黃愛明 ，顧 南 , ，胡永勝，閆浩芳,,，杜明成,，王國慶,

(1.河海大學 水文水資源學院，江蘇 南京 210098；2.水利部應對氣候變化研究中心，江蘇 南京 210029；3.南京水利科學研究院 水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室，江蘇 南京 210029；4.安徽省（水利部淮委）水利科學研究院五道溝水文水資源實驗站，安徽 蚌埠 233000；5.江蘇大學 流體機械工程技術研究中心，江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

澇漬災害是指地表長期滯水或遭受地下水浸漬，影響作物生長或危及作物存活而產生的一種災害。其影響因素主要為降水、地形地貌、土壤特性等，降水為最活躍的致災因子。降水是水循環(huán)過程中重要的一個環(huán)節(jié)[1]。近幾年來，全球氣候變暖加劇，全球范圍內洪水發(fā)生越來越頻繁。位于中國南北氣候過渡帶的淮北平原，不僅是安徽省及全國重要的糧食生產加工基地，也是氣候變化響應的重要地區(qū)[2]。有研究表明，1955—2015 年淮北平原年降水量明顯增加[3]。地勢低洼的淮北平原，頻繁的降水及透水性差的大面積的砂姜黑土，導致該地區(qū)旱澇災害發(fā)生頻率高[4]。

目前，國內外研究中澇漬評價指標種類繁多，以氣候指標為研究核心是農業(yè)氣象領域中常用的方法。常用的有降水距平百分率[5]、Z指數(shù)法[6]和SPI[7]指標。Shao 等[8]將SPI 法應用于美國墨西哥灣沿岸地區(qū)的受澇情況分析。Tahroudi 等[9]將改進的降水距平百分率法應用于烏爾米亞湖東南部的扎里內羅流域的澇漬評價。我國也有學者對澇漬分析進行了研究，葛巖等[10]將Z指數(shù)法應用于我國西北地區(qū)，并根據(jù)西北地區(qū)實際情況對Z指數(shù)法進行修正。賀音等[11]在我國陜西省采用降水距平百分率、標準化降水指數(shù)和相對濕潤干旱指數(shù)3 種指標進行干旱動態(tài)監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)在春、冬季降水距平百分率指標適用性好。但對以地下水開采為主的淮北地區(qū)，此類研究偏少。為分析淮北平原降水對澇漬的影響，本文使用五道溝實驗站1986—2018 年（缺2000 年）共32 年的日降水、地下水埋深等資料，總結降水及地下水埋深的特征，并分析降水與地下水埋深的關系及作物對地下水埋深的影響，在此基礎上利用降水距平百分率中的正距平法和考慮了降雨量服從偏態(tài)分布的Z 指數(shù)法[12]對淮北平原澇漬情況進行評價，以期為淮北平原淺埋區(qū)農田除水排澇及農業(yè)生產提供技術支撐。

1 區(qū)域概況及方法

五道溝試驗站是一個大型綜合實驗站，地處東經117.3，北緯33.32，位于安徽淮北平原的南部，所在地區(qū)屬于典型的半干旱半濕潤季風氣候南北過渡區(qū)，四季分明，冬季干旱少雨，夏季炎熱多雨[13]。利用Food and Agriculture Organization （FAO）提供的世界土壤類型提取出淮北平原的土壤類型及五道溝實驗站所處位置（圖1），其主要土壤為飽和潛育土(Ge)和松軟潛育土(Gm)。該實驗站氣象方面主要開展與水文實驗研究相關的氣象要素觀測：水面蒸發(fā)量、降水量、空氣溫度、日照、風向風速等，也監(jiān)測地下水位、土壤埋深等數(shù)據(jù)。該地區(qū)多年平均降水量為899.0 mm，多年平均氣溫14.7 ℃，多年平均日照時數(shù)1 852.1 h，多年平均風速（地面上1.5 m 高度）2.1 m/s，多年平均地表溫度17.9 ℃[14-15]。

圖1 五道溝實驗站地理位置及土壤類型Fig.1 Geographic location map of Wudaogou Experimental Station

雨量分析法所需材料易得，計算方法簡單，但僅能反映降水量的相對多少，不能直接反映作物受災的程度[4]。大于多年平均值的各年某時段（旬、月、季或作物某一生育階段）降水與該時段多年平均值之差稱為正距平。將正距平的平均值稱為平均正距平，計算式分別用式（1）和（2）表示：

式中：d為某時段第i年降水距平(mm)；Pi為某時段第i年降水量(mm)；為某時段多年平均降水量(mm)；D為某時段降水正距平多年平均值(mm)；N為某時段內降水距平為正的年數(shù)。

定義判定系數(shù)K為d與D之比，一般規(guī)定0＜K≤1為正常，1＜K≤2為澇，K＞2為大澇。

Z指數(shù)法考慮了降水的偏態(tài)分布，并進行處理而得到服從標準正態(tài)分布的降水系列，消除了不同時空尺度降水量平均值不同而造成的誤差[16]。其計算式如下：，σ為標準差；

式中：Cs為偏態(tài)系數(shù)，?i為標準化變量，

鞠笑生等[17]根據(jù)Z變量的正態(tài)分布曲線，劃分旱澇等級并界定相應的Z值（表1）。

表1 以Z 值為指標劃分旱澇等級Tab.1 Classified drought and flood levels by Z value

2 數(shù)據(jù)處理

2.1 降水特征分析

圖2 反映了五道溝氣象站從1986—2018 年的年降水量變化過程，降水量最大值（1 416.2 mm）出現(xiàn)在2003 年，最小值（508.9 mm）出現(xiàn)在2001 年，多年降水量均值為933.11 mm。從圖2 中也可以看到，1986—2018 年，當?shù)亟邓砍什伙@著上升趨勢，并且在2010 年之后降水量呈顯著上升。

圖2 1986—2018 年五道溝氣象站降水量變化過程Fig.2 The precipitation change process of Wudaogou Meteorological Station from 1986 to 2018

降水的持續(xù)性通常指一場降水持續(xù)的時間（以天計）[4]。對五道溝32 年日降水資料進行統(tǒng)計，分析表明：五道溝實驗站平均降水次數(shù)為45.9 次/a，從月分布上看，五道溝實驗站的降水主要集中在5—9 月，該站5—9 月的多年平均降水次數(shù)為22.8 次，降水次數(shù)占多年降水總次數(shù)的71.4%；從降水過程持續(xù)時間看，五道溝實驗站持續(xù)時間1～5 d 的降水平均每年發(fā)生44.6 次，發(fā)生次數(shù)占總次數(shù)的97.2%。1～5 d 的降水是淮北淺埋區(qū)發(fā)生頻率最高的降水持續(xù)時間。

降水過程的密集度用相鄰兩次降水之間的間隔期表示[18]。根據(jù)五道溝實驗站32 年日降水資料可見，從月份上看，6、7、8 月是降水密集期。在這3 個月中，五道溝實驗站平均每年降水15.2 次，每兩場降雨平均間隔4 d。從季節(jié)上看，春夏為作物的生長發(fā)育季節(jié)，此期間的降水過程密集度對作物產量影響巨大。春夏季（3—8 月），降雨間隔期為1～3 d 的多過程降水五道溝實驗站為平均13.9 次/a；間隔期為1～7 d 的多過程降水五道溝實驗站為平均22.3 次/a。

2.2 地下水埋深動態(tài)變化

2.2.1 地下水埋深的年內與年際變化 根據(jù)1986—2018 年多年地下水位計算出地下水埋深數(shù)據(jù)，分析其年內和年際變化特征。地下水埋深及其變異系數(shù)的年內變化如圖3 所示?？梢姡旱叵滤裆畛尸F(xiàn)雙峰變化，兩次峰值分別出現(xiàn)在3 月和7 月，即地下水水位達到極大值。不同月份內的地下水埋深的變異系數(shù)與埋深變化呈明顯的負相關趨勢。埋深小的時期，變異系數(shù)大；埋深大時，則反之。這表明地下水水位高的時期，地下水水位波動大。春、夏、秋、冬季的平均地下水埋深為1.88、1.64、1.68、1.83 m，變異系數(shù)依次為0.47、0.58、0.57、0.53。夏、秋季地下水水位較高，變幅較大。春、冬季地下水水位較低，變幅較小。

圖3 1986—2018 年五道溝地下水埋深年內分配Fig.3 Annual distribution of groundwater depth in Wudaogou from 1986 to 2018

地下水埋深的年際變化如圖4 所示。大致可將1986—2018 年間的地下水埋深變化過程劃分為3 個階段：第一階段（1986—1998 年），呈現(xiàn)緩慢下降趨勢，減少幅度為0.04 m/a；第二階段（1998—2004 年），地下水埋深變化十分震蕩，2001 年地下水水位降至最低，2003 年升至最高，同期降水也相應達到最大/??；第三階段（2005—2018 年），呈緩慢上升趨勢，上升幅度為0.03 m/a。第一階段與第二階段地下水水位的年際差異較小，而第二階段則發(fā)生突變。這表明在地下水淺埋區(qū)，地下水埋深對一定范圍內的降雨具有彈性。分析實驗站歷年降水，大致確定地下水埋深對其響應及時的范圍為[600,1 200]（單位:mm）。在該范圍內的降雨，地下水水位會迅速響應。對于該超出范圍的降雨，地下水水位則恢復較慢。

圖4 1986—2018 年五道溝地下水埋深多年過程Fig.4 Multi-year process chart of groundwater buried depth in Wudaogou from 1986 to 2018

2.2.2 作物對地下水埋深的影響 使用測量頻率為1 次/d 的地下水埋深數(shù)據(jù)，以1 d 為步長繪制地下水埋深圖分析作物對地下水埋深的影響（圖5 和6）。夏玉米生長季內多年平均地下水埋深變化過程（圖5）顯示：整個玉米生長季地下水埋深在[1.11,2.37]（單位：m）范圍內波動，呈 “先增后減”的趨勢；6 月下旬地下水水位最低，7 月下旬水位達到最高后逐漸降低，8 月下旬后相對平穩(wěn)。前期埋深增加的速率約為0.02 m/d，約持續(xù)44 d；后期降低速率約為0.02 m/d，約持續(xù)28 d。6—7 月份地下水水位持續(xù)上升，該時段為作物生長初期，蒸散量小，降雨集中，引起地下水水位持續(xù)抬升。該時段內降雨對地下水水位的影響大于蒸散對其影響。7—8 月份地下水水位呈現(xiàn)短期的減少，該時段為作物需水旺盛期，蒸散量較大，不斷消耗地下水。8 月以后，地下水水位相對穩(wěn)定，該時段內需水量逐漸較少，降水也較為分散。

圖5 夏玉米生長季多年平均地下水埋深變化過程Fig.5 Multi-year average groundwater depth change process in summer maize growing season

冬小麥生長季內多年平均地下水埋深變化過程（圖6）顯示：整個小麥生長季地下水埋深在[1.62,2.21]（單位：m）范圍內波動，地下水水位呈現(xiàn)小幅度的“先增后減”趨勢，但總體都是圍繞均值1.86 m 波動。11 月至次年3 月地下水水位相對穩(wěn)定，該時段小麥處于越冬階段，需水量少，且降雨稀少，主要影響包氣帶的儲水量，對地下水的影響較小。4—5 月地下水水位降低，約0.01 m/d，持續(xù)降低約80 d。該時段雖降雨量稍微增大，但小麥進入抽穗和灌漿時期，需水量增大，對地下水的消耗大于降水的補給。對比冬小麥和夏玉米生長季內地下水埋深變化發(fā)現(xiàn)：兩種作物生長季內地下水埋深均呈現(xiàn)“先增后減”的趨勢。作物生長前期需水少、降水補給量決定了地下水水位的增長幅度，后期盡管會有降水補給，但需水量過大，導致地下水水位持續(xù)下降。

圖6 冬小麥生長季多年平均地下水埋深變化過程Fig.6 Multi-year average groundwater depth change process in winter wheat growing season

3 分析與討論

3.1 雨強對地下水埋深的影響

選取小雨、中雨、大雨和暴雨4 場不同級別的降雨量，分析不同雨強對地下水埋深的影響。以2018 年實測數(shù)據(jù)為例，小雨日選取時間為3 月21 日—4 月4 日，雨量為5.5 mm。中雨日選取7 月9—29 日，雨量為20.6 mm。大雨日選取1 月1—27 日，其中降雨時段1 月2—5 日降雨量分別為0.9、16.6、12.5 和2.5 mm。1 月18 日降雨量為31.6 mm。暴雨日為8 月4—30 日，累積降雨量為346.8 mm。繪制不同降雨條件地下水埋深隨時間變化見圖7。

圖7(a)和(b)中，小雨或中雨日均為埋深較高，前期長時段無降雨情景。即使降雨1 d，也不影響地下水水位下降的速率。分析圖7(c)中中雨和小雨組合的情景，在1 月2—5 日中雨和小雨交替進行持續(xù)降雨4 d，累積降水約32.5 mm，雖然總降雨量較小，但仍然引起地下水水位的抬升，初期緩慢升高而后陡然升高。雨后9 d降雨在包氣帶內緩慢向下入滲，地下水水位以0.05 m/d 的速率抬升。第10 d 入滲的降雨運移至潛水面，地下水水位陡然以0.38 mm/d 的速度升高。圖7(c)中第二階段的降雨發(fā)生在1 月18 日，屬大雨強度。在發(fā)生二次降雨前，地下水增長的速率已從0.38 mm/d降至0.11 mm/d，二次降雨發(fā)生后，新入滲的降雨與前期降雨入滲量共同維持地下水水位的穩(wěn)定。但在第6 天地下水突然抬升速率，速率為0.52 mm/d，而后迅速降低。第二次降雨前后水位抬高速率的變化驗證了中雨強度對地下水水位的升高起到促進作用，但地下水水位對中雨的響應存在滯后。圖7(d)中在8 月13 日發(fā)生第一次暴雨，日降雨量為84.3 mm，降雨后第3 天地下水水位才對其響應，以0.57 mm/d 的速率抬升。8 月17 日發(fā)生第二次暴雨，日降雨量為148.6 mm，第2 天又降雨50.3 mm，第3 天降雨14.4 mm，在第2 天降雨日時，地下水水位已抬升。這個時段正好是玉米需水旺盛的時期，即使由于玉米需水旺盛，地下水水位在降雨后下降，但還是比未降雨前地下水水位高0.7 m 左右，這也驗證了暴雨強度的雨量對地下水水位的抬升作用。

圖7 不同降雨條件地下水埋深的變化Fig.7 Variation of groundwater depth under different rainfall conditions

綜上，在前期地下水水位下降的情況下，短歷時的小雨或者中雨基本不改變地下水水位原有的趨勢。而當小雨或者中雨交替進行，可能會致使地下水水位的升高，但升高時間存在滯后。大雨或者暴雨強度對地下水水位的升高起促進作用，但地下水水位對降雨的響應同樣存在滯后。對比不同雨強下地下水水位的響應時間發(fā)現(xiàn)，隨著雨強的增大，地下水水位的響應時間逐漸減小。

為進一步驗證上述結論，現(xiàn)利用2020 年地下水水位自動化數(shù)據(jù)，分析小時尺度內降水對地下水水位的影響。選擇位于大田中心、受外界干擾小的19#地下水觀測井作為典型，從小時尺度分析降水對地下水水位的影響。降水主要集中在6、7 月份，現(xiàn)選擇2020 年7 月11—19 日的小時降水量與地下水埋深進行分析，數(shù)據(jù)采集頻率為1 次/h。以3 d 為步長分三段繪制圖8 (a)，7 月11 日為第一場降雨，從8:00 到20:00 共降雨28.8 mm，屬于大雨強度。8:00 開始降雨，約17:00 開始水位逐漸抬升，在下一場降雨前水位上升速率為0.02 m/h。7 月12 日開始第二場降雨，從0:00 到17:00 共降雨18 mm，屬于中雨強度。當日地下水水位在降雨初期仍然持續(xù)以0.02 m/h 的速率抬升，當日降雨結束后地下水水位保持穩(wěn)定不變。7 月13 日無雨，地下水水位以0.01 mm/h 的速率下降。從圖8(b)可見，7 月14 日為第三場降雨，從11:00 到23:00 共降雨13 mm，屬于中雨強度，但地下水水位沒有立即抬升；7 月15—16 日無降雨，地下水水位基本不變。從圖8(c)可見，7 月17 日為第四場降雨，從10:00 到21:00 共降雨23.2 mm，屬于中雨強度。在16:00，即降雨6 h 后，地下水水位已經顯示出上升的趨勢，以0.01～0.02 mm/h 的速率穩(wěn)健上升。7 月18 日為第五場降雨，從1:00 到5:00 共降雨16.6 mm，屬于中雨強度。地下水水位仍以0.01～0.02 mm/h 的速率上升，直至7 月20 日下降。

圖8 以小時為尺度的降雨對地下水埋深的影響Fig.8 Influence of hourly scale rainfall on groundwater depth

第一場降雨開始的第11 個小時，地下水水位已經開始上升。第二場降雨期間地下水水位仍然以之前的速率抬升。降水結束后，地下水水位抬升速率雖未變化，但降雨后 1 d 地下水水位并未因作物耗水而有所下降，降雨后 2 d 地下水水位才開始下降。期間第三場降雨由于雨量太小，并未對地下水的水位抬升即時起作用。直到第四場和第五場降雨的發(fā)生，地下水水位立即抬升。由此可見，交替進行的低強度的降雨對地下水水位的補給起到促進作用。但地下水水位的抬升速率不因雨強大小而有所改變。這與上部分利用日尺度的分析結果一致。將上述過程用日尺度的形式繪于圖9?？梢?，利用日尺度分析仍然可以得出高強度降雨對地下水水位升高起促進作用的結論，但對地下水水位的響應時間則不一致：對于第一場和第四場降雨，以小時尺度分析結果表明降雨期間地下水水位已經響應，而以日尺度分析結果表明中雨后1 d 地下水水位才開始響應。這與觀測時間及雨前地下水水位狀態(tài)有關。

圖9 以日為尺度降雨對地下水埋深的影響Fig.9 Influence of daily scale rainfall on groundwater depth

3.2 澇情分析

在區(qū)分有雨日和無雨日時，本文以逐日降水量0.1 mm 作為劃分閾值[19]。大于0.1 mm 則為有雨日，小于0.1 mm 則反之。只有當日降水量達到一定程度才有可能對作物造成澇漬災害?；诨幢逼皆旧淼臍夂蚝屯寥捞攸c，以及多年的觀測資料，對逐日降雨數(shù)據(jù)采用期望值公式進行排頻分析（如式（4）），選出日降水量不小于10%（對應日降雨量26.8 mm）的降雨序列，在對降水序列的處理基礎上進行澇漬分析。

式中：Pm為降水量的經驗頻率；m為降水量由大到小排位的項數(shù)；n為數(shù)據(jù)序列長度。

根據(jù)氣象站多年降水資料，利用正距平法和Z指數(shù)法進行分析（表2）。距平法分析結果顯示，各月的大澇次數(shù)在1～3 之間變化，一般澇的次數(shù)在1～8 次范圍內變化。各月的總受澇頻次差異不大，其變異系數(shù)為0.27。在現(xiàn)澇頻次的月分布中，大澇次數(shù)最多的是6、7 月份，一般澇次數(shù)最多的是8 月份。Z指數(shù)法分析結果可見，每個月極澇的次數(shù)在2～4 次范圍內，每個月出現(xiàn)偏澇等級以上的頻率多年平均值為15%～22%，而Z指數(shù)法的偏澇等級以上的變異系數(shù)為0.22。在出現(xiàn)澇的情況下，極澇和大澇出現(xiàn)的概率會更大一些。在現(xiàn)澇頻次的月分布中，極澇、大澇和偏澇出現(xiàn)次數(shù)最多分別是6 和7 月份、5 月份及8 月份。表2 顯示，僅從受澇的頻率看，Z指數(shù)法的結果要高于距平法，只有6—8 月除外；正距平指標的結果在正常以上的概率在50%以下。五道溝地區(qū)一年中5—9 月份受澇的概率更大，因為這段時間淮河平原處于梅雨期和臺風期，降水概率大。

表2 距平法和 Z指數(shù)法澇情分析結果Tab.2 Analysis results of waterlogging situation by anomaly method and by Z index method

將多年的年內土壤水分分別與地下水埋深、降水-蒸發(fā)的年內分布繪制于圖10 和11。0～1 m 范圍內，土壤水含水率分布范圍為[0.21,0.40]，土壤水分剖面由表層到深層先增加后減少，各層土壤水分每年的最低值都出現(xiàn)在5、6 月份。降水與蒸發(fā)的差值范圍為[-32.5,101.5]（單位：mm），其值年內分配過程呈現(xiàn)單峰形式，最大值出現(xiàn)在7 月份，增長幅度最大出現(xiàn)在6—7 月這個階段。由圖11 也可以看出，土壤水分和地下水埋深在7 月份的增加幅度也是最大的。小麥生長季（11—5 月）內土壤水和地下水變化趨勢一致，而玉米生長季（6—10 月）后期土壤水呈小幅度上升、地下水呈大幅度下降趨勢。約在9 月份，雨量與蒸發(fā)量相抵消，土壤含水率的增加可能由于地下水對其補給引起。因此在7 月份不同雨強對地下水埋深的影響中，短歷時的小雨或者中雨基本不改變地下水水位原有的趨勢。而小雨與中雨交替、大雨或者暴雨強度對地下水水位的升高起促進作用，但地下水水位對降雨的響應存在滯后。

圖10 土壤水分和降水與蒸發(fā)差值年內變化Fig.10 Annual variation of soil moisture and precipitation minus evaporation

圖11 土壤水分及地下水埋深各月變化比例Fig.11 Ratio of monthly changes of soil moisture and groundwater depth

將3.1 節(jié)內容中選取的2018 年不同雨強的降雨及2020 年7 月份的日尺度降雨，用兩種澇漬評價方法進行受澇等級評價與實際的地下水埋深變化進行對比，結果見表3。

表3 典型日尺度降雨受澇等級評價及實際地下水埋深變化Tab.3 Evaluation of waterlogging grade of typical daily scale rainfall and change of actual groundwater depth

兩種方法評價出現(xiàn)澇情時，對應的實際地下水埋深是上升。雖然兩種方法僅考慮降雨這一氣象因素，沒有考慮前期土壤含水量，但是僅考慮日降雨量在26.8 mm 以上的降水事件，基本能判斷實際受澇情況。比如在2018-01-01—2018-01-21 階段中，小雨和中雨的結合情況，雖然前期地下水埋深在1.5 m 以下，但是兩場降雨之后，地下水埋深上升0.8 m 以內，而1 月份是冬小麥拔節(jié)孕穗的關鍵時期，其耐漬深度在1.0 m 左右。Z指數(shù)法在評價暴雨后澇漬等級和中雨后的是一致的，都是最高級的極澇。這幾場降雨都是長期無雨時的降雨，說明Z指數(shù)法容易加重長期無雨狀態(tài)下降雨的澇漬災害等級。綜上，兩種方法可以作為評價淮北淺埋區(qū)的作物受澇情況，若是長期無降雨后的降雨，其致澇等級會被高估。

4 結語

利用五道溝實驗站（1986—2018 年）長系列觀測降水、地下水埋深資料，分析其降水及地下水埋深特征，并研究雨強對地下水埋深的影響，最后利用距平法和Z指數(shù)法對各月的澇情進行分析，得出以下主要結論：

（1）淮北平原區(qū)的年降水在1986—2018 年呈現(xiàn)上升趨勢。年內降水量主要集中在5—9 月，這5 個月降雨頻繁且降雨量大，降水次數(shù)約占全年總次數(shù)的71.4%。

（2）作物生長前期需水少，降水補給量決定了地下水水位的增長幅度，后期盡管會有降水補給，但需水量過大，地下水水位持續(xù)下降。

（3）在地下水淺埋區(qū)，地下水埋深對一定范圍內的降雨具有彈性。在[600,1 200]（單位：mm）范圍內的降雨，地下水水位會響應迅速。對于超出范圍的降雨，地下水水位則恢復較慢。

（4）在前期地下水水位下降的情況下，短歷時的小雨或者中雨基本不改變地下水水位原有的趨勢。而當小雨或者中雨交替進行，可能會致使地下水水位的升高，但升高時間存在滯后。大雨或者暴雨強度對地下水水位的升高起促進作用，但地下水水位對降雨的響應同樣存在滯后。對比不同雨強下地下水水位的響應時間發(fā)現(xiàn)，隨著雨強的增大，地下水水位的響應時間逐漸減小。

（5）兩種評價方法能較好反映淮北淺埋區(qū)的澇漬災害情況，可用來作為作物排澇標準的依據(jù)之一。但是長期無降雨（或作物需水量大）、地下水位低時，兩種方法會高估受澇漬災害程度，且Z指數(shù)法比正距平法高估的情況更明顯。