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24h降雨量大于等于100mm，并且小于250mm的降水。 IGB/T28592—2012，第4章1

3.17暴雨指数rainstormindex

结合暴雨日数、总暴雨量、大暴雨日数、最大日降雨量和最长持续暴雨日数粮油标准，根据计算 征暴雨程度的无量纲数值。

3.18低温雨雪lowtemperatureandsnow

3.19雪深snowdepth

积雪表面到下垫面的垂直深度， 注：单位为厘米（cm）。 [GB/T35229—2017，定义3.1]

主要气象灾种为暖冬、高温、风電、暴雨、低温雨雪。

气象灾害评估内容包括资料处理、指标权重计算、评估模

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为便于比较不同气象灾害或同一灾害中不同气象要素的影响，数据均先按照以下公式进行无量纲化 处理：

6.5分灾种气象灾害评1

分析方法，分别计算主要气象灾害中各指标的影

百分位数的计算采用以下经验公式：

注：Q(P)为第个百分位数，×为升序排列后的样本序列，P为百分位数，"为序列总数，J为第」个序列数。

采用百分位数法，对各灾害指数按表1划分为5个灾害等级，等级越高，影响越重。

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表1分灾种气象灾害等级划分

6.1使用各灾害指数，通过灰色关联度方法计算综合气象灾害指数。灰色关联度计算方法见附录C。 6.2按照百分位数法，对综合气象灾害指数按表2划分为5个等级，等级越高，影响越重，最终得出综 合气象灾害评估结果。

表2综合气象灾害等级划分

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表A.1蒲福风力等级表

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附录B （资料性附录） 主成分分析方法

主成分分析方法是借助于一个正交变化的降维统计方法，将原来P个指标作线性组合作为新的综合 指标。主成分分析的目的是通过分析原来较多可观察指标所反映的个体信息，提取出较少的几项综合性 指标，它们互不相干，并且能最大限度的反映出原来较多指标所反映的信息，进而用较少的几项综合性 指标来刻画个体。各指标权重，等于以主成分的方差贡献率为权重，对该指标在各主成分线性组合中的 系数的加权平均的归一化。 其计算步骤如下： 1 原始指标数据的标准化采集

样本阵元进行标准化变换，得标准化阵乙。 对标准化阵Z求相关系数矩阵

将标准化后的指标变量转换为主成分

U1称为第一主成分， 5对m个主成分进行综合评价 对m个主成分进行加权求和，即得最终评价值，权数为每个主成分的方差贡献率

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灰色关联度分析是一种多因素统计分析方法，它以各因素的样本数据为依据，用灰色关联度来描述 因素间关系的强弱、大小和次序。若样本数据反映出的两因素变化的态势（方向、大小和速度等）基本 致，则它们之间的关联度较大；反之，关联度较小。 其计算步骤如下：

灰色关联度分析是一种多因素统计分析方法，它以各因素的样本数据为依据，用灰色关联度来 素间关系的强弱、大小和次序。若样本数据反映出的两因素变化的态势（方向、大小和速度等） 致，则它们之间的关联度较大；反之，关联度较小。

= g，3=1,2.,m，为比较序列。求差序列，令

毕业设计然后求参考序列和比较序列中的最大差与最小差

关联系数反映样本值与最优样本值的关联程度，各比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的名

(Amn + Qmax) 60G) (Ao () + pAmw)

式中，为分辨系数，一般取值0.1～0.5，值越小，越能提高关联系数间的差异 你 计算关联度"

按照关联度大小排序，关联度越大，则对应的灾害越重。用此方法可以比较同一灾害等级中不同灾 情的轻重顺序和不同灾害等级的差异程度，

基坑支护标准规范范本DB3304/T0302018