基于最大熵原理的四川省干旱災(zāi)害致災(zāi)危險(xiǎn)性研究

楊庭瀟 ,馬 力

（1.成都信息工程大學(xué)，成都 610225；2.四川省氣象局，成都 610072）

引言

四川省位于中國(guó)西南內(nèi)陸，氣候差異顯著，降水主要受季風(fēng)影響，近年來(lái)旱澇災(zāi)害發(fā)生頻率呈逐年升高趨勢(shì)，僅2010年干旱造成全省共計(jì)13.8億人民幣直接經(jīng)濟(jì)損失。當(dāng)一次災(zāi)害性天氣過(guò)程發(fā)生后，四川省防辦曾問(wèn)過(guò)四川省氣象局該次災(zāi)害過(guò)程與其他時(shí)間同類災(zāi)害相比強(qiáng)度如何的問(wèn)題。參考地震災(zāi)害的地震量級(jí)表征其致災(zāi)能力以及過(guò)去學(xué)者選取暴雨降水量因子利用總體主成分和閾值法研究得到暴雨致災(zāi)能力評(píng)估指數(shù)思路[1?2]，可研究四川省干旱災(zāi)害致災(zāi)危險(xiǎn)性指數(shù)以表征一次干旱災(zāi)害過(guò)程的致災(zāi)危險(xiǎn)性大小即其災(zāi)害強(qiáng)度，并可以此解答此類問(wèn)題。同時(shí)，研究干旱災(zāi)害致災(zāi)危險(xiǎn)性作為干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的前期基礎(chǔ)工作，能從氣象角度首先定量說(shuō)明一次干旱過(guò)程的災(zāi)害影響能力大小，有利于提高后續(xù)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作精準(zhǔn)度，減小氣象服務(wù)效益評(píng)估及干旱災(zāi)害相關(guān)保險(xiǎn)產(chǎn)品制作等工作的難度。

現(xiàn)有的氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究工作常利用地區(qū)脆弱度、暴露度等綜合要素進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，資料跨學(xué)科收集難度較大，且未首先從氣象角度說(shuō)明其具體強(qiáng)度，最終評(píng)估結(jié)果精準(zhǔn)度較差、地區(qū)局限性較大[3?5]。氣象學(xué)者對(duì)于干旱災(zāi)害的相關(guān)研究多集中于農(nóng)業(yè)干旱和區(qū)域單品種干旱災(zāi)害特征研究，而從氣象角度出發(fā)的對(duì)干旱過(guò)程的災(zāi)害影響研究較少，且氣象干旱評(píng)估指標(biāo)繁多，運(yùn)用效果各有千秋，其中標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（SPI）運(yùn)用較多，并經(jīng)過(guò)多年研究后提出了改良的氣象干旱綜合監(jiān)測(cè)指數(shù)(MCI)[6]。目前，已有研究利用SPI指數(shù)、Z指數(shù)、K指數(shù)以及MCI指數(shù)對(duì)四川省干旱過(guò)程進(jìn)行了評(píng)估，結(jié)果表明MCI指數(shù)更適用于四川省干旱災(zāi)害監(jiān)測(cè)及評(píng)估分析[7?13]。起源于19世紀(jì)統(tǒng)計(jì)物理的熵概念，20世紀(jì)開(kāi)始運(yùn)用于信息論中，目前已廣泛運(yùn)用于醫(yī)療、運(yùn)動(dòng)等領(lǐng)域研究中，而自上世紀(jì)九十年代初氣象學(xué)者創(chuàng)立熵氣象學(xué)后，其在氣象領(lǐng)域運(yùn)用卻較少，近年僅少量學(xué)者將其運(yùn)用于解決閃電時(shí)程方程中雷暴過(guò)程閃電總量與閃電頻次關(guān)系的分布函數(shù)問(wèn)題。最大熵原理是一種選擇隨機(jī)變量統(tǒng)計(jì)其特性最符合客觀情況時(shí)的準(zhǔn)則，世間萬(wàn)物最終呈現(xiàn)狀態(tài)均符合最大熵原理所揭示的規(guī)律，即為熵最大、出現(xiàn)概率最大時(shí)的狀態(tài)，由最大熵原理推導(dǎo)的分布規(guī)律是具有普適性的規(guī)律，熵原理對(duì)大氣亦有普適性，其在氣象領(lǐng)域具有寬廣光芒的應(yīng)用前景[14?24]。本文利用最大熵原理推導(dǎo)干旱重要?dú)庀笠馗怕史植家?guī)律，根據(jù)其概率分布規(guī)律，延續(xù)過(guò)去學(xué)者干旱評(píng)估及致災(zāi)能力評(píng)估研究思路，選取最適宜氣象要素與相應(yīng)災(zāi)害損失分別計(jì)算其關(guān)聯(lián)度，最終得到四川省為例的干旱災(zāi)害致災(zāi)危險(xiǎn)性指數(shù)，作為干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的前期基礎(chǔ)工作，可從氣象角度首先清晰定量提供其致災(zāi)危險(xiǎn)性大小。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)

研究所用氣象數(shù)據(jù)包括四川省氣象臺(tái)提供的全省所有加密自動(dòng)氣象觀測(cè)站的逐日平均氣溫、逐日累計(jì)降水量數(shù)據(jù)以及國(guó)家氣候中心提供的經(jīng)過(guò)處理計(jì)算的四川省所有站點(diǎn)逐日MCI值數(shù)據(jù)，時(shí)間長(zhǎng)度為2006～2020年。所用災(zāi)害損失數(shù)據(jù)來(lái)源于四川省氣象臺(tái)決策服務(wù)中心提供的四川省內(nèi)各市州每日上報(bào)的由于各類自然災(zāi)害如暴雨、干旱、地震、森林火災(zāi)等所造成的實(shí)際災(zāi)害損失災(zāi)情統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，時(shí)間長(zhǎng)度為2006～2020年。

1.2 主要方法

本文首先利用最大熵原理推導(dǎo)干旱過(guò)程中重要要素的概率分布規(guī)律，若能通過(guò)相關(guān)檢驗(yàn)，則推導(dǎo)正確，可根據(jù)其概率分布規(guī)律選擇最適宜于研究干旱災(zāi)害致災(zāi)能力指數(shù)的氣象要素，利用序列關(guān)聯(lián)度方法分別分析各要素與實(shí)際災(zāi)害損失之間的關(guān)聯(lián)度，再依據(jù)不同要素關(guān)聯(lián)度大小計(jì)算其權(quán)重，制定出干旱災(zāi)害致災(zāi)能力指數(shù)。所得到的干旱災(zāi)害致災(zāi)能力指數(shù)能用于評(píng)估一次干旱過(guò)程的致災(zāi)能力大小，根據(jù)其具體氣象要素帶入指數(shù)公式所得到的值越大，其致災(zāi)能力就越強(qiáng)。選擇實(shí)際災(zāi)害損失不同的干旱個(gè)例對(duì)致災(zāi)能力指數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，若能正確反映其致災(zāi)能力，則公式正確。

對(duì)干旱相關(guān)氣象要素的概率分布規(guī)律推導(dǎo)選用最大熵原理方法，選取一定時(shí)段內(nèi)不同無(wú)雨期長(zhǎng)度與對(duì)應(yīng)持續(xù)時(shí)間出現(xiàn)頻率作為干旱過(guò)程重要參考?xì)庀笠?，利用最大熵原理推?dǎo)其概率分布規(guī)律，應(yīng)首先將離散變量無(wú)雨期長(zhǎng)度x分立為若干個(gè)值，每個(gè)值有相應(yīng)的概率p與之對(duì)應(yīng)，如表1所示：

表1 變量與概率對(duì)應(yīng)表

2 概率分布規(guī)律檢驗(yàn)

由于最大熵原理能在信息不完整情況下最大限度排除主觀因素干擾，通過(guò)其所確定的分布規(guī)律為最公正的預(yù)測(cè)結(jié)果，在復(fù)雜系統(tǒng)的無(wú)限種概率分布情況中其可信度最高。且分布函數(shù)不同于其他統(tǒng)計(jì)模型，其包含的統(tǒng)計(jì)要素最為全面，能綜合各統(tǒng)計(jì)要素以全面說(shuō)明對(duì)象的狀態(tài)?；谧畲箪卦硭茖?dǎo)的無(wú)雨期長(zhǎng)度與對(duì)應(yīng)持續(xù)時(shí)間的對(duì)數(shù)線性分布規(guī)律應(yīng)是具有普適性的，其克服了時(shí)間、空間上的局限，故可僅用少量個(gè)例對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)，若均能通過(guò)，則推導(dǎo)結(jié)果正確，可普遍適用，運(yùn)用于以代表干旱過(guò)程的強(qiáng)度以解決相應(yīng)問(wèn)題。在所用數(shù)據(jù)資料中，選取符合四川省干旱標(biāo)準(zhǔn)的，例如2006年伏旱、2007年夏旱、2020年春旱等強(qiáng)度不同、發(fā)生時(shí)段不同的干旱個(gè)例，統(tǒng)計(jì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行概率分布規(guī)律檢驗(yàn)。首先依次分別統(tǒng)計(jì)所選每次過(guò)程中不同無(wú)雨期長(zhǎng)度占總時(shí)長(zhǎng)的頻率，再計(jì)算其對(duì)數(shù)并進(jìn)行線性擬合，最后利用F檢驗(yàn)方法考察線性擬合結(jié)果能否通過(guò)0.05水平的顯著性檢驗(yàn)。所選概率分布規(guī)律檢驗(yàn)干旱過(guò)程中一次過(guò)程的無(wú)雨期與對(duì)應(yīng)頻率的對(duì)數(shù)的線性擬合情況如圖1所示。

圖1 一次檢驗(yàn)個(gè)例的無(wú)雨期長(zhǎng)度與出現(xiàn)頻率對(duì)數(shù)的線性擬合情況

使用F檢驗(yàn)方法考察個(gè)例時(shí)，首先均假設(shè)H0：b=0，數(shù)據(jù)若做出拒絕原假設(shè)b=0的判斷，則線性回歸模型合理。將不同無(wú)雨期長(zhǎng)度出現(xiàn)頻率的對(duì)數(shù)即變量y的離差平方和進(jìn)行分解，得到回歸平方和，進(jìn)而得到誤差平方和式中y為不同無(wú)雨期長(zhǎng)度出現(xiàn)頻率的對(duì)數(shù)，n為無(wú)雨期長(zhǎng)度按2天為差值的分組數(shù)量），則對(duì)給定的顯著性水平α，每組個(gè)例均可查相應(yīng)自由度為（1，n?2）的F分布臨界值表，可得臨界值Fa，若計(jì)算所得F>Fa，則拒絕原假設(shè)，顯著性通過(guò)，線性分布成立，則無(wú)雨期長(zhǎng)度與其對(duì)應(yīng)出現(xiàn)頻率的負(fù)指數(shù)分布也應(yīng)成立。所選個(gè)例按上述方法計(jì)算所得的部分F值及相應(yīng)臨界值如表2所示：

表2 部分個(gè)例檢驗(yàn)情況

所有個(gè)例的F值均遠(yuǎn)大于查表相應(yīng)Fa值，均可通過(guò)0.05水平的顯著性檢驗(yàn)，線性擬合正確，線性分布規(guī)律存在。故由最大熵原理所推導(dǎo)的無(wú)雨期長(zhǎng)度與出現(xiàn)頻率的對(duì)數(shù)的線性概率分布規(guī)律成立，即無(wú)雨期長(zhǎng)度與出現(xiàn)頻率的負(fù)指數(shù)概率分布規(guī)律也應(yīng)成立。由最大熵原理推導(dǎo)的具有普適性的無(wú)雨期長(zhǎng)度這一概率分布規(guī)律可用于干旱相關(guān)研究，可以尋找適用于干旱相關(guān)評(píng)估研究的要素。

3 致災(zāi)能力指數(shù)

3.1 要素選取

根據(jù)最大熵原理推導(dǎo)所得概率分布規(guī)律，一定時(shí)間段內(nèi)地區(qū)的無(wú)雨期長(zhǎng)度與出現(xiàn)頻率為負(fù)指數(shù)關(guān)系，則無(wú)雨期長(zhǎng)度概率分布形式函數(shù)中僅有數(shù)學(xué)期望這一主要參數(shù)，影響無(wú)雨期長(zhǎng)度出現(xiàn)頻率的概率分布函數(shù)形式有且僅有一個(gè)主要的約束條件。綜合最大熵原理所推導(dǎo)降水其他要素的概率分布規(guī)律均呈指數(shù)簇形式，在降水相關(guān)評(píng)估研究中，要素選取僅用時(shí)間、面積、強(qiáng)度相關(guān)要素即可較好代表干旱過(guò)程整體情況[20]。在干旱眾多氣象評(píng)估指標(biāo)中，改良后的氣象干旱綜合指數(shù)（MCI指數(shù)）能更好地滿足業(yè)務(wù)需求，更適用于四川地區(qū)，故選用MCI值、持續(xù)時(shí)間、覆蓋總面積、溫度距平、無(wú)雨日、無(wú)雨面積六個(gè)要素作為研究干旱災(zāi)害致災(zāi)危險(xiǎn)性的氣象要素。其中，持續(xù)時(shí)間是地區(qū)達(dá)到干旱標(biāo)準(zhǔn)開(kāi)始至地區(qū)不再符合干旱標(biāo)準(zhǔn)為止的累計(jì)時(shí)間，不計(jì)其中≤3d的不符合干旱標(biāo)準(zhǔn)的中斷時(shí)間。干旱覆蓋總面積是干旱持續(xù)時(shí)間內(nèi)所有符合干旱標(biāo)準(zhǔn)的站點(diǎn)所代表的覆蓋總面積。MCI值選取干旱持續(xù)時(shí)間內(nèi)所有符合干旱標(biāo)準(zhǔn)站點(diǎn)中逐日值的最小值。為得到溫度距平值，首先計(jì)算所有符合要求的站點(diǎn)在干旱時(shí)段內(nèi)的平均溫度與同時(shí)段多年平均溫度的差值，再選取干旱范圍中心點(diǎn)，各站點(diǎn)溫度距平以此進(jìn)行距離加權(quán)平均，即可得地區(qū)平均溫度距平值，作為反映干旱時(shí)段內(nèi)干旱地區(qū)溫度異常指標(biāo)值。無(wú)雨日是干旱時(shí)段內(nèi)所有站點(diǎn)中無(wú)任意形式降水現(xiàn)象發(fā)生的最長(zhǎng)累計(jì)時(shí)間。無(wú)雨面積是干旱地區(qū)范圍內(nèi)所有在干旱時(shí)段內(nèi)無(wú)任何形式降水現(xiàn)象發(fā)生站點(diǎn)所代表的覆蓋總面積。

3.2 致災(zāi)能力指數(shù)計(jì)算

選取所用數(shù)據(jù)資料中符合四川省干旱標(biāo)準(zhǔn)的所有干旱過(guò)程，過(guò)程對(duì)應(yīng)的氣象要素及災(zāi)害損失數(shù)據(jù)均首先采用z-score方法進(jìn)行無(wú)量綱標(biāo)準(zhǔn)化處理，以去除不同量綱帶來(lái)的較大影響，使得數(shù)組進(jìn)行關(guān)聯(lián)度計(jì)算時(shí)是統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。所有無(wú)量綱標(biāo)準(zhǔn)化處理后數(shù)組的數(shù)值值域均為[?1，1]，且數(shù)值正負(fù)號(hào)不具有正負(fù)意義，僅代表數(shù)值大小。依據(jù)最大熵原理所推導(dǎo)的概率分布規(guī)律所選一次干旱過(guò)程的干旱總面積、MCI值、持續(xù)時(shí)間、無(wú)雨日、無(wú)雨面積、溫度距平六個(gè)氣象要素均為一次干旱災(zāi)害性過(guò)程的重要?dú)庀髤⒖家兀瑧?yīng)能對(duì)災(zāi)害損失產(chǎn)生不同影響，其與災(zāi)害損失之間均有一定的關(guān)聯(lián)度存在。采用序列關(guān)聯(lián)度方法計(jì)算其關(guān)聯(lián)度，其中，選用災(zāi)害損失數(shù)組作為參考數(shù)列，所選六個(gè)氣象要素?cái)?shù)組作為比較數(shù)列。利用序列關(guān)聯(lián)系數(shù)公式其中，?min為第二級(jí)最小差，?max為第二級(jí)最大差，?ok為比較序列點(diǎn)與參考序列對(duì)應(yīng)點(diǎn)絕對(duì)差）以及序列關(guān)聯(lián)度公式分別計(jì)算經(jīng)過(guò)無(wú)量綱標(biāo)準(zhǔn)化處理后的六個(gè)氣象要素與災(zāi)害損失參考數(shù)列之間的關(guān)聯(lián)度，最終得到干旱覆蓋總面積與災(zāi)害損失關(guān)聯(lián)度為r1=8.35，MCI最小值與災(zāi)害損失關(guān)聯(lián)度為r2=7.38，持續(xù)時(shí)間與災(zāi)害損失關(guān)聯(lián)度為r3=7.96，無(wú)雨日與災(zāi)害損失關(guān)聯(lián)度為r4=8.60，無(wú)雨面積與災(zāi)害損失關(guān)聯(lián)度為r5=6.60，溫度距平與災(zāi)害損失關(guān)聯(lián)度為r6=6.60。干旱覆蓋總面積與災(zāi)害損失關(guān)聯(lián)度最大，其對(duì)一次過(guò)程所能帶來(lái)的災(zāi)害損失影響最大；無(wú)雨面積與溫度距平與災(zāi)害損失關(guān)聯(lián)度最小，在一次災(zāi)害性干旱過(guò)程中其對(duì)災(zāi)害損失的影響最小。

所選氣象要素對(duì)災(zāi)害損失均能帶來(lái)影響，但影響大小各不相同，根據(jù)所得氣象要素與災(zāi)害損失之間關(guān)聯(lián)度，可進(jìn)一步計(jì)算得到一次災(zāi)害性干旱過(guò)程中干旱總面積、MCI值、持續(xù)時(shí)間、無(wú)雨日、無(wú)雨面積、溫度距平六個(gè)氣象要素實(shí)際值對(duì)所產(chǎn)生災(zāi)害損失的影響權(quán)重分別為：19%、16%、17%、20%、14%、14%，則可得到干旱致災(zāi)危險(xiǎn)性指數(shù)為其中分別為無(wú)量綱標(biāo)準(zhǔn)化后的一次干旱過(guò)程的干旱總面積、MCI值、持續(xù)時(shí)間、無(wú)雨日、無(wú)雨面積、平均溫度距平六個(gè)氣象要素。由于所用要素均須經(jīng)無(wú)量綱標(biāo)準(zhǔn)化處理，則所得干旱致災(zāi)危險(xiǎn)性指數(shù)值域也應(yīng)為[?1，1]，且正負(fù)不具意義僅代表大小。所得到的干旱致災(zāi)危險(xiǎn)性指數(shù)可運(yùn)用于四川省干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估前期工作，以說(shuō)明一次干旱過(guò)程的致災(zāi)危險(xiǎn)性大小，致災(zāi)危險(xiǎn)性指數(shù)值越大，則該過(guò)程致災(zāi)能力越強(qiáng)，所帶來(lái)災(zāi)害損失越大。

3.3 檢驗(yàn)

對(duì)所得的干旱致災(zāi)能力指數(shù)，選取帶來(lái)災(zāi)害損失大小各不相同的干旱災(zāi)害個(gè)例代入進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)其能否正確反映不同個(gè)例的災(zāi)害強(qiáng)度大小。選取2013年和2015年春季的兩次春旱過(guò)程以及2010年冬季的特強(qiáng)干旱過(guò)程來(lái)檢驗(yàn)所得致災(zāi)能力指數(shù)能否正確反映其致災(zāi)能力大小。三次干旱過(guò)程的主要影響范圍與持續(xù)時(shí)間也均不相同，三次過(guò)程的MCI值分布如圖2所示。

圖2 三次干旱過(guò)程MCI值分布（a.2010年，b.2013年，c.2015年）

三次干旱過(guò)程持續(xù)時(shí)間、影響范圍、MCI值等各不相同，最終造成的累計(jì)災(zāi)害損失也各不相同，其中2010年共造成全省600多萬(wàn)畝農(nóng)作物受災(zāi)，10.8萬(wàn)畝絕收，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)13.8億元，2013年共造成全省608.9萬(wàn)人受災(zāi)，直接經(jīng)濟(jì)損失共8.414億元，2015年所造成災(zāi)害損失最小，直接經(jīng)濟(jì)損失為2.75億元。將三次干旱過(guò)程的干旱總面積、MCI值、持續(xù)時(shí)間、無(wú)雨日、無(wú)雨面積、平均溫度距平六個(gè)氣象要素使用進(jìn)行無(wú)量綱標(biāo)準(zhǔn)化處理后，代入所得干旱致災(zāi)能力指數(shù)公式中，計(jì)算得到2010年、2013年、2015年三次干旱過(guò)程的致災(zāi)能力指數(shù)分別為：H2010=0.601，H2013=?0.040，H2015=?0.075。其中，2010年干旱致災(zāi)能力指數(shù)遠(yuǎn)大于其余兩次干旱過(guò)程干旱致災(zāi)能力指數(shù)，對(duì)比三次過(guò)程所造成實(shí)際災(zāi)害損失影響，2010年災(zāi)害損失遠(yuǎn)大于2013年及2015年，2013年災(zāi)害損失略大于2015年，致災(zāi)能力指數(shù)正確反映出了三次干旱過(guò)程的不同致災(zāi)能力大小。

對(duì)比三次干旱過(guò)程的其他干旱指標(biāo)，如SPI指數(shù)值：S2010=?2.1971、S2013=?1.4576、S2015=?0.7114，2010年的SPI值最小，2013年次之。由于SPI指數(shù)的負(fù)值越小對(duì)應(yīng)干旱程度越強(qiáng)，與致災(zāi)危險(xiǎn)性指數(shù)所反映的2010年致災(zāi)危險(xiǎn)性最大、2013年致災(zāi)危險(xiǎn)性次之結(jié)果一致。得到的致災(zāi)能力指數(shù)值能正確定量反映一次災(zāi)害性干旱過(guò)程的致災(zāi)危險(xiǎn)性大小，指數(shù)值越大的災(zāi)害性干旱過(guò)程具有更強(qiáng)致災(zāi)危險(xiǎn)性，所能帶來(lái)更大災(zāi)害損失的能力越強(qiáng)，反之越弱。

4 結(jié)論

本文基于最大熵原理推導(dǎo)所得到的干旱相關(guān)重要?dú)庀笠?無(wú)雨期長(zhǎng)度與出現(xiàn)頻率的概率分布規(guī)律呈現(xiàn)負(fù)指數(shù)形式，選取最適宜于干旱災(zāi)害相關(guān)研究的氣象要素與災(zāi)害損失進(jìn)行關(guān)聯(lián)度計(jì)算，得到干旱災(zāi)害致災(zāi)危險(xiǎn)性指數(shù)，并對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)。主要結(jié)論如下：

（1）利用最大熵原理推導(dǎo)得到一定時(shí)間段內(nèi)不同無(wú)雨期長(zhǎng)度與對(duì)應(yīng)出現(xiàn)頻率之間的概率分布函數(shù)應(yīng)為負(fù)指數(shù)形式，則其與出現(xiàn)頻率的對(duì)數(shù)之間應(yīng)為線性關(guān)系，且能通過(guò)0.05水平的顯著性檢驗(yàn)，推導(dǎo)結(jié)果正確。根據(jù)所得概率分布指數(shù)形式，主要影響其分布的統(tǒng)計(jì)學(xué)要素僅為數(shù)學(xué)期望。

（2）依據(jù)最大熵原理推導(dǎo)結(jié)果，一次干旱過(guò)程的干旱總面積、MCI值、持續(xù)時(shí)間、無(wú)雨日、無(wú)雨面積、平均溫度距平六個(gè)氣象要素最適宜應(yīng)用于干旱致災(zāi)能力等干旱相關(guān)研究中，能較好的全面反映一次干旱過(guò)程的“時(shí)、面、深”問(wèn)題。分析所選取六個(gè)氣象要素與實(shí)際災(zāi)害損失之間關(guān)聯(lián)度，干旱總面積與災(zāi)害損失之間關(guān)聯(lián)度最高。

（3）經(jīng)檢驗(yàn)，所得到的干旱致災(zāi)危險(xiǎn)性指數(shù)能正確反映不同強(qiáng)度災(zāi)害性干旱過(guò)程的致災(zāi)危險(xiǎn)性大小。一次災(zāi)害性干旱過(guò)程將實(shí)際要素值經(jīng)無(wú)量綱標(biāo)準(zhǔn)化處理后帶入指數(shù)公式，得到的干旱致災(zāi)危險(xiǎn)性指數(shù)值越大，其致災(zāi)危險(xiǎn)性越高，所能帶來(lái)較大災(zāi)害損失的能力越強(qiáng)，反之，則危險(xiǎn)性越低，能來(lái)的較大災(zāi)害損失的能力越小。可據(jù)此研究為基礎(chǔ)，進(jìn)一步提高后續(xù)干旱災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作的精準(zhǔn)度，并減小工作跨學(xué)科難度，并能對(duì)干旱相關(guān)氣象服務(wù)工作效益評(píng)判提供幫助。