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气象灾害综合风险普查技术规范第1部分:暴雨DB34/T 4637.1-2023.pdf

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气象灾害综合风险普查技术规范第1部分:暴雨DB34/T 4637.1-2023.pdf

ICS 07.060 CCS A.47 34 安徽省地方标准 DB34/T 4637.1 2023 气象灾害 综合风险 普查技术 规范 第 1 部分:暴 雨 Specification for meteorological disaster comprehensive risk investigation technologyPart 1:Rainstorm 2023-10-07 发布 2023-11-07 实施 安徽省市 场监督管 理局 发 布 DB34/T 4637.1 2023 I 前 言 本文件按照GB/T 1.1 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。本文件是 DB34/T 4637 气象灾害 综合风险普查技术规范的第1 部分。DB34/T 4637 已经发布 了以下部分:第 1 部分:暴雨。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由安徽省气象局提出并归口。本文件起草单位:安徽省气候中心、安徽省气象灾害防御技术中心、淮河流域气 象中心、安徽气象信息有限公司。本文件主要起草人:谢五三、田红、程向阳、唐为安、刘晓蓓、王胜、丁小俊、吴蓉、戴娟、张脉惠、戴晓慧、谢党。DB34/T 4637.1 2023 II 引 言 气象灾害综合风险普查是掌握风险隐患底数、客观识别主要灾害风险水平的重要手段,为制定科学实用的气象灾害防治区划、最大程度减轻气象灾害风险、推动经济社会高质量发展提供技术支持。DB34/T 4637 旨在规范县 级以上行政区域的气象灾害风险普查工作,拟由九个部分构成。第 1 部分:暴雨。目的在于规定暴雨灾害风险普查的资料收集、数据处理、致灾危险性评估和灾害风险评估。第 2 部分:干旱。目的在于规定干旱灾害风险普查的资料收集、数据处理、致灾危险性评估和灾害风险评估。第 3 部分:台风。目的在于规定台风灾害风险普查的资料收集、数据处理、致灾危险性评估和灾害风险评估。第 4 部分:高温。目的在于规定高温灾害风险普查的资料收集、数据处理、致灾危险性评估和灾害风险评估。第 5 部分:低温。目的在于规定低温灾害风险普查的资料收集、数据处理、致灾危险性评估和灾害风险评估。第 6 部分:冰雹。目的在于规定冰雹灾害风险普查的资料收集、数据处理、致灾危险性评估和灾害风险评估。第 7 部分:大风。目的在 于规定大风灾害风险普查 的资料收集、数据处理、致灾危险性评估和灾害风险评估。第 8 部分:雷电。目的在于规定雷电灾害风险普查的资料收集、数据处理、致灾危险性评估和灾害风险评估。第 9 部分:雪灾。目的在于规定雪灾风险普查的资料收集、数据处理、致灾危险性评估和灾害风险评估。DB34/T 4637.1 2023 1 气象灾 害综合 风险普 查技术 规范 第1 部 分:暴 雨 1 范围 本文件规定了暴雨灾害风险普查的 资料收集、数据处理、致灾危险性评估 和灾害风险评估。本文件适用于暴雨灾害的风险普查。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。暴雨 rain storm 24 h 降水量 大于等于 50 mm 的降水。来源:GB/T 33680 2017,2.4 暴雨灾害 rainstorm disaster 暴雨导致江河泛滥淹没田地和城乡,造成农业或其他财产损失和人员伤亡的灾害。来源:GB/T 33680 2017,2.5 承灾体 hazard-affected body 承受暴雨灾害的对象。暴露度 exposure 承受暴雨影响的承灾体的数量和价值量。脆弱性 frangibility 受到暴雨不利影响的倾向或趋势。风险普查 risk investigation 收集气象灾害相关信息,经数据处理后,对致灾危险性和灾害风险进行评估。评估单元 assessment unit 评估对象的区域范围,可为县(市、区)、乡镇(街道)。4 资料收集 DB34/T 4637.1 2023 2 资料收集包括但不限于:地面气象观测站建站以来 的逐日、逐小时降水 量等,见附录 A;人口数、国土面积、国内生产总值(GDP)、主 要农作物(小麦、水稻、玉米、大豆)播种面积等 的最新承灾体资料;历次或历年 暴雨导致的受灾人口、农作物受灾面积、直接经济损失等灾情资料,资料年限不少于 10 年。暴雨灾害损失调查内容见附录 B;行政边界矢量数据 和分辨率不低于 30 弧秒的数字 高程模型。5 数据 处理 过程识别 暴雨持续天数1 天的或 者间断日仅1 天且出现中雨以上的降雨过程。统计分析 暴雨事件 统计分析内容见附录C。6 致灾危险性评估 暴雨过程强度指数 按 公式(1)计算:(1)式中: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,归一化处理方法见附录D;B 最大 日降水量 权重系数;I24pre 归一 化 的最大日降水量,归一化处理方法见附录D;C 过程 累积降水量权重系数;Ipre 归一 化 的过程累积降水量,归一化处理方法见附录D;D 暴雨 持续天数权重系数;Iday 归一 化 的的暴雨持续天数,归一化处理方法见附录D。权重系数确定方法 见附录E,A+B+C+D=1。年雨涝指数 按 公式(2)计算:(2)式中:年雨涝 指 数;资料年 数;暴雨过 程次数;R 暴雨 过程强度指数。DB34/T 4637.1 2023 3 山洪孕灾环境影响指数 按公式(3)计算:(3)式中:山洪孕 灾环境影响 指数;IC 山洪 地形因子影响 指数,按表1 确定;Icmin 最小 山洪地形因子影响指数;Icmax 最大 山洪地形因子影响指数。表1 山洪地形因子影响指数 高程 标准差()米 海拔高度()米 100 100 300 300 500 500 800 800 1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 10 1 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 20 10 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 20 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 高程标准差()按公式(4)计算:(4)式中:高程标准差;hj邻域8 个点的海拔高度,单位 为 m;评估点的海拔高度,单位为 m。平原内涝孕灾环境影响指数 按公式(5)计算:(5)式中:平原内 涝 孕灾环境影响指数;TC 平原 内涝 地形因子影响指数,按表2 确定;Tcmin 最小 平原内涝 地形因子影响 指数;Tcmax 最大 平原内涝地形因子影响 指数。DB34/T 4637.1 2023 4 表2 平原内涝地形因子影响 指数 高程 标准差()米 海拔高度()米 100 100 300 300 500 500 800 800 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 10 1 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 20 10 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 20 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 山洪致灾危险性指数 按公式(6)计算:(6)式中:山洪致灾危险性指数;山洪孕 灾环境影响 指数;山洪孕 灾环境影响 指数的权重系数;年雨涝 指 数;年雨涝指数的权重系数。权重系数确定方法 见附录E,+=1。平原内涝致灾危险性指数 按公式(7)计算:(7)式中:平原内涝致灾危险性指数;平原内 涝 孕灾环境影响指数;平原内涝 孕灾环境影响指数的 权重系数;年雨涝 指 数;年雨涝指数的权重系数。权重系数确定方法 见附录E,+=1。暴雨致灾危险性指数 根据风险就 高 原则,将 山洪 致灾危 险性 指数和 平原内涝致灾 危险性指数 进行叠加,取 两者的 高值,得到暴雨致灾危险性指数。暴雨致灾危险性指数 按公式(8)计算:,(8)式中:暴雨致灾危险性指数;山洪致灾危险性指数;平原内涝致灾危险性指数。致灾危险性区划 DB34/T 4637.1 2023 5 采用自然断 点法(见附 录F)对暴雨 致灾危险性 指数进行分 类,将致灾 危险性划分 为高 危险、较高危险、较低危险和低危险等 4 个等 级,可依据致灾危险性等级制作危险性区划图。7 灾害风险评估 承灾体暴露度和脆弱性评估 7.1.1 指标 承灾体暴露度和脆弱性评估指标见 表3。表3 承灾体暴露度和脆弱性 评估指标 承灾体 暴露度 脆弱性指数 人口 人口密度()人口受灾率()GDP GDP密度()直接经济损失率()农作物 农作物播种密度()农作物受灾率()7.1.2 计算 7.1.2.1 人口密度按公式(9)计 算:(9)式中:评估单 元 人口密度,单位 为 人/km2;评估单 元 人口数,单位为 人;评估单 元 国土面积,单位 为 km2。7.1.2.2 GDP 密度按公 式(10)计 算:(10)式中:评估单 元GDP 密度,单位 为 万元/km2;评估单 元GDP,单位 为 万元;评估单 元国土面积,单位 为 km2。7.1.2.3 农作物播种密度按公式(11)计算:(11)式中:评估单 元 农作物播种密度;评估单 元 农作物播种面积,单位 为 km2;评估单 元国土面积,单位 为 km2。7.1.2.4 人口受灾率按公式(12)计算:(12)式中:评估单 元 人口受灾率,单位 为;DB34/T 4637.1 2023 6 评估单 元 受灾人口,单位为 人;评估单 元 人口数,单位为 人。7.1.2.5 直接经济损失率按公式(13)计算:(13)式中:评估单 元 直接经济损失率,单位 为;评估单 元 直接经济损失,单位 为 万元;评估单 元GDP,单位 为 万元。7.1.2.6 农作物受灾率按公式(14)计算:(14)式中:评估单 元 农作物受灾率,单位 为;评估单 元 农作物受灾面积,单位 为 km2;评估单 元农作物 播种面积,单位 为 km2。风险指数 7.2.1 风险指数分为以人口为承灾体的风险指数()、以 GDP 为承灾体 的风险指数()和以农作物为承灾体的风险指数()。7.2.2 风险指数计算前应对、进行归一化处理,得到、。归一化处理方法见附录 D。7.2.3 按公式(15)计算:(15)式中:以人口为承灾体的 风险指数;归一化 的 暴雨致灾危险性指数;w1 暴雨 致灾危险性指数的权重系数;归一化 的 评估单元人口密度;w2 人 口密度 的权重系数;归一化 的 评估单元人口受灾率;w3 人 口受灾率 的权重系数。权重系数确定方法见附录,1。7.2.4 按公式(16)计算:(16)式中:以GDP 为承灾体的风险指数;归一化 的 暴雨致灾危险性指数;w4 暴雨 致灾危险性指数的权重系数;归一化 的 评估单元GDP 密度;w5 GDP 密度的权重系数;DB34/T 4637.1 2023 7 归一化 的 评估单元直接经济损失率;w6 直接 经济损失率 的权重系数。权重系数确定方法见附录,1。7.2.5 按公式(17)计算:(17)式中:以农作 物为承灾体 风险指数;归一化 的 暴雨致灾危险性 指数;w7 暴雨 致灾危险性指数的权重系数;归一化 的 评估单元农作物 播种 密度;w8 农作 物 播种密度的权重系数;归一化 的 评估单元农作物受灾率;w9 农作 物受灾率 的权重系数。权重系数确定方法见附录,1。风险区划 采用自然断 点法(见附 录F)对风险 指数进行分 类,将风险 划分为高风险、较高风险、中等风 险、较低 风险和低风险等 5 个等级,可依据风险等级制作风险区划图。DB34/T 4637.1 2023 8 A A 附录A(资料性)暴雨事件调查内容 暴雨事件调查内容见表A.1。表A.1 暴雨事件调查内容 字段 单位 记录 说明 站号-开始时间-格式为 yyyymmdd,示例 19800101 结束时间-格式为 yyyymmdd(一)致 灾因子 持续时间 天 过程累积降水量 mm 平均降水量 mm/天 日降水量极大值 mm 1小时降水量最大值 mm 3小时降水量最大值 mm 6小时降水量最大值 mm 12小时降水量最大值 mm(二)伴 见灾害 性 天气(可选)暴雨发生时段内的灾害天气 极大风速 m/s 冰雹最大直径 mm 冰雹持续时间 min 发生时及前后时段内冰雹最大直径及持续时长 DB34/T 4637.1 2023 9 B B 附录B(资料性)暴雨灾害损失调查内容 暴雨灾害损失调查内容见表B.1 表B.2。表B.1 历次暴雨灾害损失调查内容 字段 单位 记录 说明 发生时间-与表A.1 相对应 结束时间-与表A.1 相对应 受淹村(社区)名-精确到村(社区)受淹村(社区)代码-(一)淹没信息采集(一)至(七)为按过程及影响乡镇收集淹没信息和灾情;(一)至(二)除重大过程外。过程最大淹没面积 km2 基于村(社区)填写,精确到 0.0001 km2 过程淹没持续时间 h 基于村(社区)填写(二)采集点淹没信息和灾情 采集点名称-遭受淹没的采集点的名称 采集点经度 格式为 000000 采集点纬度 格式为 000000 采集点海拔高度 m 精确到 0.01 m 采集点最大淹没水深 m 按照漫水洪痕高度填写,精确到 0.01 m 采集点淹没开始时间-格式为 yyyymmddhh,示例 1980010110 采集点淹没结束时间-格式为 yyyymmddhh,示例 1980010101 采集点最大淹没水深出现的时间 h 若历史灾情为天(d),换算成小时(h)填写 采集点影响信息描述-文字描述(三)居民区受灾情况 居民区受灾面积 km2 精确到 0.0001 km2 损坏房屋 间 倒塌房屋 间 受灾人口 人 紧急转移安置人口 人 死亡人口 人 失踪人口 人 当年总人口 人 受淹信息-文字描述受淹区域、受淹程度等 DB34/T 4637.1 2023 10 表B.1(续)字段 单位 记录 说明(四)农业受灾情况 主要作物类型-受灾面积 km2 精确到 0.0001 km2 绝收面积 km2 精确到 0.0001 km2 农业经济损失 万元 精确到 0.1万元(五)工业受灾情况 工业经济损失 万元 精确到 0.1万元 受灾情况-文字描述 主要受灾工业企业信息-文字描述受灾企业名称、位置以及是否有潜在危害等(六)基 础设施受灾情况 学校受灾情况-文字描述学校位置、受灾信息 医疗卫生机构受灾情况-文字描述医疗卫生机构位置、受灾信息(七)受灾情况汇总 直接经济损失 万元 一次过程受灾的全部经济损失,精确到 0.1 万元 雨情水情描述-文字描述降水、水情过程等,包括降水、流量、水位等信息 详细灾情描述-文字描述农业、工业、交通、通信、能源、旅游、基础设施等社会经济各方面的损失和影响(尽量用定量数据描述),典型事件的溃口位置(经纬度信息)和发生时间,以及分蓄洪区的泄洪情况等 表B.2 历年暴雨灾害损失 调查内容 字段 单位 记录 说明 县(县级市、市辖区)名-以县级行政区为单位填写 县(县级市、市辖区)代码-乡镇、村补位 000000 受灾年份-格式为 yyyy,示例 1980 受灾次数 次 受灾人口 人次 死亡人口 人 损坏房屋 间 倒塌房屋 间 农业受灾面积 km2 精确到 0.01 km2 农业绝收面积 km2 精确到 0.01 km2 农业直接经济损失 万元 精确到 0.1万元 总直接经济损失 万元 精确到 0.1万元 当年地区生产总值 万元 精确到 0.1万元 DB34/T 4637.1 2023 11 C C 附录C(资料性)暴雨事件统计分析内容 暴雨事件统计分析内容见表C.1 表C.5。表C.1 单站雨季降水量多年平均值 统计分析内容 字段 单位 记录 说明 站号-3 10月多年平均降水量 mm 雨季时段可根据当地气候特点选择 3月多年平均降水量 mm 4月多年平均降水量 mm 5月多年平均降水量 mm 6月多年平均降水量 mm 7月多年平均降水量 mm 8月多年平均降水量 mm 9月多年平均降水量 mm 10月多年平均降水量 mm 表C.2 单站历年暴雨日数统计分析内容 字段 单位 记录 说明 站号-年份-格式为 yyyy 年暴雨日数 日 410月暴雨日数 日 4月暴雨日数 日 5月暴雨日数 日 6月暴雨日数 日 7月暴雨日数 日 8月暴雨日数 日 9月暴雨日数 日 10月暴雨日数 日 DB34/T 4637.1 2023 12 表C.3 单站历年大暴雨日数统计分析内容 字段 单位 记录 说明 站号-年份-格式为 yyyy 年大暴雨日数 日 4 10月大暴雨日数 日 4月大暴雨日数 日 5月大暴雨日数 日 6月大暴雨日数 日 7月大暴雨日数 日 8月大暴雨日数 日 9月大暴雨日数 日 10月大暴雨日数 日 表C.4 单站不同重现期不同日数最大降水量统计分析内容 字段 重现期(年)单位 记录 说明 站号-1日降水量 5 mm 3日降水量 5 mm 5日降水量 5 mm 10 日降水量 5 mm 1日降水量 10 mm 3日降水量 10 mm 5日降水量 10 mm 10 日降水量 10 mm 1日降水量 20 mm 3日降水量 20 mm 5日降水量 20 mm 10 日降水量 20 mm 1日降水量 50 mm 3日降水量 50 mm 5日降水量 50 mm 10 日降水量 50 mm 1日降水量 100 mm 3日降水量 100 mm 5日降水量 100 mm 10 日降水量 100 mm DB34/T 4637.1 2023 13 表C.5 单站不同重现期不同历时最大降水量统计分析内容 字段 重现期(年)单位 记录 说明 站号-1小时降水量 5 mm 3小时降水量 5 mm 6小时降水量 5 mm 12小时降水量 5 mm 24小时降水量 5 mm 1小时降水量 10 mm 3小时降水量 10 mm 6小时降水量 10 mm 12小时降水量 10 mm 24小时降水量 10 mm 1小时降水量 20 mm 3小时降水量 20 mm 6小时降水量 20 mm 12小时降水量 20 mm 24小时降水量 20 mm 1小时降水量 50 mm 3小时降水量 50 mm 6小时降水量 50 mm 12小时降水量 50 mm 24小时降水量 50 mm 1小时降水量 100 mm 3小时降水量 100 mm 6小时降水量 100 mm 12小时降水量 100 mm 24小时降水量 100 mm DB34/T 4637.1 2023 14 D D 附录D(资料性)归一化处理方法 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。归一化计算方法见 公式(D.1):(D.1)式中:归一化 后的 数据;样本 数据;样本数 据中的最小值;样本数 据中的最大值。DB34/T 4637.1 2023 15 E E 附录E(资料性)专家打分法 专家打分法也称为德尔菲法(Delphi),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。DB34/T 4637.1 2023 16 F F 附录F(资料性)自然断点法 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公式(F.1)计算总偏差平方和(SDAM)。(F.1)式中:SDAM 总偏 差平方和;数组序列中所有元素的均值,按 公式(F.2)计算;n 数组中 元素个数;xi 第i 个 元素的值。(F.2)式中:数组序列中所有元素的均值;n 数组中 元素个数;xi 第i 个 元素的值。F.2 分类范围确定 将数据 中所有 M 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 Xm。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,并 按公 式(F.3)求 和每种分类结果的 总偏差平方和()。(F.3)式中:SDCMp第p 个分类结果的总偏差平方和;K 子 集数量;第p 个分 类结果第i 个子集的总偏差平方和。选择,中最小的一个值(SDCM,min)作为最优范围,SDCM,min 所对应的分类范围即为最佳分类。DB34/T 4637.1 2023 17 参考文 献 1 GB/T 336802017 暴雨灾害等级

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