DB51／T 2829-2021 暴雨洪涝灾害风险评估技术规范.pdf
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4.2.5.2在GIS平台，计算河流密度，并进行归一化处理，形成河网密度指
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4.2.5.3按照一级河流、二级河流、湖泊水库的水域面积，计算一级缓冲区和二级缓冲区，并赋予适 当的影响因子，原则是一级河流和大型水体的一级缓冲区内赋值最大，二级河流和小型水体的二级缓冲 区赋值最小。表3和表4给出了缓冲区划分参考值。
玻璃标准规范范本表3河流缓冲区等级和宽度的划分标准
4.2.5.4河网密度和缓冲区影响经归一化处理后，各取权重，采用加权综合评价法求得水系影响指数， 加权综合评价法参见附录C。
暴雨灾害风险评估遵循自然灾害风险系统理论，从致灾因子危险性、承灾体暴露度和脆弱性方 面综合评估气象灾害风险程度的地区差异，以综合的暴雨灾害风险指数作为指标，对暴雨灾害进行 评估。评估流程见图1。
6.1暴雨洪涝灾害风险评估指数
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图1暴雨洪涝灾害风险评估流程
根据暴雨灾害风险形成原理及 指标进行归一化，再加权综合，建立暴雨灾害风险评估指数模型，公式按式（1）计算：
6.2暴雨洪涝灾害致灾危险性指数计算
暴雨灾害致灾危险性指数按式（2）计算：
VE=f暴雨过程频次）=V,Ei=1,2,3.） (2) 式中： VE一一暴雨灾害危险性指数： V一一标准化处理的不同等级的暴雨强度频次； i一一暴雨等级； E一一i级暴雨的影响权重。 权重的确定可采用层次分析法，参见附录D
6.3暴雨洪涝承灾体暴露度指数计算
密集程度。暴雨灾害承灾体易损性指数按式（3）
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VS=f（地均GDP，人口密度，耕地比重..)=V,S,i=1,23....3) 式中： VS一一暴雨气象灾害承灾体暴露性指数； V一一经标准化处理的当地GDP，人口，耕地比重等： i一一承灾体易损性指标因子数；
6.4暴雨洪涝灾害承灾体脆弱性指数计算
暴雨灾害承灾体脆弱性指数按式（4）计算：
式中： VH一一暴雨灾害孕灾环境脆弱性指数； V一一经标准化处理的地形因子、水系因子、受灾比重等； i一一地形因子、水系因子、受灾比重等脆弱性性指标因子数 H一一地形因子、水系因子、受灾比重等因子对应的权重； P一一防灾减灾措施能力指数； Wp一一防灾减灾措施能力对应权重； 权重的确定可采用层次分析法，参见附录D。
表5暴雨灾害区划等级表
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附录A （规范性） 归一化处理方法
由于气象灾害风险区划指标量纲不同，必须对其初始值进行标准化处理,得到相对统一的量纲,才能 参与区域最终风险度的运算。 标准化处理用以下公式：
式中： Yij——第i个站第j个指标的归一化值； Xij——第i个站第j个指标的初始值； mini 第i个指标初始化值中的最小值： maxi 第个指标初始化值中的最大值，
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位数是一种位置指标，常用于描述一组样本值在某百分位置上的水平，多个百分位结合使用 面地描述资料的分布特征。百分位数的计算采用以下经验公式：
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附录C （规范性） 加权综合评价法
加权综合评价法综合考虑各个具体指标对评价因子的影响程度，是把各个具体指标的作用大小 来用一个数量化指标加以集中计算公式为
式中： V一评价因子的值； W,一指标的权重； D;一指标的规范化值； /一评价指标的个数。 权重W，的确定可由各评价指标对所属评价因子的影响程度重要性，根据专家意见，结合当地实际 情况讨论确定。
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层次分析法根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的木 互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型，从而最终使间 题归结为最低层（供决策的方案、措施等）相对于最高层（总目标）的相对重要权值的确定或相对优多 的排序。
D.2.1构造判断矩阵
上述过程得到成对比较矩阵A为：
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a12.. ain a21 a22...a2n A=(aj)nn 11 anl an2 ·
W的元素为同一层次因素对于上一层次因素某因素相对重要性的排序权值，这一过程称为层次单排序 能否确认层次单排序，则需要进行一致性检验
D. 2. 3±一致性检验
致性指标用CI计算，CI越小，说明一致性越大。定义一致性指标公式为：
CI=O，有完全的一致性；CI接近于O，有满意的一致性；CI越大，不一致越严重。 为衡量CI的大小，引入随机一致性指标RI：
表D.2平均随机一致性指标值
根据CI和RI的值，计算一致性比例，得出检验系数CR：
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当CR<0.1，则判断矩阵通过一致性检验，否则就不具有满意一致性，要重新构造成对比较矩阵， 直至通过一致性检验。
建筑技术论文D.2.4计算合成权重
计算某一层次对应于最高层（总目标）相对重要性的权重，称为层次总排序。当所有层次的相对权 重计算得出后，利用各层次指标的层次单排序结果，进一步计算递阶层次结构模型中最底层指标相对于 总目标的组合权重，由下而上逐层进行层次总排序
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附录E （规范性） 自然断点分级法
自然断点分级法是一种地图分级算法。该算法认为数据本身有断点水利管理，可利用数据这一特点进行 法的功能就是减少同一级中的差异、增加级间的差异。统计公式见式（E.1）。
式中： SSD一方差； i、j—第i、j个元素； A 长度为N的数组 一i、冲间的数，表示A组中的第k个元素。
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