■ 曹偉華 趙晗萍* 梁旭東 王方萍 張婷婷 牛晨策

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北京易災(zāi)區(qū)暴雨預(yù)警信息公眾響應(yīng)的調(diào)查分析

■ 曹偉華 趙晗萍* 梁旭東 王方萍 張婷婷 牛晨策

如果盡量減少空報，導(dǎo)致預(yù)警少發(fā)，公眾對于預(yù)警的信心增加，但是會導(dǎo)致出災(zāi)而沒有預(yù)警的風險增加；反之，如果盡量減少漏報，導(dǎo)致預(yù)警多發(fā)，出災(zāi)而沒有預(yù)警的風險將減小，但是會導(dǎo)致公眾對預(yù)警的信心降低。

氣象災(zāi)害預(yù)警信息發(fā)布是政府部門指導(dǎo)社會公眾應(yīng)對重大氣象災(zāi)害、開展災(zāi)害風險防范從而規(guī)避災(zāi)害損失的一項重要公共服務(wù)。國外較早開展了氣象預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)，最早的龍卷風預(yù)警可追溯到1948年，隨著對預(yù)警系統(tǒng)認識的發(fā)展，綜合預(yù)警系統(tǒng)（integrated warning system）的理念得到廣泛認可，許多研究對綜合預(yù)警系統(tǒng)的基本構(gòu)成進行了探索。研究指出，綜合預(yù)警系統(tǒng)包括預(yù)報（forecast）、探測（detection）、信息傳播（dissemination）和公眾響應(yīng)（public response）四個基本模塊。公眾響應(yīng)作為綜合預(yù)警系統(tǒng)的基本模塊之一，將影響著預(yù)警的成敗。為此，國外針對預(yù)警公眾響應(yīng)開展了許多研究，并在龍卷風預(yù)警的公眾響應(yīng)方面取得了長足發(fā)展。這些工作分析了公眾采取響應(yīng)措施的必經(jīng)環(huán)節(jié)、公眾對預(yù)警信息的認知與偏好、預(yù)警信息的傳播交流途徑、影響公眾響應(yīng)的因素及與響應(yīng)程度的相互關(guān)系。研究認為，預(yù)警信息的公眾響應(yīng)不僅受預(yù)警信息內(nèi)容本身的影響（如氣象條件、致災(zāi)地點、致災(zāi)時間和防御指南等），同時受到預(yù)警信息的發(fā)布渠道、公眾的受災(zāi)經(jīng)驗、信任程度、響應(yīng)成本和人口特質(zhì)（年齡、性別、社會地位、教育和收入等）等因素的綜合影響。這些研究成果對促進綜合預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)，提升預(yù)警效用及成功率有很大貢獻。

國內(nèi)的氣象預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)起步于21世紀，對預(yù)警技術(shù)方法進行了探索，并制定了暴雨等氣象災(zāi)害預(yù)警信號發(fā)布的氣象條件標準。2012年“7·21”特大暴雨以后，北京市氣象局加強了暴雨預(yù)警信號發(fā)布全過程的管理，以最大的努力降低因暴雨引起的災(zāi)害損失。2013年暴雨預(yù)警信號的發(fā)布數(shù)量從2012年的18次增加到25次，到2014年降低到11次。這其中有每年暴雨過程次數(shù)不同的原因，也有暴雨預(yù)警信號發(fā)布決策不同的原因。根據(jù)《北京市氣象臺2013年汛期預(yù)警發(fā)布效果評價報告》，北京市在2013年汛期發(fā)布的23次預(yù)警中，暴雨預(yù)警有效的概率為70%（9次），無效的概率為30%（4次）。根據(jù)《北京市氣象臺2014年預(yù)警信號檢驗》報告，在2014年1月1日—11月30日，實況13次滿足暴雨預(yù)警標準，暴雨預(yù)警不分級命中率POD為85%、TS為0.85，預(yù)警信號分級的所有級別檢驗POD為46%、TS為0.46。

預(yù)警信號的發(fā)布需要準確、及時，但是受到科技水平和自然規(guī)律復(fù)雜性的限制，預(yù)警總會有空或漏的情況，在預(yù)警發(fā)布決策中就存在是盡量減少空預(yù)警還是漏預(yù)警問題。如果盡量減少空報，導(dǎo)致預(yù)警少發(fā)，公眾對于預(yù)警的信心增加，但是會導(dǎo)致出災(zāi)而沒有預(yù)警的風險增加；反之，如果盡量減少漏報，導(dǎo)致預(yù)警多發(fā)，出災(zāi)而沒有預(yù)警的風險將減小，但是會導(dǎo)致公眾對預(yù)警的信心降低（“狼來了”的心態(tài)）。因此，預(yù)警信號發(fā)布策略一方面要根據(jù)預(yù)報能力，另一方面需要結(jié)合公眾的響應(yīng)情況來制定。然而，目前北京地區(qū)暴雨預(yù)警公眾響應(yīng)情況并不清楚，相關(guān)調(diào)查分析也仍然缺乏。為進一步完善暴雨預(yù)警信息發(fā)布，為社會提供行之有效的預(yù)警服務(wù)，本文通過開展暴雨預(yù)警信息發(fā)布的公眾響應(yīng)問卷調(diào)查，分析北京地區(qū)暴雨預(yù)警信息發(fā)布的公眾響應(yīng)因素，并就影響因素提出對策建議，以期為提升北京暴雨預(yù)警效用提供科技支撐。

一、研究區(qū)域及方法

1 研究區(qū)域

北京郊區(qū)是暴雨災(zāi)害的多發(fā)地區(qū)，暴雨誘發(fā)的泥石流、山體滑坡、崩塌和地面塌陷等地質(zhì)災(zāi)害對當?shù)鼐用竦纳敭a(chǎn)安全造成了嚴重威脅。研究表明，北京雨帶受地形影響，呈東北—西南走向：密云是20世紀80年代和2000年以后北京的降雨中心；房山不僅是北京20世紀90年代降雨高值區(qū)，還遭受了2012年7月21日的百年一遇特大暴雨，導(dǎo)致重大傷亡和財產(chǎn)損失。本次調(diào)研將以北京房山區(qū)和密云區(qū)兩個具有代表性的遠郊暴雨災(zāi)害易發(fā)區(qū)作為研究地區(qū)，對北京遠郊易災(zāi)區(qū)居民進行預(yù)警響應(yīng)調(diào)查，調(diào)研地點的選擇兼顧了當?shù)乇┯臧l(fā)生情況、暴雨災(zāi)害易損性及鄉(xiāng)鎮(zhèn)分布（圖1），圖1中紅色區(qū)域代表調(diào)研鄉(xiāng)鎮(zhèn)的空間位置分布。

2 調(diào)查問卷設(shè)計

“公眾響應(yīng)”是指當政府發(fā)布某級暴雨災(zāi)害預(yù)警信息時，公眾為規(guī)避損失而采取的相應(yīng)防范措施。公眾響應(yīng)的暴雨預(yù)警級別代表了公眾響應(yīng)等級。公眾響應(yīng)受多種因素綜合影響，根據(jù)公眾理解科學的模型，人口特征、認知、媒體傳播和社會信任等一系列因素是影響公眾響應(yīng)的重要因素。為此，圍繞這些主要影響因素，本文通過調(diào)查問卷方式獲取相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。調(diào)查問卷共設(shè)定21個調(diào)查問題，相關(guān)指標設(shè)計包括三類：一是公眾基本類型（包括性別、年齡、學歷、收入、財產(chǎn)、家庭成員和受災(zāi)經(jīng)歷等），二是公眾對暴雨預(yù)警信息的認識水平（關(guān)注水平、了解程度和信任程度），三是公眾對暴雨預(yù)警的響應(yīng)情況（響應(yīng)條件和能夠承受的應(yīng)對成本）。

3 采樣方法

采取隨機抽樣的方式對易災(zāi)區(qū)居民進行采樣，并以實地問卷調(diào)查為主、結(jié)合座談問詢?yōu)檩o的方式開展問卷調(diào)查。2014年9月3—15日，調(diào)查人員赴北京房山區(qū)和密云區(qū)對居民進行暴雨災(zāi)害預(yù)警信息居民響應(yīng)問卷調(diào)查，共計發(fā)放調(diào)查問卷373份，其中有效調(diào)查問卷371份，研究地區(qū)的具體調(diào)查問卷數(shù)量如圖1所示。

4 數(shù)據(jù)分析

為了對調(diào)查數(shù)據(jù)進行定量分析，首先對調(diào)查問卷的描述性指標進行變量賦值。其中，二值變量采用0、1賦值，如性別指標；有序變量按照邏輯順序進行賦值，如將預(yù)警響應(yīng)級別（藍色、黃色、橙色、紅色預(yù)警響應(yīng)以及不響應(yīng)）由低到高賦值為1～5。最后通過描述性統(tǒng)計分析調(diào)查指標的統(tǒng)計特征。Wilcoxon-Mann-Whitney（WMW）檢驗是一種適用于非正態(tài)分布樣本的雙樣本中位數(shù)非參數(shù)檢驗方法，本文利用WMW檢驗分析公眾認知水平的差異性以及公眾響應(yīng)等級的差異性。

二、結(jié)果

1 基本信息

1）公眾基本類型

統(tǒng)計結(jié)果表明，被調(diào)查公眾的平均年齡為42歲，最小為14歲，最大為89歲，平均在京年限為35.8年；男性191人，占51%，女性180人，占49%；從個人財產(chǎn)方面來看，有房產(chǎn)比例為77%，無房產(chǎn)比例為23%，有私家車比例為37%，無私家車比例為63%；從月收入來看，月收入在3000元以下占52%，3000～6000元占43%，7000元以上占5%；從學歷情況來看，小學及以下比例為11%，初中為29%，高中為15%，?？茷?9%，本科為25%，碩士占1%。

2）公眾受災(zāi)基本類型

北京遠郊區(qū)易災(zāi)區(qū)的暴雨致災(zāi)類型多樣、后果嚴重（圖2）。由于農(nóng)村地區(qū)大多還是磚瓦平房，房子進水受災(zāi)比其他后果更為常見；農(nóng)村公共交通稀缺，暴雨災(zāi)害加重了出行不便，對當?shù)鼐用竦纳詈凸ぷ髟斐捎绊?；同時暴雨導(dǎo)致莊稼減產(chǎn)，影響農(nóng)民收成，給農(nóng)民帶來經(jīng)濟損失?？傮w來看，暴雨造成房屋進水、出行不便和莊稼被沖淹的比例共達83%，嚴重時暴雨災(zāi)害還可能引發(fā)山區(qū)泥石流災(zāi)害并致人死亡。

2 公眾認知水平

1）關(guān)注水平

圖1　北京遠郊災(zāi)害易發(fā)區(qū)調(diào)研地點及問卷發(fā)放情況

圖2　北京遠郊災(zāi)害易發(fā)區(qū)暴雨致災(zāi)后果

“時常關(guān)注”暴雨預(yù)警居民占51%，關(guān)注程度“一般”的居民占38%，另有11%的居民并不關(guān)注暴雨預(yù)警信息。若把關(guān)注程度“一般”的38%居民歸為不關(guān)注的群體，那么有半數(shù)居民不主動關(guān)注暴雨預(yù)警信息。電視和短信是目前遠郊區(qū)居民接收暴雨預(yù)警信息的主要渠道，其次是收聽廣播，而利用網(wǎng)絡(luò)、手機軟件和朋友間相互轉(zhuǎn)告等渠道的比例基本相當，且比例不高（圖3）。這可能與城市郊區(qū)網(wǎng)絡(luò)普及程度不高、鄉(xiāng)鎮(zhèn)中年輕人相對較少等因素有關(guān)。通過鄉(xiāng)鎮(zhèn)中豎立的電子顯示屏滾動播放災(zāi)害預(yù)警也是另外一種提醒居民的預(yù)警渠道，但其比例同樣較低。此外，遠郊區(qū)還有少數(shù)居民從未收到暴雨預(yù)警信息，說明預(yù)警信息的覆蓋面還有待完善?？傮w來看，電視和短信是城市遠郊區(qū)居民接受預(yù)警信號的兩種主流渠道，而網(wǎng)絡(luò)、手機軟件等預(yù)警渠道在遠郊區(qū)的利用率較低。

圖3　北京遠郊災(zāi)害易發(fā)區(qū)預(yù)警信息接收渠道及頻率

為了反映不同預(yù)警接收渠道的有效性，表1給出了不同預(yù)警渠道的公眾關(guān)注水平?？梢钥闯?，電子顯示屏和朋友相互轉(zhuǎn)告渠道的“時常關(guān)注”水平相對較高，在60%以上；短信、廣播、電視和網(wǎng)絡(luò)4個渠道的“時常關(guān)注”水平也在50%以上；而通過手機天氣軟件“時常關(guān)注”預(yù)警信息的比例只有35%，反映出通過手機天氣軟件發(fā)布的預(yù)警信息有效性比較低。因此應(yīng)當加強手機軟件，如微信、天氣預(yù)報預(yù)警軟件的科普宣傳，從而讓更多的人了解并主動通過這些渠道獲取天氣預(yù)警信息。

表1　不同接收渠到的預(yù)警信息關(guān)注水平

為進一步了解北京遠郊區(qū)暴雨預(yù)警信息的覆蓋程度，我們選取以往具有代表性的暴雨預(yù)警案例進行問卷調(diào)查：一則案例是令北京人民印象深刻的“7·21”特大暴雨過程，另一則案例是在調(diào)研前不久發(fā)生且發(fā)布了藍色預(yù)警的2014年9月1日暴雨過程。調(diào)查表明，2014年9月1日接收到預(yù)警信息的人群比例達到71%，比2012年北京“7·21”暴雨過程46%預(yù)警接收率有明顯提升?？梢钥闯觯鼉赡陙眍A(yù)警信號的接收覆蓋得到明顯改善，這與氣象等部門長期重視預(yù)警體系建設(shè)、不斷完善預(yù)警信息發(fā)布渠道、提高預(yù)警信息傳播效率等諸多努力有關(guān)。

2）了解程度與信任程度

北京遠郊易災(zāi)區(qū)居民“非常了解”及“了解”暴雨預(yù)警信號的比例之和為60%，而“不確定”和“不了解”的比例之和為40%，整體以“了解”暴雨預(yù)警信號的居民居多。 對暴雨預(yù)警信息持“非常信任”或“信任”態(tài)度的比例之和占62%，持“一般”態(tài)度的比例占35%，另有近3%的居民對預(yù)警信息“不信任”或“非常不信任”。若采取保守估計，將持一般態(tài)度的35%人群歸為不信任，則不信任率近40%，因此暴雨預(yù)警的“信任”與“不信任”比例約為3:2。

3）認知水平差異性

表2給出采用WMW檢驗分析男性和女性居民對于預(yù)警信號認知水平的差異性?？梢钥闯?，對預(yù)警信號的關(guān)注水平在不同性別公眾之間差異并不顯著，而了解程度和信任程度在男性和女性間卻差異顯著，男性對暴雨預(yù)警信息的了解程度明顯高于女性，而女性相比男性則更加相信預(yù)警信息。

表2　男性與女性差異性分析結(jié)果（顯著性水平為0.05）

3 公眾響應(yīng)等級

1）預(yù)警等級與響應(yīng)公眾比例

在調(diào)查問卷中發(fā)現(xiàn)，幾乎無人了解暴雨預(yù)警的分級標準，即使在部分問卷中將預(yù)警分級標準標注在問題旁邊作為參考，也幾乎無人關(guān)心，而只是通過對藍、黃、橙、紅的直觀感覺來選擇是否采取響應(yīng)措施，反映出公眾不具備識別氣象指標的專業(yè)知識，不懂、也不關(guān)心各級預(yù)警的閾值含義，而只看重預(yù)警等級的發(fā)布結(jié)果。調(diào)查結(jié)果顯示，藍色、黃色、橙色和紅色暴雨預(yù)警的響應(yīng)公眾比例分別是38%、57%、77%和92%，說明每提升一個預(yù)警等級，響應(yīng)人數(shù)將提升15%～20%?？梢婎A(yù)警等級對響應(yīng)居民數(shù)量產(chǎn)生重要影響，因此氣象部門預(yù)警分級標準的確定應(yīng)十分慎重，既不能設(shè)計過低而草木皆兵，也不能設(shè)計過高導(dǎo)致公眾疏忽大意。

此外，不論預(yù)警等級如何，城市遠郊區(qū)居民中仍有8%的人群對預(yù)警信號置之不理，并且當發(fā)布暴雨藍色預(yù)警時，仍有62%的居民無動于衷，這部分人群的暴雨災(zāi)害風險防范意識淡薄，應(yīng)給予重點關(guān)注和科普教育。

2）響應(yīng)措施

易災(zāi)區(qū)公眾面對暴雨預(yù)警采取的響應(yīng)措施很多，39%公眾將不出門，12%的公眾會轉(zhuǎn)移到安全地點避雨，9%的公眾對雨情保持密切關(guān)注并注意人身財產(chǎn)安全，盡量減少出行或攜帶雨具的公眾各占8%，6% 的公眾在收到暴雨預(yù)警信息時要修繕房屋以防漏雨，還有部分公眾需要檢查排水、關(guān)窗戶、收拾院子和莊稼，并在暴雨預(yù)警時不開車或?qū)④囕v停放在安全地點。

3）公眾響應(yīng)等級差異性分析

公眾響應(yīng)等級是指公眾響應(yīng)時的預(yù)警級別，公眾響應(yīng)等級由低到高分別對應(yīng)藍色預(yù)警響應(yīng)、黃色預(yù)警響應(yīng)、橙色預(yù)警響應(yīng)和紅色預(yù)警響應(yīng)，而公眾“無響應(yīng)”意味著在更高級別響應(yīng)。公眾對預(yù)警信息的響應(yīng)等級受到公眾特征和公眾認知水平等因素的綜合影響。表3給出采用WMW檢驗分析各因素的公眾預(yù)警響應(yīng)等級差異性。可以看出，男性響應(yīng)等級高于女性，對預(yù)警信號了解程度高的人群的預(yù)警響應(yīng)等級高于了解程度低的人群，這與表2中男性與女性了解程度的差異性分析相一致。說明女性對預(yù)警信息更加敏感，采取應(yīng)對措施比男性更加積極。另一方面，男性群體雖然對預(yù)警信息關(guān)注度較高，但響應(yīng)積極性不夠，可能在應(yīng)當采取響應(yīng)措施時因盲目自信而造成應(yīng)對不足。由于女性對預(yù)警信息敏感性更高、預(yù)警響應(yīng)更積極，但該部分人群容易缺乏理性而造成響應(yīng)措施不當或過度。因此相對于男性群體而言，女性群體應(yīng)是預(yù)警知識的重點普及對象。

另一方面，不同學歷、收入等人群的響應(yīng)等級也存在顯著差異。低學歷者的預(yù)警響應(yīng)等級低于高學歷者，低收入者低于高收入者。這是公眾平衡響應(yīng)成本與收益的結(jié)果。公眾采取響應(yīng)措施意味著需要付出一定的響應(yīng)成本才能獲得一定的收益。低收入或低學歷的普通人群，付出一定的響應(yīng)成本（如避雨時間、修繕費用等），可能將規(guī)避掉更大的財產(chǎn)損失，為自身帶來正收益；而對于學歷高或收入偏高的一些人群而言，時間成本等相對更高，因此預(yù)警響應(yīng)等級相對偏高。綜合而言，影響預(yù)警響應(yīng)等級差異性的因素有性別、學歷、收入以及對預(yù)警信息的了解程度。預(yù)警信息的普及教育應(yīng)結(jié)合人群的類型和特點，針對性地加強宣傳教育。

表3　不同因素的預(yù)警響應(yīng)等級差異性檢驗（顯著性水平為0.05）

三、對策建議

結(jié)合北京易災(zāi)區(qū)暴雨預(yù)警信息居民響應(yīng)調(diào)查分析結(jié)果，本文研究并提出了改進北京地區(qū)暴雨預(yù)警信息公眾響應(yīng)的對策建議。

1）引導(dǎo)公眾對預(yù)警信息主動傳播

目前易災(zāi)區(qū)有近半數(shù)居民對暴雨預(yù)警缺乏關(guān)注，他們不主動獲取預(yù)警信息而是被動接收，因此應(yīng)加強災(zāi)害預(yù)警的科普宣傳，引導(dǎo)公眾主動關(guān)注預(yù)警信息，從“被動型”向“主動型”轉(zhuǎn)變。另一方面應(yīng)提升預(yù)警渠道傳播的有效性?！皶r常關(guān)注”手機天氣軟件預(yù)警信息的公眾比例不高，反映出手機天氣軟件對預(yù)警信息傳播的有效性比較低。因此應(yīng)加強手機天氣軟件的科普宣傳，讓更多的人群主動通過手機天氣軟件關(guān)注預(yù)警信息；加強網(wǎng)絡(luò)、手機天氣軟件等預(yù)警渠道的科普宣傳和培訓(xùn)，保障易災(zāi)區(qū)居民了解天氣軟件、掌握網(wǎng)絡(luò)工具，最終提高預(yù)警信息的傳播效率。同時，動員公眾在收到預(yù)警信息時盡量轉(zhuǎn)發(fā)給熟悉的親人朋友，利用現(xiàn)有社交媒體，如微信朋友圈等擴大預(yù)警信息的覆蓋面。建議在發(fā)布暴雨預(yù)警并達到一定級別的時候在一些公共場所設(shè)立醒目的警示標志。

2）提高公眾對預(yù)警信息的了解程度

北京城市遠郊區(qū)居民對預(yù)警信息的了解程度并不高，同時，公眾對暴雨預(yù)警信號的分級標準基本不理解，也并不了解不同級別預(yù)警到底有怎樣的后果。因此有必要進一步加強預(yù)警信息的科普宣傳，并在宣傳中通過簡單、通俗的形式使公眾對預(yù)警信號的內(nèi)涵有實質(zhì)性的理解，提升公眾對暴雨預(yù)警信息的了解水平。

3）加強預(yù)警科普教育的針對性

預(yù)警科普宣傳應(yīng)結(jié)合公眾的特點“因材施教”。由于不同性別、學歷、收入和了解程度公眾的預(yù)警響應(yīng)水平差異性顯著，因此應(yīng)著重結(jié)合以上幾方面開展預(yù)警科普教育。

4）預(yù)警時效性與有效性的權(quán)衡

預(yù)警時間提前量對于公眾備災(zāi)防御至關(guān)重要，及時的預(yù)警將為公眾的風險規(guī)避提供更多保障。調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，79%的易災(zāi)區(qū)居民期望提前3小時以上發(fā)布預(yù)警信號以便做好防御準備。但是預(yù)警提前時間增長會造成預(yù)警信息的不確定性增大，因此可以借鑒歐洲的預(yù)警發(fā)布措施，將預(yù)警信號分為“關(guān)注（watching）”和“預(yù)警（warning）”兩個級別，在時間較早階段提醒公眾要關(guān)注災(zāi)害預(yù)警，一旦進入了“預(yù)警”階段，就可以及時做好災(zāi)害防御，讓公眾有足夠時間進行準備，也不會造成預(yù)警發(fā)布次數(shù)過多，使公眾有“狼來了”的感覺。

5）客觀均衡設(shè)計預(yù)警分級標準

預(yù)警分級標準是影響公眾響應(yīng)數(shù)量的敏感因素。預(yù)警等級在影響響應(yīng)人群數(shù)量的同時亦將對響應(yīng)人群的生產(chǎn)生活方式產(chǎn)生不可避免的影響，合理的預(yù)警等級將幫助公眾規(guī)避風險，夸大或低估預(yù)警等級可能帶來混亂、造成不必要的經(jīng)濟損失，使公眾對預(yù)警信號發(fā)布的權(quán)威性產(chǎn)生質(zhì)疑。對氣象部門而言，當未來可能出現(xiàn)災(zāi)害性天氣時，預(yù)警等級發(fā)布應(yīng)科學、準確，既不能疏忽大意也不能草木皆兵。對公眾而言，不具有專業(yè)背景時，很難把握藍、黃、橙、紅預(yù)警背后的實際內(nèi)涵，而只是通過對預(yù)警信號嚴重程度的直觀感覺進行響應(yīng)。因此需要結(jié)合這次調(diào)研結(jié)果利用科學的方法對預(yù)警分級標準進行科學評估。詳細梳理以往的預(yù)警發(fā)布全過程，分析每一次預(yù)警發(fā)布前與發(fā)布后的氣象條件、實際雨量與成災(zāi)情況，為預(yù)警分級標準合理性評估提供基礎(chǔ)依據(jù)。

6）科學評估預(yù)警效用

氣象部門發(fā)布預(yù)警之后，預(yù)警信息能否產(chǎn)生預(yù)期防災(zāi)減災(zāi)效用還受一系列不確定事件影響：實際降雨量是否達到預(yù)警等級、降雨是否造成了災(zāi)害性后果、公眾是否及時收到預(yù)警信息，以及是否采取了有效的防御措施等。目前氣象部門更多關(guān)注預(yù)警之前的精確分析與預(yù)報，希望同時也關(guān)注預(yù)警信息發(fā)布之后的效用評估，為科學設(shè)計預(yù)警發(fā)布標準、規(guī)劃防御措施和防災(zāi)投入提供科學依據(jù)。

致謝：感謝北京市自然科學基金（8144046）、國家自然科學基金（41471424）和北京市科技計劃項目（Z121100004912006）對本文的資助。

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（作者單位：曹偉華、梁旭東，中國氣象局北京城市氣象研究所；趙晗萍、王方萍、張婷婷、牛晨策，北京師范大學減災(zāi)與應(yīng)急管理研究院）

，Email: zhaohanping@bnu.edu.cn