DB63_T 2236-2024 气象灾害风险评估技术规范 雪灾.pdf

ICS 07.060 CCS A 47 DB63 青海省地方标准 DB63/T 22362024 气象灾害风险评估技术规范 雪灾 2024-2-4 发布 2024-3-8 实施 青海省市场监督管理局 发 布 DB63/T 22362024 I 目 次 前 言.II 1 范围.1 2 规范性引用文件.1 3 术语和定义.1 4 资料收集与处理.2 5 评估方法.3 6 等级划分.4 附录 A（规范性）归一化方法.5 附录 B（规范性）信息熵赋权法.6 附录 C（资料性）承灾体易损性指标计算.7 附录 D（规范性）百分位数法.8 参考文献.9 II 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。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。本文件由青海省气象标准化技术委员会提出。本文件由青海省气象局归口。本文件主要起草单位：青海省气候中心、格尔木市气象局。本文件主要起草人：李红梅、祁门紫仪、胡亚男、余迪、张璐、李万志、李兴、白彦芳。本文件由青海省气象局监督实施。DB63/T 22362024 1 气象灾害风险评估技术规范 雪灾 1 范围 本文件规定了雪灾风险评估的术语和定义、资料收集与处理、评估方法及等级划分。本文件适用于雪灾风险评估。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。3.1 雪灾 冬、春季因降雪量大、气温低造成积雪持续不融化，致使家畜冻伤、采食困难或不能采食而发生的不同程度的牲畜伤亡事件，并可能伴有牧民冻伤、交通阻塞、电力和通讯线路中断等灾害。来源：DB63/T 372-2018，3.5 3.2 降雪量 某一时段内，从天空降落到地面上的固态降雪经融化后，未经蒸发、渗透、流失而在水平面上积累的深度。来源：GB/T 40239-2021，3.1 3.3 日降雪量 一日内的累计降雪量。注：一日内通常指北京时08时至次日08时或北京时20时至次日20时。来源：GB/T 40239-2021，3.2 3.4 连续降雪日数 出现连续日降雪量不小于0.1 mm的累积日数。来源：GB/T 40239-2021，3.3 2 3.5 累计降雪量 连续降雪日数中日降雪量的累加值。来源：GB/T 40239-2021，3.5 3.6 雪深 积雪表面到下垫面的垂直深度。以厘米（cm）为单位，取整数。来源：GB/T 35229-2017，3.1 3.7 积雪日数 某一时段内，雪深大于0 cm的日数累加值。3.8 最大雪深 某一时段内，日雪深的最大值。4 数据收集与处理 4.1 数据收集 4.1.1 气象数据 4.1.1.1 收集范围 评估区域内气象灾害年鉴、气象志、地方志及相关文献资料中的雪灾发生记录。4.1.1.2 气象要素 发生雪灾时的累积降雪量、积雪日数、最大雪深、最低气温、日最大风速等。4.1.2 社会经济数据 由政府部门发布的市（州）、县（区、行委）历年GDP，以万元为单位。4.1.3 灾情数据 由政府部门发布的历史雪灾直接经济损失、牲畜死亡数量等数据。4.2 数据处理 对雪灾的累计降雪量、积雪日数、最大雪深、最低气温、日最大风速等，方法按照附录A进行归一化处理。5 评估方法 5.1 致灾因子危险性评估 5.1.1 致灾因子指标 DB63/T 22362024 3 致灾因子指标见 4.1.1.2。5.1.2 致灾因子危险性指数 采用信息熵赋权法，按附录B执行，对归一化处理后的雪灾致灾因子分别赋予权重，加权相加后得到雪灾致灾因子危险性指数（H），雪灾致灾因子危险性指数按公式（1）计算：iiHAHAHAHAH+=332211.(1)式中：H 雪灾致灾因子危险性指数；H1、H2、H3 Hi 归一化处理后的雪灾致灾因子危险性指标；A1、A2、A3 A i 雪灾致灾因子危险性指标对应的权重系数。5.2 承灾体易损性评估 5.2.1 承灾体易损性指标 承灾体暴露度指标包括人口密度、地均牲畜数量（密度）、地均GDP等因子，计算方法详见附录C的C.1；承灾体脆弱性指标包括历史人口受灾率、牲畜死亡率、受损率等，计算方法详见附录C的C.2。5.2.2 单个承灾体易损性评估 针对不同雪灾承灾体，统计单元内的雪灾承灾体易损性指数（B单），按公式（2）计算：VEB=单.(2)式中：B单 单个雪灾承灾体易损性指数；E 归一化处理的暴露度指数；V 归一化处理的脆弱性指数。5.2.3 综合承灾体易损性评估 综合考虑各承灾体，统计单元内的雪灾承灾体易损性指数（B综合），按公式（3）计算：iiiEVWEVWEVWEVWB+=333222111综合.(3)式中：B综合 综合雪灾承灾体易损性指数；E1、E2、E3 Ei 归一化处理的各暴露度指标；V1、V2、V3 Vi 归一化处理的各脆弱性指标；W1、W2、W3 Wi 不同承灾体易损性指标对应的权重系数。权重系数通过附录B信息熵赋权法计算获得。5.3 风险评估指数 针对不同雪灾承灾体或综合考虑各承灾体，评估区域内致灾因子危险性指数（H）和承灾体易损性指数（B单或 B综合），雪灾风险评估指数（R）按公式（4）计算：BHR=.(4)4 式中：R 雪灾风险指数；H 致灾因子危险性指数；B 单个或综合雪灾承灾体易损性指数。6 等级划分 依据风险评估结果，按照附录D百分位数法，将雪灾风险等级划分为、级共5个等级，见表1。表1 雪灾风险评估等级划分标准 风险等级 级别 百分位范围 高风险 R 90%II 较高风险 70%R90%III 中等风险 30%R 70%IV 较低风险 10%R 30%V 低风险 R 10%DB63/T 22362024 5 A A 附 录 A（规范性）归一化方法 归一化方法是对指标的原始数据值进行归一化处理。归一化方法正向见公式A.1：minmaxminXXXXA=.(A.1)式中：A 正向指标归一化值；X 指数原始序列值；minX 指标原始序列最小值；maxX 指标原始序列最大值。归一化方法反向见公式A.2：minmaxmin1XXXXA=.(A.2)式中：A 反向指标归一化值；X 指数原始序列值；minX 指标原始序列最小值；maxX 指标原始序列最大值。6 B B 附 录 B（规范性）信息熵赋权法 指标比重计算方法见公式B.1：=ijnjijijrrP1.(B.1)式中：ijP 指标比重；ijr 第i项指标下第j个对象的指标值；n 构成系统的对象个数。熵值计算方法见公式B.2：=ijijnjniPPSlnln11.(B.2)式中：iS 第i个指标的熵权值；ijP 第i项指标下第j个对象的指标值所占指标比重ijP；n 构成系统的对象个数。权重确定方法见公式B.3：()=imiiiSSw111.(B.3)式中：iw 第i个指标权重；iS 第i个指标的熵权值；m 构成系统的指标个数。DB63/T 22362024 7 C C 附 录 C（资料性）承灾体易损性指标计算 C.1 承灾体暴露度指标 C.1.1 人口密度计算 人口密度=区域内总人口/区域土地面积 C.1.2 地均牲畜数量（密度）计算 地均牲畜数量（密度）=区域内总牲畜数量/区域土地面积 C.1.3 地均GDP计算 地均GDP=区域内总GDP/区域土地面积 注：人口数量、牲畜数量、GDP总值、土地面积的数据来源于青海省统计年鉴 C.2 成灾体脆弱性指标 C.2.1 人口受灾率计算 人口受灾率=受灾人数/区域内总人口 C.2.2 牲畜死亡率计算 牲畜死亡率=牲畜死亡数/年初存栏数 注：受灾人数、牲畜死亡数、人口数量、牲畜年初存栏数的数据来源于青海省统计年鉴 8 D D 附 录 D（规范性）百分位数法 百分位数计算方法见公式D.1和D.2：()ifFNmLPhm+=100.(D.1)或 ()ifFmNUPm+=n1001.(D.2)式中：mP 第m个百分位数；N 总频次；L mP所在组的下限；U mP所在组的上限；f mP所在组的次数；hF 小于L的累积次数；nF 大于U的累积次数；i 组距。DB63/T 22362024 9 参 考 文 献 1 GB/T 40239 城市雪灾气象等级 2 GB/T 35229 地面气象观测规范 雪深与雪压 3 GB/T 20482 牧区雪灾等级 4 QX/T 280 极端高温监测指标 5 DB63/T 372 气象灾害分级指标 6 杨赛霓.自然灾害综合风险评估J.城市与减灾,2021,137(02):44-48.7 黄崇福.自然灾害风险评价理论与实践M.北京:科技出版社,2005.8 章国材.气象灾害风险评估与区划方法M.北京:气象出版社,2010.9 章国材.自然灾害风险评估与区划原理和方法M.北京:气象出版社,2014.10 王迎春,郑大玮,李青春.城市气象灾害M.北京:气象出版社,2009._