[发明专利]一种基于风险度的暴雨灾害风险评估方法

说明书

本发明公开了一种基于风险度的暴雨灾害风险评估方法，包括：采集暴风雨数据资料，在暴风雨数据资料中选取致灾能力指标；采集社会资料，在社会资料中选取承载体指标；将致灾能力指标与承载体指标输入预先构建的风险评估模型中，并利用GIS自然断点法获得某区域不同地区的风险等级情况。本发明是从致灾因子的致灾能力和承载体的易损度两个方面进行考虑，在自然灾害的风险评估过程中，在进行自然灾害本身的致灾能力科学的评估推算的基础上，本发明结合了当地的GDP、人口密度和耕地面积等在自然灾害中极易造成损失的承载体进行叠加分析，更为精准有效的对气象灾害的风险度进行了评估。

技术领域

本发明涉及一种基于风险度的暴雨灾害风险评估方法，属于遥感、气象技术领域。

背景技术

近年来，在全球气候变暖的背景下，极端的气候灾害造成的损失和影响呈现较为明显的上升趋势。我国其中，由暴风雨引起的自然灾害是影响范围最广，破坏范围最大的一种自然灾害，也是对社会经济发展影响最大的自然灾害之一。随着自然资源的利用开发不断增加，城乡经济规划建设的不断加强，暴风雨造成的经济社会损失也越来越大，严重威胁国民生产生活的规律运行和生命财产的安全。

因此，暴风雨的风险灾害评估已经成为当下研究的热点问题。灾害评估作为防灾减灾救灾中不可或缺的环节，在风险灾害评估及区划研究、灾害防御工事建设以及制定防灾减灾决策和社会经济发展规划中具有较为重要的作用。关于暴风雨灾害的风险评估工作，前人已经展开了大量的研究。总体而言，暴风雨风险灾害评估是通过对致灾因子的危险性、环境的敏感性以及灾害承载体的易损性的综合评估。目前对于暴风雨灾害风险评估方法主要有指数法、专家打分法和层次分析法等。层次分析法(简称AHP法)是美国运筹学家T.L.Saaty教授20世纪70年代提出的一种定量与定性相结合的多目标决策分析方法。这一方法的核心是将决策者的经验判断给予量化,从而为决策者提供定量形式的决策依据,在目标结构复杂且缺乏必要数据的情况下更为实用。国内外的诸多研究人员也基于以上方法开展了众多领域的多种气象灾害风险评估研究，利用层次分析法，从致灾因子、环境敏感性以及承载体的脆弱性和防灾减灾能力等四个方面建立暴雨灾害风险评估模型；前人利用层次分析法，将致灾因子敏感性、孕灾环境敏感性承载体脆弱性以及防灾减灾能力等四个方面建立了暴雨风险评估模型，在此技术上，也有研究人员利用该方法确定影响因子权重的基础上，进行基于GIS的风险评估模型的构建。

但是目前大多数评估方法主要针对降雨进行灾害的风险评估，但是降雨与大风天气往往是伴随发生关系，将大风天气作为灾害风险权重，加入灾害风险评估模型，则可以更为客观实际的反映暴雨极端天气下对社会带来的生产生活财产损失。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于风险度的暴雨灾害风险评估方法，以解决现有技术风险评估不准确的缺陷。

一种基于风险度的暴雨灾害风险评估方法，包括：

采集暴风雨数据资料，在暴风雨数据资料中选取致灾能力指标；

采集社会资料，在社会资料中选取承载体指标；

将致灾能力指标与承载体指标输入预先构建的风险评估模型中，并利用GIS自然断点法获得某区域不同地区的风险等级情况。

进一步地，所述采集社会资料包括：降水产生的内涝、暴风对居民正常生活造成的健康和财产损失、工厂停工停产损失以及农作物的受灾损失。

进一步地，所述选取承载体指标包括：根据采集社会资料中暴风雨导致的灾害数据统计，选取农作物耕作面积、人口密度和GDP数据作为暴风雨自然灾害承载体因子。

进一步地，所述采集暴风雨数据资料包括：近年来逐日降水资料数据，筛选站点日降雨量数据≥25毫米的暴雨日期，并通过统计得到不同年份的强降水日数；近年来逐日风速数据，统计风力等级≥7级的天数。