暴雨洪澇致災(zāi)危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)范文

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《暴雨災(zāi)害雜志》2016年第6期

摘要：

致災(zāi)因子危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)是進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的重要環(huán)節(jié)。本文采用江西省貢水流域超警戒水位的降水作為暴雨致災(zāi)因子，以最優(yōu)極值函數(shù)分布方法計(jì)算研究該流域的重現(xiàn)期面雨量，利用超警戒水位降水過程的降水量時(shí)間分布規(guī)律和降水空間經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分析結(jié)果，結(jié)合FloodArea模型開展不同降水時(shí)空分布情景的洪水演進(jìn)模擬，以模擬淹沒水深作為指標(biāo)建立暴雨致災(zāi)危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)等級(jí)，對(duì)不同降水時(shí)空分布情景下貢水流域暴雨致災(zāi)危險(xiǎn)性進(jìn)行評(píng)價(jià)。結(jié)果顯示:不同的降水時(shí)空分布對(duì)暴雨洪澇致災(zāi)危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)影響較大。該方法是完善流域內(nèi)暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃和評(píng)估工作的基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)上開展流域內(nèi)不同承災(zāi)體的脆弱性評(píng)價(jià)和暴露度評(píng)價(jià)，可為地方政府制訂減災(zāi)規(guī)劃與預(yù)案等提供參考。

關(guān)鍵詞：

暴雨洪澇；致災(zāi)危險(xiǎn)性；降水時(shí)空分布；FloodArea模型；情景模擬

引言

中國(guó)是受洪澇災(zāi)害影響最嚴(yán)重的國(guó)家之一，開展洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估對(duì)于加強(qiáng)災(zāi)害預(yù)警、規(guī)避洪澇風(fēng)險(xiǎn)具有重要作用。目前，氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃方法主要有基于指標(biāo)的綜合評(píng)估方法、基于數(shù)據(jù)的概率評(píng)估方法以及基于情景模擬的評(píng)估方法三種[1]。基于指標(biāo)的綜合評(píng)估方法是相對(duì)采用較多的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃方法。Otar等[2]通過引入致災(zāi)因子和承災(zāi)體之間的關(guān)系模型，生成了格魯吉亞地區(qū)的山洪風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖。趙霞等[3]選取地理高程、人口密度、人均GDP和歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)作為指標(biāo)，采用快易的疊加分析法對(duì)研究區(qū)(內(nèi)蒙古中部)進(jìn)行了區(qū)域洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。蔡大鑫等[4]應(yīng)用災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)形成的理論和方法，選取適合評(píng)價(jià)小流域暴雨洪澇災(zāi)害的敏感性、易損性和防災(zāi)減災(zāi)能力的空間指標(biāo)，對(duì)流域的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)價(jià)。隨著GIS技術(shù)發(fā)展，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者開始在指標(biāo)綜合評(píng)估基礎(chǔ)上，借助GIS繪制相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖并加以評(píng)述，從而提出相應(yīng)的防御措施。如:盛紹學(xué)等[5]根據(jù)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基本原理，綜合多種指標(biāo)采用ARC⁃GIS9.2的ModelBuilder建模工具，建立了暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；馬國(guó)斌等[6]基于自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)理論，借助GIS空間分析功能，采用歸一化和層次分析法，對(duì)中國(guó)全國(guó)范圍尺度進(jìn)行了短時(shí)洪澇災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)估；Pandey[7]利用衛(wèi)星遙感影像資料對(duì)印度比哈爾邦2008年洪澇面積進(jìn)行評(píng)估，并將易澇區(qū)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)相結(jié)合繪制出印度比哈爾邦地區(qū)暴雨洪澇風(fēng)險(xiǎn)圖；繆啟龍等[8]通過ArcGIS空間分析技術(shù)結(jié)合模糊綜合評(píng)價(jià)法，編制了以100m×100m柵格為基本評(píng)價(jià)單元的杭州市暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖；周峰等[9]將層次分析法(AHP)和次序權(quán)重平均法(OWA)相結(jié)合，構(gòu)建了基于GIS的AHP-OWA洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。基于指標(biāo)的綜合評(píng)估方法，不能排除主觀人為因素對(duì)指標(biāo)構(gòu)建的影響。因此，有人開始研究基于數(shù)據(jù)概率結(jié)合情景模擬的評(píng)估方法。如，李蘭等[10]采用耿貝爾極值I型分布法求取流域不同重現(xiàn)期面雨量，基于GIS的暴雨洪澇淹沒模型計(jì)算不同重現(xiàn)期面雨量淹沒范圍和水深；運(yùn)用災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)原理，制作漳河流域暴雨洪澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。而不同的降水時(shí)空分布，對(duì)洪水演進(jìn)模擬甚至對(duì)防洪排澇工程的安全運(yùn)行都會(huì)產(chǎn)生不同的影響[11]。前人研究中，對(duì)不同降水時(shí)空分布對(duì)洪水演進(jìn)的影響少有提及，多采用“降水時(shí)間無變化，面雨量空間權(quán)重均一”的模擬方法[10]。因此，本文以模擬的淹沒水深對(duì)研究區(qū)域開展基于不同降水情景下的暴雨洪澇致災(zāi)因子危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)，旨在說明降水時(shí)空分布對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響。

1研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

本文選定的研究區(qū)域?yàn)樨曀饔?圖1)。該流域位于江西省東南部，水系橫跨瑞金市、于都縣、會(huì)昌縣三界，流域內(nèi)人口約200萬。峽山水文站位于贛縣與于都的交界處，其控制面積約4046km2，警戒水位為109m。流域內(nèi)地勢(shì)南高北低，且居民點(diǎn)多沿河道分布，河道下游地勢(shì)平坦地區(qū)易受洪澇災(zāi)害影響。本文使用的資料或數(shù)據(jù)包括:(1)來源于江西省水文局的貢水峽山水文站2004年7月5—7日、2003年5月14—17日、2002年6月17—19和2001年6月12—14日共計(jì)4次超警戒水位降水過程逐小時(shí)水位曲線變化圖，以及該站1961—2004年逐日水文資料，選擇同期35次超警戒水位降水過程作為致洪面雨量過程進(jìn)行分析；(2)來源于贛縣、于都、瑞金、會(huì)昌國(guó)家氣象站1961—2004年逐小時(shí)降水資料，其中貢水流域面雨量采用克里金插值4站逐小時(shí)雨量獲得；(3)來源于國(guó)家測(cè)繪局的水系、居民點(diǎn)、等高線等矢量數(shù)據(jù)和DEM數(shù)據(jù)，比例尺1:50000，空間分辨率約25m；(4)來源于LandsatTM衛(wèi)星遙感解譯數(shù)據(jù)的土地利用資料，分辨率約30m；(5)來源于江西省災(zāi)情直報(bào)系統(tǒng)災(zāi)情數(shù)據(jù)庫自1984年以來洪澇災(zāi)害歷史災(zāi)情描述和記錄。

2致災(zāi)危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)

將導(dǎo)致超警戒水位的降雨量作為誘發(fā)洪水的致災(zāi)因子，結(jié)合重現(xiàn)期雨量的計(jì)算[12]，開展不同降水時(shí)空分布情景下的洪水演進(jìn)模擬，以模擬淹沒水深劃分危險(xiǎn)等級(jí)開展危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)。

2.1面雨量累積時(shí)長(zhǎng)的確定

計(jì)算面雨量必須明確前期降水對(duì)洪水水位上漲的影響，即確定前期累積降水量和洪水水位的相關(guān)性。利用峽山水文站2004年7月5—7日、2003年5月14—17日、2002年6月17—19和2001年6月12—14日共計(jì)4次洪水過程最高水位出現(xiàn)前的逐小時(shí)水位與對(duì)應(yīng)時(shí)刻的逐小時(shí)滑動(dòng)累積面雨量進(jìn)行相關(guān)分析，并利用逐步鄒氏斷點(diǎn)檢測(cè)法對(duì)兩次過程的相關(guān)系數(shù)變化趨勢(shì)進(jìn)行分析[13]。其結(jié)果見圖2。從圖2中可見，面雨量累積時(shí)長(zhǎng)在23h之后，鄒氏斷點(diǎn)檢測(cè)F統(tǒng)計(jì)量通過置信區(qū)間為0.01的假設(shè)檢驗(yàn)，4次洪水過程中從降水開始到累計(jì)時(shí)長(zhǎng)23h之后與水位的相關(guān)系數(shù)較高。這說明23h之后相關(guān)系數(shù)變化趨于平穩(wěn)。因此，將23h的累積面雨量作為導(dǎo)致流域水位上漲的有效面雨量。

2.2面雨量重現(xiàn)期的計(jì)算

根據(jù)逐日水位資料，不能確定超警戒水位的水情具體發(fā)生在當(dāng)日何時(shí)，其可能發(fā)生在該日00—23時(shí)(北京時(shí)，下同)任一時(shí)刻。因此，結(jié)合本文第2.1節(jié)的分析結(jié)果，采用以1961—2004年超警戒水位水情發(fā)生當(dāng)日00時(shí)前推23h作為開始時(shí)間、以超警戒水位水情發(fā)生當(dāng)日23時(shí)作為結(jié)束時(shí)間共計(jì)47h作為計(jì)算時(shí)長(zhǎng)，由逐小時(shí)滑動(dòng)計(jì)算47h內(nèi)最大23h滑動(dòng)累積面雨量，將每年最大的23h累積面雨量作為重現(xiàn)期面雨量的計(jì)算樣本。若某年無超警戒水位的降水過程，則選擇以相同方法計(jì)算的該年最高水位降水過程的最大23h滑動(dòng)累積面雨量進(jìn)行重現(xiàn)期計(jì)算序列的補(bǔ)充。耿貝爾分布函數(shù)、極值I型分布函數(shù)和皮爾遜Ⅲ型分布函數(shù)常被用來對(duì)水文、氣象數(shù)據(jù)求重現(xiàn)期的極值分布函數(shù)[14]。本文選擇這三種極值分布函數(shù)對(duì)樣本序列進(jìn)行擬合，利用其與序列的極值分布經(jīng)驗(yàn)函數(shù)進(jìn)行誤差分析，選擇最優(yōu)擬合函數(shù)進(jìn)行重現(xiàn)期面雨量計(jì)算[15]。表1給出三種函數(shù)與極值函數(shù)經(jīng)驗(yàn)分布的誤差分析結(jié)果。由誤差分析結(jié)果結(jié)合圖3發(fā)現(xiàn)，極值I型分布與樣本序列的極值函數(shù)經(jīng)驗(yàn)分布最接近，擬合優(yōu)度較高。再經(jīng)最優(yōu)參數(shù)估計(jì)分析，選擇極值I型分布函數(shù)結(jié)合最小二乘法的參數(shù)估計(jì)的最優(yōu)方法對(duì)貢水流域降水序列5、10、20、50、100a的重現(xiàn)期面雨量進(jìn)行計(jì)算。采用極值I型計(jì)算貢水流域超警戒水位的面雨量重現(xiàn)期，其結(jié)果如下(表2):

2.3面雨量雨型分析

采用動(dòng)態(tài)K均值聚類分析，將超警戒水位最大23h面雨量的降雨歷時(shí)除以總歷時(shí)進(jìn)行量綱一處理并作為橫坐標(biāo)，逐小時(shí)累積降雨量除以總降雨量進(jìn)行量綱一處理并作為縱坐標(biāo)，得到降雨過程的量綱一累積降雨曲線[16]。利用歐式距離公式，根據(jù)峰值雨量在降雨過程中出現(xiàn)的位置，按照最近距離準(zhǔn)則將貢水流域35次降水過程分為7類，再根據(jù)雨量集中位置出現(xiàn)在降雨歷時(shí)0%～40%處、40%～60%處、60%～100%處以及雨量均勻分布于整個(gè)降雨過程，將7類雨型主觀合并為雨型I—前期型降雨(以下簡(jiǎn)稱雨型I)、雨型Ⅱ—中期型降雨(以下簡(jiǎn)稱雨型Ⅱ)、雨型Ⅲ—后期型降雨(以下簡(jiǎn)稱雨型Ⅲ)和雨型Ⅳ—均勻型降雨(以下簡(jiǎn)稱雨型Ⅳ)4類[17]。根據(jù)動(dòng)態(tài)聚類分析結(jié)果，貢水流域超警戒水位最大23h累積面雨量降水過程主要為雨型Ⅲ，共出現(xiàn)18次，出現(xiàn)概率約為51%。其中，雨型Ⅲ又可分為雨型Ⅲ(1)—后期集中型(以下簡(jiǎn)稱雨型Ⅲ1)和雨型Ⅲ(2)—中后期集中型(以下簡(jiǎn)稱雨型Ⅲ2)2種亞型(圖4a、b)，這兩種雨型各出現(xiàn)10次和8次，在所有降水過程中出現(xiàn)概率分別約為28%和20%。雨型Ⅲ1在降雨歷時(shí)40%～60%處的量綱一累積雨量趨勢(shì)變化趨于平緩，而雨型Ⅲ2變化較陡。雨型Ⅳ降水出現(xiàn)11次，出現(xiàn)概率約為31%。雨型Ⅳ又可分為雨型Ⅳ(1)—均勻分布型(以下簡(jiǎn)稱雨型Ⅳ1)和雨型Ⅳ(2)—前后期集中型(以下簡(jiǎn)稱雨型Ⅳ2)2種亞型(圖4c、d)，這兩種雨型分別出現(xiàn)7次和4次，出現(xiàn)概率分別約為20%和12%。雨型Ⅳ1的累積雨量隨時(shí)間變化趨于一條直線，而雨型Ⅳ2在降雨歷時(shí)40%～60%處的量綱一累積雨量趨勢(shì)較平緩。雨型I降水共出現(xiàn)4次，其又可分為前期集中(簡(jiǎn)稱雨型I1)和前中期集中(簡(jiǎn)稱雨型I2)兩種亞型(圖4e)，這兩亞型分別出現(xiàn)3次和1次。雨型Ⅱ出現(xiàn)次數(shù)最少，僅2次(圖4f)。選擇出現(xiàn)概率較高的雨型Ⅲ1、雨型Ⅲ2和雨型Ⅳ1，圖5給出屬于這三種雨型的降水過程在23h的量綱一面雨量的平均值，表3給出出現(xiàn)次數(shù)最多的這三種雨型降水過程的發(fā)生時(shí)間、發(fā)生水位和23h累積(面)雨量信息。

2.4面雨量空間分布

將貢水流域內(nèi)超警戒水位降水過程中最大23h累積面雨量出現(xiàn)時(shí)贛縣、于都、瑞金、會(huì)昌4個(gè)國(guó)家氣象站的小時(shí)雨量進(jìn)行EOF分析[18]，其結(jié)果見圖6。從圖6中可見，第一模態(tài)(EOF-1)、第二模態(tài)(EOF-2)、第三模態(tài)(EOF-3)約占總量的90%，其中第一模態(tài)約為74%，第二模態(tài)約為10%，第三模態(tài)約為6%。第一模態(tài)顯示，特征值向量范圍在0.3～0.4之間，流域東部地區(qū)降水略多于流域西部，但全流域降水空間差異不大，近乎呈均勻分布態(tài)勢(shì)。第二模態(tài)顯示，向量特征值范圍由北向南逐漸減小，流域降水相對(duì)集中在流域東北和西北部。第三模態(tài)顯示，向量特征值范圍分布極不均勻，流域降水主要集中在流域西部。

2.5基于洪水模擬致災(zāi)因子危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)

FloodArea模型以雨量輸入、降水空間權(quán)重柵格和曼寧系數(shù)為輸入數(shù)據(jù)，輸出則為表示淹沒水深的柵格數(shù)據(jù)[19-20]。將貢水流域超警戒水位降水過程小時(shí)雨量EOF分析結(jié)果中三種模態(tài)柵格數(shù)據(jù)均一化，再作為模型的降水空間分布權(quán)重柵格數(shù)據(jù)；由該流域各雨型的量綱一面雨量和重現(xiàn)期面雨量相乘，可計(jì)算出重現(xiàn)期雨量在23h內(nèi)的分布，并將其作為模型的雨量輸入。不同雨型結(jié)合不同面雨量空間分布模態(tài)可產(chǎn)生多種降水分布情景的組合。本文重點(diǎn)采用兩種降水情景A、B驅(qū)動(dòng)FloodArea模型進(jìn)行洪澇演進(jìn)模擬。情景A采用貢水流域降水空間分布第一模態(tài)結(jié)合雨型Ⅲ1的組合，情景B采用文獻(xiàn)[10]中的“降水時(shí)間無變化，面雨量空間分布權(quán)重均一”的組合，以說明其與情景A的區(qū)別。同時(shí)，以流域內(nèi)柵格的FloodArea模擬淹沒水深(h,單位:m)作為劃分災(zāi)害危險(xiǎn)等級(jí)的依據(jù)[21]。根據(jù)模型模擬結(jié)果結(jié)合實(shí)地調(diào)查的數(shù)據(jù)判斷，將h≤0.1m作為低危險(xiǎn)性等級(jí)；考慮到洪水漫出堤防的水位，即0.1m＜h≤0.8m設(shè)為次低危險(xiǎn)性等級(jí)；考慮到洪水對(duì)農(nóng)作物的危害，將0.8m＜h≤1.2m設(shè)為中危險(xiǎn)性等級(jí)；考慮到洪水對(duì)固定資產(chǎn)(如電視、冰箱等)的危害，將1.2m＜h≤1.8m設(shè)為次高危險(xiǎn)性等級(jí)；考慮到洪水危及到人的生命安全，將h＞1.8m設(shè)為高危險(xiǎn)性等級(jí)，其模擬結(jié)果見圖7。由模擬結(jié)果可知(圖7)，該流域內(nèi)沿河道附近較易出現(xiàn)致災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，兩情景5a一遇(面)雨量高、次高致災(zāi)區(qū)域約有5.3km2和6.3km2的面積差異(圖7a1、b1)，其差異地區(qū)主要分布在該流域的西南部(即于都縣西南部與贛縣接壤區(qū)域)、東南部(即瑞金縣東南部與會(huì)昌縣接壤區(qū)域)和東北部(即瑞金縣東北部和石城市接壤區(qū)域)；兩情景10a一遇(面)雨量高、次高致災(zāi)區(qū)域約有13.0km2和14.2km2的面積差異(圖7a2、b2)，主要差異地區(qū)分布在該流域的西南部、東南部和東北部；兩情景30a一遇(面)雨量高、次高致災(zāi)區(qū)域約有26.8km2和29.6km2的面積差異(圖7a3、b3)，主要差異地區(qū)分布在該流域的中部地區(qū)(即于都縣和瑞金縣接壤地區(qū))；兩情景50a一遇(面)雨量高、次高致災(zāi)區(qū)域約有42.0km2和8.9km2的面積差異(圖7a4、b4)，主要差異地區(qū)分布在該流域的東北部；兩情景100a一遇(面)雨量高、次高致災(zāi)區(qū)域約有47.2km2和10.3km2的面積差異(圖7a5、b5)，差異地區(qū)主要在該流域的東北部和南部(即會(huì)昌縣北部與瑞昌縣接壤區(qū)域)。表4給出不同情景模擬下的各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的致災(zāi)面積。選擇江西省災(zāi)情直報(bào)系統(tǒng)災(zāi)情數(shù)據(jù)庫1984年以來貢水流域超警戒水位且面雨量超極值概率雨量的降水過程災(zāi)情實(shí)況描述進(jìn)行驗(yàn)證。1984年6月2日超警戒水位降水過程，符合動(dòng)態(tài)K均值分類的后期集中型雨型，流域23h累積面雨量超30a一遇，災(zāi)情實(shí)況描述為“于都縣貢水、梅江沿岸鄉(xiāng)鎮(zhèn)受災(zāi)，石城全縣受災(zāi)”，基于情景A模擬出流域東北部發(fā)生高、次高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域要大于情景B，且寧都縣境內(nèi)該流域兩岸基本呈現(xiàn)高、次高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，比較而言，情景A與實(shí)況更為接近。1994年6月16超警戒水位降水過程，符合動(dòng)態(tài)K均值分類的后期集中型雨型，流域23h累積面雨量超5a一遇，實(shí)況描述為“于都縣、贛縣和石城全縣受災(zāi)”，情景B作用下該流域內(nèi)無高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)出現(xiàn)，而情景A在該流域西南部(即于都縣西南部和贛縣接壤區(qū)域)發(fā)生高、次高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域較多，較為接近實(shí)況災(zāi)情描述。

3結(jié)論

(1)貢水流域超警戒水位降水過程中最大的23h滑動(dòng)累積降水量較適合采用極值I型分布模型進(jìn)行重現(xiàn)期計(jì)算；貢水流域超警戒水位降水過程的雨型主要呈現(xiàn)為雨型Ⅲ和雨型Ⅳ，其中出現(xiàn)最多的亞型分別為雨型Ⅲ1(后期集中)、雨型Ⅲ2(中后期集中)、雨型Ⅳ1(均勻分布)。4個(gè)國(guó)家氣象站雨量數(shù)據(jù)EOF分析顯示，貢水流域超警戒水位降水過程的面雨量分布主要呈現(xiàn)全流域均勻分布的態(tài)勢(shì)，也會(huì)出現(xiàn)流域降水相對(duì)集中在流域東北和西北部而中南部降水較少以及西部降水集中而東西部降水分布極不均勻這兩種情形。

(2)以模擬淹沒水深劃分5個(gè)致災(zāi)危險(xiǎn)性等級(jí)，在同一種降水情景的模擬結(jié)果顯示，沿河道附近的致災(zāi)危險(xiǎn)性等級(jí)明顯高于流域內(nèi)其他地方；隨著重現(xiàn)期(面)雨量的增大，危險(xiǎn)性等級(jí)逐步增高，出現(xiàn)災(zāi)害的可能性隨之增加。

(3)不同的降水情景會(huì)對(duì)洪澇致災(zāi)危險(xiǎn)性區(qū)劃結(jié)果產(chǎn)生不同影響。情景A與情景B的結(jié)果差異說明，均勻分布的雨型不是對(duì)所有降水過程的模擬都適用，采用情景A對(duì)后期降水集中的超警戒水位降水過程的區(qū)劃結(jié)果與情景B相比更接近實(shí)況。因此，對(duì)研究區(qū)域開展基于洪水演進(jìn)模擬的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，應(yīng)基于科學(xué)方法研究區(qū)域內(nèi)降水時(shí)空分布規(guī)律，利用不同降水情景開展風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃更為客觀合理。

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作者:姜智懷 鞏志宇 李嫦 余焰文 蔡哲 單位:江西省氣候中心 南京信息工程大學(xué)江蘇省農(nóng)業(yè)氣象重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 江西省氣象災(zāi)害應(yīng)急預(yù)警中心