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文档简介

1倒春寒气象指标本文件适用于我国各地倒春寒过程的界定、影响评估和防灾减灾下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文GB/T42074-2022气候春季的最后一天。参照《气候季节划分（GB/T42074-2022）4倒春寒过程的判识），2,·······················K──倒春寒气象指标；L,──过程持续天数L的归一化值，L确定方法见6.1；a──过程持续天数的权重系数，采用信息熵赋权法确定，计算方法见附录B；b──过程最大降温幅度的权重系数，采用信息熵赋权法确定，计算方法见附录B；C──过程极端最低气温的权重系数，采用信息熵赋权法确定，计算方法见附录B。从倒春寒起始日的前一日开始至倒春寒结束日，期间日平均气温连续下降的最大降温幅度为过程T1=max（Tave,0__Tave,j）················································Tave,0──倒春寒起始日的前一日平均气温，单位为摄氏度(℃);Tave,j──平均气温连续下降的第j天的日平均气温，j=1,......,L，单位为摄氏度(℃)。从倒春寒起始日至结束日，期间日最低气温的最低值为过程极端最低气温，用T2=min(Tmin,i)···································Tmin,i──第i天的日最低气温，i=1,......,L，单位为摄氏度(℃)。倒春寒评价等级依据倒春寒气象指标确定。采用百分位数法，以75%、90%百分位对应的百分位数为等级阈值，将倒春寒划分为轻、中、重三个倒春寒气象指标（K）的百分位轻3倒春寒气象指标（K）的百分位中重>90%4A.1倒春寒过程判识实例表A.1中给出了8个代表站点倒春寒过程的A.2三个因子计算方法实例858493665涉及自然灾害多评价因子的权重系数可由信息熵赋权法确定，信息熵表示系统的有序程度。在多指标综合评价中，熵权法可以客观地反映各评价指标的权重。一个系统的有序程度越高，则熵值越大，权重越小；反之，一个系统的无序程度越高，则熵值越小，权重越大。即对于一个评价指标，指标值之间的差距越大，则该指标在综合评价中所起的作用越大；如果某项指标的值全部相等，则该指标在设评价体系是由m个指标（确定的m个致灾因子）"个对象（样本的长度"）构成的系统，首先计算第i个项指标（第i个致灾因子）下第j个个对象（第j次灾害过程）的指标值rij（实际观测值均一化处理后的值）所占指标比重p

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