在气象灾害风险评估领域，标准化、量化的技术方案是提升防灾减灾效率的核心支撑。近日，山西省地方标准《气象灾害风险普查技术规范 雪灾》（DB14/T 3488-2025）正式发布，将于 2025 年 10 月 10 日全面实施。该标准针对山西冬季雪灾频发的现状，构建了一套从数据收集、因子分析到风险区划的完整技术体系，对气象、应急、科研等领域的技术人员具有极高的实践参考价值。本文将从技术视角拆解标准核心内容，助力开发者、科研人员快速落地应用。
一、标准核心定位：填补区域雪灾普查技术空白
作为山西省首部聚焦雪灾风险普查的地方标准，DB14/T 3488-2025 以 GB/T 1.1-2020 为起草依据，规范性引用 GB/T 35229-2017（雪深与雪压观测）、GB/T 40239-2021（城市雪灾等级）等国家标准，明确了雪灾风险普查的术语定义、流程规范和技术方法，解决了以往区域内雪灾普查 “数据口径不一、评估方法模糊、区划标准缺失” 的行业痛点。
标准适用于雪灾风险普查全流程，无论是科研机构的风险建模、企业的灾害影响评估，还是政府部门的防灾资源部署，都能通过该标准实现技术统一、结果可比，为区域雪灾风险防控提供了标准化技术底座。
二、核心技术框架：从数据到区划的全链路量化体系
标准的核心价值在于 “用技术手段替代经验判断”，其技术框架围绕 “数据收集 - 因子分析 - 评估建模 - 等级区划” 四大环节展开，逻辑清晰且可操作性强。
1. 数据收集标准化：明确 4 类核心数据源
标准对普查所需数据进行了精准界定，避免数据冗余或缺失，为后续建模提供高质量输入：
- 气象数据：年累计降雪量、年最大积雪深度、日降雪量≥5mm 的年降雪日数（3 类核心致灾因子数据）；
- 承灾体数据：国土面积、人口数量、GDP、小麦 / 玉米等主要粮食作物播种面积（表征受影响对象的基础数据）；
- 灾情数据：受灾人口、农作物受灾 / 绝收面积、直接经济损失（用于脆弱性评估的实测数据）；
- 地理信息数据：行政边界或评估区域边界矢量底图（用于空间区划的基础底图数据）。
数据要求 “来源可靠、统一归一化处理”，附录 B 提供了明确的归一化公式（D=Xmax−XminX−Xmin），可直接用于消除不同量纲数据的差异，为多因子综合评估奠定基础。
2. 致灾危险性评估：加权求和模型 + 多赋权方法融合
致灾危险性是雪灾风险的核心驱动因素，标准明确了 “3 类致灾因子 + 加权求和模型 + 3 种赋权方式” 的评估体系：
- 致灾因子识别：聚焦累计降雪量、最大积雪深度、日降雪量≥5mm 的降雪日数，精准锁定雪灾致灾核心要素；
- 评估模型：采用加权求和公式 H=H1ω1+H2ω2+H3ω3，其中H1/H2/H3为归一化后的致灾因子，ω1/ω2/ω3为权重系数（之和为 1）；
- 权重确定方法：提供 3 种可选方案，适配不同场景需求：
- 信息熵赋权法（附录 C）：基于指标离散度客观计算权重，适合数据充足、追求客观性的场景；
- 层次分析法（AHP，附录 D）：定性与定量结合，通过 1-9 比例标度构建判断矩阵，适合需融合专家经验的场景；
- 专家打分法（附录 E）：多轮匿名征询专家意见，适合数据有限但需贴合实际的场景。
3. 风险评估：加权求积模型 +“危险性 - 暴露度 - 脆弱性” 三维指标
雪灾风险评估并非单一因子判断，标准采用 “三维指标 + 加权求积模型”，实现风险的立体化量化：
- 三维核心指标：
- 致灾危险性（HI）：前文计算的归一化危险性指数；
- 承灾体暴露度（EI）：以 “评估单元内人口 / GDP / 农作物种植面积与总面积之比” 计算（公式E=SSE）；
- 承灾体脆弱性（VI）：以 “受灾人口 / 直接经济损失 / 农作物受灾面积与对应基数之比” 计算（公式V=SFSV）；
- 风险评估模型：采用加权求积公式 R=HIwh×EIwe×VIwv，其中wh/we/wv为各指标权重，需结合区域实际通过附录方法确定；
- 等级划分：通过自然断点分级法（附录 F）或百分位等级划分法（附录 G），将风险划分为高（Ⅰ 级）、较高（Ⅱ 级）、中（Ⅲ 级）、较低（Ⅳ 级）、低（Ⅴ 级）5 类，其中百分位法明确≥95% 为高风险，<50% 为低风险，划分标准可直接落地。
三、技术落地关键点：附录工具包的实操应用
标准的附录部分是技术落地的核心支撑，提供了 6 类资料性工具方法，可直接用于编程实现或科研建模：
- 附录 A：普查流程图：可视化展示 “数据收集→致灾因子识别→危险性评估→风险评估→区划与报告” 全流程，便于项目流程设计；
- 附录 B：归一化方法：提供线性归一化公式，可通过 Python、MATLAB 等工具快速实现数据预处理（示例代码可基于公式直接编写）；
- 附录 C-E：赋权方法：包含信息熵、AHP、专家打分法的完整计算公式，支持开发者封装为工具类，适配不同评估场景；
- 附录 F-G：分级方法：自然断点法提供总偏差平方和计算逻辑，百分位法明确分级标准，可结合 GIS 工具（如 ArcGIS、QGIS）实现空间区划可视化。
实操示例：数据预处理与权重计算流程
- 收集评估区域气象数据，通过附录 B 公式完成归一化：
python
运行
# 归一化计算示例（基于附录B公式） def normalize_data(data): x_min = min(data) x_max = max(data) return [(x - x_min) / (x_max - x_min) for x in data]- 采用信息熵赋权法计算致灾因子权重，按附录 C 公式依次计算指标比重Pij、熵值Si、客观权重ωi；
- 代入加权求和 / 求积模型，结合 GIS 工具生成风险区划图。
四、适用场景与技术价值
该标准的技术体系可广泛应用于多领域场景：
- 科研领域：为雪灾风险评估模型优化、区域气候适应性研究提供标准化数据处理和建模框架；
- 工程实践：支撑城市规划、交通基础设施建设、农业种植结构调整等项目的风险评估模块开发；
- 政务应用：助力气象、应急管理部门构建雪灾风险普查系统，实现高风险区域精准识别与资源调度；
- 企业应用：为农业保险、交通物流等行业提供风险量化工具，提升灾害损失预判精度。
从技术创新来看，标准的核心优势在于 “兼顾科学性与实用性”：既引入信息熵赋权法等客观量化模型，又保留专家打分法等灵活调整方式，适配山西不同区域的地形、气候差异；同时，五级分级体系和标准化流程，让风险评估结果具备可对比性和可推广性，填补了区域内雪灾普查技术的空白。
五、总结与资源获取
DB14/T 3488-2025 的发布，标志着山西省雪灾风险普查从 “经验驱动” 迈向 “技术驱动”。对于技术人员而言，该标准不仅是一套操作规范，更是一份 “数据处理 - 模型构建 - 结果输出” 的完整技术方案，其附录中的公式、方法可直接转化为代码实现，大幅降低雪灾风险评估项目的开发成本。
无论你是从事气象数据建模的开发者、灾害风险评估的科研人员，还是应急管理领域的技术工程师，都值得深入研究这份标准。欢迎在评论区分享你的应用场景或技术疑问，一起探讨标准落地过程中的实操技巧！
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