DB14/T 3485-2025 气象灾害风险普查技术规范 低温

　　山西省地方标准

　　DB 14/T 3485—2025

　　气象灾害风险普查技术规范 低温

　　2025 - 07 - 10发布

　　2025 - 10 - 10实施

　　山西省市场监督管理局 发布

　　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。

　　本文件由山西省气象局提出、组织实施和监督检查。

　　山西省市场监督管理局对标准的组织实施情况进行监督检查。

　　本文件由山西省气象标准化技术委员会(SXS/TC24)归口。

　　本文件起草单位：山西省气候中心、山西省气象局。

　　本文件主要起草人：刘月丽、张冬峰、张亚琳、赵海燕、郭媛媛、任玉欢、王晓琼、王林、张华明、李燕、韩虹、范志宣、米晓楠、左小瑞、杨茜。

　　1 范围

　　本文件规定了低温气象灾害风险普查的术语与定义、基本要求、资料收集、致灾危险性评估与区划、风险评估与区划、报告编制。

　　本文件适用于低温气象灾害风险普查。

　　2 规范性引用文件

　　下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。

　　GB/T 20484—2017 冷空气等级

　　QX/T 393—2017 冷空气过程监测指标

　　3 术语和定义

　　GB/T 20484—2017 界定的以及下列术语和定义适用于本文件。

　　3.1 低温灾害

　　因异常低温天气对农业、交通、能源、生态及公众健康等造成不利影响和灾害损失的事件。包括冷空气、霜冻、低温阴雨寡照、冰冻等低温灾害类型。

　　3.2 低温灾害致灾危险性评估

　　基于低温灾害致灾危险性信息调查结果，对低温灾害致灾因子综合强度进行评价的过程。

　　3.3 低温灾害风险

　　低温灾害对人口、经济、农业等承灾体造成影响和危害的可能性。

　　3.4 低温灾害风险评估

　　综合低温灾害致灾危险性、承灾体暴露度与脆弱性，对低温灾害风险大小进行评价的过程。

　　3.5 低温灾害风险区划

　　根据低温灾害风险评估结果，对低温灾害风险进行基于空间单元的划分。

　　4 基本要求

　　低温气象灾害风险普查应包括资料收集、致灾危险性评估与区划、风险评估与区划。 4.1

　　采用具有可靠来源的资料，对不同来源的资料进行归一化处理。 4.2

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　　2

　　根据低温灾害致灾机理及影响特征，基于低温灾害的致灾因子、承灾体暴露度和脆弱性的调查成4.3 果，开展低温灾害致灾危险性评估与区划、风险评估与区划。

　　低温灾害风险普查流程参见附录A。 4.4

　　5 资料收集

　　气象资料 5.1

　　收集评估区域内气象观测站历史逐日气温(平均气温、最低气温)、日照时数、降水量资料。

　　承灾体资料 5.2

　　收集评估区域内国土面积、人口数量、国内生产总值(GDP)和主要粮食作物(小麦、玉米等)播种面积等。

　　灾情资料 5.3

　　收集评估区域内因低温灾害导致的受灾人口、农作物受灾面积、农作物绝收面积、直接经济损失等资料。

　　地理信息资料 5.4

　　收集行政边界或评估区域边界矢量底图。

　　6 致灾危险性评估与区划

　　灾害过程识别 6.1

　　6.1.1 冷空气

　　单站出现中等强度及以上冷空气(依据 QX/T 393—2017，48小时内降温幅度≥6 ℃)，持续两日及以上，判定为一次冷空气过程。

　　6.1.2 霜冻

　　日最低气温≤2 ℃作为霜冻过程判定指标。

　　6.1.3 低温阴雨寡照

　　日平均气温<12 ℃并持续三日及以上，且过程平均日照时数<3 h，判定为一次低温阴雨寡照过程。

　　6.1.4 冰冻

　　日平均气温≤1 ℃、日最低气温≤0 ℃、有降水(降水量>0.1 mm)三者同日出现，且持续三日及以上，判定为一次冰冻过程。

　　致灾因子统计 6.2

　　—— 冷空气致灾因子统计内容包括：单站历次冷空气过程开始、结束日期和持续时间，历次过程最大降温幅度(24小时内降温幅度)和极端最低气温。

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　　3

　　—— 霜冻致灾因子统计内容包括：单站历次霜冻过程开始、结束日期和持续时间，历次过程平均气温以及平均最低气温。

　　—— 低温阴雨寡照致灾因子统计内容包括：单站历次低温阴雨寡照过程开始、结束日期和持续天数，历次过程日平均气温、平均日照时数和累积降水量。

　　—— 冰冻致灾因子统计内容包括：单站历次冰冻过程开始、结束日期和持续时间，历次过程日平均气温、平均最低气温和累积降水量。

　　致灾危险性指数 6.3

　　6.3.1 冷空气

　　将冷空气致灾因子各指标进行归一化，再加权求和得到冷空气致灾危险性指数。归一化方法参见附录B，权重系数确定方法参见附录C、D或E，各权重系数之和为1。

　　冷空气致灾危险性指数按公式(1)计算：

　　??=???×??+????×???+????×??? · · (1)

　　式中：

　　?? ——冷空气致灾危险性指数;

　　??? ——冷空气持续时间权重系数;

　　?? ——归一化的冷空气持续时间;

　　????——冷空气过程最大降温幅度权重系数;

　　?CA ——归一化的冷空气过程最大降温幅度;

　　???? ——冷空气过程极端最低气温权重系数;

　　??? ——归一化的冷空气过程极端最低气温。

　　6.3.2 霜冻

　　将霜冻致灾因子各指标进行归一化，再加权求和得到霜冻致灾危险性指数。归一化方法参见附录B，权重系数确定方法参见附录C、D或E，各权重系数之和为1。

　　霜冻致灾危险性指数按公式(2)计算：

　　??=???×??+????×???+????×??? · · (2)

　　式中：

　　?? ——霜冻致灾危险性指数;

　　??? ——霜冻日数权重系数;

　　?? ——归一化的霜冻日数;

　　????——霜冻期平均气温权重系数;

　　??? ——归一化的霜冻期平均气温;

　　???? ——霜冻期平均最低气温权重系数，

　　??? ——归一化的霜冻期平均最低气温。

　　6.3.3 低温阴雨寡照

　　将低温阴雨寡照致灾因子各指标进行归一化，再加权求和得到低温阴雨寡照致灾危险性指数。归一化方法参见附录B，权重系数确定方法参见附录C、D或E，各权重系数之和为1。

　　低温阴雨寡照致灾危险性指数按公式(3)计算：

　　??=???×??+????×???+????×??+???×?? · · (3)

　　式中：

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　　4

　　?? ——低温阴雨寡照致灾危险性指数;

　　??? ——低温阴雨寡照持续时间权重系数;

　　?? ——归一化的低温阴雨寡照持续时间;

　　????——低温阴雨寡照过程平均气温权重系数;

　　??? ——归一化的低温阴雨寡照过程平均气温;

　　???? ——低温阴雨寡照过程平均日照时数权重系数;

　　?? ——归一化的低温阴雨寡照过程平均日照时数;

　　??? ——低温阴雨寡照过程累积降水量权重系数;

　　?? ——归一化的低温阴雨寡照过程累积降水量。

　　6.3.4 冰冻

　　将冰冻致灾因子各指标进行归一化，再加权求和得到冰冻致灾危险性指数。归一化方法参见附录B，权重系数确定方法参见附录C、D或E，各权重系数之和为1。

　　冰冻致灾危险性指数计算按公式(4)计算：

　　??=???×??+????×???+????×???+???×?? · · (4)

　　式中：

　　?? ——冰冻致灾危险性指数;

　　??? ——冰冻过程持续时间权重系数;

　　?? ——归一化的冰冻过程持续时间;

　　????——冰冻过程平均气温权重系数;

　　??? ——归一化的冰冻过程平均气温;

　　????——冰冻过程平均最低气温权重系数;

　　??? ——归一化的冰冻过程平均最低气温;

　　??? ——冰冻过程累积降水量权重系数;

　　?? ——归一化的冰冻过程累积降水量。

　　6.3.5 致灾危险性评估

　　低温灾害致灾危险性评估模型由不同种类低温灾害(冷空气、霜冻、低温阴雨寡照、冰冻等)危险性指数加权求和得到，权重系数确定方法参见附录C、D或E，权重系数之和为1。

　　低温灾害危险性指数按照公式(5)计算。

　　?=Σ??×????=1 · · · (5)

　　式中：

　　H ——低温灾害致灾危险性指数;

　　? ——低温灾害类别数，灾害类别可根据评估区域实际情况选取;

　　?? ——第?种低温灾害致灾危险性指数值;

　　?? ——第?种低温灾害权重系数。

　　致灾危险性区划 6.4

　　基于低温灾害致灾危险性指数，采用自然断点分级法或百分位等级划分方法等，参见附录F或G，将低温灾害致灾危险性划分为高(Ⅰ级)、较高(Ⅱ级)、中(Ⅲ级)、较低(Ⅳ级)和低(V级)5个等级，依据致灾危险性等级制作致灾危险性区划图。

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　　7 风险评估与区划

　　承灾体暴露度和脆弱性 7.1

　　7.1.1 承灾体暴露度

　　以评估单元内人口、GDP或农作物种植面积与总面积之比表征承灾体暴露度。承灾体暴露度按公式(6)计算：

　　?=??? · · · (6)

　　式中：

　　? ——承灾体(人口、GDP或农作物等)暴露度;

　　?? ——评估单元内的人口(单位为 人)、GDP(单位为 万元)或农作物种植面积(单位为 km2);

　　? ——评估单元总面积，单位为 km2。

　　7.1.2 承灾体脆弱性

　　以评估单元内受灾人口、直接经济损失或农作物受灾面积与人口、GDP或农作物种植面积之比表征承灾体脆弱性。承灾体脆弱性按公式(7)计算：

　　?=???? · · · (7)

　　式中：

　　? ——承灾体(人口、GDP或农作物等)脆弱性;

　　?? ——评估单元内受灾人口(单位为 人)、直接经济损失(单位为 万元)或农作物受灾面积(单位为 km2);

　　?? ——评估单元内的人口(单位为 人)、GDP(单位为 万元)或农作物种植面积(单位为 km2)。

　　风险评估 7.2

　　低温灾害风险评估采用加权求积的评估模型。分别将致灾危险性、承灾体暴露度和承灾体脆弱性各指标进行归一化，再加权综合。归一化方法，参见附录B;权重系数大小依据各因子对低温灾害的影响程度大小，并结合当地实际情况确定，确定方法参见附录C、D或E，权重系数之和为1。

　　低温灾害风险指数按公式(8)计算：

　　?=???ℎ×????×???? · · · (8)

　　式中：

　　R ——针对承灾体(人口、GDP或农作物等)的低温灾害风险指数;

　　HI ——归一化的低温灾害致灾危险性指数;

　　?ℎ ——致灾危险性指数权重系数;

　　EI ——归一化的承灾体(人口、GDP或农作物等)暴露度;

　　?? ——承灾体暴露度权重系数;

　　VI ——归一化的承灾体(人口、GDP或农作物等)脆弱性;

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　　?? ——承灾体脆弱性权重系数。

　　风险区划 7.3

　　根据低温灾害风险指数大小，采用自然断点分级法或百分位等级划分方法等，参见附录F或G，将低温灾害风险划分为高(Ⅰ级)、较高(Ⅱ级)、中(Ⅲ级)、较低(Ⅳ级)和低(V级)5个等级，依据风险等级制作风险区划图。

　　8 报告编制

　　低温灾害风险普查报告，主要内容包括评估区域概况、资料收集与处理、风险评估技术方法、致灾危险性评估与区划、风险评估与区划五个方面内容。

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　　附录A (资料性) 低温灾害风险普查流程图

　　图A.1 低温灾害风险普查流程图

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　　8

　　附录B (资料性) 归一化方法

　　归一化是将有量纲的数值经过变换，化为无量纲的数值，进而消除各指标的量纲差异。归一化方法按照公式(B.1)计算：

　　?=?−????????−???? · · · (B. 1)

　　式中：

　　? ——评价指标的归一化数值;

　　? ——评价指标;

　　????——评价指标中的最小值;

　　????——评价指标中的最大值。

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　　附录C (资料性) 信息熵赋权法

　　信息熵表示系统的有序程度。在多指标综合评价中，熵权法可以客观地反映各评价指标的权重。一个系统的有序程度越高，则熵值越大，权重越小;反之，一个系统的无序程度越高，则熵值越小，权重越大。即对于一个评价指标，指标值之间的差距越大，则该指标在综合评价中所起的作用越大;如果某项指标的指标值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用。

　　设评价体系是由?个指标?个对象构成的系统，首先计算第?项指标下第?个对象的指标值???所占指标比重???，见公式(C.1)：

　　???=???Σ?????=

　　1(?=

　　1,2⋯?;

　　?=

　　1,2⋯?)

　　·

　　·

　　(

　　C. 1)

　　式中：

　　??? —— 第?项指标下第?个对象的指标值???所占指标比重;

　　??? —— 第?项指标下第?个对象的指标值。

　　由熵权法计算第?个指标的熵值??，见公式(C.2)：

　　??=−1ln?Σ???ln?????=1(?=1,2⋯,?;?=1,2⋯,?) · · (C. 2)

　　式中：

　　?? —— 第?项指标的熵值。

　　计算第?个指标的熵权，根据公式(C.3)确定该指标的客观权重??：

　　??=1−??Σ(1−??)??=1(?=1,2⋯,?) · · (C. 3)

　　式中：

　　?? —— 第?项指标的熵权确定客观重 指标的熵权确定客观重 指标的熵权确定客观重 指标的熵权确定客观重 指标的熵权确定客观重 指标的熵权确定客观重 。

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　　附录D (资料性) 层次分析法

　　层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)确定各评估因子的权重，是将定量分析与定性分析结合起来的系统化、层次化的权重决策分析方法，是决策者对复杂系统的决策思维过程模式化、数量化的过程。其基本原理是：将要评价系统的有关替代方案的各种元素分解成若干层次，并以同一层次的各种元素按照上一层元素为准则，进行两两判断比较并计算出各元素的权重，根据综合权重按最大权重原则确定最优方案，合理地给出每个决策方案的每个标准的权数。

　　D.1 建立层次结构模型 建立层次结构模型 建立层次结构模型 建立层次结构模型

　　将评价目标作为层次分析的目标层(即决策的目的、要解决的问题)，目标层为最上层，通常只有一个元素;最下层为方案层，包含决策的多个备选方案;中间层有一个或几个层次，为决策的准则层。

　　D.2 构造判断(成对比较)矩阵 构造判断(成对比较)矩阵 构造判断(成对比较)矩阵 构造判断(成对比较)矩阵 构造判断(成对比较)矩阵 构造判断(成对比较)矩阵

　　通过各元素之间的两两比较确定合适的标度。在建立层次结构之后，比较因子及下属指标间的相应比重，通过专家打分法实现由定性向定量的转化，最终得到具有定量标度的判断矩阵表格。

　　假设要比较?个元素?=(?1,?2,…,??)对目标?的影响，从而确定它们在?中所占的比重，每次取两个元素??和??用???表示??与??对?的影响程度之比，按1～9的比例标度(见表D.1)来度量???，?个被比较的元素构成一个两两比较(成对比较)的判断矩阵?=(???)?×?。显然，判断矩阵?具有性质：

　　?=[?11?21⋮??1?12?22⋮??2⋯⋯⋯?1??2?⋮???] · · (D. 1)

　　式中：

　　???={1 ?=?1??? ?≠? (?,?=1,2,…,?) ???>0 · · (D. 2)

　　表D.1 比例标度表 比例标度表

　　标度

　　定义(比较元素?与?)

　　1

　　表示两个元素相比，具有同样重要性

　　3

　　表示两个元素相比，一个元素比另一个元素稍微重要

　　5

　　表示两个元素相比，一个元素比另一个元素明显重要

　　7

　　表示两个元素相比，一个元素比另一个元素强烈重要

　　9

　　表示两个元素相比，一个元素比另一个元素极端重要

　　2、4、6、8

　　上述两相邻判断元素的中值

　　倒数

　　元素?与?比较得到判断矩阵???，则元素?与?相比的判断为???=1/???

　　D.3 计算权重向量并做一致性检验 计算权重向量并做一致性检验 计算权重向量并做一致性检验 计算权重向量并做一致性检验 计算权重向量并做一致性检验 计算权重向量并做一致性检验

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　　判断矩阵?对应于最大特征值????的特征向量?,经归一化后得到同一层次相应元素对于上一层次某元素相对重要性的权值。完成单准则下权重向量的计算后，必须进行一致性检验。一致性指标按照公式(D.3)计算：

　　??=????−??−1 · · · (D. 3)

　　式中：

　　??=0，有完全的一致性;??接近于0，有满意的一致性;??越大，矩阵一致性越差。

　　D.4 层次总排序及其一致性检验 层次总排序及其一致性检验 层次总排序及其一致性检验 层次总排序及其一致性检验 层次总排序及其一致性检验 层次总排序及其一致性检验

　　计算某一层次所有元素对于最高层相对重要性的权值，称为层次总排序。这一过程是从最高层次到最低层次依次进行的。

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　　附录E (资料性) 专家打分法

　　专家打分法是指通过匿名方式征询有关专家的意见，对专家意见进行统计、处理、分析和归纳，客观地综合多数专家经验与主观判断，对大量难以采用技术方法进行定量分析的因素做出合理估算，经过多轮意见征询、反馈和调整后，来确定各因子的权重系数。该方法确定的权重系数能较好的反映出实际情况下各致灾因子在灾害形成过程中的作用，但存在一定的主观因素。

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　　附录F (资料性) 自然断点分级法

　　F.1 分类子集 类子集 总偏差平方和计算 总偏差平方和计算 总偏差平方和计算 总偏差平方和计算 总偏差平方和计算

　　针对分类结果中的某一子集的数组按照公式(F.1)计算总偏差平方和：

　　????=Σ(??−?̅)2??=1 · · (F. 1)

　　式中：

　　????——总偏差平方和;

　　? ——数组中元素个数;

　　?? ——第?个元素的值;

　　?̅ ——数组序列中所有元素的均值，按照公式(F.2)计算。

　　?̅=1?Σ????=1 · · · (F. 2)

　　F.2 分类范围确定 分类范围确定 分类范围确定

　　将数据中所有?个元素分为?个子集，其中?个子集共有?种分类结果，其中一种分类结果为[?1,?2,…,??]，[??+1,??+2,…,??]，…，[??+1,??+2,…,??]。按公式(F.1)计算每种分类结果中每个子集的总偏差平方和????11，????21，…，?????1，…，??????，并按照公式(F.3)求每种分类结果的总偏差平方和：

　　?????=Σ??????=1??· · (F. 3)

　　式中：

　　?????——第?个分类结果的总偏差平方和;

　　? ——子集数量;

　　??????——第?个分类结果第?个子集的总偏差平方和。

　　选择????1，????2，…，?????中最小的一个值(????,???)作为最优范围，????,???所对应的分类范围即为最佳分类。

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　　附录G (资料性) 百分位等级划分方法

　　百分位等级划分方法是数据统计中一种常用的方法。具体定义为把一组统计数据按其数值进行从小到大顺序排列，并按数据个数100等分。在第?个分界点(称为百分位点)上的数值，称为第?个百分位数(?=1,2,…,99)。在第?个分界点到第?+1个分界点之间的数据，称为处于第?个百分位数。百分位等级划分方法按照公式(G.1)或(G.2)计算：

　　??=?+(?/100)×?−?ℎ?×? · · (G. 1)

　　或

　　??=?+(1−?/100)×?−???×? · · (G. 2)

　　式中：

　　?? —— 第?个百分位数; 个百分位数; 个百分位数;

　　? —— ??所在组的下限; 所在组的下限; 所在组的下限;

　　? —— 总频次; 总频次; 总频次;

　　?ℎ —— 小于 ?的累积次数; 的累积次数; 的累积次数;

　　? —— ??所在组的次数; 所在组的次数; 所在组的次数;

　　? —— 组距 ;

　　? —— ??所在组的上限; 所在组的上限; 所在组的上限;

　　?? —— 大于 ?的累积次数 的累积次数 。

　　采用 百分位等级划方法 百分位等级划方法 百分位等级划方法 百分位等级划方法 百分位等级划方法 的危险性和风等级划分标准 危险性和风等级划分标准 危险性和风等级划分标准 危险性和风等级划分标准 危险性和风等级划分标准 危险性和风等级划分标准 见表 G.1 G.1。

　　表G.1 危险性和风等级划分标准 危险性和风等级划分标准 危险性和风等级划分标准 危险性和风等级划分标准 危险性和风等级划分标准 危险性和风等级划分标准

　　等级

　　百分位范围

　　高(Ⅰ级)

　　≥ 95%

　　较高(Ⅱ级)

　　[85%, 95%)

　　中(Ⅲ级)

　　[70%, 85%)

　　较低(Ⅳ级)

　　[50%, 70%)

　　低(Ⅴ级)

　　< 50%

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　　参考文献

　　[1] GB/T 35229—2017 地面气象观测规范

　　[2] FXPC/QX P—04全国气象灾害风险评估技术规范(低温)

　　[3] 国家气候中心.中国灾害性天气气候图集[M].北京：气象出版社，2018

　　[4] 姜彤,王艳君,翟建青.气象灾害风险评估技术指南[M].北京：气象出版社，2018

　　[5] 秦大河.中国极端天气气候事件和灾害风险管理与适应国家评估报告[M].北京：科学出版社，2015:161