DB14-T 3482-2025 气象灾害风险普查技术规范 暴雨

ICS07.060CCSA4714DB14/T3482—2025I前言 2规范性引用文件 3术语和定义 4基本要求 26致灾危险性评估与区划 27风险评估与区划 58报告编制 6附录A（资料性）暴雨灾害风险普查流程图 附录B（资料性）归一化处理 8附录C（资料性）信息熵赋权法 9附录D（资料性）层次分析法 附录E（资料性）专家打分法 附录F（资料性）自然断点分级法 附录G（资料性）百分位等级划分方法 参考文献 DB14/T3482—2025本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。本文件由山西省气象局提出、组织实施和监督检查。山西省市场监督管理局对标准的组织实施情况进行监督检查。本文件由山西省气象标准化技术委员会（SXS/TC24）归口。本文件起草单位：山西省气候中心、山西省气象局。本文件主要起草人：张冬峰、刘月丽、张亚琳、赵海燕、郭媛媛、任玉欢、王晓琼、王林、张华明、李燕、常钢、米晓楠、张鑫磊、陈哲玄、杨茜。DB14/T3482—20251气象灾害风险普查技术规范暴雨本文件规定了暴雨气象灾害风险普查的术语和定义、基本要求、资料收集、致灾危险性评估与区划、风险评估与区划、报告编制。本文件适用于暴雨气象灾害风险普查。2规范性引用文件本文件没有规范性引用文件。3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1暴雨日24小时（前一日20时至当日20时）内降雨量≥50mm的降雨日。3.2暴雨过程暴雨日持续天数≥1d或者间断日仅1d且出现中雨以上降水过程。3.3暴雨灾害暴雨引发的洪涝、城市内涝、地质灾害等造成人员伤亡和财产损失的事件。3.4暴雨灾害危险性评估基于暴雨过程致灾危险性信息调查结果，对暴雨灾害致灾因子综合强度和孕灾环境进行估算评价的过程。3.5暴雨灾害风险暴雨对影响区域内生命、财产、社会经济等造成危害的可能性。3.6暴雨灾害风险评估综合考虑暴雨灾害危险性、承灾体暴露度、脆弱性等，对暴雨灾害风险进行估算评价的过程。3.7暴雨灾害风险区划根据暴雨灾害风险评估结果，对暴雨灾害风险进行基于空间单元的划分。4基本要求4.1暴雨灾害风险普查工作应包括资料收集、致灾危险性评估与区划、风险评估与区划。DB14/T3482—202524.2采用具有可靠来源的资料，对不同来源的资料进行归一化处理。4.3根据暴雨灾害致灾机理及影响特征，基于暴雨灾害的致灾因子、孕灾环境、承灾体暴露度和脆弱性调查成果，开展暴雨灾害危险性评估与区划、风险评估与区划。4.4暴雨灾害风险普查流程参见附录A。5资料收集5.1气象资料收集评估区域内气象观测站建站以来逐日、逐小时降水资料。5.2承灾体资料收集评估区域内国土面积、人口数量、国内生产总值（GDP）和主要粮食作物（小麦、玉米等）播种面积等。5.3灾情资料收集评估区域内历年因暴雨灾害导致的受灾人口、农作物受灾面积、直接经济损失等资料。5.4地理信息资料收集行政边界或评估区域边界矢量底图、地形高程数据和水系数据。6致灾危险性评估与区划6.1致灾因子致灾因子包括：——最大小时降水量，整个暴雨过程中的小时降水量最大值，单位为mm；——最大日降水量，整个暴雨过程中的日降水量最大值，单位为mm；——过程累积降水量，整个暴雨过程的累积降水量，单位为mm；——暴雨持续天数，暴雨过程的开始日至结束日总天数，单位为d。6.2年雨涝指数针对各致灾因子，先进行归一化处理，归一化方法参见附录B；采用信息熵赋权法或其他方法确定各致灾因子权重，参见附录C～E，各权重系数之和为1；对归一化的各致灾因子加权求和得到暴雨过程强度指数。暴雨过程强度指数按公式（1）计算：IR=A×I1pre+B×I24pre+C×Ipre+D×Iday··········································(1)IR——暴雨过程强度指数；A——最大小时降水量权重系数；I1pre——归一化的最大小时降水量；B——最大日降水量权重系数；I24pre——归一化的最大日降水量；C——过程累积降水量权重系数；Ipre——归一化的过程累积降水量；DB14/T3482—20253D——暴雨持续天数权重系数；Iday——归一化的暴雨持续天数。累加逐场暴雨过程强度指数，得到年雨涝指数。年雨涝指数按公式（2）计算：IRYIR······································································(2)IRY——年雨涝指数；n——资料统计时间长度，单位为a；m——年暴雨过程总次数，单位为次；IR——暴雨过程强度指数。6.3孕灾环境影响系数6.3.1地形因子对任一评估单元，计算以该单元为中心和其周围8个单元的高程标准差，按公式（3）计算：shsh——评估单元高程标准差，单位为m；hj——评估单元周围8个单元的海拔高度，单位为m；h——评估单元的海拔高度，单位为m；根据海拔高度和高程标准差，按下表分别确定评估单元的山洪地形因子影响系数（表1）和平原内涝地形因子影响系数（表2）。表1山洪地形因子影响系数表mm表2平原内涝地形因子影响系数表mmDB14/T3482—202546.3.2水系因子评估单元水系因子影响系数主要考虑水网密度，水网密度指单位面积内河流水网的总长度，反映了评估单元河流的密集程度，按公式（4）计算：Sr=专···············································································(4)Sr——评估单元水网密度，单位为km-1；lr——评估单元水网长度，单位为km；S——评估单元面积，单位为km2。根据水网密度，按下表（表3）确定水系因子影响系数。表3水系因子影响系数表km<0.0106.3.3孕灾环境对评估单元的山洪和平原内涝两种地形因子影响系数分别与水系因子影响系数进行加权求和，得到两种地形因子影响的暴雨孕灾环境影响指数，权重系数通过信息熵赋权法或其他方法确定，参见附录C~E，各权重系数之和为1。评估单元暴雨孕灾环境影响指数按公式（5）计算：Ip=wtEt+wrEr······································································(5)Ip——暴雨孕灾环境影响指数（山洪或平原内涝）；wt——地形因子权重系数（山洪或平原内涝）；Et——地形因子影响系数（山洪或平原内涝）；wr——水系因子权重系数；Er——水系因子影响系数。考虑评估区域一致性，分别对区域内各评估单元山洪或平原内涝暴雨孕灾环境影响指数按公式（6）进行规范化处理，计算得到评估单元的山洪或平原内涝暴雨孕灾环境影响系数：DB14/T3482—20255Ie——评估单元暴雨孕灾环境影响系数（山洪或平原内涝）；P——常数，取值0.3；Ip——评估单元暴雨孕灾环境影响指数（山洪或平原内涝）；Ipmin——评估区域内最小暴雨孕灾环境影响指数（山洪或平原内涝）；Ipmax——评估区域内最大暴雨孕灾环境影响指数（山洪或平原内涝）。6.4致灾危险性评估致灾危险性评估模型综合考虑年雨涝指数和孕灾环境影响系数。针对山洪或平原内涝两种暴雨孕灾环境影响系数，分别计算致灾危险性指数，按公式（7）计算： 也可根据当地地形、地貌特征，按公式（8）计算致灾危险性指数：TI——暴雨致灾危险性指数（山洪或平原内涝）；Ie——暴雨孕灾环境影响系数（山洪或平原内涝）；IRY——年雨涝指数；A1——暴雨孕灾环境影响系数的权重系数（山洪或平原内涝）；A2——年雨涝指数的权重系数。采用公式（8）计算致灾危险性指数时，用专家打分法（参见附录E）确定暴雨孕灾环境影响系数权重系数和年雨涝指数权重系数的值。对任一评估单元，根据风险就高的原则，取山洪和平原内涝危险性指数的高值，得到暴雨致灾危险性指数。6.5致灾危险性区划基于致灾危险性指数计算结果，按照自然断点分级法（参见附录F）或百分位等级划分方法（参见附录G）将致灾危险性划分为高(Ⅰ级）、较高(Ⅱ级）、中(Ⅲ级）、较低(Ⅳ级）和低（V级）5个等级，并依据致灾危险性等级制作致灾危险性区划图。7风险评估与区划7.1承灾体暴露度选取人口、经济或农业进行承灾体暴露度分析。对任一评估单元，以评估单元内人口、GDP或农作物种植面积与评估单元面积之比表征各个承灾体暴露度。承灾体暴露度按公式（9）计算：E················································································(9)E——承灾体（人口、GDP或农作物）暴露度；SE——评估单元内的人口（单位为人）、GDP（单位为万元）或农作物种植面积（单位为km2S——评估单元面积，单位为km2。DB14/T3482—202567.2承灾体脆弱性选取人口、经济或农业进行承灾体脆弱性分析。对任一评估单元，以评估单元内受灾人口、直接经济损失或农作物受灾面积分别与评估单元人口、GDP或农作物总种植面积之比表征承灾体脆弱性。承灾体脆弱性按公式（10）计算：V··············································································(10)V——承灾体（人口、GDP或农作物）脆弱性；SV——评估单元内受灾人口（单位为人）、直接经济损失（单位为万元）或农作物受灾面积（单位为km2）；——评估单元内的人口（单位为人）、GDP（单位为万元）或农作物种植面积（单位为km2）。7.3风险评估暴雨灾害风险评估采用加权求积的评估模型。分别将致灾危险性、承灾体暴露度和承灾体脆弱性各指标进行归一化，再加权求积。归一化方法，参见附录B；权重系数大小依据各因子对暴雨灾害的影响程度大小，并结合当地实际情况确定，确定方法参见附录C～E，权重系数之和为1。暴雨灾害风险指数按公式（11）计算：R=HIwh×EIwe×VIwv······························································(11)R——承灾体（人口、GDP或农作物等）暴雨灾害风险指数；HI——归一化的暴雨灾害致灾危险性指数；wh——致灾危险性指数权重系数；EI——归一化的承灾体（人口、GDP或农作物等）暴露度；we——承灾体暴露度权重系数；VI——归一化的承灾体（人口、GDP或农作物等）脆弱性；wv——承灾体脆弱性权重系数。7.4风险区划根据暴雨灾害风险指数计算结果，采用自然断点分级法（参见附录F）或百分位等级划分方法（参见附录G将暴雨灾害风险划分为高(Ⅰ级）、较高(Ⅱ级）、中(Ⅲ级）、较低(Ⅳ级）和低（V级）5个等级，并依据风险等级制作风险区划图。8报告编制暴雨灾害风险普查报告，主要内容包括评估区域概况、资料收集与处理、风险评估技术方法、致灾危险性评估与区划、风险评估与区划五个方面内容。DB14/T3482—20257暴雨灾害风险普查流程图图A.1暴雨灾害风险普查流程图DB14/T3482—20258归一化方法归一化是将有量纲的数值经过变换，化为无量纲的数值，进而消除各指标的量纲差异。归一化方法按照公式（B.1）计算：D=·····································································(B.1)D——评价指标的归一化数值；x——评价指标；xmin——评价指标中的最小值；xmax——评价指标中的最大值。DB14/T3482—20259信息熵赋权法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；如果某项指标的指标值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用。设评价体系是由m个指标n个对象构成的系统，首先计算第i项指标下第j个对象的指标值rij所占指标比重pij，见公式（C.1）：piji=1,2…m；j=1,2…n)··············································(c.1)pij——第i项指标下第j个对象的指标值rij所占指标比重；rij——第i项指标下第j个对象的指标值。由熵权法计算第i个指标的熵值si，见公式（C.2）：sipijlnpij(i=1,2…,m；j=1,2…,n)··································(c.2)si——第i项指标的熵值。计算第i个指标的熵权，根据公式（C.3）确定该指标的客观权重wi：wii=1,2…,m)························································(c.3)wi——第i项指标的熵权确定的客观权重。DB14/T3482—2025层次分析法层次分析法（AnalyticHierarchyProcess，AHP）确定各评估因子的权重，是将定量分析与定性分析结合起来的系统化、层次化的权重决策分析方法，是决策者对复杂系统的决策思维过程模式化、数量化的过程。其基本原理是：将要评价系统的有关替代方案的各种元素分解成若干层次，并以同一层次的各种元素按照上一层元素为准则，进行两两判断比较并计算出各元素的权重，根据综合权重按最大权重原则确定最优方案，合理地给出每个决策方案的每个标准的权数。D.1建立层次结构模型将评价目标作为层次分析的目标层（即决策的目的、要解决的问题目标层为最上层，通常只有一个元素；最下层为方案层，包含决策的多个备选方案；中间层有一个或几个层次，为决策的准则层。D.2构造判断（成对比较）矩阵通过各元素之间的两两比较确定合适的标度。在建立层次结构之后，比较因子及下属指标间的相应比重，通过专家打分法实现由定性向定量的转化，最终得到具有定量标度的判断矩阵表格。假设要比较n个元素y=(y1,y2,…,yn)对目标z的影响，从而确定它们在z中所占的比重，每次取两个元素yi和yj用aij表示yi与yj对z的影响程度之比，按1～9的比例标度（见表D.1）来度量aij，n个被比较的元素构成一个两两比较（成对比较）表D.1比例标度表13579元素i与j比较得到判断矩阵aij，则元素j与i相比的判断为aji=1/aijD.3计算权重向量并做一致性检验DB14/T3482—2025判断矩阵A对应于最大特征值λmax的特征向量w,经归一化后得到同一层次相应元素对于上一层次某元素相对重要性的权值。完成单准则下权重向量的计算后，必须进行一致性检验。一致性指标按照公式（D.3）计算：CI·······································································(D.3)CI=0，有完全的一致性；CI接近于0，有满意的一致性；CI越大，矩阵一致性越差。D.4层次总排序及其一致性检验计算某一层次所有元素对于最高层相对重要性的权值，称为层次总排序。这一过程是从最高层次到最低层次依次进行的。DB14/T3482—2025专家打分法专家打分法是指通过匿名方式征询有关专家的意见，对专家意见进行统计、处理、分析和归纳，客观地综合多数专家经验与主观判断，对大量难以采用技术方法进行定量分析的因素做出合理估算，经过多轮意见征询、反馈和调整后，来确定各因子的权重系数。该方法确定的权重系数能较好的反映出实际情况下各致灾因子在灾害形成过程的作用，但存在一定的主观因素。DB14/T3482—2025自然断点分级法F.1分类子集总偏差平方和计算针对分类结果中的某一子集的数组按照公式（F.1）计算总偏差平方和：SDAM——总偏差平方和；n——数组中元素个数；xi——第i个元素的值；——数组序列中所有元素的均值，按照公式（F.2）计算。xi······································································(F.2)F.2分类范围确定将数据中所有n个元素分为K个子集，其中K个子集共有C种分类结果，其中一种分类结果为[x1,x2,…,xi]，[xi+1,xi+2,…,xj]，…,[xj+1,xj+2,…,xn]。按公式（F.1）计算每种分类结果中每个子集的总偏差平方和SDAM，SDAM，…,SDAM，…,SDAM，并按照公式（F.3）求每种分类结果的总偏差平方和：SDCMP=SDCMP——第P个分类结果的总偏差平方和；K——子集数量；SDAM——第P个分类结果