发利用等因素对干旱发生发展的影响，揭示气象灾害致灾因子之间的相互关系和作用规律，为灾害风险评估提供理论基础。承灾体脆弱性分析：从社会经济、人口、基础设施、生态环境等多个方面，对江苏省的承灾体进行脆弱性评估。构建承灾体脆弱性指标体系，选取人口密度、经济总量、GDP增长率、产业结构、基础设施状况、生态系统类型和质量等指标，运用层次分析法（AHP）、主成分分析法（PCA）等方法，确定各指标的权重，综合评估不同区域和不同类型承灾体对气象灾害的脆弱程度。例如，分析城市地区在暴雨洪涝灾害下，由于人口密集、基础设施复杂，其脆弱性表现为交通瘫痪、电力中断、城市内涝等方面；而农村地区在干旱灾害下，主要脆弱性体现在农业生产受损、农民收入减少等。气象灾害风险评估模型构建与应用：综合考虑气象灾害的致灾因子危险性、承灾体脆弱性、暴露度和防灾减灾能力等因素，构建适合江苏省的气象灾害风险评估模型。运用地理信息系统（GIS）技术，将各类数据进行空间化处理，直观展示气象灾害风险的空间分布特征。通过模型计算，评估不同地区、不同灾种的气象灾害风险水平，划分风险等级，确定高风险区域和潜在的灾害风险点，为防灾减灾决策提供科学依据。例如，利用暴雨洪涝灾害风险评估模型，对江苏省各市县在不同暴雨强度下的受灾风险进行评估，绘制风险区划图，明确哪些地区在暴雨洪涝灾害中面临较高的风险，以便提前采取防范措施。气象灾害风险评估结果分析与对策建议：对气象灾害风险评估结果进行深入分析，总结江苏省气象灾害风险的总体特征和区域差异，探讨风险形成的原因和影响因素。结合评估结果，从工程性措施和非工程性措施两个方面，提出针对性的防灾减灾对策建议。工程性措施包括加强水利设施建设、提高城市排水能力、加固建筑物和基础设施等；非工程性措施包括完善气象灾害监测预警系统、加强防灾减灾法律法规建设、提高公众的防灾减灾意识和能力等。通过综合施策，降低气象灾害风险，减少灾害损失。1.3.2研究方法为实现上述研究内容，本研究将综合运用多种研究方法，确保研究结果的科学性和可靠性。数据统计分析法：收集江苏省气象部门、水利部门、民政部门等相关单位的气象灾害历史数据、灾情数据、社会经济数据以及地形地貌等基础数据。运用数理统计方法，对数据进行整理、分析和统计描述，计算气象灾害的发生频率、强度、持续时间、损失程度等统计指标，揭示气象灾害的时空分布规律和变化趋势。例如，通过对多年降水数据的统计分析，确定暴雨洪涝灾害的高发期和频发区域；利用灾害损失数据，评估不同灾种对经济社会的影响程度。地理信息系统（GIS）技术：借助GIS强大的空间分析和数据可视化功能，将气象灾害相关数据与地理空间信息相结合。通过图层叠加、空间插值、缓冲区分析等方法，分析气象灾害与地形、水系、人口分布、经济布局等因素的空间关系，直观展示气象灾害的空间分布特征和风险区划结果。例如，利用GIS技术绘制江苏省气象灾害风险地图，将不同等级的风险区域直观呈现出来，为防灾减灾决策提供可视化支持。层次分析法（AHP）：在构建气象灾害风险评估指标体系时，运用AHP方法确定各指标的权重。通过建立层次结构模型，将复杂的问题分解为多个层次，通过两两比较的方式，确定各层次元素之间的相对重要性，从而得到各指标的权重值。例如，在评估承灾体脆弱性时，利用AHP方法确定人口密度、经济总量、基础设施状况等指标在脆弱性评估中的权重，使评估结果更加科学合理。模糊综合评价法：由于气象灾害风险评估涉及多个因素，且各因素之间存在一定的模糊性和不确定性，因此采用模糊综合评价法对气象灾害风险进行综合评估。通过建立模糊关系矩阵，将各因素的评价结果进行综合处理，得到气象灾害风险的综合评价等级。例如，在评估某地区的暴雨洪涝灾害风险时，将致灾因子危险性、承灾体脆弱性、暴露度和防灾减灾能力等因素作为评价指标，利用模糊综合评价法得出该地区暴雨洪涝灾害风险的综合等级。案例分析法：选取江苏省典型的气象灾害事件，如2020年超长梅汛期暴雨洪涝灾害、2021年台风“烟花”等，进行深入的案例分析。通过对这些案例的详细研究，分析灾害的发生过程、影响范围、造成的损失以及应对措施等，总结经验教训，为气象灾害风险评估和防灾减灾工作提供实际参考。例如，通过对台风“烟花”的案例分析，了解台风登陆后对江苏省沿海地区和内陆地区的不同影响，以及在灾害应对过程中存在的问题和不足，为今后应对类似台风灾害提供借鉴。二、江苏省主要气象灾害特征分析2.1暴雨洪涝灾害2.1.1时空分布规律江苏省暴雨洪涝灾害的发生在时间和空间上呈现出明显的分布规律。在时间分布上，暴雨洪涝灾害主要集中在夏季（6-8月），这与江苏省的季风气候特征密切相关。夏季，来自海洋的暖湿气流与北方冷空气在江苏地区交汇，形成频繁的降水过程，其中6-7月的梅雨期以及7-8月的台风活跃期是暴雨洪涝灾害的高发时段。据统计，江苏省夏季暴雨洪涝灾害发生次数占全年的70%以上，尤其是7月份，暴雨洪涝灾害最为频繁，约占夏季总次数的40%。这是因为7月正值副热带高压北抬，江苏地区处于其边缘的暖湿气流控制之下，冷暖空气交汇剧烈，容易形成持续性强降水天气。例如，2020年江苏省经历了43天的超长梅汛期，6-7月期间出现了10场区域性暴雨过程，梅雨量是常年平均值的2.47倍，多地遭遇严重暴雨洪涝灾害。从年际变化来看，江苏省暴雨洪涝灾害的发生频率和强度存在一定的波动。过去几十年间，暴雨洪涝灾害的发生频率总体呈上升趋势，尤其是在20世纪90年代以后，随着全球气候变化和城市化进程的加速，暴雨洪涝灾害的发生次数和影响范围明显增加。同时，暴雨洪涝灾害的强度也有所增强，极端强降水事件增多，给社会经济和人民生命财产带来了更大的威胁。在空间分布上，江苏省暴雨洪涝灾害的高值区主要位于淮北大部、里下河地区及沿江苏南西部地区。淮北大部地势相对平坦，排水不畅，且处于冷暖空气交汇的前沿地带，容易形成强降水中心，一旦降水量超过当地的排水能力，就极易引发洪涝灾害。里下河地区地势低洼，四周高、中间低，犹如锅底，是著名的“洪水走廊”。该地区水系发达，河网密布，但河道狭窄且弯曲，排水能力有限，在遭遇暴雨时，上游来水和本地降水难以快速排出，导致水位迅速上涨，形成洪涝灾害。沿江苏南西部地区多山地丘陵，地形起伏较大，在暖湿气流的作用下，容易产生地形雨，使得该地区降水强度较大，且山区的汇流速度快，也容易引发山洪、滑坡等次生灾害，加剧洪涝灾害的危害程度。此外，江苏省沿海地区由于受到台风和风暴潮的影响，也是暴雨洪涝灾害的多发区域。台风带来的狂风暴雨和风暴潮增水，会使沿海地区的潮位急剧升高，海水倒灌，淹没沿海低洼地带，造成严重的洪涝灾害。例如，2019年台风“利奇马”登陆江苏沿海，带来了强风、暴雨和风暴潮，导致沿海多个市县遭受严重洪涝灾害，大量农田被淹，房屋受损，基础设施遭到破坏。2.1.2致灾因素江苏省暴雨洪涝灾害的形成是多种因素共同作用的结果，主要包括季风、地形、水系以及城市建设等方面。季风是影响江苏省暴雨洪涝灾害的重要气候因素。江苏省地处东亚季风区，夏季盛行来自海洋的东南季风，带来丰富的水汽，为暴雨的形成提供了充足的水汽条件。当冷暖空气在江苏地区交汇时，暖湿气流被迫抬升，形成强烈的对流运动，水汽迅速凝结成云致雨，从而引发暴雨天气。此外，季风的强弱和进退时间的异常变化，也会导致江苏省降水的时空分布不均，增加暴雨洪涝灾害的发生风险。例如，当夏季风势力较强时，雨带在江苏地区停留时间较短，可能导致降水集中，引发暴雨洪涝灾害；而当夏季风势力较弱时，雨带在江苏地区长时间徘徊，会造成持续性强降水，同样容易引发洪涝灾害。地形对暴雨洪涝灾害的形成也有着重要影响。江苏省地形总体上较为平坦，但局部地区存在一定的起伏。在山区，地形的阻挡作用使得暖湿气流被迫抬升，形成地形雨，导致降水强度增大。例如，江苏西南部的宁镇扬丘陵地区，由于山脉的阻挡，暖湿气流在此上升，容易形成暴雨中心。此外，地势低洼的地区，如里下河地区，在遭遇暴雨时，排水不畅，容易积水成涝。该地区四周高、中间低的地形特征，使得洪水汇聚后难以排出，形成“关门淹”的局面，加剧了洪涝灾害的危害程度。水系是影响江苏省暴雨洪涝灾害的重要地理因素。江苏省河网密布，水系发达，主要河流有长江、淮河、京杭大运河等。这些河流在为经济社会发展提供水资源的同时，也增加了洪涝灾害的发生风险。一方面，当上游地区降水过多时，河流来水量大增，如果下游河道泄洪能力不足，就会导致河水漫溢，引发洪涝灾害。例如，淮河在历史上多次发生洪水灾害，由于其下游河道狭窄，排水不畅，洪水常常泛滥成灾，给沿淮地区带来了巨大的损失。另一方面，江苏省沿海地区受潮水顶托的影响，河流排水受阻，也容易导致内涝灾害的发生。在天文大潮期间，海水水位升高，阻碍了内河的排水，一旦遭遇暴雨，就会使内河水位迅速上涨，淹没周边地区。随着城市化进程的加速，城市建设对暴雨洪涝灾害的影响日益显著。城市中大量的硬化地面，如水泥路面、沥青路面等，减少了雨水的下渗，使得地表径流迅速增加。据研究，城市硬化地面的雨水下渗率仅为自然地面的10%-20%，这导致城市在暴雨时容易形成内涝。此外，城市排水系统的不完善也是导致城市内涝的重要原因。一些城市的排水管网建设标准较低，排水能力不足，无法满足暴雨时的排水需求。同时，城市建设过程中对河道、湖泊等自然水体的侵占和破坏，也削弱了城市的调蓄洪水能力，加剧了暴雨洪涝灾害的危害程度。例如，一些城市在发展过程中，填埋了大量的河道和湖泊，使得城市的水面率下降，洪水调蓄空间减小，一旦遭遇暴雨，就容易引发严重的内涝灾害。2.1.3典型案例分析以2020年江苏省超长梅汛期暴雨洪涝灾害为例，此次灾害造成了巨大的损失。2020年，江苏省梅汛期长达43天，较常年偏长18天。在这期间，共出现10场区域性暴雨过程，梅雨量高达780.8毫米，是常年平均值的2.47倍。持续的强降水导致全省多地遭遇严重暴雨洪涝灾害，对人民生命财产安全和社会经济发展造成了严重影响。在人员伤亡方面，虽然各级政府和相关部门采取了一系列有效的防灾减灾措施，成功转移了大量受威胁群众，但仍有部分人员因灾伤亡。此次灾害共造成全省6人死亡，1人失踪，给受灾家庭带来了沉重的打击。经济损失方面，暴雨洪涝灾害对农业、工业、交通运输、水利设施等多个领域造成了巨大的破坏。农业是受灾最为严重的领域之一，大量农田被淹，农作物受损严重。据统计，全省农作物受灾面积达1054.6千公顷，其中绝收面积为39.3千公顷，直接经济损失高达55.8亿元。工业企业也受到了不同程度的影响，部分工厂因洪水浸泡导致设备损坏、原材料损失，生产被迫中断，造成了巨大的经济损失。交通运输方面，暴雨洪涝灾害导致多地道路积水、桥梁冲毁、铁路中断，交通瘫痪，给人们的出行和物资运输带来了极大的困难。据不完全统计，全省因交通设施受损造成的直接经济损失达数亿元。水利设施方面，洪水对水库、堤坝、涵闸等水利工程造成了严重破坏，部分水库出现险情，堤坝出现漫溢、坍塌等情况，涵闸无法正常运行，不仅影响了水利设施的防洪、灌溉等功能，还增加了后续修复和维护的成本。基础设施损毁情况也十分严重。城市内涝导致大量道路、桥梁、排水管网等市政基础设施受损。许多城市的道路被洪水冲毁，路面坑洼不平，给车辆和行人通行带来了极大的安全隐患。桥梁因洪水冲击出现裂缝、倾斜甚至倒塌等情况，严重影响了交通的正常运行。排水管网因大量积水和杂物堵塞，无法正常排水，进一步加剧了城市内涝的程度。此外，电力、通信等基础设施也受到了不同程度的破坏，部分地区停电、通信中断，给居民的生活和社会的正常运转带来了极大的不便。此次2020年江苏省超长梅汛期暴雨洪涝灾害，充分暴露了江苏省在应对暴雨洪涝灾害方面存在的问题和不足，如城市排水系统不完善、水利设施防洪标准偏低、防灾减灾预警能力有待提高等。同时，也提醒我们要加强对暴雨洪涝灾害的研究和防范，不断完善防灾减灾体系，提高应对灾害的能力，以减少类似灾害造成的损失。2.2台风灾害2.2.1活动路径与频率江苏沿海地区是我国受台风影响较为频繁的区域之一，台风的活动路径复杂多样，登陆频率和移动轨迹也呈现出一定的变化趋势。通过对历史台风数据的深入分析，有助于我们更好地了解台风灾害的发生规律，为防灾减灾工作提供科学依据。从活动路径来看，影响江苏沿海的台风主要有以下几种路径类型。一是正面登陆型，台风直接在江苏沿海登陆，这种路径的台风对沿海地区的影响最为直接和严重，其带来的狂风、暴雨和风暴潮可能会对沿海城市和乡村造成巨大的破坏。例如，2005年台风“麦莎”在浙江登陆后，继续北上，对江苏沿海地区产生了严重影响，给当地的渔业、农业和基础设施带来了巨大损失。二是近海转向型，台风在靠近江苏沿海时转向，虽然没有直接登陆，但仍然会给沿海地区带来较强的风雨影响。这类台风的路径变化较为复杂，其转向的时间和地点难以准确预测，增加了防灾减灾工作的难度。三是远距离影响型，台风在距离江苏沿海较远的海域经过，但通过外围云系的影响，仍然会给江苏部分地区带来一定的降水和风力。虽然这类台风对江苏沿海的直接影响相对较小，但在某些情况下，其带来的降水可能会引发内陆地区的洪涝灾害。关于登陆频率，根据历史数据统计，平均每年有1-2个台风影响江苏沿海地区，其中直接登陆的台风相对较少，平均每3-5年有1个台风直接登陆江苏。然而，登陆频率在不同年份之间存在较大的波动，有些年份可能会有多个台风影响，而有些年份则可能没有台风直接登陆。例如，2019年有台风“利奇马”和“米娜”先后影响江苏沿海地区，给当地带来了严重的灾害；而在一些年份，江苏沿海地区则相对较为平静，没有受到台风的明显影响。从移动轨迹的变化趋势来看，随着全球气候变化和大气环流的异常，台风的移动轨迹也出现了一些变化。近年来，部分台风的移动速度有所加快，这使得灾害的预警时间相对缩短，增加了防灾减灾工作的紧迫性。同时，台风的移动路径也变得更加复杂和多变，一些原本较少影响江苏沿海的台风路径，近年来出现的频率有所增加，这对当地的防灾减灾工作提出了更高的要求。例如，过去一些台风主要在浙江以南沿海登陆，而近年来，部分台风在登陆浙江后继续北上，对江苏沿海地区产生了更为严重的影响。此外，还有一些台风的移动轨迹出现了异常摆动，使得其影响范围和强度难以准确预测。2.2.2灾害影响台风作为一种强烈的气象灾害，其带来的狂风、暴雨和风暴潮会对江苏沿海地区的渔业、海洋资源开发及经济发展造成严重的破坏。狂风是台风灾害的主要表现形式之一。台风中心附近的风力通常可达12级以上，甚至更高。如此强大的风力，能够轻易吹倒电线杆、广告牌、树木等物体，对沿海地区的基础设施造成严重破坏。在渔业方面，狂风会掀翻渔船，导致渔民生命安全受到威胁，同时也会破坏渔业养殖设施，如网箱、养殖池等，造成大量鱼虾蟹等水产品死亡，给渔业生产带来巨大损失。据统计，在台风灾害中，因狂风导致的渔业直接经济损失每年可达数亿元。例如，2016年台风“莫兰蒂”影响江苏沿海时，狂风使得许多小型渔船被掀翻，大量养殖网箱受损，部分沿海渔村的渔业生产陷入停滞，渔民们一年的辛勤劳作付诸东流。暴雨是台风带来的另一大危害。台风往往伴随着强降雨，短时间内的大量降水会导致江河水位迅速上涨，引发洪水灾害。在沿海地区，洪水不仅会淹没农田、房屋，还会对海洋资源开发设施造成破坏。例如，沿海的盐田会被洪水淹没，导致盐分流失，影响盐业生产；海洋石油开采平台等设施在洪水和强风的共同作用下，可能会出现故障甚至倒塌，给海洋资源开发带来巨大的经济损失。此外，暴雨还会引发山体滑坡、泥石流等地质灾害，进一步加剧灾害的影响范围和破坏程度。据相关资料显示，台风带来的暴雨洪涝灾害造成的经济损失在台风灾害总损失中占比较大，可达50%以上。风暴潮是台风灾害中最为严重的灾害之一。当台风登陆时，其强大的风力会推动海水向岸边涌来，形成风暴潮。风暴潮会使沿海地区的潮位急剧升高，海水倒灌，淹没沿海低洼地带。这不仅会破坏沿海的渔业养殖基地、盐田、港口等设施，还会对沿海城市的基础设施和居民生活造成严重影响。例如，2019年台风“利奇马”引发的风暴潮，使得江苏沿海多个城市的沿海区域被海水淹没，大量房屋进水，居民被迫转移，城市交通、电力、通信等基础设施遭到严重破坏。风暴潮还会对沿海生态环境造成长期的影响，破坏海洋生态系统的平衡，影响海洋生物的生存和繁衍。在经济发展方面，台风灾害对江苏沿海地区的经济增长产生了严重的阻碍。渔业和海洋资源开发是江苏沿海地区的重要产业，台风灾害对这些产业的破坏，直接导致了当地经济的下滑。同时，台风灾害还会影响到沿海地区的旅游业、制造业等其他产业。例如，台风过后，沿海景区的设施受损，游客数量减少，旅游业收入大幅下降；制造业企业因厂房受损、原材料供应中断等原因，生产受到影响，经济损失巨大。据估算，每次台风灾害对江苏沿海地区造成的直接经济损失可达数十亿甚至上百亿元，间接经济损失更是难以估量。2.2.3典型案例分析以2021年台风“烟花”为例，该台风对江苏沿海城市产生了极为严重的影响。2021年7月25日，台风“烟花”在浙江省舟山普陀沿海登陆，随后逐渐向北移动，对江苏沿海地区造成了长时间、高强度的影响。其带来的狂风、暴雨和风暴潮，引发了一系列严重的灾害，给沿海城市的人民生命财产安全和社会经济发展带来了巨大的挑战。在城市内涝方面，台风“烟花”带来了持续的强降雨，降雨量远超城市排水系统的承受能力。据统计，江苏部分沿海城市的累计降雨量达到了300-500毫米，局部地区甚至超过了800毫米。大量的雨水迅速积聚，导致城市道路严重积水，许多路段的积水深度超过了1米，车辆无法通行，交通陷入瘫痪。一些地势较低的区域，如地下停车场、地铁站等，被雨水淹没，造成了严重的财产损失。例如，在南通市区，多个地下停车场被淹，大量车辆浸泡在水中，车主们损失惨重；一些地铁站也因积水被迫关闭，给市民的出行带来了极大的不便。建筑损坏情况也十分严重。台风“烟花”的中心附近最大风力达到了13级，强劲的风力对建筑物造成了巨大的破坏。许多老旧房屋的屋顶被掀翻，墙壁倒塌；一些广告牌、电线杆被吹倒，砸坏了周边的车辆和建筑物。在盐城滨海县，部分农村地区的房屋因年久失修，在台风的袭击下，大量房屋受损，居民们被迫转移到安全地带。此外，一些工业厂房的彩钢板屋顶也被狂风掀起，导致厂房内的设备和货物受损，企业的生产经营受到了严重影响。交通瘫痪是台风“烟花”带来的又一严重后果。狂风暴雨导致道路积水、桥梁受损，公路交通几乎完全中断。长途客车、货车等无法正常运行，货物运输受阻，给企业的生产和居民的生活物资供应带来了极大的困难。铁路运输也受到了不同程度的影响，部分列车因恶劣天气晚点或停运，大量旅客滞留车站。航空运输方面，机场跑道积水，能见度极低，航班大面积取消，许多旅客的出行计划被打乱。例如，在南京禄口国际机场，受台风“烟花”影响，7月26-27日两天共取消航班数百架次，大量旅客被迫改签或退票，机场秩序一度混乱。此次台风“烟花”对江苏沿海城市的影响，充分暴露了城市在应对台风灾害方面存在的问题，如城市排水系统不完善、建筑抗风能力不足、交通应急保障能力有待提高等。同时，也提醒我们要加强对台风灾害的研究和防范，不断完善城市的防灾减灾体系，提高城市应对台风灾害的能力，以减少类似灾害造成的损失。2.3干旱灾害2.3.1时空演变特征江苏省干旱灾害在时间和空间上呈现出复杂的演变特征。从时间变化来看，江苏省干旱灾害一年四季均有发生，但不同季节的干旱频率和强度存在明显差异。春季（3-5月），气温回升较快，蒸发旺盛，而此时降水相对较少，容易出现春旱。春旱主要影响冬小麦等农作物的返青、拔节等生长关键期，对农业生产造成较大威胁。例如，2019年春季，江苏省部分地区降水持续偏少，出现了不同程度的气象干旱，对冬小麦的生长发育产生了不利影响，导致部分地区冬小麦产量下降。夏季（6-8月），虽然总体降水量较多，但降水分布不均，部分地区可能出现伏旱。伏旱通常发生在7月中旬至8月中旬，此时正值农作物生长旺盛期，需水量大，伏旱会导致农田缺水，影响农作物的光合作用和水分代谢，严重时可造成农作物减产甚至绝收。秋季（9-11月），降水逐渐减少，气温仍然较高，蒸发量大，也容易发生秋旱。秋旱会影响秋播作物的出苗和生长，以及晚稻的灌浆结实。冬季（12月-次年2月），由于气温较低，蒸发量小，且此时农作物生长缓慢，需水量相对较少，因此干旱灾害的影响相对较弱，但在降水异常偏少的年份，也可能出现冬旱。从年际变化来看，江苏省干旱灾害的发生频率和强度呈现出一定的波动。过去几十年间，干旱灾害的发生频率总体呈上升趋势，尤其是在全球气候变化的背景下，极端干旱事件的发生频率有所增加。研究表明，江苏省干旱灾害的发生与大气环流异常、海温变化等因素密切相关。例如，厄尔尼诺事件发生时，往往会导致江苏省降水减少，干旱灾害发生的概率增加。在空间分布上，江苏省干旱灾害总体呈现出东南轻西北重的趋势。大值区主要位于沿淮淮北东部地区及宁镇扬丘陵地区。沿淮淮北东部地区地势相对平坦，降水相对较少，且该地区农业用水量大，水资源供需矛盾突出，因此干旱灾害较为频繁。宁镇扬丘陵地区地形起伏较大，地表水容易流失，且该地区土壤保水性较差，导致水分涵养能力不足，也容易发生干旱灾害。相比之下，苏南地区由于降水丰富，河网密布，水资源相对充足，干旱灾害的发生频率和影响程度相对较轻。此外，江苏省沿海地区由于受海洋气候的影响，降水相对较多，干旱灾害的发生频率也较低。但在某些特殊年份，如台风影响较少的年份，沿海地区也可能出现一定程度的干旱。2.3.2影响因素江苏省干旱灾害的形成是多种因素共同作用的结果，主要包括降水异常、水资源分布不均、农业用水需求以及人类活动等方面。降水异常是导致江苏省干旱灾害的直接原因。江苏省的降水主要受季风气候影响，降水的时空分布不均。当季风活动异常时，降水的年际和季节变化会增大，导致某些地区在特定时段降水偏少，从而引发干旱。例如，在厄尔尼诺事件发生的年份，西太平洋副热带高压位置偏南、强度偏强，使得来自海洋的暖湿气流难以到达江苏省，导致降水减少，干旱发生的概率增加。此外，全球气候变化也可能导致江苏省降水模式发生改变，极端降水事件增多，而平均降水量可能减少，进一步加剧了干旱灾害的发生风险。水资源分布不均是江苏省干旱灾害的重要影响因素。江苏省虽然河网密布，但水资源的空间分布与人口、耕地分布不匹配。沿淮淮北地区人口密集，耕地面积大，农业用水需求高，但该地区降水相对较少，水资源总量不足，人均水资源占有量较低，导致水资源供需矛盾突出，干旱灾害频发。而苏南地区虽然降水丰富，水资源相对充足，但随着经济的快速发展和城市化进程的加速，工业用水和生活用水需求不断增加，也面临着水资源短缺的压力。此外，江苏省水资源的时间分布也不均匀，降水主要集中在夏季，而其他季节降水相对较少，导致水资源在时间上的供需矛盾也较为突出。农业用水需求是江苏省干旱灾害的重要驱动因素。江苏省是农业大省，农业用水在总用水量中占比较大。随着农业生产规模的不断扩大和种植结构的调整，农业用水需求持续增加。特别是在农作物生长的关键时期，如灌溉高峰期，对水资源的需求量急剧增加。如果此时降水不足，而水资源的供应又无法满足需求，就容易引发干旱灾害。此外，农业灌溉方式的不合理也是导致水资源浪费和干旱灾害加剧的原因之一。一些地区仍然采用大水漫灌等传统灌溉方式，水资源利用效率低下，进一步加剧了水资源的供需矛盾。人类活动对江苏省干旱灾害的影响也不容忽视。随着城市化进程的加速，城市规模不断扩大，大量的自然地表被硬化，如水泥路面、沥青路面等，导致下渗减少，地表径流增加，地下水补给不足，从而影响了水资源的循环和利用。此外，工业生产和生活用水的增加，也导致了水资源的过度开采，使得地下水位下降，部分地区出现地面沉降等问题，进一步加剧了水资源的短缺和干旱灾害的发生。同时，森林砍伐、植被破坏等人类活动也会导致水土流失加剧，土壤保水能力下降，生态环境恶化，从而增加了干旱灾害的发生风险。2.3.3典型案例分析以2019年江苏省干旱事件为例，该年江苏省遭遇了较为严重的干旱灾害，对农业生产、水资源供应和生态环境造成了多方面的危害。在农业生产方面，2019年春、夏、秋降水偏少，全省出现不同程度气象干旱，特别是入秋以后，大部分地区降水稀少，部分地区为1961年以来同期最少，全省出现中到重度气象干旱。干旱导致农田土壤水分不足，农作物生长受到严重影响。冬小麦在返青、拔节等关键生长阶段缺水，导致麦苗生长缓慢、叶片枯黄，部分地区甚至出现死苗现象，冬小麦产量大幅下降。据统计，全省受旱农田面积达到数百万公顷，农作物受灾面积和绝收面积均显著增加，农业经济损失巨大。水资源供应方面，干旱使得河流水位下降，水库、湖泊蓄水不足，部分小型水库甚至干涸。这不仅影响了农业灌溉用水，还对城乡居民生活用水和工业用水供应造成了威胁。一些地区不得不采取限时供水、分区域供水等措施，以保障居民基本生活用水需求。工业企业也因水资源短缺，生产受到不同程度的限制，部分企业甚至被迫减产或停产，对当地经济发展产生了负面影响。生态环境方面，干旱导致植被生长不良，森林火灾风险增加。许多地区的植被因缺水而枯黄、死亡，生态系统的稳定性受到破坏。同时，干旱还使得河流、湖泊等水域面积缩小，水体自净能力下降，水质恶化，水生态系统受到严重影响。一些水生生物因生存环境恶化而数量减少，生物多样性降低。此外，干旱还引发了一系列次生灾害，如土壤沙化、扬尘天气增多等，进一步加剧了生态环境的恶化。此次2019年江苏省干旱事件，充分暴露了江苏省在应对干旱灾害方面存在的问题，如水资源调配能力不足、水利设施老化、农业抗旱能力薄弱等。同时，也提醒我们要加强对干旱灾害的研究和防范，提高水资源管理水平，完善水利设施建设，推广节水技术，增强农业抗旱能力，以减少干旱灾害对经济社会和生态环境的影响。2.4大风灾害2.4.1地理分布与季节变化江苏省大风灾害的地理分布和季节变化呈现出一定的规律性，与该省的地形、气候等因素密切相关。在地理分布上，江苏省大风主要集中在沿海地区和长江、淮河沿线。沿海地区，如连云港、盐城、南通等地，由于靠近海洋，受海陆风、台风等影响，大风天气较为频繁。这些地区地势平坦，缺乏山脉等地形阻挡，风力在开阔的地形上得以充分发展，使得沿海地区成为大风灾害的高发区域。长江、淮河沿线地区，由于江面、河面宽阔，摩擦力小，气流在经过时容易加速，形成大风。例如，南京、扬州、镇江等城市位于长江沿岸，在特定的气象条件下，容易出现较强的大风天气。此外，江苏北部的一些地区，如徐州、宿迁等地，处于平原地带，也容易受到北方冷空气南下的影响，产生大风天气。从季节变化来看，江苏省大风主要集中在春季和夏季。春季（3-5月），随着气温回升，冷暖空气活动频繁，气压梯度较大，容易形成大风天气。此时的大风多为偏北大风，主要是由于北方冷空气南下，与南方暖湿气流交汇，形成较强的气压差，从而导致大风的产生。春季大风对农业生产影响较大，可能会吹倒农作物，破坏农业设施，影响农作物的生长和发育。例如，在小麦拔节期，大风可能会导致小麦倒伏，影响产量。夏季（6-8月），大风主要与台风和强对流天气有关。台风是夏季影响江苏省的重要气象灾害之一，台风带来的狂风往往具有很强的破坏力，可对沿海地区的建筑、电力设施、农业设施等造成严重破坏。此外，夏季强对流天气频繁，如雷暴、飑线等，这些天气系统常常伴随着短时大风，其风力大、突发性强，给人们的生产生活带来较大的威胁。例如，2019年8月，江苏多地遭遇强对流天气，短时大风导致部分地区的广告牌被吹倒，树木被连根拔起，造成了一定的人员伤亡和财产损失。相比之下，秋季（9-11月）和冬季（12月-次年2月）江苏省大风天气相对较少。秋季，随着太阳直射点南移，气温逐渐降低，冷暖空气活动相对减弱，气压梯度减小，大风天气的发生频率也相应降低。冬季，虽然冷空气活动频繁，但江苏省受大陆冷高压控制，天气相对稳定，且地形对冷空气有一定的阻挡作用，使得大风天气的强度和频率都不如春季和夏季。不过，在冷空气爆发南下时，江苏省仍可能出现较强的偏北大风，对交通、能源供应等造成一定影响。2.4.2灾害表现形式大风作为一种具有强大破坏力的气象灾害，在江苏省主要通过对建筑、电力设施、农业设施的破坏以及对交通运输的影响等多种形式展现其危害。对建筑的破坏是大风灾害的常见表现。当大风来袭时，风力超过建筑物的承受能力，可能导致建筑物的外墙剥落、屋顶掀翻、门窗损坏等。尤其是一些老旧建筑，由于建筑结构老化、抗风能力不足，在大风中更容易受到严重破坏。例如，在台风“利奇马”影响江苏期间，许多沿海地区的老旧居民楼外墙瓷砖被大风刮落，对行人安全造成了威胁；一些简易厂房的彩钢板屋顶被狂风掀起，厂房内的设备和货物暴露在外，遭受不同程度的损坏，给企业带来了巨大的经济损失。电力设施在大风灾害中也极易受损。大风可能吹倒电线杆、吹断电线，导致电力供应中断。这不仅会影响居民的日常生活，还会对医院、消防、通信等重要部门的正常运转造成严重影响。例如，在2020年的一次强对流天气中，江苏某地区的大风将多根电线杆吹倒，导致周边多个小区停电长达数小时，居民生活陷入不便，医院的一些手术因停电被迫推迟，给患者的生命安全带来了潜在风险。农业设施同样难以抵御大风的侵袭。大风会吹垮蔬菜大棚、畜禽养殖棚舍等农业设施，破坏农作物的生长环境，影响农业生产。蔬菜大棚的薄膜在大风中容易被撕裂，导致大棚内的温度、湿度难以控制，蔬菜生长受到影响，甚至可能造成蔬菜死亡。畜禽养殖棚舍的损坏则会使畜禽暴露在恶劣的环境中，容易引发疾病，影响养殖效益。例如，2018年的一场大风，将江苏某县多个蔬菜种植基地的大棚吹毁，大量蔬菜受损，菜农们一年的辛勤劳作付诸东流，经济损失惨重。交通运输在大风天气下也面临诸多挑战。大风会影响公路、铁路、航空等多种运输方式。在公路运输方面，大风可能导致车辆行驶不稳定，尤其是对于一些大型货车、客车等，侧风的影响更为明显，容易引发交通事故。此外，大风还可能吹倒路边的广告牌、树木等，阻挡道路，影响交通畅通。在铁路运输方面，大风可能吹起的异物会危及铁路设施和列车运行安全，导致列车晚点或停运。航空运输受大风的影响更为显著，大风会导致飞机起降困难，航班延误或取消。例如，2021年的一次大风天气，使得南京禄口国际机场多个航班因风速超标无法正常起降，大量旅客滞留机场，给人们的出行带来了极大的不便。2.4.3典型案例分析以2021年4月30日江苏省出现的大风灾害为例，此次灾害造成了多方面的严重损失。在倒杆、倒树方面，大风的强劲风力致使大量电线杆和树木被吹倒。据不完全统计，全省范围内有数千根电线杆被吹倒，导致多个地区电力供应中断。许多树木也被连根拔起或拦腰折断，不仅影响了城市的绿化景观，还对道路交通和行人安全构成了威胁。在一些城市的主干道上，被吹倒的树木横七竖八地躺在路面上，阻碍了车辆通行，交通陷入混乱。相关部门不得不紧急组织力量进行清理，以恢复交通秩序。建筑受损情况也十分严重。大量建筑物的外墙装饰材料被大风剥落，窗户玻璃被吹碎，屋顶瓦片被掀翻。一些老旧居民楼的屋顶防水设施在大风的破坏下受损，导致屋顶漏水，给居民的生活带来了极大的困扰。许多企业的厂房也未能幸免，厂房的彩钢板屋顶被狂风撕开，部分设备暴露在风雨中，企业的生产经营被迫中断。例如，某工业园区内的多家企业厂房受损严重，生产设备因遭受风雨侵蚀而损坏，企业需要投入大量资金进行设备维修和更换，经济损失巨大。此次大风灾害还对交通运输造成了严重影响。公路上，许多车辆因大风行驶困难，部分路段因倒树和杂物阻挡而被迫封闭。铁路运输方面，受大风影响，部分列车晚点或停运，旅客的出行计划被打乱。航空运输也受到了较大冲击，机场的航班起降受到限制，多个航班延误或取消。例如，南京禄口国际机场的部分航班因大风天气无法正常起降，大量旅客在候机大厅滞留，机场方面不得不采取一系列应急措施，如安排旅客休息、提供餐饮等，以缓解旅客的不满情绪。此次2021年4月30日江苏省大风灾害，充分暴露了江苏省在应对大风灾害方面存在的问题，如建筑抗风标准较低、电力设施抗风能力不足、交通运输应急保障能力有待提高等。同时，也提醒我们要加强对大风灾害的研究和防范，提高各类设施的抗风能力，完善应急预案，以减少类似灾害造成的损失。2.5其他气象灾害（暴雪、冰雹、雾霾等）暴雪、冰雹、雾霾等气象灾害在江苏的发生特点、影响范围和危害程度也各具特色，对当地的生产生活产生了不可忽视的影响。暴雪在江苏主要发生在冬季，其中1月出现的频率相对较高。江苏北部地区由于纬度相对较高，受北方冷空气影响较大，暴雪发生的概率相对南部地区略高。暴雪天气会导致道路积雪、结冰，使交通陷入瘫痪，影响人们的出行和物资运输。例如，2008年1月的暴雪灾害，江苏多地积雪深度达到30厘米以上，高速公路被迫封闭，铁路运输受阻，大量旅客滞留车站。城市公交也因道路积雪无法正常运行，给市民的日常出行带来极大不便。暴雪还会对农业设施造成严重破坏，蔬菜大棚被积雪压垮，导致蔬菜冻伤、冻死，农作物受灾面积大幅增加，给农民带来巨大的经济损失。同时，暴雪可能导致电力、通信线路被积雪压断，影响居民的正常生活和社会的正常运转。冰雹灾害在江苏主要出现在春夏季，3-8月是冰雹的高发期，这期间冷暖空气活动频繁，大气层结不稳定，容易形成强对流天气，从而引发冰雹。江苏沿海地区和里下河地区是冰雹灾害的相对高发区域。冰雹具有突发性和局地性强的特点，虽然影响范围相对较小，但破坏力巨大。冰雹会砸坏农作物，导致农作物减产甚至绝收。例如，在小麦灌浆期遭遇冰雹，麦粒会被砸落，严重影响小麦的产量和质量。同时，冰雹还会损坏房屋、车辆等设施，对居民的财产安全造成威胁。在一些果园地区，成熟的水果被冰雹砸伤，失去商品价值，果农的经济利益受到严重损害。雾霾在江苏的发生呈现出秋冬季节相对较多的特点。随着城市化和工业化进程的加速，大量的污染物排放，加上不利的气象条件，如静稳天气、逆温层等，使得雾霾天气在江苏时有发生。雾霾天气不仅会对空气质量造成严重影响，危害人体健康，引发呼吸道疾病、心血管疾病等，还会导致能见度降低，对交通运输产生极大的影响。在雾霾天气下，高速公路、机场等常常因能见度不足而封闭或取消航班，交通事故发生率也会显著增加。例如，2013年12月的雾霾天气，江苏多个城市空气质量达到严重污染级别，高速公路部分路段能见度不足50米，导致多起交通事故，造成人员伤亡和财产损失。此外，雾霾天气还会对旅游业、农业等产业产生负面影响，如景区游客数量减少，农作物光合作用受到抑制，生长发育受到影响。三、江苏省气象灾害风险评估方法与模型3.1风险评估指标体系构建气象灾害风险评估是一个复杂的系统工程，涉及多个方面的因素。为了全面、科学地评估江苏省气象灾害风险，构建一套合理的评估指标体系至关重要。本研究从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力四个维度出发，选取了一系列具有代表性的评估指标，以确保评估结果的准确性和可靠性。致灾因子危险性是衡量气象灾害发生可能性和强度的重要指标。对于暴雨洪涝灾害，选取年暴雨日数、最大日降水量、降水距平百分率等指标来反映其致灾危险性。年暴雨日数体现了暴雨发生的频繁程度，暴雨日数越多，发生洪涝灾害的可能性就越大；最大日降水量直接反映了暴雨的强度，降水量越大，引发洪涝灾害的风险就越高；降水距平百分率则可用于衡量某一时期降水与常年平均降水的偏离程度，能够反映降水的异常情况，降水距平百分率越大，说明降水异常越明显，洪涝灾害发生的可能性也相应增加。对于台风灾害，选取台风登陆次数、台风中心附近最大风速、台风过程降水量等指标。台风登陆次数反映了台风影响的频率，登陆次数越多，受台风灾害影响的概率就越大；台风中心附近最大风速体现了台风的强度，风速越大，其破坏力就越强；台风过程降水量则可衡量台风带来的降水总量，降水过多容易引发洪涝、滑坡等次生灾害。对于干旱灾害，选取连续无降水日数、降水距平百分率、土壤相对湿度等指标。连续无降水日数反映了干旱的持续时间，时间越长，干旱程度越严重；降水距平百分率用于判断降水是否异常偏少，是衡量干旱发生的重要依据；土壤相对湿度则直接反映了土壤的水分状况，土壤相对湿度越低，表明土壤越干燥，干旱灾害对农作物生长的影响就越大。对于大风灾害，选取年平均风速、极大风速、大风日数等指标。年平均风速和极大风速体现了大风的强度和平均风力状况，风速越大，对建筑、设施等的破坏能力就越强；大风日数则反映了大风发生的频繁程度，大风日数越多，遭受大风灾害的可能性就越大。孕灾环境敏感性是指自然环境对气象灾害的响应程度，它反映了环境在灾害发生过程中所起到的作用。地形起伏度是衡量地形对气象灾害影响的重要指标之一。在江苏省，地形起伏较大的地区，如宁镇扬丘陵地区，在暴雨等气象灾害发生时，容易引发山洪、滑坡等次生灾害，地形起伏度越大，孕灾环境敏感性越高。水系密度也是一个关键指标，江苏省河网密布，水系发达，水系密度大的地区，如里下河地区，在遭遇暴雨洪涝灾害时，排水不畅，容易形成内涝，因此水系密度越大，孕灾环境对洪涝灾害的敏感性就越高。此外，植被覆盖度也会影响孕灾环境敏感性。植被具有保持水土、涵养水源、调节气候等功能，植被覆盖度高的地区，在一定程度上能够减轻气象灾害的影响，如减少水土流失、降低洪水峰值等，所以植被覆盖度越低，孕灾环境对气象灾害的敏感性相对越高。承灾体脆弱性是指承灾体在遭受气象灾害时受到损害的程度。在社会经济方面，人口密度是一个重要指标。江苏省人口密集，尤其是城市地区，人口密度大意味着在气象灾害发生时，更多的人可能受到影响，受灾的风险也相应增加。经济总量和GDP增长率也能反映承灾体的脆弱性，经济总量大的地区，一旦遭受气象灾害，经济损失往往更为严重；而GDP增长率较高的地区，对经济发展的稳定性要求更高，气象灾害可能对其经济增长产生较大的冲击。产业结构也不容忽视，不同产业对气象灾害的敏感性不同，例如农业对干旱、洪涝等气象灾害较为敏感，工业则可能受到大风、暴雨等灾害的影响，产业结构中农业或对气象灾害敏感产业占比较大的地区，承灾体脆弱性相对较高。在基础设施方面，道路密度、桥梁密度、电力设施密度等指标能够反映基础设施的分布情况和受灾害影响的可能性。道路和桥梁是交通的重要组成部分，在暴雨洪涝、大风等灾害中，容易受到损坏，影响交通畅通；电力设施在灾害中也可能受损，导致电力供应中断。这些基础设施密度越大，在气象灾害发生时，受损的概率就越高，承灾体的脆弱性也就越大。此外，建筑物的抗震、抗风能力等也是衡量承灾体脆弱性的重要因素，抗震、抗风能力不足的建筑物，在地震、大风等灾害中更容易倒塌或受损，威胁人们的生命财产安全。防灾减灾能力是降低气象灾害风险的关键因素。在监测预警方面，气象监测站点密度和预警信息覆盖率是重要指标。气象监测站点密度大，能够更全面、准确地获取气象数据，为灾害预警提供更可靠的依据；预警信息覆盖率高，则可以确保更多的人及时收到灾害预警信息，提前做好防范措施。江苏省在气象监测站点建设方面取得了一定的进展，但在一些偏远地区，监测站点密度仍有待提高，预警信息的传播也存在一定的盲区。在应急救援方面，应急救援队伍数量和应急物资储备量是衡量应急救援能力的重要标准。应急救援队伍数量充足，能够在灾害发生后迅速响应，开展救援工作；应急物资储备量丰富，则可以满足受灾群众的基本生活需求，保障救援工作的顺利进行。此外，应急救援设备的先进程度和应急救援预案的完善程度也会影响应急救援能力。先进的应急救援设备能够提高救援效率，完善的应急救援预案则可以确保救援工作有条不紊地进行。在工程防御方面，防洪堤达标率、城市排水系统完善程度等指标能够反映工程防御能力。防洪堤达标率高，可以有效抵御洪水的侵袭，保护沿岸地区的安全；城市排水系统完善，则可以减少城市内涝的发生，降低暴雨洪涝灾害对城市的影响。然而，江苏省部分地区的防洪堤存在老化、标准偏低等问题，城市排水系统也有待进一步完善，这些都制约了工程防御能力的提升。3.2风险评估模型选择与应用在江苏省气象灾害风险评估中，信息扩散理论、层次分析法等评估模型发挥着关键作用，为准确评估灾害风险提供了有力的技术支持。信息扩散理论是一种用于处理小样本数据的有效方法，在气象灾害风险评估中具有独特的优势。该理论通过将一个分明值样本点转化为一个模糊集，从而在有限的样本数据条件下，更全面地挖掘数据所蕴含的信息，减少因样本不足而导致的评估误差。在江苏省雷电灾害风险评估中，基于信息扩散理论建立的评估模型，对2008-2019年的雷电灾害事故进行了深入分析。结果清晰地表明，江苏省雷电灾害事故多集中于320次・a-1内，大约每1.9年发生一次，而发生次数在880次・a-1以上的概率较小，约38.2年才发生一次；人身伤亡风险主要集中在12人・a-1内，约1.8年一遇，大于30人・a-1的伤亡次数则约14.1年发生一次；经济损失风险值为650万元・a-1的累积发生概率为58.62%，而2250万元・a-1的发生概率极低，仅为1.84%。这些定量化的计算分析数据，使人们对雷电灾害事故有了更深入、直观的了解，为相关政府部门制定科学合理的防灾减灾决策提供了重要的科学依据。信息扩散理论还可应用于其他气象灾害的风险评估，如干旱、洪涝等。通过对历史灾害数据的信息扩散处理，能够更准确地评估不同灾害等级的发生概率和风险程度，为灾害风险管理提供更可靠的支持。层次分析法（AHP）是一种将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础上进行定性和定量分析的决策方法。在江苏省气象灾害风险评估中，AHP方法主要用于确定风险评估指标体系中各指标的权重。以构建江苏省暴雨洪涝灾害风险评估指标体系为例，运用AHP方法，将致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力作为准则层，每个准则层下又包含多个具体指标，如致灾因子危险性准则层下包含年暴雨日数、最大日降水量、降水距平百分率等指标。通过专家打分的方式，对各层次元素进行两两比较，构建判断矩阵，进而计算出各指标的相对权重。在判断矩阵构建过程中，专家根据自己的专业知识和经验，对不同指标之间的相对重要性进行评估。比如，在评估致灾因子危险性准则层中各指标的相对重要性时，专家认为最大日降水量对于暴雨洪涝灾害的发生起着关键作用，其重要性相对年暴雨日数和降水距平百分率更高，因此在判断矩阵中给予相应的赋值。通过一系列的计算和一致性检验，最终确定各指标的权重。这些权重值能够客观地反映各指标在暴雨洪涝灾害风险评估中的相对重要程度，为后续的风险评估提供了科学的依据。基于AHP方法确定的权重，结合其他评估模型，能够更准确地评估江苏省暴雨洪涝灾害的风险水平，为防灾减灾决策提供有力支持。AHP方法还可应用于其他气象灾害风险评估指标体系的构建，通过合理确定各指标权重，提高风险评估的科学性和准确性。3.3数据来源与处理本研究中使用的数据来源广泛，涵盖气象、地理、社会经济等多个领域，通过对这些数据的科学处理，为后续的气象灾害特征分析和风险评估提供了坚实的数据基础。气象数据主要来源于江苏省气象局，包括全省各个气象观测站点的历史观测数据，时间跨度从1980年至2020年。这些数据详细记录了气温、降水、风速、气压、湿度等多种气象要素，是分析气象灾害时空分布特征和致灾因子的关键数据。例如，在研究暴雨洪涝灾害时，降水数据中的年暴雨日数、最大日降水量等指标，能够直观反映暴雨的发生频率和强度；而在研究干旱灾害时，降水数据以及与之相关的蒸发量数据，可用于计算干旱指数，从而准确判断干旱的发生和发展情况。此外，江苏省气象局还提供了一些特殊气象事件的详细记录，如台风的路径、强度变化等信息，这些数据对于深入研究台风灾害的形成机制和影响范围具有重要价值。地理数据主要来自于地理信息系统（GIS）数据库和相关的地理测绘部门。其中，地形数据包括数字高程模型（DEM），能够精确反映江苏省的地形起伏状况，在分析气象灾害与地形的关系时发挥着重要作用。例如，在研究暴雨洪涝灾害时，通过DEM数据可以确定地势低洼区域，这些区域在暴雨天气下容易积水，从而增加洪涝灾害的发生风险；在研究大风灾害时，地形起伏度和山脉走向等地形因素会影响风速和风向的变化，DEM数据可用于分析这些地形因素对大风灾害的影响。土地利用类型数据则详细记录了江苏省不同区域的土地利用情况，如耕地、林地、建设用地等，对于分析承灾体脆弱性和气象灾害对不同土地利用类型的影响具有重要意义。例如，耕地对干旱、洪涝等气象灾害较为敏感，土地利用类型数据可帮助我们确定耕地的分布范围，进而评估这些区域在气象灾害中的受灾风险。水系数据包括河流、湖泊等水体的分布信息，在研究暴雨洪涝灾害时，水系的分布和连通性会影响洪水的汇流和排泄，水系数据可用于分析洪水的传播路径和淹没范围，为灾害风险评估提供重要依据。社会经济数据主要来源于江苏省统计局、各市县统计年鉴以及相关的经济研究机构。人口数据包括人口数量、人口密度、人口年龄结构等信息，是评估承灾体脆弱性的重要指标。例如，人口密度大的地区，在气象灾害发生时，受灾人口数量可能较多，人员疏散和救援难度也会相应增加；而人口年龄结构中的老年人和儿童比例较高的地区，由于这部分人群的自我保护能力相对较弱，在灾害中可能更容易受到伤害。经济数据涵盖GDP、产业结构、固定资产投资等方面，能够反映江苏省的经济发展水平和产业布局情况。例如，GDP较高的地区，经济活动频繁，社会财富集中，一旦遭受气象灾害，经济损失可能更为严重；产业结构中工业、农业等不同产业的比例，会影响各地区对气象灾害的敏感性和应对能力，如农业占比较大的地区，对干旱、洪涝等气象灾害的依赖性较强，受灾后对经济的影响也更为直接。此外，社会经济数据还包括基础设施建设情况，如道路、桥梁、电力、通信等基础设施的分布和规模，这些基础设施在气象灾害中容易受到破坏，影响社会的正常运转，社会经济数据中的基础设施信息可用于评估不同地区在灾害中的基础设施受损风险和恢复能力。在数据预处理方面，首先对收集到的气象数据进行质量控制，检查数据的完整性、准确性和一致性。对于缺失的数据，采用插值法、均值填充法等方法进行填补。例如，对于某一气象观测站点缺失的降水数据，如果相邻站点的数据较为完整，可采用距离加权插值法，根据相邻站点的降水数据和距离关系，估算缺失数据的值；对于少量的异常数据，通过与历史数据和周边站点数据的对比分析，进行修正或剔除。地理数据在使用前，需要进行投影转换和坐标统一，确保不同来源的地理数据能够在同一地理坐标系下进行分析。同时，对地理数据进行矢量化和栅格化处理，以便于在GIS软件中进行空间分析和制图。例如，将地形数据从矢量格式转换为栅格格式，可利用栅格数据的空间分析功能，计算地形起伏度、坡度、坡向等地形因子，为气象灾害分析提供更多的地形信息。社会经济数据则需要进行标准化处理，消除不同指标之间的量纲差异，以便于进行综合分析和比较。例如，对于人口密度、GDP等不同量纲的指标，可采用归一化方法，将其转化为无量纲的数值，使不同指标在同一尺度下进行比较和分析。在数据分析过程中，运用多种统计分析方法和空间分析技术。对于气象数据，采用时间序列分析方法，分析气象要素的年际、季节和月际变化趋势，如通过滑动平均法、小波分析等方法，研究降水、气温等气象要素的长期变化规律和周期性特征；运用相关性分析方法，探讨气象灾害与气象要素之间的相关性，如分析暴雨洪涝灾害与降水、气温、气压等气象要素的相关性，找出影响暴雨洪涝灾害发生的关键气象因子。在地理数据分析中，利用GIS的空间分析功能，如缓冲区分析、叠加分析、网络分析等，研究气象灾害与地形、水系、土地利用等地理因素的空间关系。例如，通过缓冲区分析，确定河流、湖泊等水体周边一定范围内的区域，分析这些区域在暴雨洪涝灾害中的受灾风险；运用叠加分析，将气象灾害风险区划图与土地利用类型图、人口分布图等进行叠加，评估不同土地利用类型和人口分布区域的气象灾害风险。对于社会经济数据，采用主成分分析、聚类分析等多元统计分析方法，提取主要的社会经济特征变量，对不同地区的社会经济状况进行分类和评价，如通过主成分分析，将多个社会经济指标转化为几个综合指标，减少数据维度，便于分析和解释；利用聚类分析方法，将江苏省不同市县按照社会经济发展水平和承灾体脆弱性进行聚类，找出具有相似特征的区域，为制定针对性的防灾减灾措施提供依据。四、江苏省气象灾害风险评估结果分析4.1各气象灾害风险等级划分依据风险评估结果，对江苏省主要气象灾害进行风险等级划分，有助于清晰地识别不同地区、不同灾种的风险程度，为制定针对性的防灾减灾措施提供科学依据。对于暴雨洪涝灾害，风险等级可划分为低风险、较低风险、中等风险、较高风险和高风险五个等级。高风险区域主要集中在淮北大部、里下河地区及沿江苏南西部地区。淮北大部地势平坦，排水不畅，且降水集中，一旦遭遇强降水，极易引发洪涝灾害，风险程度较高。里下河地区地势低洼，四周高、中间低，河网密布但排水能力有限，在暴雨天气下，洪水汇聚难以排出，形成内涝的风险极高。沿江苏南西部地区多山地丘陵，地形起伏大，降水强度大，容易引发山洪、滑坡等次生灾害，增加了暴雨洪涝灾害的风险。较低风险区域主要分布在苏南的部分地区，这些地区地势相对较高，排水条件较好，且水利设施较为完善，能够在一定程度上抵御暴雨洪涝灾害的影响。台风灾害的风险等级同样分为五个等级。高风险区域主要位于江苏沿海地区，如连云港、盐城、南通等地。这些地区靠近海洋，是台风登陆或影响的主要区域，台风带来的狂风、暴雨和风暴潮对沿海地区的渔业养殖、海洋资源开发、沿海经济发展以及居民生命财产安全构成严重威胁。例如，台风“利奇马”在江苏沿海登陆时，给当地造成了巨大的经济损失和人员伤亡。较低风险区域主要在江苏内陆远离沿海的地区，这些地区受台风直接影响的概率相对较小，且在地形和距离的双重作用下，台风的影响强度有所减弱。干旱灾害的风险等级划分中，高风险区域主要在沿淮淮北东部地区及宁镇扬丘陵地区。沿淮淮北东部地区降水相对较少，且农业用水量大，水资源供需矛盾突出，干旱灾害较为频繁。宁镇扬丘陵地区地形起伏较大，地表水容易流失，土壤保水性差，水分涵养能力不足，导致干旱风险较高。较低风险区域主要在苏南地区，该地区降水丰富，河网密布，水资源相对充足，干旱灾害的发生频率和影响程度相对较低。大风灾害的风险等级可分为低、较低、中等、较高和高风险。高风险区域主要集中在沿海地区和长江、淮河沿线。沿海地区受海陆风、台风等影响，大风天气频繁，且风力较大，对建筑、电力设施、农业设施等造成严重破坏。长江、淮河沿线地区，江面、河面宽阔，摩擦力小，气流加速形成大风，对交通、航运等产生较大影响。较低风险区域主要分布在江苏内陆一些地形较为复杂、有山脉或建筑物阻挡的地区，这些地区风力相对较小，大风灾害的风险也较低。4.2不同地区气象灾害综合风险评估不同地区由于地理位置、地形地貌、气候条件以及社会经济发展水平的差异，气象灾害的综合风险状况也各不相同。通过对江苏省各地区多种气象灾害的综合分析，能够更全面地了解全省气象灾害风险的空间分布特征，为制定区域差异化的防灾减灾策略提供科学依据。从区域分布来看，江苏省北部地区，如徐州、宿迁等地，气象灾害综合风险相对较高。该地区地处华北平原南部，地势较为平坦，受北方冷空气影响较大，干旱、大风、暴雪等气象灾害时有发生。在干旱方面，由于降水相对较少，且农业用水量大，水资源供需矛盾突出，干旱灾害对农业生产的影响较为严重。大风灾害也较为频繁，春季和冬季的偏北大风以及夏季的强对流大风，对建筑、电力设施和农业设施造成了较大破坏。在暴雪灾害方面，冬季受北方冷空气南下影响，降雪量较大，容易导致交通瘫痪、农业设施受损等问题。同时，该地区经济相对欠发达，防灾减灾能力相对较弱，进一步增加了气象灾害的综合风险。江苏省沿海地区，包括连云港、盐城、南通等地，是气象灾害综合风险的高值区。沿海地区受海洋气候影响较大，台风、暴雨洪涝、风暴潮等气象灾害频发。台风是沿海地区面临的主要气象灾害之一，每年平均有1-2个台风影响该地区，台风带来的狂风、暴雨和风暴潮对渔业养殖、海洋资源开发以及沿海经济发展造成了严重威胁。例如，台风“利奇马”在江苏沿海登陆时，导致大量渔船沉没、养殖设施被毁，沿海城市出现严重内涝，交通、电力、通信等基础设施遭到严重破坏。暴雨洪涝灾害也较为频繁，沿海地区地势低洼，排水不畅，在台风和暴雨的共同作用下，容易引发洪涝灾害，淹没农田、房屋，造成人员伤亡和财产损失。风暴潮是沿海地区特有的气象灾害，当台风登陆时，风暴潮会使沿海地区的潮位急剧升高，海水倒灌，淹没沿海低洼地带，对沿海生态环境和经济发展造成长期的影响。江苏省南部地区，如南京、苏州、无锡等地，虽然经济发达，防灾减灾能力相对较强，但由于人口密集、经济活动频繁，气象灾害的暴露度和脆弱性较高，综合风险也不容忽视。该地区降水丰富，河网密布，但在梅雨季节和台风季节，容易出现暴雨洪涝灾害。城市的快速发展导致地面硬化面积增加，雨水下渗减少，城市内涝问题日益突出。例如，南京在暴雨天气下，部分城区经常出现严重内涝，交通瘫痪，给市民的生活和城市的正常运转带来了极大的不便。此外，南部地区的高温、雾霾等气象灾害也对人们的生活和健康产生了一定的影响。随着城市化进程的加速，工业排放和机动车尾气排放增加，雾霾天气时有发生，对空气质量和人体健康造成了威胁。高温天气在夏季也较为常见，持续的高温天气会影响人们的生活和工作，增加能源消耗，对电力供应和公共卫生安全带来挑战。江苏省中部的里下河地区，地势低洼，水系发达，是暴雨洪涝灾害的高风险区。该地区四周高、中间低，犹如锅底，是著名的“洪水走廊”。在梅雨季节和台风季节，上游来水和本地降水汇聚于此，排水不畅，容易形成严重的洪涝灾害。里下河地区的农业以水稻种植为主，洪涝灾害对农业生产的影响尤为严重，大量农田被淹，农作物减产甚至绝收。此外，该地区的交通、电力等基础设施在洪涝灾害中也容易受损，影响地区的经济发展和社会稳定。4.3风险评估结果的验证与讨论为验证风险评估结果的准确性，选取江苏省近年来发生的典型气象灾害事件进行对比分析。以2020年超长梅汛期暴雨洪涝灾害为例，根据风险评估模型，淮北大部、里下河地区及沿江苏南西部地区被划分为暴雨洪涝灾害的高风险区域。在2020年的实际灾害中，这些区域确实遭受了严重的暴雨洪涝灾害，多地出现内涝、农田被淹、房屋受损等情况，与风险评估结果高度吻合。通过对受灾区域的实地调查和数据统计，发现受灾严重的地区与风险评估划定的高风险区域基本一致，这充分证明了风险评估结果在一定程度上能够准确反映实际灾害风险。从验证结果来看，本次风险评估具有较高的可靠性。评估过程中，综合考虑了致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力等多方面因素，运用科学的评估指标体系和方法，确保了评估结果的全面性和科学性。所使用的数据来源广泛且经过严格的质量控制和处理，为评估结果提供了可靠的数据支撑。然而，风险评估结果也存在一定的局限性。一方面，气象灾害的发生具有不确定性，受到多种复杂因素的影响，虽然评估模型能够考虑到大部分已知因素，但仍难以完全准确地预测灾害的发生时间、地点和强度。例如，在某些极端天气条件下，气象灾害的发生可能超出预期，导致风险评估结果与实际情况存在一定偏差。另一方面，承灾体脆弱性和防灾减灾能力等因素的评估存在一定的主观性，不同的评估方法和指标选取可能会导致评估结果的差异。此外，社会经济的快速发展和环境的变化也可能使评估结果在一定时间后失去时效性，需要不断更新和完善。在未来的研究中，为进一步提高风险评估的准确性和可靠性，应加强对气象灾害形成机制和致灾过程的研究，深入了解各种因素之间的相互作用，不断完善评估模型和指标体系。加强对气象灾害的实时监测和预警，及时更新数据，以便更准确地反映当前的灾害风险状况。还应注重多学科的交叉融合，综合运用气象学、地理学、社会学、经济学等多学科知识，提高风险评估的全面性和科学性。五、气象灾害应对策略与建议5.1加强气象灾害监测与预警加强气象灾害监测与预警是有效应对气象灾害的关键环节，对于减少灾害损失、保障人民生命财产安全具有重要意义。江苏省应采取一系列措施，不断完善气象监测网络，提高预警信息发布的时效性和覆盖面。在完善气象监测网络方面，首先要加大对气象监测设施建设的投入，进一步优化监测站点布局。目前，江苏省虽然已经建立了较为完善的气象监测网络，但在一些偏远地区和灾害多发区域，监测站点的密度仍有待提高。应根据不同地区的气象灾害特点和地理环境，合理增设监测站点，特别是在山区、沿海地区和人口密集的城市区域，加密监测布点，实现对气象灾害的全方位、多层次监测。例如，在山区应增加雨量站、风速仪等监测设备的数量，以便更准确地获取山区的降水和风力信息，及时预警山洪、滑坡等次生灾害；在沿海地区，要加强对台风、风暴潮等灾害的监测，增设海洋气象监测浮标和雷达，提高对海洋气象灾害的监测能力。要加强气象监测技术的创新和应用。积极引进和推广先进的气象监测技术和设备，如高分辨率卫星遥感技术、多普勒天气雷达、自动气象站等，提高气象监测的精度和时效性。利用高分辨率卫星遥感技术，可以实时获取大范围的气象信息，包括云层分布、降水情况、地表温度等，为气象灾害的监测和预警提供更全面的数据支持；多普勒天气雷达能够准确探测到强对流天气系统的位置、强度和移动