吳振玲，史得道，呂江津，楊 煜，汪 靖

(1.天津市氣象臺(tái)，天津300074;2.天津市氣象局科技發(fā)展處，天津300074;3.天津市氣象局，天津300074)

利用歐氏距離函數(shù)評(píng)估海河流域暴雨災(zāi)害*

吳振玲1，史得道1，呂江津2，楊 煜3，汪 靖1

(1.天津市氣象臺(tái)，天津300074;2.天津市氣象局科技發(fā)展處，天津300074;3.天津市氣象局，天津300074)

考慮氣象數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和災(zāi)后評(píng)估的時(shí)效性，針對(duì)暴雨災(zāi)害的平均降水強(qiáng)度、最大降水影響范圍、持續(xù)時(shí)間，利用歐氏距離等數(shù)學(xué)方法，研究了海河流域暴雨災(zāi)害的氣象評(píng)估模型。利用該評(píng)估模型對(duì)1960－2008年間的海河流域暴雨進(jìn)行了評(píng)估，結(jié)果表明，等級(jí)劃分合理，所評(píng)估的暴雨氣象等級(jí)級(jí)別與海河流域歷史上對(duì)應(yīng)的洪災(zāi)事件影響程度非常吻合。

暴雨災(zāi)害;歐氏距離;評(píng)估向量;評(píng)估模型;決策服務(wù);海河流域

0 引言

由于海河流域地域廣闊，跨越內(nèi)蒙古、遼寧、山西、河北、河南、山東六省和北京、天津兩個(gè)直轄市(圖1)，因此海河流域暴雨既是海河流域水資源的重要構(gòu)成，也是產(chǎn)生海河流域洪澇災(zāi)害的重要原因［1］。每年夏季，海河流域都是全國(guó)重點(diǎn)防汛的流域之一，各級(jí)政府及其相關(guān)職能部門十分重視海河流域的暴雨災(zāi)害天氣。因此，建立海河流域暴雨災(zāi)害評(píng)估模型，對(duì)準(zhǔn)確發(fā)布海河流域暴雨災(zāi)害的天氣預(yù)警，做好暴雨發(fā)生前期的準(zhǔn)確預(yù)評(píng)估及突發(fā)性暴雨災(zāi)害的及時(shí)后評(píng)估，有著重要的意義。

國(guó)內(nèi)一些專家學(xué)者，利用統(tǒng)計(jì)分析等多種方法建立災(zāi)害評(píng)估模型［2－7］，在暴雨、洪水、地質(zhì)滑坡等自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面進(jìn)行了嘗試［8－12］。大部分的氣象災(zāi)害評(píng)估方法都比較注重受災(zāi)人群(包括傷亡人口)、受災(zāi)面積、受災(zāi)毀損程度、經(jīng)濟(jì)損失等災(zāi)害發(fā)生后的災(zāi)情和經(jīng)濟(jì)評(píng)估，忽視了針對(duì)災(zāi)害事件本身的強(qiáng)度、影響范圍、持續(xù)時(shí)間可能產(chǎn)生的危害氣象等級(jí)評(píng)估。周月華［13］等人對(duì)暴雪過程提出了一個(gè)綜合指數(shù)統(tǒng)計(jì)方案，但對(duì)暴雨評(píng)估的適用性不強(qiáng)。由于災(zāi)情和經(jīng)濟(jì)評(píng)估指標(biāo)受不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、公共設(shè)施建設(shè)、生產(chǎn)及生活方式、災(zāi)后社會(huì)調(diào)查廣度、信息匯總時(shí)間滯后等影響，存在著不確定性，影響氣象災(zāi)害發(fā)生后的快速評(píng)估，同時(shí)不利于氣象部門有效地開展氣象災(zāi)害的預(yù)報(bào)預(yù)警及決策服務(wù)。尤其海河流域暴雨事件的預(yù)評(píng)估，關(guān)系到各級(jí)政府合理利用降水資源、防洪防澇等系列應(yīng)對(duì)措施，因此，有必要在研究暴雨災(zāi)害歷史事件的災(zāi)害特點(diǎn)基礎(chǔ)上，建立海河流域暴雨事件氣象評(píng)估模型，滿足海河流域儲(chǔ)水、泄洪、防御等決策服務(wù)需求，切實(shí)做好減災(zāi)防災(zāi)的氣象服務(wù)保障。陳艷秋［14］等人采用單純氣象評(píng)估模型實(shí)現(xiàn)了遼寧暴雨事件的災(zāi)前、災(zāi)后評(píng)估，在實(shí)際服務(wù)中已取得成效。

圖1 海河流域行政區(qū)域圖

目前，天津海河流域?yàn)?zāi)害性降水評(píng)估仍然使用單一的降水總量指標(biāo)進(jìn)行降水分級(jí)分析，對(duì)海河流域區(qū)域暴雨事件的氣象定義比較模糊，對(duì)暴雨本身的強(qiáng)度特征、影響范圍、持續(xù)時(shí)間的分析主要以定性為主，缺乏相對(duì)完整的量化評(píng)價(jià)因子的分析方法和評(píng)估模型，無(wú)法快速地提供海河流域暴雨災(zāi)害的氣象風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)，一定程度上影響區(qū)域氣象災(zāi)害聯(lián)防響應(yīng)的及借鑒陳艷秋［14］等人的遼河暴雨氣象評(píng)估方法，本文利用近60年的氣象資料，采用歐氏時(shí)性和氣象服務(wù)的社會(huì)效益。

距離方法建立了海河流域區(qū)域暴雨事件氣象評(píng)估模型，對(duì)海河流域區(qū)域暴雨事件進(jìn)行了氣象等級(jí)評(píng)估和分析。

1 資料

選用1960－2008年6－9月海河流域165個(gè)氣象觀測(cè)代表站的24 h降水量作為區(qū)域暴雨事件評(píng)估統(tǒng)計(jì)的基本資料。

1.1 選取評(píng)估代表站

根據(jù)現(xiàn)有實(shí)時(shí)資料業(yè)務(wù)運(yùn)行系統(tǒng)和暴雨評(píng)估的實(shí)際需求，按照海河流域8大河系區(qū)域劃分的地理位置、所占面積，共選取了165個(gè)氣象觀測(cè)站點(diǎn)作為海河流域暴雨評(píng)估代表站，這些觀測(cè)站點(diǎn)分布間距相當(dāng)，實(shí)時(shí)觀測(cè)資料傳輸穩(wěn)定，1960－2008年期間，氣象觀測(cè)記錄不少于30年。其中，灤河水系有23個(gè)代表站點(diǎn)，北三河系26個(gè)代表站點(diǎn)，永定河系有29個(gè)代表站點(diǎn)，大清河系有33個(gè)代表站點(diǎn)，子牙河系有58個(gè)代表站點(diǎn)，漳衛(wèi)河系有50個(gè)代表站點(diǎn)，徒駭馬頰河系有25個(gè)代表站點(diǎn)，海河干流系有10個(gè)代表站點(diǎn)。

1.2 區(qū)域暴雨樣本選取

考慮海河流域總面積達(dá)31.8萬(wàn)km2，因此，一次降水過程中，如果海河流域評(píng)估代表站中，有13個(gè)或以上觀測(cè)站點(diǎn)的24 h降水量達(dá)到50 mm暴雨標(biāo)準(zhǔn)的，就記為一次流域區(qū)域暴雨事件。按照上述區(qū)域暴雨定義，從1960－2008年海河流域汛期6－9月的24 h降水量資料中，可提取區(qū)域暴雨樣本為244個(gè)。

2 評(píng)估原理簡(jiǎn)介

歐氏距離評(píng)估方法的基本思路是，利用歐氏空間和向量的概念，將多元評(píng)估指標(biāo)和多級(jí)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)換為多維空間中的多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)，待評(píng)估的多元暴雨指標(biāo)看作是多維空間中的任意一個(gè)向量點(diǎn)，通過計(jì)算分析被評(píng)估向量與多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)之間的距離，完成暴雨災(zāi)害過程的等級(jí)評(píng)估。

2.1 確定區(qū)域暴雨評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)前期流域暴雨資料分析，選取n個(gè)評(píng)估特征量x1，x2，x3，…，xn作為評(píng)估指標(biāo)，并將每個(gè)區(qū)域暴雨評(píng)估指標(biāo)分為5個(gè)評(píng)估等級(jí)，即5、4、3、2、1級(jí)，暴雨災(zāi)害嚴(yán)重程度隨數(shù)字減小而增加。

根據(jù)每個(gè)評(píng)估特征量的頻率分布特征，將1年一遇、2年一遇、5年一遇、10年一遇、100年一遇對(duì)應(yīng)的分位數(shù)值x0n、x2n、x5n、x10n、x100n，定義為5級(jí)、4級(jí)、3級(jí)、2級(jí)、1級(jí)的評(píng)估閾值。

n個(gè)評(píng)估特征量、5個(gè)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估閾值形成了一個(gè)n行、5列的等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集合，即等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估指標(biāo)矩陣X0(簡(jiǎn)稱等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)矩陣)。

2.2 建立等級(jí)評(píng)估矩陣

2.2.1 無(wú)量綱等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)矩陣

將X0矩陣的每行第5列向量作除數(shù)，進(jìn)行各行運(yùn)算，那么等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)矩陣X0就轉(zhuǎn)化成初始無(wú)量綱等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)矩陣A*=［a*ij］，(i=1，2，3，…，n，j=1，2，3，4.5)。由于a8i5=1，所以，

式中:a*ij就是第i個(gè)指標(biāo)、第j級(jí)標(biāo)準(zhǔn)與100年一遇標(biāo)準(zhǔn)的比值。

2.2.2 計(jì)算權(quán)重系數(shù)

首先，利用式(3)、(4)計(jì)算矩陣A*的各行向量的標(biāo)準(zhǔn)差S*i與均值μ*i。其次，利用式(5)計(jì)算變異系數(shù)w*i。

變異系數(shù)w*i可以代表各指標(biāo)的權(quán)重［15］。對(duì)變異系數(shù)歸一化得到各指標(biāo)的權(quán)向量為:

2.2.3 調(diào)整權(quán)重系數(shù)

權(quán)重系數(shù)的調(diào)整步驟應(yīng)在2.3節(jié)后面進(jìn)行。除分析評(píng)估特征量對(duì)暴雨災(zāi)害形成的作用以外，選取多個(gè)典型暴雨災(zāi)害進(jìn)行試評(píng)估，通過評(píng)估結(jié)論和歷史資料對(duì)比，將調(diào)整權(quán)重系數(shù)為:

方法是，在原有5級(jí)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估閾值上加或減一個(gè)常數(shù)，即將等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估指標(biāo)矩陣(1)X0中的每行向量加或減一個(gè)常數(shù)，得到一個(gè)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估矩陣 X=［xij］，(i=1，2，3，…，n，j=1，2，3，4.5)，

這樣的調(diào)整不會(huì)改變資料集的分布特征。X矩陣中，xij代表調(diào)整后的最終等級(jí)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。

2.2.4 無(wú)量綱等級(jí)評(píng)估矩陣

利用上述矩陣(2)A*的轉(zhuǎn)化方法將X矩陣轉(zhuǎn)換為無(wú)量綱等級(jí)評(píng)估矩陣A，A中的5列數(shù)值代表5級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量。

2.3 歐氏距離等級(jí)評(píng)估

2.3.1 確定歐氏空間評(píng)估點(diǎn)集

當(dāng)評(píng)估一次暴雨事件時(shí)，根據(jù)選取的n個(gè)評(píng)估特征量(或n個(gè)評(píng)估指標(biāo))的定義，按照矩陣(6)中的最終等級(jí)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)xij的計(jì)算方法，可以求出評(píng)估指標(biāo) ξ1，ξ2，ξ3，…，ξv，經(jīng)式(8)的無(wú)量綱處理后，得到一組被評(píng)估指標(biāo)。

因而組成被評(píng)估向量 Y=(y1，y2，y3，…，yn)。

n維歐氏空間是由一個(gè)點(diǎn)的集合組成的，利用這個(gè)概念，將n×5的A矩陣中各列向量看作是n維空間中的5個(gè)評(píng)估向量點(diǎn)，第1列代表第5級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)，第2列代表第4級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)，以此類推，第5列代表第1級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)。

將式(8)計(jì)算得到的被評(píng)估向量Y看作是n維空間中的一個(gè)被評(píng)估向量點(diǎn)，那么5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)和1個(gè)被評(píng)估向量點(diǎn)就組成了n維歐氏空間的評(píng)估點(diǎn)集。

2.3.2 歐氏距離評(píng)估模型

歐氏距離等級(jí)評(píng)估的思路是，求解被評(píng)估向量點(diǎn)與5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)之間的歐氏距離，利用距離大小來判斷被評(píng)估向量與標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量的相近程度，歐氏距離越小，表示被評(píng)估向量點(diǎn)與某一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)越接近。

根據(jù)n維空間中兩點(diǎn)之間歐氏距離(Euclidean distance)的計(jì)算公式(11)，計(jì)算Y到矩陣A中各列向量的距離:

式中:d1，d2，d3，d4，d5分別代表被評(píng)估向量點(diǎn)到第5級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)、第4級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)、第3級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)、第2級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)和第1級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)的距離當(dāng)被評(píng)估向量點(diǎn)與某一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)距離最短時(shí)，就認(rèn)定該標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量代表的等級(jí)是此次暴雨評(píng)估的等級(jí)。

3 評(píng)估方法業(yè)務(wù)應(yīng)用

3.1 暴雨評(píng)估指標(biāo)

河北省地理研究所侯明［1］對(duì)海河流域歷史上出現(xiàn)的典型暴雨災(zāi)害事件的研究發(fā)現(xiàn)，引發(fā)流域洪澇災(zāi)害的暴雨強(qiáng)度都與單日暴雨平均降水量、區(qū)域暴雨降水量極值、降水覆蓋范圍和持續(xù)降水日有著緊密的聯(lián)系，所以，選取了以下4個(gè)區(qū)域暴雨評(píng)估特征量，以表征海河流域暴雨事件的強(qiáng)度。

(1)平均降水量

評(píng)估區(qū)域內(nèi)，暴雨觀測(cè)代表站點(diǎn)的24 h暴雨平均降水量Ra，表征單日區(qū)域暴雨平均降水強(qiáng)度。

式中:n為海河流域內(nèi)降水量達(dá)到暴雨標(biāo)準(zhǔn)的代表觀測(cè)站個(gè)數(shù);Pj為其中第j個(gè)觀測(cè)站點(diǎn)在被評(píng)估事件中的總降水量(mm)。

(2)最大降水量

暴雨評(píng)估區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)的最大24 h降水量，表征單日區(qū)域暴雨最大降水強(qiáng)度。

式中:max()為取最大值函數(shù)符號(hào)，n為海河流域內(nèi)降水量達(dá)到暴雨標(biāo)準(zhǔn)的代表觀測(cè)站個(gè)數(shù)，P24j為第j個(gè)觀測(cè)站點(diǎn)在暴雨過程中最大的24 h觀測(cè)降水量(mm)。

(3)降水覆蓋率

出現(xiàn)暴雨的觀測(cè)代表站點(diǎn)個(gè)數(shù)與海河流域內(nèi)觀測(cè)站點(diǎn)總數(shù)比值，表征暴雨影響的范圍

式中:n為海河流域內(nèi)降水量達(dá)到暴雨標(biāo)準(zhǔn)的代表觀測(cè)站個(gè)數(shù);N為海河流域區(qū)域內(nèi)觀測(cè)站點(diǎn)總數(shù)(個(gè))。

(4)降水持續(xù)時(shí)間

區(qū)域暴雨出現(xiàn)日及之后在相同區(qū)域內(nèi)連續(xù)出現(xiàn)7個(gè)及以上站點(diǎn)的降水量達(dá)到或超過25毫米的日數(shù)。

式中:m為暴雨事件中連續(xù)出現(xiàn)7站以上降水量≥25 mm的日數(shù)。

3.2 確定評(píng)估向量

3.2.1 等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估閾值確定

將平均降水量和降水量極值進(jìn)行“取對(duì)數(shù)后再開平方”的數(shù)學(xué)處理，以縮小4個(gè)評(píng)估指標(biāo)的數(shù)值量級(jí)差別。按照2.1節(jié)中的方法，分析所選取的評(píng)估指標(biāo)頻率分布特點(diǎn)，剔除數(shù)據(jù)序列異常值后，分別計(jì)算5等級(jí)評(píng)估閾值，得到等級(jí)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。表1所示為海河流域區(qū)域暴雨5等級(jí)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。

表1 海河流域區(qū)域暴雨5等級(jí)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)

因此，得到等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)矩陣為:

3.2.2 計(jì)算權(quán)重系數(shù)

無(wú)量綱處理后，得到無(wú)量綱化的等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)矩陣為:

利用式(3)、(4)、(5)計(jì)算權(quán)重系數(shù)得到權(quán)向量:

3.2.2 調(diào)整權(quán)重系數(shù)

根據(jù)實(shí)際暴雨個(gè)例分析經(jīng)驗(yàn)，平均降水量和最大降水量的權(quán)重系數(shù)計(jì)算結(jié)果明顯偏小，按照

2.2.3 節(jié)中的調(diào)整方法調(diào)整權(quán)重系數(shù)，當(dāng)矩陣(16)中的四行數(shù)組按照式(19)進(jìn)行轉(zhuǎn)換時(shí)，

權(quán)向量剛好調(diào)至實(shí)際暴雨預(yù)報(bào)經(jīng)驗(yàn)認(rèn)可的范圍W=［0.5，0.2，0.1，0.2］。 (20)此時(shí)的5級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估指標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣X是

3.2.4 確定5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)

對(duì)矩陣X無(wú)量綱處理，其無(wú)量綱轉(zhuǎn)換等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)矩陣A為:

把A矩陣中1到5列數(shù)組分別代表4維空間中5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)，也就是4維空間中的5級(jí)、4級(jí)、3級(jí)、2級(jí)、1級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)。

3.2.5 計(jì)算被評(píng)估向量點(diǎn)

選取2000年7月5日暴雨為評(píng)估個(gè)例，計(jì)算被評(píng)估向量，共有以下三步驟，計(jì)算結(jié)果詳見表2。

(1)數(shù)學(xué)處理。將平均降水量和最大降水量的原拾數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)再開平方，計(jì)算降水覆蓋比率和降水持續(xù)時(shí)間的原值就是R*c，L*t。

(2)指標(biāo)轉(zhuǎn)換。利用式(19)分別計(jì)算 Pa，Pmax，Rc，dt。

(3)無(wú)量綱化。利用式(8)進(jìn)行運(yùn)算，即Pa/0.17，Pmax/0.43，Rc/0.63，Lt/7.2。

表2 被評(píng)估向量計(jì)算值

表2中的最后一列無(wú)量綱數(shù)值組成了被評(píng)估向量為

3.3 暴雨等級(jí)評(píng)估

利用歐氏距離公式(9)計(jì)算被評(píng)估向量點(diǎn)Y到矩陣A中5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)向量點(diǎn)的距離，結(jié)果一維矩陣D:

矩陣D中，第4列數(shù)據(jù)最小，說明被評(píng)估向量Y與第4列的第2級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量的歐氏距離最近，因此，判斷該次暴雨的評(píng)估氣象等級(jí)為2級(jí)。

3.4 暴雨等級(jí)評(píng)估檢驗(yàn)

應(yīng)用此評(píng)估方法，對(duì)1960－2008年期間海河流域所有區(qū)域性暴雨歷史個(gè)例進(jìn)行驗(yàn)證評(píng)估。評(píng)估統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示。近50年內(nèi)，244個(gè)區(qū)域性暴雨樣本中，評(píng)估為1級(jí)的100年一遇的區(qū)域暴雨占3.28%，2級(jí)10年一遇的占4.51%。

表3 海河流域暴雨災(zāi)害等級(jí)評(píng)估統(tǒng)計(jì)結(jié)果

評(píng)估結(jié)果表明:

(1)歐氏距離評(píng)估等級(jí)比較合理。表3顯示，評(píng)估后，100年一遇的1級(jí)暴雨4項(xiàng)特征指標(biāo)值最大，1年一遇的5級(jí)暴雨4項(xiàng)特征指標(biāo)值最小，即隨著暴雨嚴(yán)重程度的降低，其平均降水量、平均最大降水量、平均降水覆蓋率和平均降水持續(xù)時(shí)間逐級(jí)依次減少。

(2)暴雨災(zāi)害歷史評(píng)估等級(jí)準(zhǔn)確。通過評(píng)估暴雨個(gè)例的災(zāi)情記錄對(duì)比，該評(píng)估模型評(píng)估的區(qū)域暴雨氣象等級(jí)與海河流域歷史上對(duì)應(yīng)的洪災(zāi)事件影響程度非常吻合。其中評(píng)估為1級(jí)(100年一遇)的暴雨災(zāi)害有8次，有5例樣本來自造成全流域大范圍的洪澇災(zāi)害的1963年8月3－7日連續(xù)性暴雨和96年8月3－5日特大暴雨過程，其他3例樣本分別來自1960年28－31日、1984年9－10日和1994年7月12－13日。評(píng)估為2級(jí)11次暴雨樣本，也都來源于海河流域分河系上造成明顯的洪災(zāi)事件，如1962年7月22－26日的暴雨造成1949以來灤河水系第1位大洪水，75年7月底之8月初、77年7月26－27日，84年8月等都造成了海河流域不同分河系的特大洪水事件。評(píng)估為3級(jí)的暴雨事件基本上是暴雨降水量比較大，降水持續(xù)時(shí)間比較短或降水覆蓋率低、沒有發(fā)生流域內(nèi)河系的明顯洪災(zāi)事件，局部地區(qū)可能會(huì)因地勢(shì)原因，河系內(nèi)流水量偏多。4～5級(jí)的暴雨事件，由于其覆蓋范圍較小，產(chǎn)生分支河系或整個(gè)流域的洪災(zāi)事件可能很小。

4 小結(jié)與討論

4.1 歐氏距離評(píng)估方法的特點(diǎn)

歐氏距離暴雨評(píng)估方法實(shí)質(zhì)上就是通過多維空間的聚類分析完成每次暴雨等級(jí)的評(píng)估。在海河流域暴雨等級(jí)評(píng)估應(yīng)用中，將選取的平均降水量、最大降水量、降水覆蓋率、降水持續(xù)時(shí)間4項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)和5級(jí)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，看作是4維空間中的5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)，將任意一次暴雨過程看作是4維空間中的任一被評(píng)估向量點(diǎn)，通過求取被評(píng)估點(diǎn)與5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)間的距離，分析被評(píng)估向量與5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量的相似程度，取距離最近的標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估向量點(diǎn)所代表的暴雨等級(jí)作為暴雨評(píng)估等級(jí)。因此，評(píng)估模型確定后，評(píng)估過程簡(jiǎn)便易行。

4.2 該評(píng)估方法的可行性

(1)評(píng)估等級(jí)劃分比較合理。

利用50年的降水統(tǒng)計(jì)資料，按照100年一遇、10年一遇、5年一遇、2年一遇、1年一遇來劃分暴雨的5級(jí)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)區(qū)分暴雨災(zāi)害的嚴(yán)重程度有較好的表征意義。評(píng)估結(jié)果顯示，暴雨災(zāi)害嚴(yán)重程度和其評(píng)估的平均降水量、平均最大降水量、平均降水覆蓋率和平均降水持續(xù)時(shí)間的大小有較好的一致性，如評(píng)估為1～2級(jí)暴雨災(zāi)害維持時(shí)間基本在3 d以上。平均降水量超過100 mm。

(2)評(píng)估結(jié)論具有決策指導(dǎo)意義

利用歐氏距離建立的海河流域暴雨評(píng)估模型，其暴雨等級(jí)評(píng)估結(jié)論與歷史洪澇災(zāi)害特點(diǎn)十分吻合。1級(jí)暴雨容易引發(fā)全流域洪澇災(zāi)害;2級(jí)暴雨容易引發(fā)海河流域分河系的洪災(zāi)事件;3級(jí)暴雨容易引起局部地區(qū)河道流量偏高;4～5級(jí)的暴雨不易引發(fā)分支河系或整個(gè)流域的洪災(zāi)事件。因此，在暴雨發(fā)生前，可以利用該模型對(duì)暴雨進(jìn)行預(yù)評(píng)估，對(duì)合理利用海河流域暴雨水資源或加強(qiáng)洪澇災(zāi)害預(yù)防等決策服務(wù)提供科學(xué)的氣象依據(jù)和合理化建議，即預(yù)評(píng)估為1、2級(jí)暴雨時(shí)，提示提前做好海河流域的洪澇災(zāi)害預(yù)防;預(yù)評(píng)估為3級(jí)暴雨時(shí)，提示大部分地區(qū)可儲(chǔ)存降水，部分低澇地區(qū)注意洪澇災(zāi)害;預(yù)評(píng)估為4、5級(jí)暴雨時(shí)，提示注意雨水儲(chǔ)存，無(wú)洪澇危險(xiǎn)。

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Evaluation of Heavy Rain Disaster in Haihe River Basin by Euclidean Distance Method

Wu Zhenling1，Shi Dedao1，Lü Jiangjin2，Yang Yu3and Wang Jing1
(1．Tianjin Meteorological Observatory，Tianjin 300074，China;2．Scientific and Technological Development Office of Tianjin Meteorological Bureau，Tianjin 300074，China;3．Tianjin Meteorological Bureau，Tianjin 300074，China)

In view of the specialty of the meteorological data and timeliness of the evaluation，HR disaster meteorological evaluation of the HRB is studied by Euclidean distancemethod after considering the averaged precipitation intensity，themaximum influence scope and its duration．The evaluationmodel is used for evaluating the HRB's HR during 1960～2008．The results show that the evaluated meteorological grades of HR concur with the influence of the flooding events ever occurring in HRB．

heavy rain disaster;Euclidean distance method;evaluation vectors;evaluation model;decisionmaking services;Haihe River Basin

P429

A

1000－811X(2012)03－0048－06

2011－11－30

2012－01－10

中國(guó)氣象局新技術(shù)推廣項(xiàng)目(CMATG2010Z09)

吳振玲(1963－)，女，天津人，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)闅庀蠓?wù)與應(yīng)用氣象．E-mail:wiselyyn@yahoo.com.cn