王芬，洪國平，趙小芳，何明瓊，劉靜，羅金芳，鄧凱

(1.湖北省孝感市氣象局，孝感 432100；2.武漢區(qū)域氣候中心,武漢 430074；3.中國氣象局武漢暴雨研究所中國氣象局流域強降水重點開放實驗室/暴雨監(jiān)測預(yù)警湖北省重點實驗室 武漢 430205；4.湖北省氣象服務(wù)中心，武漢 430205)

引言

暴雨災(zāi)害是我國主要自然災(zāi)害之一，強度大、范圍廣、持續(xù)時間長的暴雨過程常引發(fā)洪澇、城市內(nèi)澇以及山洪、泥石流、滑坡等災(zāi)害，造成重大經(jīng)濟財產(chǎn)損失和人員傷亡(陶瑋等，2021；張柳紅等，2021；李瑩和趙姍姍，2022)。在全球氣候變化背景下，極端暴雨頻發(fā)，如2012 年京津冀“7·21”極端暴雨(諶蕓等，2012)，2021 年河南“7·20”極端暴雨(奇道日娜等，2022)等。因此，開展暴雨災(zāi)害危險性預(yù)評估，在災(zāi)害發(fā)生前對災(zāi)害強度和位置進(jìn)行預(yù)估，對于政府應(yīng)急響應(yīng)和公眾及時采取防范措施減輕災(zāi)害損失具有重要意義。

近年來，暴雨過程綜合強度及致災(zāi)危險性評估已成為研究熱點，并取得有應(yīng)用價值的研究成果。在暴雨過程綜合強度評估方法研究中，王莉萍等(2018)、鄒燕等(2014)、伍紅雨等(2019)、張順謙等(2019)以降水強度、持續(xù)時間、覆蓋范圍等指標(biāo)建立了區(qū)域性降水過程或暴雨過程綜合強度評估模型，分別對中國范圍任意區(qū)域、福建省、廣東省、四川省的暴雨過程綜合強度進(jìn)行定量評估。在暴雨致災(zāi)危險性評估方法研究中，除了考慮暴雨過程綜合強度外，一般還增加了環(huán)境因子的影響。任洪玉等(2018)在全國山洪災(zāi)害危險性評價中，以多年暴雨極值平均和變異系數(shù)加權(quán)的暴雨指標(biāo)、表征地形起伏度的地形指標(biāo)相乘得到山洪災(zāi)害危險度指數(shù)，用于對全國山洪災(zāi)害危險性進(jìn)行分區(qū)。王秀榮等(2016)以單站降雨綜合指數(shù)(考慮暴雨強度和持續(xù)時間)為致災(zāi)因子，以高程指數(shù)、高程標(biāo)準(zhǔn)差指數(shù)、河網(wǎng)密度指數(shù)、土壤類型指數(shù)為孕災(zāi)環(huán)境因子，采用加權(quán)求和法構(gòu)建中國4類降雨區(qū)暴雨災(zāi)害綜合風(fēng)險評估模型。孟旭芹等(2022)在對承德市精細(xì)化山洪災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃方法中，選取山洪災(zāi)害頻次、1 h和3 h最小致災(zāi)降水量閾值作為山洪災(zāi)害危險性評價指標(biāo)，將地形影響因子作為山洪災(zāi)害風(fēng)險評價的一部分。中國氣象局(2021)給出了暴雨致災(zāi)危險性評估技術(shù)規(guī)范(以下簡稱中國局規(guī)范)，采用單站多年歷次暴雨過程的最大小時降水量、最大日降水量、過程累積降水量及持續(xù)日數(shù)為致災(zāi)因子，孕災(zāi)環(huán)境指數(shù)綜合考慮海拔高度、地形高程標(biāo)準(zhǔn)差、水系及地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)條件的影響，對識別出的每次暴雨過程，均采用了相同的致災(zāi)因子和孕災(zāi)環(huán)境影響因子，致災(zāi)危險性區(qū)劃結(jié)果顯示的是各地暴雨災(zāi)害危險性總體分布特征。謝五三等(2023)根據(jù)中國局規(guī)范，并結(jié)合安徽實際，分別計算山洪和平原內(nèi)澇致災(zāi)危險性指數(shù)，并將兩者疊加得到融合山洪和平原內(nèi)澇的安徽省暴雨綜合致災(zāi)危險性分布。蘇濤等(2023)同樣采用中國局規(guī)范對湖南長沙縣暴雨災(zāi)害危險性進(jìn)行區(qū)劃。

已有研究成果大多針對各地暴雨過程綜合強度及致災(zāi)危險性總體分布特征，在暴雨致災(zāi)危險性評估中，確定致災(zāi)因子及孕災(zāi)環(huán)境影響因子后一般是固定不變的，即每次暴雨過程強度計算取相同的致災(zāi)因子和孕災(zāi)環(huán)境影響因子。實際上每次暴雨過程特征量不同，因此對單次暴雨過程致災(zāi)因子的選取應(yīng)根據(jù)暴雨過程具體實際確定，暴雨區(qū)孕災(zāi)環(huán)境因子也應(yīng)根據(jù)暴雨區(qū)下墊面特征選取，從而提高單次暴雨過程致災(zāi)危險性評估的針對性。本文結(jié)合孝感市2021 年8 月11—12 日暴雨過程(以下簡稱“8·12”過程)，通過對暴雨過程特征量和下墊面孕災(zāi)環(huán)境敏感性的分析，確定致災(zāi)因子及孕災(zāi)環(huán)境影響因子，提出了針對一次暴雨過程災(zāi)害危險性動態(tài)評估方法，并利用實際災(zāi)情數(shù)據(jù)對評估結(jié)果進(jìn)行了合理性驗證，以期為搶險救災(zāi)、防災(zāi)應(yīng)急響應(yīng)及減輕災(zāi)害風(fēng)險提供技術(shù)支撐。

1 研究區(qū)概況及資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

孝感地處湖北省東北部，桐柏山、大別山之南，長江以北，漢江以東，由大別山、桐柏山向江漢平原過渡，呈坡狀地貌。北部山峰高度多在海拔400～800 m之間，最高海拔高程873.7 m；東北部與西北部山岳之間形成較寬的河谷地形，有較多北南向河流穿過；中部為丘陵地帶，地面高程在海拔50～150 m 之間；南部為平原湖區(qū)，屬江漢平原北延部分，地面高程在海拔50 m以下(圖1)。孝感位于我國南北氣候的交界線上，屬中緯度亞熱帶溫濕季風(fēng)大陸性氣候區(qū)，初夏、梅雨期暴雨頻繁，易發(fā)生暴雨洪澇災(zāi)害。

1.2 資料說明

使用的資料包括：(1)孝感市1961—2020年7個國家氣象觀測站(以下簡稱國家站)20—20時(北京時，下同)日降水量、小時降水量和2021 年8 月11 日20 時—12 日20 時7 個國家站和120 個區(qū)域氣象觀測站(以下簡稱區(qū)域站)日降水量、小時降水量，均來源于國家氣象信息中心全國綜合氣象信息共享平臺“天擎”，并由該平臺進(jìn)行了質(zhì)控。前者用于極端暴雨事件判別、降水量重現(xiàn)期分析，后者用于“8·12”過程特征量及強度分析。氣象觀測站的空間分布較均勻(圖2)。(2)地理信息數(shù)據(jù)包括數(shù)字高程模型(DEM)，來源于美國航空航天局衛(wèi)星雷達(dá)影像數(shù)據(jù)(Shuttle Radar Topography Mission,SRTM)，精度為30 m×30 m；水系河網(wǎng)數(shù)據(jù)來源于中國氣象局；地理行政邊界矢量數(shù)據(jù)來源于第一次全國氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險普查領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室。(3)“8·12”過程災(zāi)情數(shù)據(jù)，來源于孝感市民政局及農(nóng)業(yè)局。

圖2 孝感市氣象觀測站的空間分布Fig.2 Spatial distribution of meteorological observation stations in Xiaogan City

1.3 研究方法

首先明確單站暴雨過程，對相關(guān)概念定義如下：(1)單站暴雨日為前一日20時至當(dāng)日20時國家站或區(qū)域站降水量≥50 mm；(2)單站暴雨過程指單站暴雨日持續(xù)1 d及以上或中斷日出現(xiàn)中到大雨(日降水量10.0～49.9 mm)、且前后日均為暴雨日的降水過程，過程開始日、結(jié)束日分別為暴雨過程首個、最后一個暴雨日。

基于“8·12”暴雨過程特征量分析確定表征暴雨過程危險性的致災(zāi)因子。根據(jù)中國局規(guī)范和氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)QX/T 405—2017，在危險性、風(fēng)險評價中涉及多評價因子的權(quán)重系數(shù)時可采用信息熵賦權(quán)法確定。信息熵表示系統(tǒng)的有序程度，一個系統(tǒng)的有序程度越高，則熵值越大、權(quán)重越小，反之，則權(quán)重越大。即對于一個評價指標(biāo)，指標(biāo)值之間的差距越大，則該指標(biāo)在綜合評價中所起的作用越大。采用信息熵權(quán)法計算各致災(zāi)因子權(quán)重系數(shù)，采用致災(zāi)因子加權(quán)求和計算暴雨過程強度指數(shù)。根據(jù)暴雨區(qū)下墊面特征分析暴雨孕災(zāi)環(huán)境敏感性，依據(jù)海拔高程和水系河網(wǎng)數(shù)據(jù)，計算暴雨孕災(zāi)環(huán)境綜合指數(shù)。將暴雨過程強度指數(shù)與孕災(zāi)環(huán)境綜合指數(shù)加權(quán)求和構(gòu)建暴雨過程致災(zāi)危險性指數(shù)模型，基于ArcGIS平臺的空間分析模塊，采用自然斷點法對危險性指數(shù)分級。對暴雨區(qū)國家站日降水量進(jìn)行排位，采用百分位數(shù)法判斷極端事件，采用極值Ⅰ型概率分布函數(shù)擬合最大6 h降水量、日降水量重現(xiàn)期，利用實際災(zāi)情數(shù)據(jù)驗證致災(zāi)危險性評估結(jié)果的合理性。

2 暴雨過程致災(zāi)危險性評估與驗證

2.1 暴雨過程致災(zāi)因子選取

2021年8月11日20時—12日20時受對流層中高層西風(fēng)帶低值系統(tǒng)東移和中低層中尺度江淮切變線影響，孝感市自西向東發(fā)生了一次強降水過程，降水區(qū)位于孝感市中北部，中部一帶降水量最大(圖3)。強降水帶先后影響安陸、應(yīng)城、云夢、孝昌、大悟及孝感城區(qū)，造成了城市內(nèi)澇、房屋受損和農(nóng)作物受淹等災(zāi)害，具有來勢猛、短時降水量大、降水集中等特點。區(qū)域內(nèi)7個國家站中有6站日降水量超過50 mm，其中最大日降水量為199.6 mm(云夢縣站)，為一次區(qū)域性暴雨過程(洪國平，2020)。孝感市84 個區(qū)域站日降水量超過50 mm，其中42 站出現(xiàn)大暴雨、8 站特大暴雨，最大1 h降水量為98.1 mm(云夢縣伍洛站)，最大日降水量為235.4 mm(京珠高速孝南區(qū)京珠向k1115站)。區(qū)域內(nèi)近71%的站點出現(xiàn)暴雨及以上量級降水。根據(jù)單站暴雨過程定義，共有90 站出現(xiàn)單站暴雨過程，暴雨過程時長為1 d。

圖3 2021年8月11日20時—12日20時孝感最大1 h降水量(a)和日降水量(b)的空間分布(單位:mm)Fig.3 Spatial distribution for(a)maximum hourly precipitation and(b)day precipitation in Xiaogan City from 20∶00 BT on 11 to 20∶00 BT on 12 August,2021(unit:mm)

“8·12”過程降水最強時段主要出現(xiàn)在12 日05—14 時(圖4a)，過程累積降水量最大的孝南區(qū)京珠高速k1115 站小時降水量(圖4b)顯示，其最大連續(xù)3 h、6 h降水量分別為189.2 mm(12日9—11時)、228.9 mm(12日8—13 時)。90 個暴雨站降水過程中的最大1 h、最大3 h、最大6 h降水量占各站過程總降水量的平均值分別為32.2%、60.6%、86.1%(圖4c)，可見暴雨過程主要降水量集中在6 h 以內(nèi)。因此，選取暴雨過程致災(zāi)因子時重點考慮短時降水量。

圖4 2021年8月11日20時—12日20時孝感市90個暴雨站平均的逐小時降水量演變(a)，8月12日06—14時孝南區(qū)京珠高速k1115站逐小時降水量演變(b)和90個暴雨站平均的不同歷時最大降水量在各站過程總降水量占比(c)Fig.4 Evolution of(a)mean hourly precipitation of 90 rainstorm stations from 20∶00 BT on 11 August to 20∶00 BT on 12 August,and(b)hourly precipitation of k1115 station in Jingzhu expressway from 06∶00 BT to 14∶00 BT on 12 August,and(c)mean ratio of different duration maximum precipitation to process precipitation of 90 rainstorm stations in Xiaogan City from 20∶00 BT on 11 August to 20∶00 BT 12 August,2021

2.2 暴雨過程致災(zāi)因子與強度指數(shù)

針對“8·12”過程歷時短(24 h 以內(nèi))、降水量集中(最大6 h降水量占過程總降水量86.1%)、短時雨量大(最大1 h 降水量98.1 mm)等特征，選取過程最大1 h、最大3 h、最大6 h 降水量及日降水量4 個指標(biāo)為致災(zāi)因子。取達(dá)到單站暴雨過程標(biāo)準(zhǔn)的90 個暴雨站的4個致災(zāi)因子值，構(gòu)成原始數(shù)據(jù)矩陣，按信息熵賦權(quán)法計算得到4個致災(zāi)因子的熵權(quán)權(quán)重分別為:a=0.297 2，b=0.273 0，c=0.232 5，d=0.197 4，結(jié)果表明降水歷時越短的因子，熵值越小，熵權(quán)越大，提供的有用信息量越大。對4個致災(zāi)因子加權(quán)求和構(gòu)建單站暴雨過程強度指數(shù)公式(Ir)

式(1)中，R1h、R3h、R6h、R24h分別為歸一化后的單站暴雨過程最大1 h、最大3 h、最大6 h 及日降水量等4 個致災(zāi)因子，歸一化公式如下(QX/T 405—2017)

式(2)中，dij為j站第i個指標(biāo)的歸一化值，aij為j站第i個指標(biāo)值，xmax(i)、xmin(i)分別為第i個指標(biāo)值中的最大值和最小值。計算了90 個單站暴雨過程強度指數(shù)值(Ir)，通過ArcGIS 平臺空間分析模塊，采用反距離權(quán)重插值法(IDW)，將基于站點的Ir值插值到30 m×30 m 的格網(wǎng)，然后繪制暴雨過程強度指數(shù)分布圖(圖5)，可見孝南區(qū)中北部、云夢縣中部、應(yīng)城市東北部、安陸市西部、孝昌縣南部、大悟縣南部的Ir相對較高，這主要與各短歷時的降水強度有關(guān)。

圖5 孝感市“8·12”暴雨過程強度指數(shù)的空間分布Fig.5 Spatial distribution of intensity indices for“8·12”rainstorm process in Xiaogan City

2.2 暴雨孕災(zāi)環(huán)境敏感性

暴雨孕災(zāi)環(huán)境指在暴雨影響下對形成洪澇、城市內(nèi)澇以及山洪、泥石流、滑坡等次生災(zāi)害起作用的自然環(huán)境。暴雨孕災(zāi)環(huán)境對暴雨成災(zāi)危險性起擴大或縮小作用。根據(jù)中國局規(guī)范暴雨孕災(zāi)環(huán)境宜考慮地形、河網(wǎng)水系、地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)條件等影響。孝感市地形地貌特征利于中南部形成雨洪匯流，因此暴雨孕災(zāi)環(huán)境應(yīng)考慮地形影響；孝感市中南部河流湖澤分布密集，一般來說，距離河流、湖泊等水體越近，遭受洪澇災(zāi)害的風(fēng)險越大，因此暴雨孕災(zāi)環(huán)境應(yīng)考慮水系分布影響。本次暴雨過程時間短，且主要發(fā)生在孝感市中部，不易發(fā)生次生地質(zhì)災(zāi)害，因此不考慮地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)條件影響。

(1)地形因子影響包括地形高程和局地地形起伏度，后者采用地形高程標(biāo)準(zhǔn)差(Sh)表示。一般來說，地勢越低、地形起伏變化越小的平坦地區(qū)不利于洪水的排泄，容易形成澇災(zāi)。高程標(biāo)準(zhǔn)差(Sh)的計算式為

式(3)中，hj為評估點臨近8 個方位柵格的海拔高度(單位:m)，h0為評估點海拔高度(單位:m)，n=8，j為高程的格點數(shù)。根據(jù)評估點的Sh、h0，并參照浙江省地方標(biāo)準(zhǔn)(DB33/T 2025—2017)，地形影響指數(shù)(Ph)按表1矩陣確定。

表1 不同高程標(biāo)準(zhǔn)差和海拔高程影響下的孝感市地形因子影響指數(shù)Table 1 Topographic factor impact index of different elevation standard deviation and elevation in Xiaogan City

(2)水系因子影響主要考慮評估點距離水體的遠(yuǎn)近(緩沖區(qū)長度)，參照浙江省地方標(biāo)準(zhǔn)(DB33/T 2025—2017)，將評估點距離水體的不同距離轉(zhuǎn)換為相應(yīng)系數(shù)值，作為水系因子影響指數(shù)(Pr)，按表2賦值。

表2 不同水體面積和距離影響下的孝感市水系因子影響指數(shù)(Pr)Table 2 Drainage factor impact index(Pr)of different water body area and distance from water body

(3)綜合考慮地形、水系等環(huán)境敏感性影響，暴雨孕災(zāi)環(huán)境綜合指數(shù)(Ie)通過Ph、Pr的加權(quán)求和得到，公式為

式(4)中，wh、wr分別為地形因子影響指數(shù)、水系因子影響指數(shù)的權(quán)重系數(shù)，二者滿足wh+wr=1.0，考慮到本次過程孝感市地形地理條件、水系條件對暴雨致災(zāi)影響同等重要，取wh、wr分別為0.5、0.5?；贏rc-GIS平臺的空間分析模塊，計算得到30 m×30 m格網(wǎng)的孕災(zāi)環(huán)境綜合指數(shù)，繪制成指數(shù)圖(圖6)，可見孝感市中南部、中北部河流周邊暴雨孕災(zāi)環(huán)境綜合指數(shù)較高，這與地形起伏度及水網(wǎng)密集度有關(guān)。

圖6 孝感市“8·12”暴雨過程孕災(zāi)環(huán)境綜合指數(shù)的空間分布Fig.6 Spatial distribution of synthesis disaster-prone environment indices of“8·12”rainstorm process in Xiaogan City

2.4 暴雨致災(zāi)危險性評估

暴雨致災(zāi)危險性指數(shù)(Ih)由暴雨過程強度指數(shù)(Ir)和孕災(zāi)環(huán)境綜合指數(shù)(Ie)加權(quán)綜合而得，致災(zāi)危險性指數(shù)(Ih)計算式為

在ArcGIS平臺的空間分析模塊上，對基于相同柵格分辨率的Ir和Ie按式(5)計算得到各柵格Ih。根據(jù)中國局規(guī)范，暴雨過程致災(zāi)危險性等級依據(jù)Ih值劃分，一般劃分為4級，考慮到本次暴雨過程強度大、降水集中的特點，采用更精細(xì)的5 級危險等級分級和自然斷點法劃分，繪制出危險等級分區(qū)圖(圖7)?？梢娦⒛蠀^(qū)大部、云夢縣中部、應(yīng)城市東北、安陸市西南為暴雨致災(zāi)高危險區(qū)，而較高危險區(qū)幾乎覆蓋整個孝感市中部，這與暴雨強度及地形、水系水體等環(huán)境敏感性有關(guān)。

圖7 孝感市“8·12”暴雨過程致災(zāi)危險性等級的空間分布Fig.7 Spatial distribution of disaster hazard zonation for“8·12”rainstorm process in Xiaogan City

上文評估了此次暴雨過程危險等級空間上的相對差異，下面對此次暴雨過程強度的歷史排位進(jìn)行評估。分析孝感市國家站1961—2020 年長序列日暴雨量及“8·12”過程日雨量排位表明，“8·12”過程中位于暴雨區(qū)中心的云夢站、孝南站日暴雨量分別排第4、5位，采用95%百分位值作為極端暴雨事件閾值，則云夢站、孝南站均達(dá)到極端暴雨事件等級。重現(xiàn)期分析表明，孝南站最大6 h降水量達(dá)50 a一遇，日降水量(11日20時—12日20時)為10 a一遇，云夢站最大6 h降水量接近50 a一遇，日降水量為10 a一遇，可見“8·12”過程的短時暴雨強度比日降水量強度更強。

2.5 災(zāi)情驗證

收集到的“8·12”過程災(zāi)情表明，災(zāi)害主要發(fā)生在孝南區(qū)、云夢縣、應(yīng)城市、安陸市，孝南區(qū)、應(yīng)城市城區(qū)部分道路和小區(qū)，內(nèi)澇深度30～60 cm，孝昌縣、臨空區(qū)、雙峰山部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)作物受淹、房屋受損。根據(jù)孝感市民政局災(zāi)情數(shù)據(jù)，孝感全市累計受災(zāi)人口33.404 8 萬人，其中緊急避險0.705萬人，轉(zhuǎn)移安置0.137 7 萬人；農(nóng)作物受災(zāi)面積1.815×104hm2，成災(zāi)9.606×103hm2，絕收3.025×103hm2；倒塌房屋32間，嚴(yán)重?fù)p房38間；直接經(jīng)濟損失5.4億元。重災(zāi)區(qū)位于危險性分區(qū)圖的高和較高危險區(qū)。根據(jù)直接經(jīng)濟損失指標(biāo)，此次暴雨災(zāi)害屬“大型”(Ⅱ級)災(zāi)害等級(陶瑋等，2021)。未發(fā)生暴雨次生地質(zhì)災(zāi)害，孕災(zāi)環(huán)境綜合指數(shù)不考慮地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)條件影響是合理的。綜上，實際災(zāi)情數(shù)據(jù)與致災(zāi)危險性評估結(jié)果基本相符。

3 結(jié)論與討論

基于孝感市“8·12”過程降水特征確定暴雨致災(zāi)因子，根據(jù)暴雨區(qū)地形、水系等環(huán)境敏感性特征確定孕災(zāi)環(huán)境因子，計算致災(zāi)危險性指數(shù)，按自然斷點法劃分為5 級，繪制了孝感市“8·12”過程危險性等級分區(qū)圖，并利用實際災(zāi)情數(shù)據(jù)驗證評估結(jié)果的合理性，得到如下主要結(jié)論：

(1)根據(jù)暴雨過程86.1%降水量集中在6 h以內(nèi)的特征，選取暴雨過程最大1 h、最大3 h、最大6 h及日降水量作為致災(zāi)因子是合理的。采用信息熵賦權(quán)法確定致災(zāi)因子權(quán)重系數(shù)，計算結(jié)果表明降水歷時越短的因子，熵值越小，熵權(quán)越大，提供的有用信息量越大；對致災(zāi)因子加權(quán)求和得到暴雨過程強度指數(shù)，孝南區(qū)中北部、云夢縣中部、應(yīng)城市東北部、安陸市西部、孝昌縣南部、大悟縣南部暴雨過程強度指數(shù)相對較高。

(2)孝感“8·12”過程致災(zāi)高危險區(qū)位于孝南區(qū)大部、云夢縣中部、應(yīng)城市東北部、安陸市西南部，而較高危險區(qū)幾乎覆蓋整個孝感市中部，這與暴雨強度和地形、水系水體等環(huán)境敏感性有關(guān)。位于暴雨區(qū)中心的云夢站、孝南站過程日暴雨量分別排1961—2020年第4、5位，均達(dá)到極端暴雨事件等級，最大6 h降水量、日降水量重現(xiàn)期分別為50 a 一遇、10 a 一遇。

(3)承災(zāi)體災(zāi)情數(shù)據(jù)驗證表明，重災(zāi)區(qū)位于危險性分區(qū)的高和較高危險區(qū)，此次災(zāi)害等級屬“大型”災(zāi)害等級，主要承災(zāi)體災(zāi)情損失與致災(zāi)危險性評估結(jié)果基本相符。

本研究給出的暴雨過程致災(zāi)因子選取方法、暴雨區(qū)孕災(zāi)環(huán)境敏感性分析法適用于暴雨過程致災(zāi)危險性的動態(tài)評估、復(fù)盤評估，結(jié)合智能網(wǎng)格預(yù)報，也可適用于即將發(fā)生的暴雨過程災(zāi)害危險性預(yù)估。但暴雨過程災(zāi)害危險性評估中還存在如下主要問題：一是地形和水系的分辨率不高，本文采用了30 m×30 m 柵格分辨率的數(shù)值高程模型，仍不能精細(xì)地刻畫暴雨區(qū)微地形(如中小河流)的變形度，對于城市暴雨內(nèi)澇的評估也達(dá)不到街道級的精細(xì)刻畫。二是本文采用的統(tǒng)計方法只能給出暴雨致災(zāi)空間上的不同等級危險區(qū)范圍，未能給出影響時間，這是采用統(tǒng)計方法研究的不足。今后可結(jié)合水文動力模型模擬方法，開展暴雨淹沒地點、水深、淹沒時間、淹沒面積等精細(xì)化模擬，進(jìn)行暴雨洪澇災(zāi)害的更精細(xì)化評估研究。