DB15-T 3643-2024 气象灾害风险评估技术规范 暴雨

15I 2 3 3 7 9 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》的规定本文件主要起草人：赵艳丽、孟玉婧、杨晶、刘新、高晶、刘炜、杨丽桃、包福祥、安莉1气象灾害风险评估技术规范暴雨3.13.2暴雨持续天数大于或等于1天，或者中断日为中雨到大雨且前后均为暴雨的降雨3.33.4暴雨孕灾环境disaster-formativeenvironmentoftorren3.53.62承灾体暴露度exposureofhazard-bea暴露在暴雨影响范围内承灾体（如人口、房屋、财产、农田、设施等）的数量和价值量。3.7承灾体脆弱性vulnerabilityofhazard-bear承灾体受到不利影响的倾向或趋势。包括承受灾害的程度，即灾损敏感性（承灾体本身的属性3.8暴雨对影响区域内生命、财产、社会经济等造成危害的可3.9暴雨灾害风险评估riskassess收集气象观测站最少30年的逐日（20时～20时收集由权威部门发布的常住人口、国民生产总值（GDP）、农作物（小麦、玉米、水稻密度，形成分辨率不低于1km×1km的人口密度和地均G4.2资料处理对收集的资料进行归一化处理，归一化方法参见3资料收集与处理气象资料基础地理信息资料承灾体资料灾情资料暴雨致灾危险性评估承灾体暴露度评估人口脆弱性人口脆弱性农业暴露度暴雨危险性指数承灾体脆弱性指数暴雨危险性指数承灾体脆弱性指数承灾体暴露度指数构建暴雨灾害风险评估模型GIS处理、制图等GIS处理、制图等编写暴雨灾害风险评估报告编写暴雨灾害风险评估报告4雨致灾危险性评估指标包括年雨涝指数和孕灾环境影响系数，其中孕灾环境影响系数由地形因子影响6.2暴雨灾害致灾危险性评估使用Pearson相关系数计算方法，分别计算灾损指数与归一化处理后的暴雨过程最大小时降雨量、取通过显著性检验(α=0.05）的因子作为暴雨灾害致灾因子。Pearson相关系数计算方法参见附录B。如果灾情资料条件不能满足上述方法，也可以根据当地实际暴雨致灾特点对因子进行选择或通过强度值，得到各气象台站的年雨涝指数。信息熵赋权法参见附录C，专家打分法参从DEM数据中提取高程标准差，根据不同地区的海拔高度和高程标准差实际情况，分别确定海拔高m5m采用水网密度法赋值得到水系因子影响系数。水网密度是指流域内干支流总河长与流域面积的比sr——水网密度，单位为1/公里（1/kmlr——水网长度，单位为公里（km0Ie=whph+wrpr…………Ie——暴雨孕灾环境影响系数；6Pℎ——地形因子影响系数；Ip——年雨涝指数；6.3承灾体暴露度评估6.3.1选取暴雨可能造成影响的主b)经济暴露度：GDP密度格网数据，单位6.3.3分别对人口、经济、农业暴露度指标进行归一化，得到人口、经济、农业暴露度指数的栅格数6.4承灾体脆弱性评估6.4.1选取暴雨可能造成影响的主b)经济脆弱性：因暴雨灾害造成的直接经济损失占区域GDP的比例，单位为百分率(%);（％）6.4.3分别对人口、经济、农业脆弱性指标进行归一化，得到人口、经济、农业脆弱性指数的栅格数7性各指标进行归一化，再加权综合，建立暴雨灾害风险评估模型按公TDRI=(TIwe)(EIwℎ)(VIws)(5)TI——暴雨致灾危险性指数；EI——承灾体暴露度指数；VI——承灾体脆弱性指数；暴雨灾害小麦风险=暴雨致灾危险性（危险性）we×区域依据暴雨灾害对不同承灾体风险评估指数大小，按自然断点法），a)XX（省、市、县名称）暴雨灾害风险评估报告；7.2封二87,4摘要7.5正文b)第2章“数据制备与处理方法”，7.6封底7.7其他9x——样本数据；xmin——样本数据中的最小值；xmax——样本数据中的最大值。Pearson相关系数是描述两个随机变量线性相关的统计量，一般简称为相关系数或点相关系数，用xi——变量x的第i个值；yi——变量y的第i个值；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按公式（C.1pij——规范化后的第i项指标下第j个对象的指标值；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按公式（C.2计算第i个指标的熵权，确定该指标的客观权重ai按公式（C.3）。si——第i个指标的熵值；m——指标个数。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