山洪的暴发一般是在短时间内（数分钟至几小时内）暴雨或拦洪设施崩溃等有关的地表水迅速汇集,河流水位迅速上升,水流速度快,预警难度大,对受灾区国民经济和人民生命财产造成巨大威胁,是全世界最具破坏性的自然灾害之一。受到季风气候和复杂的山地地形影响,中国面临着严重的山洪问题。根据《2020年中国水旱灾害防御公报》,从2011年到2020年,平均每年约有356人因山洪灾害死亡失踪,占洪涝灾害死亡人数的59.3%,是洪涝灾害人员死亡失踪的主要原因。因此,研究山洪影响因素、构建适宜的模型,科学、系统、全面进行山洪风险评价,以期为地方政府及相关部门进行山洪预警、防灾减灾和指定科学决策提供科技支撑。陇南地区地处青藏高原、黄土高原和四川盆地交汇处,是甘肃省唯一的长江流域。受到东西向的秦岭褶皱带控制,地形西高东低,新构造发育。区内山高坡陡林密、河谷深切纵横密布,多地相对高差达1000余米,为典型的高山峡谷区。受到复杂地形和各类季风气候影响,该区域气候类型多样,降水丰富,尤其是夏秋季节多短时暴雨,使得河流水量骤增,导致陇南地区山洪泥石流等地质灾害频发,给当地经济和人民的生命财产造成极大的威胁。因此,开展陇南地区山洪灾害风险评估对保障当地人民生命和财产安全具有现实意义。本研究以甘肃陇南地区为研究对象,采用遥感数据、数字高程模型数据、降雨量数据、山洪灾害以及社会经济调查数据等,在山洪灾害风险评价中,首先,引入山洪潜在指数FFPI（Flash Flood Potential Index）模型,构建山洪灾害风险评价指标体系,并借助GIS技术平台进行了数据的预处理以及结合层次分析法（AHP）与信息熵综合定权对各指标进行空间叠加分析,首先得到了研究区山洪潜在指数FFPI综合分布图;其次,引入0-24h累计最大降雨量、雨季日均降雨量和河网密度作为驱动因子,国内生产总值GDP及人口密度为承灾体,进行研究区的山洪灾害危险性和风险性评价和验证。主要内容如下:（1）本文首先综述国内外对山洪灾害研究的进展,在确定研究区域、研究目标、研究内容和技术路线的基础上,主要收集了研究区多年0-24h累计降雨量和汛期的每日降雨量,SRTM DEM 90m数字高程模型,Landsat 8 OLI TIRS遥感数据,研究区土壤数据,社会经济数据以及历史山洪灾害数据等。（2）深入进行风险相关理论及FFPI模型学习,在分析研究区实际和借鉴前人研究的基础上,构建了研究区山洪灾害三级评价体系。在孕灾环境中,主要选取了坡度、土地利用、土壤质地和植被覆盖度四个地形地貌因子;对于诱发山洪的关键因子,主要选取了0-24h最大降雨量、汛期日均降雨和河网密度;易损性指标,主要选取了GDP和人口密度。（3）进行研究区山洪灾害风险评估的影响因子权重确定方法研究。由于已有研究对权重的确定大多采用半定量方法,也有采用Delphi法、层次分析法（AHP）以及信息熵等方法。本研究在对比分析多种方法优劣的基础上,确定了一种融合AHP和信息熵的综合赋权方法,并用此方法为每个参与山洪风险评价的因子确定相应的权重。（4）融合FFPI和综合赋权法对研究区山洪灾害进行风险评价。研究中首先引入山洪风险潜在指数FFPI（Flash Flood Potential Index）模型,在构建山洪灾害风险评价指标体系基础上,结合层次分析法（AHP）与信息熵理论综合定权构建了研究区山洪风险潜在指数FFPI分布;其次,引入0-24h累计最大降雨量、汛期日均降雨、河网密度、国内生产总值GDP及人口密度,进行了研究区山洪灾害危险性和风险性评价。并结合实地调查的历史山洪灾害点数据进行可靠性验证。（5）基于空间统计分析方法对研究区山洪灾害风险分布进行特征分析,得出如下结论:研究区山洪灾害极高危险区和高危险区主要分布在东南部和西北小部分地区。其中,极高风险区占陇南地区面积的14.9﹪;高风险区41.1﹪;中风险区33.8﹪;低风险区10.1﹪。叠加历史山洪灾害发现:有95.77%的历史山洪灾害分布于中、高和极高风险分区,说明本研究所得结果具有较高的可靠性。从行政区划角度来看,研究区山洪灾害风险极高和高风险区主要分布在武都区的汉王镇、成县、康县大部地区,占比分别为31.5%、28.3%和18.1%;低风险区位于礼县、舟曲县和文县部分区域占其县区比例分别为18.9%、18.4%、和13.6%。从流域范围分析,研究区山洪灾害高风险区主要集中在山区地势平缓、人口密度较大、经济较为发达的下游地区,低风险区主要集中于地势较高的西部和北部,评价结果与研究区调查的山洪灾害实际情况一致。