李樂樂，鈔錦龍，趙德一，李浩杰，吳林棟，李佳駿

（1.太原師范學(xué)院地理科學(xué)學(xué)院，山西 晉中 030619；2.古交市氣象局，山西 太原 030200；3.山西省氣象信息中心，山西 太原 030600）

中國是暴雨洪澇災(zāi)害發(fā)生頻次最高的國家之一，對人民的生命安全和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成嚴(yán)重影響［1-2］。我國暴雨洪澇災(zāi)害的主要特征是受東亞季風(fēng)影響，暴雨活動頻繁，具有明顯的年代際變化、年際變化、季節(jié)變化和季節(jié)內(nèi)震蕩［3］。年均暴雨量的分布具有明顯的地域性，年均暴雨日數(shù)的地域分布與年均暴雨量的分布相一致，但不同的季節(jié)年均暴雨日數(shù)及其地域分布有明顯差異［4-7］。研究發(fā)現(xiàn)，降水量和降水頻次是洪澇災(zāi)害發(fā)生的主要影響因素［8-9］。我國的暴雨事件主要集中在5—9月，由東南沿海向西北內(nèi)陸不斷減少［10-11］。在暴雨洪澇災(zāi)情分布上具有明顯的地區(qū)差異性，西北地區(qū)在暴雨洪澇災(zāi)害受災(zāi)率、經(jīng)濟(jì)損失和傷亡人數(shù)等方面要遠(yuǎn)高于東南沿海地區(qū)［12］。如何有效降低暴雨洪澇災(zāi)害損失已成為各個國家和地區(qū)以及學(xué)者們共同關(guān)注的話題。在已有研究中，決策分析法（AHP）和地理信息系統(tǒng)（GIS）等方法模型被廣泛應(yīng)用到自然災(zāi)害風(fēng)險預(yù)測和評估中［13］。裴惠娟等［14］利用AHP 方法結(jié)合自然災(zāi)害風(fēng)險評估理論，對甘肅省暴雨洪水時空分布及風(fēng)險評估進(jìn)行研究，繪制出甘肅省暴雨洪水災(zāi)害綜合風(fēng)險區(qū)劃圖。楊幸等［15］則利用GIS對漢中市的氣象災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險評估，得出暴雨洪澇災(zāi)害高風(fēng)險區(qū)多位于山區(qū)，而平原地區(qū)風(fēng)險較低。暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險評估應(yīng)綜合考慮致災(zāi)因子、承災(zāi)體和防災(zāi)能力等因素［16］。更多還原孫鵬［17］、劉慧等［18］基于自然災(zāi)害評估理論對區(qū)域暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險實(shí)現(xiàn)綜合評價，并繪制出暴雨風(fēng)險等級圖，同時分析暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險空間特征，提高了風(fēng)險評估的實(shí)用性和科學(xué)性。結(jié)合遙感影像進(jìn)行洪水災(zāi)害風(fēng)險評估研究，有利于防洪減災(zāi)工程的規(guī)劃［19］。對區(qū)域暴雨災(zāi)害進(jìn)行科學(xué)風(fēng)險評估將更有效地指導(dǎo)區(qū)域災(zāi)害防范以及工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動。

近年來，隨著全球氣候變暖，山西省暴雨災(zāi)害發(fā)生的強(qiáng)度和頻率逐漸增加，嚴(yán)重影響了該省的社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展［20］。已有相關(guān)研究主要是針對山西省及部分地區(qū)短時期暴雨時空變化規(guī)律及影響因素方面的研究［21-23］，對未來防災(zāi)減災(zāi)的指導(dǎo)性意義不大。而針對山西省的暴雨災(zāi)害風(fēng)險評估方面少有研究。通過對歷史數(shù)據(jù)的研究有利于更好地了解暴雨近期的變化，針對這一現(xiàn)狀，本研究結(jié)合1957—2019年近63 a的歷史降水?dāng)?shù)據(jù)，對山西省暴雨災(zāi)害時空分布進(jìn)行深入分析，并且在此基礎(chǔ)上基于自然災(zāi)害評估理論、GIS等方法，對山西省進(jìn)行暴雨災(zāi)害的災(zāi)害風(fēng)險評估，從而為區(qū)域暴雨防洪減災(zāi)、加強(qiáng)災(zāi)害風(fēng)險管理以及所涉及災(zāi)害重建等工作提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

山西省（34°34＇～40°44＇N，110°14＇～114°33＇E）地處黃土高原東部，總面積15.67×104km2；屬于溫帶季風(fēng)氣候，年平均降水量大約在400～650 mm 之間，降水時間分配不均，約70%年降水量集中于6—9月［24］。境內(nèi)地貌復(fù)雜多樣，山區(qū)面積約占80%，地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)。山西省轄11 個地級市，117 個縣級行政單位。2019年全省常住人口3729.22×104人，國民生產(chǎn)總值達(dá)到17026.7×108元，人均GDP 為45724 元［25］。2019 年全省遭受各類自然災(zāi)害所造成的直接經(jīng)濟(jì)損失120.8×108元，同上年增長9.6%，農(nóng)作物受災(zāi)面積142.2×104hm2，增加68.8%，其中因暴雨洪澇災(zāi)害造成的農(nóng)作物受災(zāi)面積達(dá)到71.5×103hm2［25-26］。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

圖1 研究區(qū)27個氣象站點(diǎn)分布Fig.1 Distribution of the 27 meteorological stations in the study area

氣象數(shù)據(jù)主要來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data.cma.cn），基于研究工作的可行性原則和數(shù)據(jù)的客觀性原則并結(jié)合實(shí)際，在山西省相對均勻地選取了27個氣象站點(diǎn)，分別為右玉、大同、河曲、天鎮(zhèn)、朔州、五臺山、靈丘、五寨、興縣、原平、平定、離石、太原、太谷、榆社、隰縣、吉縣、介休、臨汾、安澤、長治、襄垣、運(yùn)城、侯馬、垣曲、陽城、永濟(jì)。所獲得的數(shù)據(jù)經(jīng)過嚴(yán)格檢驗，質(zhì)量良好，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無誤。社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來自中國民政部和《山西省統(tǒng)計年鑒》［25］。使用ArcGIS 10.2、Matlab 以及Origin 2018 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與圖表繪制。

2.2 研究方法

2.2.1 小波分析小波分析在大氣科學(xué)以及水文水資源科學(xué)等研究中被廣泛應(yīng)用。小波分析可以探測不同時間尺度內(nèi)的瞬時成分和頻率成分，研究多個時間尺度的變化成分［27］。Morlet小波因在時間與頻率的局部化之間具有較好的平衡，所以本文通過Matlab使用Morlet小波函數(shù)對山西省暴雨進(jìn)行時間序列分析［28-29］。計算公式如下：

式中：φ(t)為小波函數(shù)；i為虛數(shù)；t為時間；c為無量綱頻率。

2.2.2 決策分析法（AHP）本文使用AHP分析法來確定暴雨災(zāi)害風(fēng)險評估多個指標(biāo)權(quán)重，首先，需要構(gòu)建判斷矩陣，主要通過專家評價對各指標(biāo)要素進(jìn)行兩兩比較并給出評分（1～9），為確保不會出現(xiàn)由于專家意見不同，導(dǎo)致各要素重要性矛盾的現(xiàn)象，還需對上述矩陣進(jìn)行一致性檢驗，通過一致性檢驗后最終確定目標(biāo)權(quán)重大?。?0］。具體計算公式如下：

式中：λmax為最大特征值；(Aw)i為矩陣A與權(quán)重矩陣w相乘后產(chǎn)生的權(quán)重值；wi為權(quán)重矩陣w的權(quán)重值；CI為最大特征根值；n為矩陣維數(shù)；RI為隨機(jī)一致性指標(biāo)，由一致性檢驗RI 表得出RI=0.52；CR 為一致性比率，當(dāng)CR＜0.1 時，認(rèn)為所得的層次排序權(quán)重是正確的、合理的，否則需要重新調(diào)整判斷矩陣，直到一致性檢驗合格為止。計算結(jié)果詳見表1～5。

表1 準(zhǔn)則層指標(biāo)權(quán)重判斷矩陣及一致性檢驗Tab.1 Weight judgment matrix of criterion layer indices and consistency test

表2 致災(zāi)因子指標(biāo)層權(quán)重判斷矩陣及一致性檢驗Tab.2 Weight judgment matrix of disaster factors indices layer and consistency test

表3 孕災(zāi)環(huán)境指標(biāo)層權(quán)重判斷矩陣及一致性檢驗Tab.3 Weight judgment matrix of gestational disaster environment indices layer and consistency test

表4 承災(zāi)體指標(biāo)層權(quán)重判斷矩陣及一致性檢驗Tab.4 Weight judgment matrix of disaster bearing body indices layer and consistency test

表5 防災(zāi)減災(zāi)能力指標(biāo)層權(quán)重判斷矩陣及一致性檢驗Tab.5 Weight judgment matrix of disaster prevention and mitigation capacity indices layer and consistency test

2.2.3 暴雨災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)體系的構(gòu)建暴雨災(zāi)害的形成是多種因素共同作用的結(jié)果。本文運(yùn)用AHP探究山西省空間暴雨災(zāi)害風(fēng)險評估的問題，結(jié)合自然災(zāi)害系統(tǒng)理論，主要集中于4 個方面（準(zhǔn)則層）和10 個具體指標(biāo)層作為評估標(biāo)準(zhǔn)［31-32］，利用層次分析法確定各項指標(biāo)權(quán)重（表6）。本文利用克里金插值法繪制山西省暴雨日數(shù)及災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)評估等級劃分圖，采用自然斷點(diǎn)法進(jìn)行色彩分級。

表6 暴雨災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)體系Tab.6 Risk assessment index system of rainstorm disaster

2.2.4 自然災(zāi)害風(fēng)險評估模型所謂自然災(zāi)害風(fēng)險評估是從災(zāi)害的各個方面，尤其是致災(zāi)因子、災(zāi)情程度兩方面［33］，定量化預(yù)估、分析不同強(qiáng)度災(zāi)害發(fā)生的可能性及所造成的后果。本文根據(jù)自然災(zāi)害系統(tǒng)論及風(fēng)險評估理論，選取相關(guān)指標(biāo)，建立了暴雨災(zāi)害風(fēng)險評估模型。公式如下：

致災(zāi)因子危險指數(shù)（S1）公式：

式中：Z1為年均降雨量標(biāo)準(zhǔn)化值；Z2為年均暴雨日數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化值；Z3為日最大降雨量標(biāo)準(zhǔn)化值；P1、P2、P3為對應(yīng)指標(biāo)權(quán)重值。

孕災(zāi)環(huán)境敏感指數(shù)（S2）公式：

式中：Z4為海拔高程標(biāo)準(zhǔn)化值；Z5為地形坡度標(biāo)準(zhǔn)化值；Z6為河網(wǎng)密度標(biāo)準(zhǔn)化值；P4、P5、P6為對應(yīng)指標(biāo)權(quán)重值。

承災(zāi)體脆弱指數(shù)（S3）公式：

式中：Z7為人口密度標(biāo)準(zhǔn)化值；Z8為地均GDP 標(biāo)準(zhǔn)化值；Z9為耕地面積比標(biāo)準(zhǔn)化值；P7、P8、P9為對應(yīng)指標(biāo)權(quán)重值。

防災(zāi)減災(zāi)能力指數(shù)（S4）公式：

式中：Z10為人均GDP標(biāo)準(zhǔn)化值；P10為對應(yīng)權(quán)重值。

暴雨災(zāi)害綜合風(fēng)險指數(shù)（S綜合）公式：

式中：S1為致災(zāi)因子危險指數(shù)；S2為孕災(zāi)環(huán)境敏感指數(shù)；S3為承災(zāi)體脆弱指數(shù)；S4為防災(zāi)減災(zāi)能力指數(shù)；O1、O2、O3、O4為對應(yīng)指標(biāo)權(quán)重。

3 結(jié)果與分析

3.1 暴雨時間分布特征

3.1.1 暴雨年際變化根據(jù)山西省27 個氣象站點(diǎn)1957—2019年的逐日降水?dāng)?shù)據(jù)，繪制出山西省歷年的累積暴雨日數(shù)、年平均暴雨量年際變化趨勢（圖2）。從圖2 可以看出，1957—2019 年山西省年累積暴雨日數(shù)同年平均暴雨量的變化趨勢大致吻合，暴雨日數(shù)多的年份平均暴雨量也相對較大。在暴雨日數(shù)多的年份，更容易引發(fā)暴雨災(zāi)害且損失嚴(yán)重，如1958、1964 年和1971 年等。平均暴雨量的波動幅度總體上較為平穩(wěn)，隨時間推移略有下降，但暴雨發(fā)生的頻率增加，歷年的平均暴雨量約為67 mm。累積暴雨日數(shù)變化幅度較大，其變化存在一定的規(guī)律性，2006 年以后，累積暴雨日數(shù)呈增加趨勢且間隔時間縮短，其中2013 年累積暴雨日數(shù)高達(dá)17 d，是63 a來暴雨日數(shù)最多的年份。

圖2 山西省累積暴雨日數(shù)、年平均暴雨量年際變化Fig.2 Interannual variation of cumulative rainstorm days and annual average rainstorm amount in Shanxi Province

3.1.2 暴雨年內(nèi)變化山西省的暴雨主要集中在4—10 月，7 月為峰值，累積暴雨日數(shù)達(dá)到520 d（圖3）。4—10 月暴雨日數(shù)占比分別為0.52%、3.39%、6.60%、45.18%、33.45%、9.30%、1.56%。7—8 月暴雨日數(shù)最多，占比達(dá)到78.63%。說明夏季是山西省暴雨的高發(fā)期，降水集中，也反映出山西省降水時間分配不均勻與降水極端事件頻發(fā)共生的事實(shí)［34］。

圖3 山西省暴雨日數(shù)的年內(nèi)分布Fig.3 Annual distribution of rainstorm days in Shanxi Province

3.1.3 暴雨周期分析山西省1957—2019年暴雨日數(shù)年際變化過程中具有多個周期變化特征，分別為5 a、9 a、14～15 a、27～28 a 4 個時間尺度的周期變化（圖4、圖5）。其中，27～28 a時間尺度上表現(xiàn)出暴雨日數(shù)多-少交替的準(zhǔn)3 次周期震蕩變化；14～15 a 時間尺度上存在暴雨日數(shù)多-少交替準(zhǔn)6 次周期震蕩變化，以上2 個時間尺度呈現(xiàn)的周期變化均有穩(wěn)定性和全域性；而5 a和9 a時間尺度在20世紀(jì)80年代之前周期震蕩并不顯著，之后較為穩(wěn)定。27～28 a及14～15 a 的周期一直持續(xù)，而9 a 周期的振蕩信號微弱。

圖4 1957—2019年山西省暴雨日數(shù)小波變換Fig.4 Wavelet transform of rainstorm days in Shanxi Province during 1957—2019

圖5 小波方差Fig.5 Wavelet variance

3.2 暴雨空間分布特征

山西省暴雨日數(shù)空間分布整體上呈現(xiàn)由東南向西北方向遞減趨勢（圖6），暴雨日數(shù)最多的地區(qū)是晉南地區(qū)的垣曲縣、陽城縣，累積暴雨日數(shù)分別達(dá)到83 d、64 d，其次是海拔較高的五臺山地區(qū)，累積暴雨日數(shù)為77 d。而晉北地區(qū)如大同市、天鎮(zhèn)縣、右玉縣等暴雨日數(shù)較少，累積暴雨日數(shù)在20～30 d左右。中部地區(qū)累積暴雨日數(shù)介于兩者之間。暴雨事件多發(fā)生于恒山以南地區(qū)，平均暴雨日數(shù)基本超過40 d，多于北部地區(qū)。

圖6 山西省暴雨日數(shù)空間分布Fig.6 Spatial distribution of rainstorm days in Shanxi Province

如圖7 所示，所有地區(qū)的年平均暴雨量之間差異并不大，全省年平均暴雨量為67.48 mm。年平均暴雨量最大的地區(qū)為垣曲77.53 mm，最小的地區(qū)為大同58.27 mm。不同地區(qū)之間的暴雨日數(shù)差異明顯，垣曲最大累積暴雨日數(shù)為83 d，而天鎮(zhèn)只有15 d，從側(cè)面反映出山西省降水空間分布不均勻。總體來說，降水量大的地區(qū)極端降水事件發(fā)生的頻率也高，尤其是垣曲、五臺山、陽城，年平均暴雨量都在65 mm以上，累積暴雨日數(shù)超過60 d，這幾個地區(qū)遭受暴雨災(zāi)害的概率較大。

圖7 27個氣象站點(diǎn)累積暴雨日數(shù)和年平均暴雨量Fig.7 Cumulative rainstorm days and annual average rainstorm amount at the 27 meteorological stations

3.3 山西省暴雨災(zāi)害風(fēng)險評估

3.3.1 致災(zāi)因子的危險性評估山西省暴雨災(zāi)害致災(zāi)因子危險等級（圖8a）劃分為低危險區(qū)、次低危險區(qū)、中危險區(qū)、次高危險區(qū)、高危險區(qū)。圖中山西省南部的致災(zāi)因子危險指數(shù)整體高于北方地區(qū)。高危險區(qū)包括垣曲、陽城、安澤和海拔較高的五臺山地區(qū)；低危險區(qū)包括右玉、大同、天鎮(zhèn)、靈丘；次低危險區(qū)主要包括河曲、五寨、朔州、太谷、永濟(jì)；中危險區(qū)包括太原、離石、介休、興縣、平定、原平、隰縣、長治；次高危險區(qū)包括吉縣、臨汾、運(yùn)城、侯馬、榆社、襄垣。

圖8 山西省暴雨災(zāi)害風(fēng)險等級劃分Fig.8 Risk classification of rainstorm disaster risk in Shanxi Province

3.3.2 孕災(zāi)環(huán)境的敏感性評估山西省暴雨災(zāi)害孕災(zāi)環(huán)境敏感等級（圖8b）分為低敏感區(qū)、次低敏感區(qū)、中敏感區(qū)、次高敏感區(qū)、高敏感區(qū)。高敏感區(qū)主要分布在太原、太谷、榆社、平定、襄垣、運(yùn)城；次高敏感區(qū)主要分布在興縣、長治、侯馬；中敏感區(qū)主要分布在大同、河曲、五寨、離石、安澤、吉縣、垣曲、永濟(jì)；次低敏感區(qū)主要分布在右玉、原平、靈丘、天鎮(zhèn)、介休、隰縣、臨汾、陽城；低敏感區(qū)主要分布在五臺山和朔州。

3.3.3 承災(zāi)體的脆弱性評估山西省暴雨承災(zāi)體脆弱等級（圖8c）分為：低脆弱區(qū)、次低脆弱區(qū)、中脆弱區(qū)、次高脆弱區(qū)、高脆弱區(qū)。高脆弱區(qū)和次高脆弱區(qū)主要分布在：大同、長治、天鎮(zhèn)；中脆弱區(qū)主要分布在侯馬、運(yùn)城、永濟(jì)、臨汾、垣曲、陽城、襄垣、右玉；次低脆弱區(qū)主要分布介休、太原、太谷、榆社、安澤、平定、河曲、朔州、五臺山、靈丘；低脆弱區(qū)主要分布在：五寨、原平、興縣、離石、隰縣、吉縣。研究區(qū)域70%以上都屬于低脆弱區(qū)或次低脆弱區(qū)，高脆弱區(qū)發(fā)生在耕地比重大且人口密度大的大同，次高脆弱區(qū)為長治和天鎮(zhèn)。

3.3.4 防災(zāi)減災(zāi)能力評估防災(zāi)減災(zāi)能力是指災(zāi)害風(fēng)險區(qū)在災(zāi)害來臨前的預(yù)防災(zāi)害能力和發(fā)生災(zāi)害后修復(fù)損失的能力。城市發(fā)展得越成熟，防災(zāi)減災(zāi)能力越強(qiáng)。山西省防災(zāi)減災(zāi)能力等級（圖8d）分為：低減災(zāi)能力區(qū)、次低減災(zāi)能力區(qū)、中減災(zāi)能力區(qū)、次高減災(zāi)能力區(qū)、高減災(zāi)能力區(qū)。高減災(zāi)能力區(qū)包括太原、襄垣、安澤、河曲；次高減災(zāi)能力區(qū)包括長治、陽城、介休、右玉、朔州；中減災(zāi)能力區(qū)包括侯馬；次低減災(zāi)能力區(qū)包括大同、興縣、原平、離石、平定、太谷、臨汾、永濟(jì)、運(yùn)城；低減災(zāi)能力區(qū)包括天鎮(zhèn)、靈丘、五臺山、五寨、榆社、隰縣、吉縣、垣曲。整體分布特征呈現(xiàn)自中部向東北、西南方向遞減的趨勢，市區(qū)普遍高于縣區(qū)。

3.3.5 暴雨災(zāi)害風(fēng)險綜合評估結(jié)合山西省暴雨災(zāi)害綜合風(fēng)險等級劃分（圖9）可以看出，空間分布上總體呈由南向北逐漸遞減的趨勢，其中高風(fēng)險區(qū)為運(yùn)城盆地東北部，低風(fēng)險區(qū)位于山西省東北、西北地區(qū)。從暴雨災(zāi)害綜合風(fēng)險等級來看，山西省中部和南部屬于暴雨災(zāi)害高風(fēng)險地區(qū)。據(jù)統(tǒng)計，山西省1971—1980 年10 a 間晉南黃河流域發(fā)生暴雨196次，汾河流域發(fā)生暴雨177 次，漳山河流域發(fā)生148次，而北部的永定河和大清河流域僅發(fā)生了84 次，山西省暴雨特征呈現(xiàn)南多北少、山地多于盆地的特征［34］。垣曲縣屬于暴雨災(zāi)害的高發(fā)地區(qū)，1961—2000 年40 a 間暴雨災(zāi)害次數(shù)達(dá)到了39 次［35］。評估結(jié)果顯示，垣曲縣致災(zāi)因子危險等級、孕災(zāi)環(huán)境敏感等級、承災(zāi)體脆弱等級、防災(zāi)減災(zāi)能力等級分別屬于高危險區(qū)、中敏感區(qū)、中脆弱區(qū)、低減災(zāi)能力區(qū)，按照權(quán)重綜合疊加后均屬于暴雨災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)等級的高風(fēng)險區(qū)。

圖9 山西省暴雨災(zāi)害綜合風(fēng)險等級劃分Fig.9 Comprehensive risk classification of rainstorm disaster in Shanxi Province

4 討論

山西省暴雨活動頻繁，暴雨主要集中在夏季，具有明顯的年際變化和年內(nèi)變化特征，這與我國暴雨活動的主要特征相吻合［3］。根據(jù)年累積暴雨日數(shù)和年平均暴雨量變化規(guī)律，可以預(yù)測在未來幾年是暴雨活動頻繁的階段，發(fā)生暴雨災(zāi)害概率較高。山西省暴雨發(fā)生的次數(shù)呈現(xiàn)增加趨勢且周期縮短，但無論是9 a和14～15 a還是27～28 a的震蕩周期，目前仍處于暴雨高發(fā)時期，這與全球氣候變化背景下，極端惡劣天氣發(fā)生頻率增加的變化相一致［36］。山西省暴雨空間分布整體呈現(xiàn)由東南向西北遞減趨勢，主要受天氣系統(tǒng)和地形地貌因素影響，其中天氣系統(tǒng)的影響機(jī)制還有待深入探究。在暴雨災(zāi)害風(fēng)險評估中，主要影響因子是降雨量、暴雨日數(shù)等，山西省山脈、盆地眾多，南部地勢低平，又位于迎風(fēng)坡，降水豐富且集中，而北部地區(qū)，由于受高大山脈的阻擋作用，水汽削弱難以抵達(dá)，降水較少［8］。山西省暴雨災(zāi)害綜合風(fēng)險指數(shù)等級空間分布特征，主要由山西省的氣候和地形特征所決定，區(qū)域內(nèi)山地面積占比大，水土流失嚴(yán)重，暴雨來臨時極易引起山洪爆發(fā)［15］。

5 結(jié)論

通過對1957—2019 年山西省暴雨的時空分布特征及災(zāi)害風(fēng)險評估分析，得出以下結(jié)論：

（1）從時間上看，山西省暴雨季節(jié)變化明顯，主要集中在夏季，6—8 月暴雨量占全年暴雨比重為85.23%，7 月最多（45.18%）。山西省年均暴雨量各年份差距不大，但年累積暴雨日數(shù)年際差距較大，年平均暴雨量和年累積暴雨日數(shù)兩者變化趨勢大致擬合。

（2）從空間上來看，以恒山為界，界線以南強(qiáng)降水發(fā)生的概率和暴雨量高于北部區(qū)域。受地理位置和地形影響，垣曲、五臺山、陽城的平均暴雨量均在65 mm以上，累積暴雨日數(shù)均在60 d以上，為暴雨事件的高發(fā)區(qū)，這3個地區(qū)更易受暴雨災(zāi)害威脅。

（3）根據(jù)小波分析發(fā)現(xiàn)，山西省暴雨日數(shù)年際變化存在5 a、9 a、14～15 a、27～28 a 4 個時間尺度的震蕩周期。

（4）山西省暴雨災(zāi)害綜合風(fēng)險等級呈現(xiàn)從南向北遞減的趨勢，中部和南部屬于暴雨災(zāi)害發(fā)生的高風(fēng)險區(qū)。五臺山、垣曲、陽城、安澤為致災(zāi)因子危險等級的高危險區(qū)；太原、太谷、榆社、平定、襄垣、運(yùn)城為孕災(zāi)環(huán)境敏感等級的高敏感區(qū)；大同屬于承災(zāi)體脆弱等級的高脆弱區(qū)；河曲、太原、安澤、襄垣屬于防災(zāi)減災(zāi)能力等級的高減災(zāi)能力區(qū)；在暴雨災(zāi)害綜合風(fēng)險等級評估中，垣曲屬于暴雨災(zāi)害高風(fēng)險地區(qū)，而天鎮(zhèn)、靈丘、右玉、朔州為低風(fēng)險區(qū)。

以上結(jié)論，不僅呈現(xiàn)山西暴雨事件時空分布特征及重現(xiàn)規(guī)律，同時對暴雨災(zāi)害風(fēng)險進(jìn)行科學(xué)評估與區(qū)劃，與實(shí)際情況基本相符。在本研究基礎(chǔ)上，應(yīng)進(jìn)一步探討建立健全暴雨災(zāi)害監(jiān)測、預(yù)警及應(yīng)急機(jī)制。結(jié)合山西省暴雨發(fā)生的時空規(guī)律，相關(guān)部門應(yīng)當(dāng)注重和提高暴雨災(zāi)害預(yù)報的準(zhǔn)確性，結(jié)合地區(qū)自然與人文地理環(huán)境，合理規(guī)劃防災(zāi)減災(zāi)，以及災(zāi)后重建恢復(fù)工作。