基于灰色關(guān)聯(lián)法的長三角地區(qū)典型低溫災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)估和區(qū)劃

王宇豪， 王金虎，2，3，4， 周緯欣， 王鈺堯， 蘇 航

(1. 南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評(píng)估協(xié)同創(chuàng)新中心， 江蘇 南京 210044； 2. 中國氣象局氣溶膠與云降水重點(diǎn)開放實(shí)驗(yàn)室， 江蘇 南京 210044； 3. 中國科學(xué)院中層大氣和全球環(huán)境探測重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 100029； 4. 南京信大安全應(yīng)急管理研究院， 江蘇 南京 210044； 5. 遼寧省氣象臺(tái)， 遼寧 沈陽 110166)

0 引言

在全球變暖的過程中，極端天氣、氣候事件受氣候變化的影響最為明顯，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境、人類健康有直接影響。其中極端低溫的偶發(fā)性特點(diǎn)更強(qiáng)，對(duì)全球氣候的敏感性高于極端高溫，因此由極端低溫事件造成的低溫災(zāi)害引起許多學(xué)者關(guān)注[1]。低溫災(zāi)害是影響中國絕大部分地區(qū)的氣象災(zāi)害。據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國每年因低溫災(zāi)害造成的農(nóng)牧業(yè)受災(zāi)面積達(dá)312萬hm2，出現(xiàn)嚴(yán)重低溫時(shí)，育苗毀壞率達(dá)20%以上[2]。一次低溫災(zāi)害過程一般從閾值、范圍和持續(xù)時(shí)間來確定[3]，發(fā)生低溫災(zāi)害時(shí)，常出現(xiàn)持續(xù)性低溫、寒潮和雨雪冰凍[4]。國內(nèi)對(duì)低溫災(zāi)害的研究一種是集中于小尺度范圍內(nèi)融合特定的承災(zāi)體，如陳家金[5]、張敏[6]、楊霏云[7]等考慮了氣象條件并融合當(dāng)?shù)氐某袨?zāi)體如茶葉、玉米、水稻使低溫災(zāi)害的評(píng)估更有指向性； 另一種是選取不同低溫指標(biāo)計(jì)算低溫災(zāi)害致災(zāi)危險(xiǎn)性指數(shù)，如唐熠[8]從強(qiáng)度和頻率的角度分析了廣西低溫冰凍災(zāi)害； 王穎[9]等通過相關(guān)性分析選取指標(biāo)，構(gòu)建低溫雨雪冰凍指標(biāo)體系對(duì)中國雨雪冰凍害危險(xiǎn)性進(jìn)行評(píng)估； 萬素琴等[10]選取低溫日數(shù)、雨雪總量、平均氣溫等評(píng)估指標(biāo)計(jì)算湖北省低溫災(zāi)害過程指數(shù)。上述研究構(gòu)建的指標(biāo)和模型為低溫災(zāi)害評(píng)估提供思路，但往往只分析一種低溫災(zāi)害類型，本文把低溫災(zāi)害按照氣象標(biāo)準(zhǔn)分為三類典型類型(寒潮、霜凍、冰凍)并劃分不同等級(jí)，分析各等級(jí)內(nèi)氣象指標(biāo)，避免了用單要素統(tǒng)計(jì)分析，以期較為全面地考慮各指標(biāo)對(duì)低溫災(zāi)害的影響。

由于評(píng)價(jià)過程涉及多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，因此確定合適的指標(biāo)權(quán)重是關(guān)鍵問題。常見的低溫災(zāi)害指標(biāo)權(quán)重確定方法如層次分析法、專家打分法有一定的主觀性，主成分分析法、熵權(quán)法、回歸分析等要求樣本符合某種概率分布[11]，而灰色關(guān)聯(lián)法對(duì)樣本的分布規(guī)律和樣本量無過多要求[12]。林念萍[13]等利用灰色關(guān)聯(lián)法和層次分析法結(jié)合的方式確定指標(biāo)權(quán)重對(duì)浙江蒼南縣進(jìn)行雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃； 楊征等[14]基于灰色關(guān)聯(lián)原理定量分析了氣象因素和雪災(zāi)的相關(guān)性并對(duì)我國西部牧區(qū)雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃； 劉曉慶[15]等利用灰色關(guān)聯(lián)法確定各因子對(duì)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害影響程度，為建立雪災(zāi)危險(xiǎn)性指標(biāo)提供了參考； 陳長坤等[16]利用灰色關(guān)聯(lián)法對(duì)中國暴雨洪澇災(zāi)害分級(jí)評(píng)估。以上研究多以行政區(qū)域?yàn)樵u(píng)價(jià)單元，評(píng)價(jià)結(jié)果未能體現(xiàn)到每個(gè)格網(wǎng)中并且所需的災(zāi)情數(shù)據(jù)較難獲取，評(píng)價(jià)的方式和精確性受到限制。由于本文低溫災(zāi)害過程中氣溫、降水等數(shù)據(jù)不以人的主觀意志為轉(zhuǎn)移，且氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)之間無規(guī)律性，利用灰色關(guān)聯(lián)度法對(duì)數(shù)據(jù)間有無規(guī)律性沒有過高的要求的特點(diǎn)[17]，無需災(zāi)情數(shù)據(jù)就可以確定相關(guān)指標(biāo)對(duì)低溫災(zāi)害影響力的強(qiáng)弱程度，進(jìn)而確定權(quán)重，最后利用插值的方式使評(píng)價(jià)結(jié)果空間化顯示。

1 數(shù)據(jù)與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源及研究區(qū)域

長三角地區(qū)包括3省1市，分別為江蘇省、安徽省、浙江省和上海市。年均GDP占全國近1/4，人口約占全國1/6。長三角主要為亞熱帶季風(fēng)氣候，四季分明，夏季暖熱多雨、冬季低溫干燥。江蘇上海地勢平坦，平均海拔在50m以下，浙江省山區(qū)主要分布在西南部(海拔由西南向東北遞減)，安徽省山區(qū)主要為皖西大別山和皖南山區(qū)。由于獨(dú)特的經(jīng)濟(jì)地位和較高的人口密度，導(dǎo)致對(duì)災(zāi)害敏感程度較高，因此對(duì)該地區(qū)進(jìn)行災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。

1.2 低溫災(zāi)害過程識(shí)別與等級(jí)劃分

1.2.1 寒潮

表 1 寒潮等級(jí)劃分Tab.1 Grade of cold wave

1.2.2 霜凍

霜凍是當(dāng)日最低氣溫下降到0℃以下時(shí)農(nóng)作物的莖、葉會(huì)受到凍傷的現(xiàn)象。依據(jù)《作物霜凍害等級(jí)》(QX/T 88-2008)[20]，霜凍有兩類識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)： 一類是使用地面0m處的日最低氣溫，把日最低氣溫0℃作為閾值，低于這一閾值則判別為霜凍災(zāi)害發(fā)生； 另外，張波等認(rèn)為百葉箱中的氣溫比地面0m處的氣溫平均高2℃，所以把低于日最低氣溫2℃，作為判斷霜凍發(fā)生的標(biāo)準(zhǔn)[21]。在不同地區(qū)，氣溫和地溫的辨別準(zhǔn)確度是不一樣的，在中國東部、西北地區(qū)，氣溫辨識(shí)度高于地溫，而在華北和中部地區(qū)，地溫的辨識(shí)準(zhǔn)確度又要高于氣溫[22]。因此，霜凍判別標(biāo)準(zhǔn)存在空間差異性，由于氣溫相對(duì)于地溫較容易實(shí)現(xiàn)空間插值，有利于在大范圍區(qū)域研究霜凍時(shí)使用，所以本文使用日最低氣溫0℃、持續(xù)2日及以上作為霜凍判別閾值。關(guān)于霜凍等級(jí)的劃分本文采用了《氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)及防御指南》[23]的標(biāo)準(zhǔn)(表 2)。

表 2 霜凍等級(jí)劃分Tab.2 Grade of frost

1.2.3 冰凍

表 3 冰凍等級(jí)劃分Tab.3 Grade of frozen

1.3 構(gòu)建危險(xiǎn)性指標(biāo)

依據(jù)三種低溫災(zāi)害的識(shí)別，提取出每個(gè)站點(diǎn)低溫災(zāi)害過程，統(tǒng)計(jì)出每個(gè)過程內(nèi)的氣象因子，如一個(gè)寒潮過程包括寒潮持續(xù)日數(shù)(Dcold)、最大降溫幅度(Rc)、過程極端最低氣溫(Tmin)，霜凍和冰凍災(zāi)害過程提取與之類似。根據(jù)過程劃分低溫災(zāi)害等級(jí)，依據(jù)嚴(yán)重程度分別為輕度、中度和重度。定義某個(gè)等級(jí)低溫災(zāi)害致災(zāi)危險(xiǎn)性強(qiáng)度指數(shù)可以選取過程持續(xù)日數(shù)和強(qiáng)度，強(qiáng)度可選取過程平均氣溫(Tavg)、 過程極端最低氣溫(Tmin)、 最大降溫幅度(Rc)、 過程總降雨量(Rt)等，具體流程見圖 1。

圖 1 低溫災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)估流程Fig.1 The assessment process of low temperature disaster risk

根據(jù)不同低溫災(zāi)害類型選取不同的危險(xiǎn)性指標(biāo)，具體見表 4。

表 4 低溫災(zāi)害過程氣象因子Tab.4 Meteorological factors selected in the assessment process of low temperature disaster

不同等級(jí)低溫災(zāi)害危險(xiǎn)性指數(shù)計(jì)算公式如下：

Hcold=A×Dcold×B×Tmin+C×Rc

(1)

Hfroast=A×Dfroast+B×Tavg+C×Tmin

(2)

Hfrozen=A×Tavg+B×Tmin+C×Rt

(3)

式(1)(2)(3)分別代表寒潮、霜凍、冰凍的危險(xiǎn)性指數(shù)，Dcold、Dfroast、Tmin、Tavg、Rc、Rt為歸一化的過程氣象因子指數(shù)。A、B、C為權(quán)重系數(shù)。危險(xiǎn)性指數(shù)為不同等級(jí)低溫災(zāi)害過程發(fā)生頻次累積值，對(duì)長三角地區(qū)的危險(xiǎn)性指數(shù)進(jìn)行降序處理，利用百分位數(shù)法將各個(gè)站點(diǎn)低溫危險(xiǎn)性指數(shù)分為1～5級(jí)(表 5)，統(tǒng)計(jì)每個(gè)站點(diǎn)不同等級(jí)發(fā)生頻次，利用加權(quán)平均公式計(jì)算出不同站點(diǎn)低溫災(zāi)害危險(xiǎn)性指數(shù)：

表 5 百分位數(shù)分級(jí)Tab.5 Percentile classification

(4)

式中，F(xiàn)i為各個(gè)站點(diǎn)第i個(gè)等級(jí)出現(xiàn)的頻次(單位)；Ln為某站點(diǎn)不同等級(jí)低溫災(zāi)害危險(xiǎn)性指數(shù)。

為了消除各指標(biāo)之間的差異，需要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，其中低溫過程持續(xù)時(shí)間、最大降溫幅度、過程總降雨量歸一化公式為：

(5)

式中，Xi代表歸一化之后的值；Xj為第j個(gè)指標(biāo)值；Xmax和Xmin為指標(biāo)中最大和最小值。

因?yàn)檫^程平均氣溫、極端最低氣溫越高，相應(yīng)的災(zāi)害危險(xiǎn)越小，因而其歸一化公式如下：

(6)

1.4 灰色關(guān)聯(lián)法

本文使用灰色關(guān)聯(lián)度法確定氣象因素權(quán)重，其中評(píng)價(jià)對(duì)象為低溫災(zāi)害每個(gè)過程，評(píng)價(jià)指標(biāo)為溫度、降水等，參考數(shù)據(jù)應(yīng)是一個(gè)比較的標(biāo)準(zhǔn)，可以是數(shù)據(jù)列中的最優(yōu)(劣)值，根據(jù)溫度越低、降水量越多，對(duì)災(zāi)害影響較大的原則，確定參考序列，如溫度選取每列指標(biāo)最小值，降溫幅度、降雨量選取每列最大值，接著計(jì)算關(guān)聯(lián)度，按照關(guān)聯(lián)度大小排序，關(guān)聯(lián)度越大，則對(duì)災(zāi)害的影響程度越重，具體流程見圖 2。

圖 2 灰色關(guān)聯(lián)度法確定權(quán)重流程圖Fig.2 Flow chart of weight determination of meteorolo-gical factors by grey correlation degree method

(1)對(duì)數(shù)據(jù)無量綱化處理

設(shè)每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)參考數(shù)據(jù)列為Mj，進(jìn)行數(shù)據(jù)無量綱化處理：

(7)

式中，rij為無量綱化處理后的矩陣；Kij為第j個(gè)指標(biāo)第i個(gè)值；Mj為j個(gè)指標(biāo)參考數(shù)據(jù)，無量綱化后的數(shù)據(jù)序列形成如下矩陣：

接著逐個(gè)計(jì)算每個(gè)原始數(shù)值與參考值的絕對(duì)差值即Δ=|r0(k)-ri(k)|(k=1，…j，i=1，…n)，其中，n為被評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)。

(2)求關(guān)聯(lián)度系數(shù)

(8)

式中，ξi(j)為關(guān)聯(lián)度系數(shù)；ρ為分辨系數(shù)， 0<ρ<1，通常ρ取0.5；Δmin、Δmax為原始數(shù)值與參考值無綱量化處理后絕對(duì)差值的最小值和最大值。

(3)確定該指標(biāo)客觀權(quán)重

(9)

(10)

式中，n為指標(biāo)數(shù)量；Wi為不同指標(biāo)權(quán)重。

通過計(jì)算得到各氣象因子關(guān)聯(lián)度系數(shù)矩陣見表 6。

表 6 低溫氣象因子關(guān)聯(lián)度矩陣Tab.6 Correlation matrix of low temperature meteorological factors

進(jìn)一步計(jì)算得到各氣象因子指標(biāo)權(quán)重見表7。

表 7 低溫災(zāi)害過程氣象因子指標(biāo)權(quán)重Tab.7 Weights of meteorological factors for low temperature disaster

由表 7 可見，寒潮災(zāi)害降溫幅度指標(biāo)權(quán)重最大，其次是持續(xù)時(shí)間； 霜凍災(zāi)害輕度和中度等級(jí)日過程平均氣溫權(quán)重最大，重度等級(jí)過程極端最低氣溫權(quán)重最大； 冰凍災(zāi)害過程氣溫要大于過程降水的權(quán)重，過程最低氣溫總體大于過程平均氣溫權(quán)重。雖然通過灰色關(guān)聯(lián)法計(jì)算得到的三項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重存在較小差異，但精確、客觀的權(quán)重對(duì)于提高評(píng)估結(jié)果的精確程度是必不可少的。

2 長三角地區(qū)低溫災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)估和區(qū)劃2.1 低溫災(zāi)害不同等級(jí)危險(xiǎn)性指數(shù)空間分布

利用ArcGIS軟件空間分析工具的反距離權(quán)重插值(IDW)，在空間分辨率為1000m的基礎(chǔ)上進(jìn)行插值，計(jì)算不同等級(jí)低溫危險(xiǎn)性指數(shù)，得到的結(jié)果見圖 3。

圖 3 長三角地區(qū)低溫災(zāi)害各等級(jí)危險(xiǎn)性指數(shù)分布Fig.3 Distribution of low temperature disaster risk index in different grade in Yangtze River Delta area

通過寒潮過程的分析可知，輕度寒潮次數(shù)占寒潮總過程次數(shù)的80%，中度和重度分別僅占15%、4%，說明重度寒潮災(zāi)害在長三角不易發(fā)生。從圖 3單站寒潮的危險(xiǎn)性指數(shù)分布結(jié)果來看，輕度寒潮危險(xiǎn)性指數(shù)高值主要集中在安徽省北部及南部山區(qū)，危險(xiǎn)性指數(shù)在0.5～1，江蘇省西北部、浙江省西南山區(qū)危險(xiǎn)性指數(shù)在0.3～0.4。長江沿岸城市及浙江沿海城市危險(xiǎn)性指數(shù)較低。 中度寒潮危險(xiǎn)性指數(shù)高值主要集中于黃山市山區(qū)危險(xiǎn)性值在0.7以上，安徽省宿州、淮北、毫州危險(xiǎn)值較高在0.3～0.4。 重度寒潮出現(xiàn)次數(shù)少， 50年各氣象站點(diǎn)共出現(xiàn)343次，高值僅分布在黃山高海拔地區(qū)。

通過霜凍過程分析可知，近50年內(nèi)霜凍輕度等級(jí)發(fā)生概率占總霜凍災(zāi)害的43%，中度和重度等級(jí)占31%、26%，與寒潮相比，霜凍各等級(jí)發(fā)生頻繁且中度和重度等級(jí)發(fā)生概率差距小。從圖 3霜凍危險(xiǎn)性指數(shù)分布結(jié)果看，除浙江沿海及江蘇蘇南、上海，絕大部分地區(qū)都存在輕度霜凍； 中度等級(jí)霜凍危險(xiǎn)性指數(shù)東北向東南降低； 重度霜凍危險(xiǎn)性指數(shù)北高南低的趨勢更為明顯。從3個(gè)等級(jí)對(duì)比情況可以發(fā)現(xiàn)，中度和重度等級(jí)霜凍危險(xiǎn)性分布具有較明顯的地域性特征，隨著等級(jí)提升，危險(xiǎn)性高值越來越集中于東北部，具有隨緯度升高的趨勢。

通過冰凍過程分析可知，輕度冰凍占冰凍災(zāi)害發(fā)生總次數(shù)的67%，中度等級(jí)占20%，重度等級(jí)占13%，說明長三角地區(qū)大部分冰凍過程只持續(xù)2～3天。危險(xiǎn)性指數(shù)空間分布總體呈現(xiàn)出由北向南、內(nèi)陸向沿海逐漸減少的特征，安徽省發(fā)生冰凍災(zāi)害的危險(xiǎn)性要明顯高于江蘇、浙江、上海。輕度等級(jí)冰凍危險(xiǎn)性高值主要集中于安徽省北部、江蘇省西北部，危險(xiǎn)性值在0.18～0.35。受山脈影響，高海拔地區(qū)又呈現(xiàn)出不同程度的增多，如中度和重度等級(jí)高值主要集中于皖南和皖西山區(qū)。

2.2 低溫災(zāi)害危險(xiǎn)性綜合評(píng)估

根據(jù)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)形成原理[26]，建立長三角地區(qū)低溫災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)估模型。

(11)

式中，Hz為低溫災(zāi)害綜合危險(xiǎn)性指數(shù)；n代表寒潮、霜凍、冰凍各等級(jí)；wn為各等級(jí)的權(quán)重，由于低溫災(zāi)害等級(jí)越高所造成的破壞越大，所以按照輕:中:重=2︰3︰5的比例帶入模型，通過自然斷點(diǎn)法劃分5級(jí)，得到低溫災(zāi)害危險(xiǎn)性綜合評(píng)估結(jié)果。

統(tǒng)計(jì)長三角地區(qū)低溫災(zāi)害的不同危險(xiǎn)性面積占比，高危險(xiǎn)約占2.6%、次高危險(xiǎn)約占17.1%、中等危險(xiǎn)約占20.0%、次低和低危險(xiǎn)約占60.3%，說明長三角大部分地區(qū)低溫災(zāi)害危險(xiǎn)性較低(圖 4)。高危險(xiǎn)地區(qū)僅分布在安徽黃山高海拔地區(qū)； 次高危險(xiǎn)主要集中于皖北和江蘇西北部，如阜陽、毫州、淮北、宿州、徐州、宿遷等； 中等危險(xiǎn)性地區(qū)集中于32°～34°N，皖西大別山區(qū)由于海拔較高，處于中等危險(xiǎn)地帶； 低危險(xiǎn)和次低危險(xiǎn)主要分布于長江以南的平原地帶。總體來看，危險(xiǎn)性具有隨緯度和海拔而上升的趨勢，因?yàn)檠睾５貐^(qū)人口密集排放廢氣多，且受海洋氣候的影響，沿海地區(qū)危險(xiǎn)性相較低于內(nèi)陸。

圖 4 長三角地區(qū)低溫災(zāi)害危險(xiǎn)性區(qū)劃Fig.4 Regionalization of low temperature disaster risk in Yangtze River Delta area

對(duì)比圖 4和圖 5可知，低溫災(zāi)害分布和海拔有密切關(guān)系，尤其體現(xiàn)在寒潮災(zāi)害上，高值都位于皖西、皖南以及浙江山區(qū)。因寒潮主要來源于北冰洋，由東路、西路、中路入侵中國，東路經(jīng)過我國東北地區(qū)向南擴(kuò)散，中路影響我國長江中下游和華南地區(qū)[27]，所以安徽省西北部易受寒潮侵襲，危險(xiǎn)性指數(shù)大，中路寒潮受浙江西南山區(qū)和皖南山區(qū)的阻擋，導(dǎo)致這兩個(gè)區(qū)域危險(xiǎn)性較高。黃山市氣象站海拔在1830m，氣溫常年處于長三角地區(qū)最低值，所以黃山地區(qū)各類型低溫災(zāi)害危險(xiǎn)性指數(shù)都最高。將長三角低溫災(zāi)害危險(xiǎn)性區(qū)劃與圖 6對(duì)比， 1月份是長三角地區(qū)低溫災(zāi)害過程出現(xiàn)最頻繁且最冷的月份，其氣溫分布規(guī)律是隨著緯度的升高而降低，對(duì)比圖 3與圖 6發(fā)現(xiàn)低溫災(zāi)害特別是霜凍災(zāi)害的發(fā)生與多年平均溫度的關(guān)系密切，危險(xiǎn)性高值多集中34°N以北區(qū)域，危險(xiǎn)性具有隨緯度升高的趨勢，與氣溫隨緯度上升而減小的情況吻合。圖7為長三角地區(qū)50年1月平均氣溫與降水量分布，由圖可見，長三角冬季降水多集中于28°～32°N，主要包括浙江省北部與安徽省南部、西部。因冰凍受氣溫和降雨量的雙重影響，而氣溫與緯度、海拔有密切關(guān)系，浙江省降雨充沛，但緯度低，溫度不足以達(dá)到形成冰凍的條件，安徽南部、西部，杭州市北部山區(qū)，海拔相對(duì)較高，這些地區(qū)冬季出現(xiàn)0℃以下的頻率較高，所以危險(xiǎn)性值較大。從整體分析來看，隨著全球氣候逐年變暖的大趨勢，長三角地區(qū)的各類型低溫災(zāi)害危險(xiǎn)性指數(shù)保持下降趨勢。

圖 5 長三角地區(qū)氣象站點(diǎn)海拔分布Fig.5 Altitude distribution of meteorological stations in Yangtze River Delta area

圖 6 長三角地區(qū)1月多年平均氣溫分布Fig.6 Distribution of the mean temperature in January for 50 years in Yangtze River Delta area

圖 7 長三角地區(qū)1月多年平均降水量分布Fig.7 Distribution of the meanprecipitation in January for 50 years in Yangtze River Delta area

3 結(jié)論

本文把低溫災(zāi)害分為寒潮、霜凍、冰凍三種類型，參考?xì)庀髽?biāo)準(zhǔn)提取災(zāi)害過程，選取災(zāi)害過程指標(biāo)，致災(zāi)因子選取完善，主要得到以下結(jié)論：

(1)考慮低溫過程中溫度、降水、降溫幅度指標(biāo)，利用灰色關(guān)聯(lián)法減少了人為賦權(quán)的誤差，提高評(píng)估的準(zhǔn)確性。計(jì)算得到的各因子權(quán)重表明，降溫幅度、平均氣溫、最低氣溫是寒潮、霜凍和冰凍各自最大權(quán)重指標(biāo)。

(2)從低溫各等級(jí)危險(xiǎn)性指數(shù)分布來看，寒潮隨著等級(jí)升高，危險(xiǎn)性高值分布逐漸減少，說明長三角地區(qū)受重度寒潮影響并不嚴(yán)重，霜凍隨著等級(jí)的升高，危險(xiǎn)性高值越集中于東北部，而冰凍隨著等級(jí)升高，危險(xiǎn)性高值主要集中于安徽省兩大山區(qū)。計(jì)算低溫災(zāi)害綜合危險(xiǎn)性并劃分5個(gè)等級(jí)，結(jié)果表明，危險(xiǎn)性分布趨勢與平均氣溫趨勢相近，說明長三角地區(qū)低溫災(zāi)害危險(xiǎn)性來自低溫，需要重點(diǎn)防御的地區(qū)主要集中在34°N以北及黃山市山區(qū)。

(3)本文只分析了低溫災(zāi)害的氣象因素，但低溫災(zāi)害主要影響在人類或人類社會(huì)的生產(chǎn)活動(dòng)上，并且地形地貌如坡度、坡向?qū)Φ蜏氐挠绊懸参纯紤]完善，下一步應(yīng)結(jié)合多源數(shù)據(jù)，充分考慮低溫孕災(zāi)、承災(zāi)方面對(duì)低溫災(zāi)害進(jìn)行完整的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。