上海市暴雨的模糊风险评价

摘要：暴雨或大暴雨是许多城市常见的一种自然灾害现象。采用模糊数学中的信息扩散方法，建立了用于暴雨模糊风险分析的模型，并以上海市近20年来的暴雨资料为例进行计算，计算结果证明了该模型的简便可行性，为今后上海市的暴雨灾害防治工作提供一定参考。

关键词：暴雨；信息扩散法；模糊风险；风险水平

中图分类号：TV125

文献标识码：A

文章编号：1672-1683(2007)06-0081-03

Fuzzy Risk Assessment of Rainstorm in Shanghai

YIN Jinga，LIU Shu-guanga，LI Zhi-hongb

(a.Department of Hydraulic Engineering；b.Department of Geotechnical Engineering，Tongji University，Shanghai 200092，China)

Abstract：Rainstorm or heavy rainstorm is one of the common natural disasters occurring in many cities.Information diffusion method in fuzzy mathematics is introduced and the model of fuzzy risk analysis of rainstorm is developed in this paper.Finally，realistic observed data of rainstorm in the last twenty years in Shanghai are taken as an example to compute and the results can prove the model to be simple and feasible.They may give some references to the prevention of rainstorm hazard in Shanghai.

Key words：rainstorm；information diffusion method；fuzzy risk；risk level

我国是世界上出现暴雨较多的国家之一，降雨量集中且强度较大。今年入夏以来，我国的新疆，四川，重庆，河南等地接连遭受暴雨袭击。由于降雨强度大，历时长在当地引发了不同程度的洪涝灾害，一些山区还遭遇了因暴雨或大暴雨诱发的一连串次生灾害与衍生灾害，如山体滑坡和泥石流、水土流失等灾害袭击，人民群众的生命财产和国家的经济发展遭受了重大损失。上海市作为全国经济、文化的中心，国际影响力巨大，对国家的国民经济发展有着举足轻重的作用。因此，上海市的暴雨灾害防治工作一直是城市发展中的一项重要任务。由于大暴雨是稀遇事件，观测资料样本有限，不宜采用传统的统计学方法对暴雨资料进行风险分析。利用模糊数学中的信息扩散理论^[1]，可以将观测的一个数据所携带的信息扩散到指标论域中的所有数据点，从而可以利用有限的样本资料，获得总体较好的风险分析效果。通过对暴雨和大暴雨的风险分析，即了解和分析暴雨及大暴雨的发生机率，对于采取适当的措施预防城市洪涝灾害和减轻灾害造成的损失是十分必要的。本文尝试使用该方法对上海市的暴雨资料进行模糊风险分析。

1 上海市暴雨特征

上海地处亚洲大陆东部中纬度沿海地带，属于亚热带东亚季风区，每年汛期受台风，冷暖空气交替等作用，遭到不同程度的梅雨、台风雨和雷暴雨等侵袭。统计资料分析，上海市多年平均降雨量为1 143.4 mm左右，年降雨日为125~135天。多年平均汛期雨量为693.6 mm，占全年总降水量的61%。一年中上海的暴雨主要出现在汛期的5~9月，占全年暴雨总数的85 %，12月~2月暴雨出现的机率最少。上海市平均每年发生暴雨23.6次，雨量在100~200 mm之间的大暴雨3.4次，超过200 mm以上的特大暴雨每年0.6次。从1959年~2006年过程雨量大于每日200 mm的特大暴雨共发生14次，最大一次日降水量达到581.3 mm/日，最大每小时降水量达到147 mm/h^[2]。

2 基于信息扩散理论的暴雨模糊风险分析模型

传统的工程水文学的方法中计算暴雨的发生频率，通常采用统计学的方法，即拟合暴雨量的理论分布律或直接使用经验分布曲线^[3]。但对于大暴雨而言，由于是罕有事件，资料样本很少，一般很难有经验曲线拟合，并且拟合的曲线的参数不稳定，误差往往较大。

信息扩散方法是为了弥补信息不足而考虑优化利用样本模糊信息的一种对样本进行集值化的模糊数学处理方法。最原始的形式是信息分配方法，主要用于自然灾害的风险分析，如农业自然灾害风险分析和地震灾害风险分析^[4-5]。近年来，该方法也被引入到气象要素的风险分析中来^[6]。信息扩散方法就是将一个观测值的样本变成一个模糊集，即把一个单值样本变成集值样本。该方法中最常用的模型是正态扩散模型。本文尝试将此方法用于暴雨频率的风险分析中，建立的模型如下：

设某水文站多年观测的汛期暴雨值为：

3 上海市暴雨的模糊风险评价

选取上海市市区某观测站点观测的1990~2006年的汛期的暴雨资料，如表1所示。表1中的汛期雨量数据为市中心区的年平均汛期雨量，摘选的暴雨为汛期内市区发生的最大强度的一次日暴雨量。

应用前面建立的暴雨模糊风险模型分别对汛期雨量，日暴雨量进行风险计算。

具体的操作步骤如下：

(1)根据实测的汛期雨量和日暴雨量的变化范围，分别取一维实数空间上的集合[100，2000]和[40，450]作为汛期雨量和日暴雨量的论域。考虑到计算精度要求，分别以10 mm和100 mm为间距。按等间距取点，将集合转变为下式中的离散论域。

同理，从表3中可以得出，日暴雨量的风险水平为110~120 mm时，风险估计值为0.547 5和0.4675(两年一遇)，由此可知上海市的日暴雨量多为110~120 mm。当日暴雨量的风险水平增加为200 mm时，风险估计值为0.176 5，即上海市今后发生特大暴雨的重现期为6年一遇。出现日暴雨量≥350 mm的稀有特大暴雨的概率估计值为0.015，即70年一遇。

4 结 论

风险分析的核心是对某一指标进行概率密度估计。由于大暴雨事件的观测样本有限，应用传统的统计方法无法保证很高的风险分析精度。模糊数学中的信息扩散方法，是一种有效处理小样本的方法。本文根据信息扩散方法建立了暴雨模糊风险分析的模型，并对上海市1990—2006年以来的暴雨资料包括汛期雨量和日暴雨量进行风险分析，得出上海市的汛期雨量一般为700 mm，日暴雨量多为110~120 mm。今后发生特大日暴雨量≥200 mm的重现期为6年一遇，而出现日暴雨量≥350 mm的稀有特大暴雨为70年一遇，该结果可以为上海市的防汛减灾工作提供一定指导。

参考文献：

[1] 黄崇福，王家鼎.模糊信息优化处理技术极其应用[M].北京：北京航空航天大学出版社，1995.42-66.

[2] 刘树人，周巧兰.上海市暴雨积水灾害成因及防治对策研究[J].城市研究，2000，(2)：18-21.

[3] 詹道江，叶守则.工程水文学[M].北京：中国水利水电出版社，2000.

[4] 黄崇福，刘新立，周国贤，等.以历史灾情资料为依据的农业自然灾害风险评估方法[J].自然灾害学报，1998，7(2)：1-9.

[5] 白海玲，黄崇福.自然灾害的模糊风险[J].自然灾害学报，2000，9(1)：49-53.

[6] 冯利华.基于信息扩散理论的气象要素风险分析[J].气象科技，2000，28(1)：27-29.

注：“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。”

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