0 引言
暴雨是致灾性最强的灾害性天气之一，尤其是在全球变暖的大背景下，极端暴雨事件的频率和强度都在增加。宁夏地处中国西北内陆，地形复杂，多种自然灾害如干旱、暴雨、沙尘暴和寒潮等频发，特别是极端暴雨引发的洪涝灾害尤为严重。例如，2016年8月21日，贺兰山沿山地区发生特大暴雨，苏峪口站24 h累计降水量达241.7 mm，创下宁夏自1961年以来的降水极值；2018年7月22日，苏峪口站再次刷新记录，24 h累计降水量达277.6 mm。两次暴雨事件均与贺兰山苏峪口的“喇叭口”地形相关（杨侃等，2020；Zhu et al.，2021），造成巨大经济损失。根据国家防灾减灾救灾的相关要求，开展暴雨综合灾害风险评估，建立预警模型，对于实现从单一灾种应对向综合减灾转变、从减少灾害损失向减轻灾害风险的转变具有重要意义。
面对防灾减灾救灾需求的提升，不仅需要提高暴雨预报的准确性，还要提前评估暴雨可能造成的综合风险，以便科学应对。例如，同样的降雨量在不同地区，由于植被状况和承载能力不同，造成的灾害影响会有所差异。
本文运用风险评估理论，构建宁夏暴雨综合灾害风险预警模型，并通过一次暴雨过程进行验证，以期为今后的暴雨综合灾害风险预判和防灾减灾提供科学依据。
1 研究方法及数据
1.1 方法
综合使用两种方法，底层指标的权重值直接由用户支持率来设定，从而保证评估结果的可信度。
1.2 数据
研究数据：1）雨量数据。2018—2022年宁夏全区958个自动气象站逐小时雨量，来源于天擎气象大数据云平台（http://10.178.90.120:8088/cmadaas/）；2）人口和经济数据。老幼人口比例、产业比重、人均可支配收入、财政收入等数据，来源于2021年宁夏各县（区、市）国民经济和社会发展统计公报（https://tj.nx.gov.cn/tjsj_htr/tjgb_htr/）；3）人口密度、GDP、公路路网数据。来源于资源环境科学数据注册与出版系统（http://www.resdc.cn/DOI），其中人口和GDP数据空间分辨率为1 km，道路数据为矢量数据，包括高速公路、铁路、国道、省道、县道、城市道路；4）地理数据。高程和坡度数据来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台（http://www.gscloud.cn），空间分辨率为30 km；5）植被指数。使用EOS/MODIS MOD13Q1数据进行合成，空间分辨率为250 m。文中所用时间均为北京时。
2 暴雨综合灾害风险预警模型的构建
2.1 指标的选取和确立
危险性包括致灾因子和孕灾环境两个方面。致灾因子越强、孕灾环境越有利，危险性越大，综合风险也越大。暴雨的累积雨量、持续时长和平均小时雨强是致灾的主要成因，量级越大，危险性越大；孕灾环境选取高程和坡度两个指标，高程越高、坡度越陡，越不易积水成灾，反之更容易积水成灾。
暴露性指承灾体的种类、数量和价值量。暴露性数值越大，综合风险越大。主要以人口和经济社会为暴露对象，分别从人口的暴露性、经济的暴露性和基础设施的暴露性选取指标，包括人口密度、单位面积GDP和路网密度。
脆弱性（易损性）指承灾体脆弱、容易受损的程度。脆弱性数值越大，综合风险越大。老幼人口比例越高、产业结构越单一、植被状态越差，脆弱性越高，本文选取0~14岁及60岁以上人口比重、第一产业比重、植被指数3个指标。
防灾减灾能力是灾前防范、灾中应急、灾后恢复的能力。防灾减灾能力越强，综合风险越小。从自救能力、医疗能力和财政支持3个方面选取人均可支配收入、每千人床位数和人均地方财政收入3个指标。
2.2 指标权重的确定
通过气象、水利、自然资源、应急管理、交通、旅游等15个部门50位一线专家对各项指标进行权重赋值，得到宁夏暴雨综合灾害风险预警指标权重（表1）。
表1 宁夏暴雨综合灾害风险预警各指标权重
Tab.1
| 目标层 | 准则层（属性，权重） | 指标层 | 指标属性 | 权重 |
|---|---|---|---|---|
| 宁夏暴雨致灾综合风险 预警模型 | 危险性（正向，0.358） | 过程累积雨量 | 正向 | 0.205 |
| 持续时长 | 正向 | 0.238 | ||
| 平均小时雨强 | 正向 | 0.258 | ||
| 高程 | 负向 | 0.155 | ||
| 坡度 | 负向 | 0.144 | ||
| 暴露性（正向，0.238） | 人口密度 | 正向 | 0.425 | |
| 单位面积GDP | 正向 | 0.237 | ||
| 路网密度 | 正向 | 0.338 | ||
| 脆弱性（正向，0.198） | 0~14岁及60岁以上人口比重 | 正向 | 0.288 | |
| 第一产业比重 | 正向 | 0.325 | ||
| 植被指数 | 负向 | 0.387 | ||
| 防灾减灾能力（负向，0.206） | 人均可支配收入 | 正向 | 0.373 | |
| 每千人床位数 | 正向 | 0.315 | ||
| 人均地方财政收入 | 正向 | 0.312 |
宁夏暴雨综合灾害风险预警模型为：
式中：
2.3 指标级别的确定
挑选宁夏2018—2022年出现的48次暴雨天气过程，分别计算每次降水过程958个自动气象站点的累积雨量、持续时长和平均小时雨强，其他11项指标的数据来源如前所述。
由于暴雨综合灾害风险预警模型所选用的指标类型、含义和量纲各不相同，采用极值标准化方法对原始数据进行标准化处理，处理后的指标数值量级一致，能更有效地反映暴雨风险的影响。正、负向指标标准化的计算公式（Vafaei et al.，2016）如下：
式中：
表2 宁夏暴雨综合灾害风险预警等级阈值
Tab.2
| 危险性等级 | 对应无量纲值 | 综合风险预警等级 | 对应无量纲值 |
|---|---|---|---|
| 高危险性 | >0.55 | 高风险 | >0.44 |
| 较高危险性 | >0.45~0.55 | 较高风险 | >0.40~0.44 |
| 中危险性 | >0.35~0.45 | 中风险 | >0.36~0.40 |
| 较低危险性 | >0.25~0.35 | 较低风险 | >0.32~0.36 |
| 低危险性 | ≤0.25 | 低风险 | ≤0.32 |
3 暴雨综合灾害风险预警模型的实例验证
3.1 暴雨个例选择
从宁夏近5 a的暴雨过程中选择1次个例进行暴雨综合灾害风险预警的模拟。为了较好地反映该模型在宁夏全域的表现情况，考虑降雨范围广、出现暴雨（单站24 h累计降水量超过50 mm）站点较多、降雨持续时间不能太短等因素，选取2022年7月10日的一次区域性暴雨天气过程。7月10日白天到夜间，宁夏全区出现雷阵雨或阵雨天气，部分乡镇伴有短时强降水、雷暴大风和冰雹等强对流天气，最大累积降水量出现在吴忠市利通区马莲渠乡汗北堡村，为124 mm。银川市兴庆区、金凤区、西夏区，灵武市西北部，吴忠市利通区和青铜峡市北部，盐池县东南部，以及中卫市海原县共有106个自动气象站出现50 mm以上降水，降水分布如图1所示。
图1
图1
宁夏2022年7月10日08：00—11日08：00累计降水量（单位：mm）分布
Fig.1
Distribution of accumulated precipitation in Ningxia from 08：00 on 10 to 08：00 on 11， July 2022 （Unit： mm）
3.2 模拟结果分析
采用风险预警模型公式（2），利用自然断点法和阈值进行分级，得到宁夏此次暴雨过程的危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力分布（图2）。
图2
图2
2022年7月10日宁夏暴雨过程危险性（a）、暴露性（b）、脆弱性（c）和防灾减灾能力（d）分布
Fig.2
Distribution of hazard （a）， exposure （b）， vulnerability （c） and disaster mitigation capacity （d） during the rainstorm on July 10， 2022 in Ningxia
暴雨高危险区[图2（a）]主要分布在银川市金凤区、西夏区，吴忠市利通区，青铜峡市，盐池县东部和固原市原州区。总体来看，这些区域累积降水量或雨强较大，且高程、坡度低，导致暴雨洪涝灾害危险性高。
暴露性空间分布[图2（b）]显示，宁夏高暴露区主要集中在银川市金凤区和兴庆区，由银川市区人口密度大、经济体量大、路网密集度高导致。中南部地区暴露性低，原因是山区面积大，人口相对较少，经济发展相对缓慢。
脆弱性空间分布[图2（c）]整体呈现南高北低的特点。高脆弱区主要分布在青铜峡西部、同心县、海原县、西吉县和彭阳县，这些地区的老幼人口比重大、第一产业比例高、植被指数偏低，容易受损受灾的程度高。低和较低脆弱区主要分布在产业结构较为合理、老幼人口比重较低、劳动力水平较高的银川和石嘴山两市。
社会防灾减灾能力的分布[图2（d）]呈现南低北高的特点。银川市、石嘴山市大武口区经济发展水平以及医疗水平较高，防灾减灾能力最强。吴忠市红寺堡区、同心县、海原县、西吉县经济发展缓慢，人均可支配收入低，自救能力弱，医疗水平相对较低，防灾减灾能力为低或较低。
图3
图3
2022年7月10日宁夏暴雨过程综合风险分布
Fig.3
Integrated risk distribution of the rainstorm process on July 10， 2022 in Ningxia
海原县、西吉县虽然危险性不高，但第一产业占比大、老幼人口比重高、经济薄弱，因此脆弱性高、防灾减灾能力低，致使海原县和西吉县暴雨致灾综合风险高。经模拟，针对2022年7月10日这次降雨过程，银川市金凤区、吴忠市利通区及海原县和西吉县是需要做好防洪防涝和应急准备工作的重点地区。
4 结论与讨论
暴雨及其引发的洪涝、积涝等灾害是宁夏主要且损失最严重的自然灾害之一。在暴雨发生前对可能造成的灾害风险进行预判，对防灾减灾救灾的精准施策有重要意义，基于此，本文建立了宁夏暴雨综合灾害风险预警模型。模型构建时综合考虑致灾因子、人口、经济、基础设施、生态环境、社会应急和恢复力等多种因素，采用层次分析法和专家调查法，涉及危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力4个方面共14个评价指标。
宁夏暴雨综合灾害风险预警模型中暴雨的累积雨量、持续时长和平均小时雨强等数据可通过智能网格天气预报提前获取，其他各项指标在一定时期内基本为常量，方便获取，可每年定期更新，因此模型便于转化到实际业务中。当预报可能有暴雨发生时，利用该模型就能提前计算出此次暴雨可能造成的灾害风险大小，向相关应急处置部门和社会公众发布暴雨致灾综合风险预警，有助于科学决策、精准防范，合理调配有限的防灾人力、物力。
对2022年7月10日的暴雨过程进行综合风险模拟计算发现，危险性较高的区域分布在银川市金凤区、西夏区，吴忠市利通区，青铜峡市及盐池县东部和固原市原州区；暴露性最高的区域主要是银川市区；脆弱性最高的区域主要是青铜峡西部、同心县、海原县、西吉县和彭阳县；防灾减灾能力低和较低的区域是吴忠市红寺堡区、同心县、海原县和西吉县；综合风险较高的区域分布在银川市金凤区、吴忠市利通区及海原县和西吉县。
综合风险预警技术的研究需要考虑全社会的多种因素，是一个复杂的系统性过程。本文依据数据的可获取性和可预报性选取了评价指标，虽然建立了可动态、实时评估的风险预警模型，但参与的专家有限，筛选的指标也有限，暴雨引发的可能是一个灾害链，在今后的研究中，可对评价因素进行优化完善，逐步提升预警模型的精细度。
参考文献
贺兰山东麓极端暴雨的中尺度特征
[J].
利用近10年宁夏逐时自动气象站降水、 银川CD雷达、 FY-2、 探空和ECMWF再分析0.125°×0.125°等高分辨率多源气象资料， 在中尺度系统分型基础上， 对比分析贺兰山东麓6次极端暴雨的中尺度特征。结果表明： （1）低空偏（东）南急流夜间增强并配合贺兰山地形， 在东坡山前触发或增强了暴雨中小尺度系统， 造成地形处降水增幅， 极端暴雨都是伴有短时强降水的对流性暴雨， 主要集中在东坡山前， 中心在山洪沟口， 夜雨特征显著。（2）环境场都满足对流性暴雨的3个基本条件： 700 hPa（东）南急流将暖湿水汽输向暴雨区， 低层高温高湿促进了大气不稳定与动力、 热力、 地形抬升触发机制； 深对流过程850 hPa无明显急流， 水汽主要来自孟加拉湾， 水汽输送受限， 但大气稳定度更低， 更有利于对流性暴雨发生， 混合对流过程850 hPa与700 hPa急流路径重合， 水汽来自孟加拉湾、 南海、 黄海和渤海， 水汽输送更充沛， 更有利于持续性暴雨产生。（3）极端暴雨主要有暖区对流降水、 锋面对流降水、 锋区层状云降水3种性质； 暖区对流主要在山区， 地形抬升是触发机制， 锋面对流的触发是低层暖湿气流沿着冷垫抬（爬）升， 平原和山区皆有； 对流系统的移动与低层风场一致， 山区和平原分别沿山体和低空急流轴传播， 通常移动与传播方向平行， 山区低层为偏东风时， 移动与传播近似垂直， 列车效应明显。（4）线型对流系统过程冷空气弱， 以暖区或（和）锋面对流性降水为主， 对流系统在山前沿山体传播形成组织化程度高的带状线型回波， 移动与传播有平行有垂直， 受地形抬升作用， 对流系统在山前稳定少动、 发展强盛， 降水历时短、 范围小、 雨强大、 有间歇性， 3~4 h的累计雨量占过程总量的85%左右， 区域平均雨量远小于暴雨量级， 地形性强对流暴雨特征凸显。（5）非线型对流系统过程冷空气强， 以锋面对流性降水和锋区层状云降水为主， 对流系统在山前和平原沿山体和急流轴传播和移动形成非线型回波， 平原地区传播与移动平行， 山区两者垂直， 对流系统组织化程度不高、 移速快、 强度弱， 降水历时长、 范围大、 雨强小， 连续降水累计雨量大， 区域平均雨量接近或达到暴雨量级， 混合性降水特征明显。（6）降水强度R与CAPE增幅、 回波强度Z、 强回波持续时间、 回波顶高、 液态水含量呈正相关， 与TBB呈负相关， 相关性在深对流过程更清晰； Z≥40 dBZ时， Z-R满足关系式： R=3.67×10<sup>-8</sup>Z <sup>5.222</sup>+4.835。
洪涝灾害风险监测预警评估综述
[J].随着全球气候变暖，洪涝灾害愈加频繁，灾害风险监测预警评估作为防灾减灾的重要基础成为当前灾害学研究的核心内容之一。本文在总结国内外灾害研究和应用的基础上，阐述了洪涝灾害风险监测预警评估的概念、 内容、评估的基本思路和监测预警的技术方法。本文提出：①应结合中国实际，加强洪涝灾害的基础研究，深入机理层面探索洪涝灾害的孕育、发生机制，以及减少洪涝危险性和承灾体脆弱性分析的不确定性。②以研究技术手段的进步促进洪涝灾害风险监测预警评估的发展，改进传感器性能，提高监测精度；综合多源遥感和各种基础数据；进一步发展“3S”集成技术。
六盘山区一次典型暴雨过程的地形敏感性模拟试验
[J].基于WRF（weather research and forecasting）中尺度数值模式,对2018年7月10日六盘山区一次典型的暴雨天气过程进行模拟,分析此次过程的动力场、水汽场、云降水微物理结构的演变特征,通过改变模式初始场中六盘山地形高度进行敏感性试验,对六盘山地形影响该地区降水机制进行讨论。结果表明：蒙古冷涡底部冷空气和副热带高压西侧暖湿气流在六盘山区交汇配合低层700 hPa切变线辐合抬升导致此次暴雨过程;控制试验较好地模拟出雨带的分布范围、强降水中心位置及动力场结构特征,在降水发展和旺盛阶段,东南暖湿气流受地形强迫抬升和地形绕流共同影响,六盘山西坡和东坡均为上升气流,配合700 hPa切变线系统在六盘山山脊处上升气流汇聚加强,将云水带到负温层形成过冷水,云水、冰晶、雪和霰在0 ℃层至-40 ℃层之间共存,有利于冰相粒子碰冻增长和贝吉龙过程发生;地形敏感性试验发现改变地形对降水落区范围影响不大,而地形增高使六盘山区降水量级显著增大,尤其强降水更多集中在迎风坡一侧（山脉东侧）,地形强迫抬升作用使得上升气流和水汽的垂直输送进一步加强,云中冰相过程发展充分,过冷云水为雪和霰的增长提供有利条件,因此使得地面降水增多。
近53 a宁夏暴雨时空分布特征
[J].利用1961～2013年宁夏25个常规观测站资料和2007～2013年220个区域自动站暴雨观测资料，对宁夏暴雨的气候特征进行分析，发现宁夏暴雨呈“南多北少”的整体分布特征，暴雨易发区为中卫市以南和贺兰山东麓。近53 a来，宁夏暴雨有3个集中期，尤其是21世纪后暴雨剧增，其中宁夏南部山区和银川平原暴雨频数增加明显。宁夏暴雨存在明显的月、日变化特征，暴雨主要发生在7月上旬到9月上旬，短时暴雨主要集中在午后到夜间（即下午16时至次日02时），这一特征与气温（热量）及对流发展的日变化比较一致。宁夏暴雨发生频数存在明显的准16 a、20 a年代际、2～3 a年际变化特征和准10 d的低频振荡特征。
A scaling method for priorities in hierarchical structures
[J].
Normalization techniques for multi-criteria decision making: Analytical hierarchy process case study
[C]//
The impacts of multi-physics parameterization on forecasting heavy rainfall induced by weak landfalling Typhoon Rumbia (2018)
[J].
