DB15-T 3643-2024 氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)規(guī)范 暴雨

15I 2 3 3 7 9 本文件按照GB/T1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分：標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定本文件主要起草人：趙艷麗、孟玉婧、楊晶、劉新、高晶、劉煒、楊麗桃、包福祥、安莉1氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)規(guī)范暴雨3.13.2暴雨持續(xù)天數(shù)大于或等于1天，或者中斷日為中雨到大雨且前后均為暴雨的降雨3.33.4暴雨孕災(zāi)環(huán)境disaster-formativeenvironmentoftorren3.53.62承災(zāi)體暴露度exposureofhazard-bea暴露在暴雨影響范圍內(nèi)承災(zāi)體（如人口、房屋、財(cái)產(chǎn)、農(nóng)田、設(shè)施等）的數(shù)量和價(jià)值量。3.7承災(zāi)體脆弱性vulnerabilityofhazard-bear承災(zāi)體受到不利影響的傾向或趨勢(shì)。包括承受災(zāi)害的程度，即災(zāi)損敏感性（承災(zāi)體本身的屬性3.8暴雨對(duì)影響區(qū)域內(nèi)生命、財(cái)產(chǎn)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等造成危害的可3.9暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估riskassess收集氣象觀測(cè)站最少30年的逐日（20時(shí)～20時(shí)收集由權(quán)威部門發(fā)布的常住人口、國(guó)民生產(chǎn)總值（GDP）、農(nóng)作物（小麥、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資料處理對(duì)收集的資料進(jìn)行歸一化處理，歸一化方法參見(jiàn)3資料收集與處理氣象資料基礎(chǔ)地理信息資料承災(zāi)體資料災(zāi)情資料暴雨致災(zāi)危險(xiǎn)性評(píng)估承災(zāi)體暴露度評(píng)估人口脆弱性人口脆弱性農(nóng)業(yè)暴露度暴雨危險(xiǎn)性指數(shù)承災(zāi)體脆弱性指數(shù)暴雨危險(xiǎn)性指數(shù)承災(zāi)體脆弱性指數(shù)承災(zāi)體暴露度指數(shù)構(gòu)建暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型GIS處理、制圖等GIS處理、制圖等編寫(xiě)暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告編寫(xiě)暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告4雨致災(zāi)危險(xiǎn)性評(píng)估指標(biāo)包括年雨澇指數(shù)和孕災(zāi)環(huán)境影響系數(shù)，其中孕災(zāi)環(huán)境影響系數(shù)由地形因子影響6.2暴雨災(zāi)害致災(zāi)危險(xiǎn)性評(píng)估使用Pearson相關(guān)系數(shù)計(jì)算方法，分別計(jì)算災(zāi)損指數(shù)與歸一化處理后的暴雨過(guò)程最大小時(shí)降雨量、取通過(guò)顯著性檢驗(yàn)(α=0.05）的因子作為暴雨災(zāi)害致災(zāi)因子。Pearson相關(guān)系數(shù)計(jì)算方法參見(jiàn)附錄B。如果災(zāi)情資料條件不能滿足上述方法，也可以根據(jù)當(dāng)?shù)貙?shí)際暴雨致災(zāi)特點(diǎn)對(duì)因子進(jìn)行選擇或通過(guò)強(qiáng)度值，得到各氣象臺(tái)站的年雨澇指數(shù)。信息熵賦權(quán)法參見(jiàn)附錄C，專家打分法參從DEM數(shù)據(jù)中提取高程標(biāo)準(zhǔn)差，根據(jù)不同地區(qū)的海拔高度和高程標(biāo)準(zhǔn)差實(shí)際情況，分別確定海拔高m5m采用水網(wǎng)密度法賦值得到水系因子影響系數(shù)。水網(wǎng)密度是指流域內(nèi)干支流總河長(zhǎng)與流域面積的比sr——水網(wǎng)密度，單位為1/公里（1/kmlr——水網(wǎng)長(zhǎng)度，單位為公里（km0Ie=whph+wrpr…………Ie——暴雨孕災(zāi)環(huán)境影響系數(shù)；6P?——地形因子影響系數(shù)；Ip——年雨澇指數(shù)；6.3承災(zāi)體暴露度評(píng)估6.3.1選取暴雨可能造成影響的主b)經(jīng)濟(jì)暴露度：GDP密度格網(wǎng)數(shù)據(jù)，單位6.3.3分別對(duì)人口、經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)暴露度指標(biāo)進(jìn)行歸一化，得到人口、經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)暴露度指數(shù)的柵格數(shù)6.4承災(zāi)體脆弱性評(píng)估6.4.1選取暴雨可能造成影響的主b)經(jīng)濟(jì)脆弱性：因暴雨災(zāi)害造成的直接經(jīng)濟(jì)損失占區(qū)域GDP的比例，單位為百分率(%);（％）6.4.3分別對(duì)人口、經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)脆弱性指標(biāo)進(jìn)行歸一化，得到人口、經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)脆弱性指數(shù)的柵格數(shù)7性各指標(biāo)進(jìn)行歸一化，再加權(quán)綜合，建立暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型按公TDRI=(TIwe)(EIw?)(VIws)(5)TI——暴雨致災(zāi)危險(xiǎn)性指數(shù)；EI——承災(zāi)體暴露度指數(shù)；VI——承災(zāi)體脆弱性指數(shù)；暴雨災(zāi)害小麥風(fēng)險(xiǎn)=暴雨致災(zāi)危險(xiǎn)性（危險(xiǎn)性）we×區(qū)域依據(jù)暴雨災(zāi)害對(duì)不同承災(zāi)體風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指數(shù)大小，按自然斷點(diǎn)法），a)XX（省、市、縣名稱）暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告；7.2封二87,4摘要7.5正文b)第2章“數(shù)據(jù)制備與處理方法”，7.6封底7.7其他9x——樣本數(shù)據(jù)；xmin——樣本數(shù)據(jù)中的最小值；xmax——樣本數(shù)據(jù)中的最大值。Pearson相關(guān)系數(shù)是描述兩個(gè)隨機(jī)變量線性相關(guān)的統(tǒng)計(jì)量，一般簡(jiǎn)稱為相關(guān)系數(shù)或點(diǎn)相關(guān)系數(shù)，用xi——變量x的第i個(gè)值；yi——變量y的第i個(gè)值；設(shè)評(píng)價(jià)體系是由m個(gè)指標(biāo)n個(gè)對(duì)象構(gòu)成的系統(tǒng)，首先計(jì)算第i項(xiàng)指標(biāo)下第j個(gè)對(duì)象的指標(biāo)值rij所占指標(biāo)比重pij按公式（C.1pij——規(guī)范化后的第i項(xiàng)指標(biāo)下第j個(gè)對(duì)象的指標(biāo)值；rij——第i項(xiàng)指標(biāo)下第j個(gè)對(duì)象的指標(biāo)值；由熵權(quán)法計(jì)算第i個(gè)指標(biāo)的熵值si按公式（C.2計(jì)算第i個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)，確定該指標(biāo)的客觀權(quán)重ai按公式（C.3）。si——第i個(gè)指標(biāo)的熵值；m——指標(biāo)個(gè)數(shù)。權(quán)重系數(shù)能較好的反映出實(shí)際情況下各致災(zāi)因子在災(zāi)害形成過(guò)