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摘要：本文主要以某省的降水灾情以及地理风貌等相关资料为参考，采用层次分析、优势分析、聚类分析等不同的分析方法，以此来分析其地理地貌和社会经济背景等概况，从而研究暴雨成灾与暴雨致灾因子、地理地貌等条件之间的关系，以此来建立精细化暴雨致灾预警模型。暴雨致灾预警等级，一般可以分为5级，从1级到5級灾情会逐渐减弱。1级会造成特重灾情，5级基本不会造成太大灾害。
关键词：暴雨灾害;暴雨致灾预警等级;评估;指标研究
致灾因子以及孕灾环境，在综合作用之下，便会产生灾情。暴雨强度、地理环境、社会经济等相关因素，会直接导致灾情的发生。如果暴雨灾害评估不及时，就会直接造成严重损失。目前，气象部门只能预报降水要素、评估暴雨强度和降雨范，但是没有对承担体和孕灾环境进行重点思量。
1 地理环境、社会经济条件分区
1.1 挑选分区因子
为了能够对暴雨成灾机理，进行更加细致的研究，我们将其分为若干不同的区域。对于地理地貌因子的挑选，一般会选择海拔较高，地形起伏比较大的区域，因为该类区域不易出现大范围的积水以及水淹现象。与地理地貌因子相关的因素包括海拔高度、地质条件、江河水网密度以及地形起伏状况等等，暴雨成灾与这些因素有着密切的关联。致灾因子所产生的作用，会直接体现在承灾体上，与暴雨灾害成灾体有关的暴露性因子包括人口密度、地均GDP、农业密集程度等。其暴露程度越大，导致灾害发生的可能性就越高。
1.2 处理资料
运用ArcInfo软件提取1：250000地理信息。地形标准差越小，越容易产生暴雨灾害。针对于该省的地质灾害条件，可以采用自然断点法。运用1～10不同等级划分海拔高度、地形标准差等相关资料。可以发现具有较小的海拔越高值，就会产生比较大的地形标准差越小值，水网密度越大值就会越大。地质灾害有4个不同的等级，为了能够有效的核算，不同区域所在等级的比例，我们可以采用以下公式：
其中，地理环境因子系数用p代替。和分别为等级的权重和比例，n是等级数。
1.3 分区方法和结果
两纬图论聚类方法既能满足空间连通性，保证行政区界的完整，同时也能够使地理经济条件保持一致。因此用该种方法，分析地理社会因子数据，可以发现平原地区具有较多的人口，同时也伴随着非常发达的经济;沿海海岛区，其组成部分包括海岛平原和丘陵，具有分布不均匀，但是经济足够发达的特性;丘陵区，其主要地形包括山地丘陵，人口密集，经济发达较好;而处在低山区内区域，经济发达程度要稍微差一些[1]。
2 暴雨致灾模型与预警指标
2.1 暴雨强度指数
导致暴雨成灾的因素包括总降水量、强降水持续时间以及日暴雨量等。三者之间互相关联，要想确定三者在暴雨致灾当中所占的权重，需要运用到优势分析方法。该种方法可以回归分析预测指标以及指标不同组成形式之间的对因变量。运用回归方程的决定系数，对指标组合当中的决定系数进行比较。如果在回归方程加入指标之后，整个方程开始提高，那就可以确定该指标因子所产生的贡献率，也就是相关因子的权重系数。
运用该方法，结合暴雨强度因子结合相关数据。以暴雨造成的伤亡人数、经济损失、房屋倒塌等相关灾情资料为基础，采用相关的研究样本数据，可以发现总雨量过大，会带来比较大的财产损失。而暴雨强度越大的话，就会造成人员伤亡惨重。根据暴雨不同致灾因子所占的权重比例，可以建立暴雨强度指数评估模型：
其中，为暴雨强度指数，为最大日雨量，为暴雨日，为降雨总量。
2.2 地理环境影响修正系数
分析权重系数。我们可以采用层次分析法。区域不同，能够体现灾害的表现方式也会有所差异，验证孕灾环境对成灾的作用效率，我们需要进行相关实验，可以挑选平均运载环境系数相对较大和相对较小的各5个区域。通过计算可以发现，孕灾环境系数比例比较大的5个区域，其暴雨强度值比孕灾环境系数较小的5个区域，多1.4倍左右。
2.3 预警指标
2.3.1 灾害等级划分
暴雨的综合预警等级，其划分基础主要是以样本资料为参考，划分方法为优势样本最优分割法。划定原则为双指标就高原则。损失指标需要通过确定死亡人数和经济损失。
2.3.2 暴雨致灾预警等级指标
一般暴雨预警等级可以分为4个等级。特重灾为最高等级，轻灾为最低等级，处在中间的分别为轻重灾和严重灾。通过孕灾环境修正系数值、聚类分析灾情等级资料和致灾指数资料，可以得出1～5级最低预警指标。5级小于0.81，1级大于2.9，4级到2级分别位于0.8到2.9之间。用最低预警指标除以不同区域的成灾效率，便可以得出不同区域的预警等级指标。
3 暴雨致灾预警等级指标检验
我们以某一次暴雨案例为例，进行分析。在半个月内，平均降水量达到了332mm，某一区域平均雨量超过了534mm，从而引发了大洪水，导致400多万人受灾，直接经济损失可达到100多亿元。根据致灾等级和灾情等级分析来看。预警等级和暴雨自带阙值都分别位于4级以上，两者之间状况基本吻合。但是其他级别的话，灾情等级是要低于预警等级的。
4 结论
本文通过探讨致灾因子孕灾环境、承载体等因素和暴雨成灾之间的关系，建立暴雨强度评估模型，同时还对孕灾环境因子等影响暴雨成灾的相关方面，进行分析，最终建立暴雨致灾预警模型和指标。
参考文献
[1] 陆敏，刘敏，权瑞松，等.上海暴雨灾害的系统特征与脆弱性分析[J].华东师范大学学报：自然科学版，2010，2（3）：9-15.
关键词：暴雨灾害;暴雨致灾预警等级;评估;指标研究
致灾因子以及孕灾环境，在综合作用之下，便会产生灾情。暴雨强度、地理环境、社会经济等相关因素，会直接导致灾情的发生。如果暴雨灾害评估不及时，就会直接造成严重损失。目前，气象部门只能预报降水要素、评估暴雨强度和降雨范，但是没有对承担体和孕灾环境进行重点思量。
1 地理环境、社会经济条件分区
1.1 挑选分区因子
为了能够对暴雨成灾机理，进行更加细致的研究，我们将其分为若干不同的区域。对于地理地貌因子的挑选，一般会选择海拔较高，地形起伏比较大的区域，因为该类区域不易出现大范围的积水以及水淹现象。与地理地貌因子相关的因素包括海拔高度、地质条件、江河水网密度以及地形起伏状况等等，暴雨成灾与这些因素有着密切的关联。致灾因子所产生的作用，会直接体现在承灾体上，与暴雨灾害成灾体有关的暴露性因子包括人口密度、地均GDP、农业密集程度等。其暴露程度越大，导致灾害发生的可能性就越高。
1.2 处理资料
运用ArcInfo软件提取1：250000地理信息。地形标准差越小，越容易产生暴雨灾害。针对于该省的地质灾害条件，可以采用自然断点法。运用1～10不同等级划分海拔高度、地形标准差等相关资料。可以发现具有较小的海拔越高值，就会产生比较大的地形标准差越小值，水网密度越大值就会越大。地质灾害有4个不同的等级，为了能够有效的核算，不同区域所在等级的比例，我们可以采用以下公式：
其中，地理环境因子系数用p代替。和分别为等级的权重和比例，n是等级数。
1.3 分区方法和结果
两纬图论聚类方法既能满足空间连通性，保证行政区界的完整，同时也能够使地理经济条件保持一致。因此用该种方法，分析地理社会因子数据，可以发现平原地区具有较多的人口，同时也伴随着非常发达的经济;沿海海岛区，其组成部分包括海岛平原和丘陵，具有分布不均匀，但是经济足够发达的特性;丘陵区，其主要地形包括山地丘陵，人口密集，经济发达较好;而处在低山区内区域，经济发达程度要稍微差一些[1]。
2 暴雨致灾模型与预警指标
2.1 暴雨强度指数
导致暴雨成灾的因素包括总降水量、强降水持续时间以及日暴雨量等。三者之间互相关联，要想确定三者在暴雨致灾当中所占的权重，需要运用到优势分析方法。该种方法可以回归分析预测指标以及指标不同组成形式之间的对因变量。运用回归方程的决定系数，对指标组合当中的决定系数进行比较。如果在回归方程加入指标之后，整个方程开始提高，那就可以确定该指标因子所产生的贡献率，也就是相关因子的权重系数。
运用该方法，结合暴雨强度因子结合相关数据。以暴雨造成的伤亡人数、经济损失、房屋倒塌等相关灾情资料为基础，采用相关的研究样本数据，可以发现总雨量过大，会带来比较大的财产损失。而暴雨强度越大的话，就会造成人员伤亡惨重。根据暴雨不同致灾因子所占的权重比例，可以建立暴雨强度指数评估模型：
其中，为暴雨强度指数，为最大日雨量，为暴雨日，为降雨总量。
2.2 地理环境影响修正系数
分析权重系数。我们可以采用层次分析法。区域不同，能够体现灾害的表现方式也会有所差异，验证孕灾环境对成灾的作用效率，我们需要进行相关实验，可以挑选平均运载环境系数相对较大和相对较小的各5个区域。通过计算可以发现，孕灾环境系数比例比较大的5个区域，其暴雨强度值比孕灾环境系数较小的5个区域，多1.4倍左右。
2.3 预警指标
2.3.1 灾害等级划分
暴雨的综合预警等级，其划分基础主要是以样本资料为参考，划分方法为优势样本最优分割法。划定原则为双指标就高原则。损失指标需要通过确定死亡人数和经济损失。
2.3.2 暴雨致灾预警等级指标
一般暴雨预警等级可以分为4个等级。特重灾为最高等级，轻灾为最低等级，处在中间的分别为轻重灾和严重灾。通过孕灾环境修正系数值、聚类分析灾情等级资料和致灾指数资料，可以得出1～5级最低预警指标。5级小于0.81，1级大于2.9，4级到2级分别位于0.8到2.9之间。用最低预警指标除以不同区域的成灾效率，便可以得出不同区域的预警等级指标。
3 暴雨致灾预警等级指标检验
我们以某一次暴雨案例为例，进行分析。在半个月内，平均降水量达到了332mm，某一区域平均雨量超过了534mm，从而引发了大洪水，导致400多万人受灾，直接经济损失可达到100多亿元。根据致灾等级和灾情等级分析来看。预警等级和暴雨自带阙值都分别位于4级以上，两者之间状况基本吻合。但是其他级别的话，灾情等级是要低于预警等级的。
4 结论
本文通过探讨致灾因子孕灾环境、承载体等因素和暴雨成灾之间的关系，建立暴雨强度评估模型，同时还对孕灾环境因子等影响暴雨成灾的相关方面，进行分析，最终建立暴雨致灾预警模型和指标。
参考文献
[1] 陆敏，刘敏，权瑞松，等.上海暴雨灾害的系统特征与脆弱性分析[J].华东师范大学学报：自然科学版，2010，2（3）：9-15.