图1 为2003~2019年我国不同强度等级龙卷风发生位置的空间分布图。由图可知，我国龙卷风大部分发生在东南沿海地区，部分发生在西北内陆地区。其中，JEF0、JEF1级龙卷风发生位置较广泛，JEF2级龙卷风在江苏省和湖北省的分布较多，JEF3级主要分布在河南省和江苏省，唯一的一起JEF4级龙卷风发生在江苏省。

图2 所示为我国各省级行政区不同强度龙卷风发生频数的统计图。截至2019年，除北京、贵州未见龙卷风灾情外，其他30个省、自治区、直辖市在2003~2019年间均有龙卷风案例的记录。从数量上看，广东省龙卷风发生频数较多，共发生了49起JEF0级龙卷风、33起JEF1级龙卷风和16起JEF2级龙卷风；从强度等级上看，大多数省份JEF0级龙卷风占比最大，如山西省发生的龙卷风均为JEF0级。

为了分析2003~2019年我国全国范围及各个省份(本文以广东和江苏为例进行说明)龙卷风的频数变化情况，本文将每年中不同强度等级龙卷风的发生频数汇总，并将其按发生时间进行划分，结果如 图3 所示。从总体上看，我国龙卷风发生的频率呈下降趋势，龙卷风发生频数最高的一年在2005年，累计有74起，而频数最低的一年在2019年，对应有14起，两年相差60起；其中，广东和江苏两地的龙卷风频数变化趋势与总体类似。值得一提的是，虽龙卷风发生次数呈现一定的下降趋势，但这并不意味着龙卷风产生的破坏程度减小，例如，2015年7月1日发生在黑龙江哈尔滨市呼兰区的龙卷风最大风速达到了70 m/s，导致2.6万人受灾；2016年6月23日发生在江苏盐城的JEF4级龙卷风造成了99人死亡，因此，龙卷风及其产生的危害仍应受到格外重视。

为了分析一年中不同月份龙卷风的发生情况，本文统计了2003~2019年各个月份我国龙卷风发生的频数，结果如 图4 所示。由图可知，龙卷风频发的月份主要集中在6~8月份，其中7月份的发生频数最多，这是由于7月份高温及强降水的气候特点为龙卷风的形成提供了条件 [22] ；而在12~2月期间，龙卷风的发生频数相对较少。

在各月份的基础上，《中国气象灾害年鉴》(2004~2020)对222起龙卷风记录了其具体发生时间。基于此，本文对该222起龙卷风的发生时间进行了统计分析，如 图5 所示。由图可知，大多数龙卷风的发生时间集中在14~20时，而在其他时间段，龙卷风发生的次数相对较少。

龙卷风过境后，建筑物的受损情况可以分为三类，即一般损坏、严重损坏和倒塌 [23] ，其破坏实例如 图6 所示。经统计分析，我国2003~2019年房屋遭受龙卷风后出现一般损坏和严重损坏的数量累计282,349间，倒塌的房屋数量累计86,263间。 图7 列举了不同结构形式的建筑物遭受龙卷风后的破坏情况。对比砖混结构、钢筋混凝土、钢结构和木结构建筑的破坏特点发现，钢筋混凝土遭遇龙卷风后破坏程度较低，主要以围护结构破坏为主，其抗风性能优于轻钢结构和砖木结构。因此，对龙卷风多发地区的不同类型建筑物加固也应有所侧重 [24] 。

图6. 龙卷风发生后建筑物受损情况举例：(a) 一般损坏(2020.5.18，山东潍坊)；(b) 严重损坏(2017.8.21，黑龙江嫩江)；(c) 倒塌(2021.5.14，武汉蔡甸)

图7. 龙卷风发生后不同结构类型的建筑物破坏举例：(a) 砖混结构民房破坏(2018.8.13，天津静海)；(b) 钢筋混凝土楼房破坏(2021.8.25，辽宁葫芦岛)；(c) 钢结构设施破坏(2022.7.4，广东黄埔)；(d) 木结构房屋破坏(2023.2.26，美国俄克拉荷马)

为分析我国龙卷风导致的建筑物受损数量的空间分布情况，本文将各个省份龙卷风造成的一般损坏、严重损坏和倒塌的建筑物数量累加，得到各个省份建筑物受损数量总数，如 图8 所示。从整体上看，我国东部地区的建筑物受损数量大于西部，其中，江苏、安徽、黑龙江等地建筑物的破坏数量极多。

龙卷风过境后，森林树木及城市行道树也会发生不同程度的损坏。统计《中国气象灾害年鉴》龙卷风导致的树木受损相关描述，发现2003~2019年间树木发生不同受损情况的总数为2,390,457棵，其中，树木被连根拔起(如 图9(a) )和拦腰折断(如 图9(b) )的数量分别为144,130和113,841棵，分别占6.03%和4.67%。除了年鉴中提到的上述两种受损模式外，结合龙卷风灾后相关新闻报道，树木还可能发生树干倾斜和枝条折断破坏，如 图9(c) 和 图9(d) 所示。

图9. 龙卷风发生后树木受损类型举例：(a) 连根拔起(2020.6.12，江苏扬州)；(b) 拦腰折断(2023.8.4，内蒙古通辽)；(c) 树干倾斜(2021.5.14，武汉蔡甸)；(d) 枝条折断(2020.7.6，上海崇明)

图10 中展示了2003~2019年间我国各个省份树木受损数量总数的空间分布，由图可知，我国大部分省份树木均遭受到龙卷风灾破坏，其中，四川、河南、江苏的树木破坏情况尤为严重，应引起足够重视。

多起龙卷风的相关记录表明，龙卷风对农作物的生长会产生致命的影响。根据龙卷风灾后调查结果，笔者总结出农作物的失效模式主要有根部被吹离土壤和茎部倒伏两类，如 图11(a) 和 图11(b) 所示。农作物倒伏与其茎秆的刚度、稳定性密切相关 [25] 。根据龙卷风过境后农作物产量的降低程度，《中国气象灾害年鉴》统计了龙卷风发生后农作物的受灾、成灾及绝收面积 [23] ，分别为1296920.8、337,529和233,010公顷。根据2003~2019年间年鉴的相关记录，农作物受灾、成灾和绝收面积最大可分别达到18万、4.2万和15万公顷，农作物受灾、成灾和绝收面积位居前三的相关信息如 表2 所示。

图11. 龙卷风发生后农作物受损情况举例：(a) 根部被吹离土壤；(b) 作物茎部倒伏

图12 展示了我国各个省份2003~2019年间农作物受灾、成灾和绝收面积总数的空间分布。由图可知，受损农作物主要分布在胡焕庸线以东，其中安徽、黑龙江、吉林的农作物受损情况较严重。

龙卷风造成的建筑物倒塌、输电线路破坏及车辆、船只翻起会对人的生命造成一定威胁。据统计，2003~2019年龙卷风共造成388人死亡、7485人受伤、受灾人数¹达20,033,080人次。将2003~2019年每起龙卷风造成的死亡及受伤人数累加，并统计伤亡人数在各个省份的空间分布情况，结果如 图13 所示。由图可知，湖北、江苏和安徽的伤亡人数较多。

为评估龙卷风造成的灾情严重程度，本文选择熵权法结合综合评定的思想 [27] ，通过确定灾害评价指标及其权重，对龙卷风灾情进行分析及评价。具体过程如下：

设 $X_{ij}$为龙卷风灾情指标记录的真实值， $X_{\min }$、 $X_{\max }$分别为某起龙卷风案例中此指标的最小值和最大值，对 $X_{ij}$进行无量纲化得到 $Y_{ij}$，即

$Y_{ij}=\frac{X_{ij}-X_{\min }}{X_{\max }-X_{\min }}$(1)

为确定该指标的变异情况，计算该指标在相同案例、所有指标数据中的占比 $p_{ij}$，即

$p_{ij}=\frac{Y_{ij}}{{\displaystyle {\sum }_{i=1}^n{Y}_{ij}}}\left(i=1,\cdots ,n;j=1,\cdots ,m\right)$(2)

式中，n为指标数，m为案例总数。

根据各指标在不同案例中的比值，分别计算各个指标的信息熵 $H_j$及权重 ${\omega }_j$，即

$H_j=-\left({\displaystyle {\sum }_{i=1}^n{p}_{ij}\ln p_{ij}}\right)/\ln n$(3)

${\omega }_j=\frac{1-H_j}{n-{\displaystyle {\sum }_{j=1}^m{H}_j}}$(4)

根据各指标的权重值可进一步求出综合受灾指数 $G_i$，即

$G_i={\displaystyle {\sum }_{j=1}^m{\omega }_j}\times Y_{ij}\left(j=1,2,\cdots ,m\right)$(5)

考虑龙卷风指标记录不全的情况，计算龙卷风灾情指数 $S_i$：

$S_i=\frac{G_i}{{\displaystyle {\sum }_{j=1}^m{\omega }_j}}$(6)

采用熵权法对2003~2019年发生的648起龙卷风灾情案例进行计算，得到我国龙卷风灾害评价指标及权重，如 表3 所示。

将2003~2019年发生的648起龙卷风灾情信息代入到龙卷风综合评价模型中，得到了不同龙卷风造成的灾情指数，其空间分布如 图14 所示。由图可知，龙卷风灾情主要集中在胡焕庸线以东，其中，华东、华南和东北地区灾情最为严重，华北，华中地区次之，西北、西南和港澳台地区灾情较轻。