同时，还可以看出大灾及以上等级洪灾损失主要集中在20世纪90年代，特别是重灾均发生在20世纪90年代，且具有连续性的特点。

2.2 降雨量对洪灾损失影响

2.2.1 降雨量与洪灾损失指标关系分析

降雨量指标既需用年降雨量表示，也应考虑到降雨时间分布不均、空间分布不均对洪涝灾害损失的影响。分析年降雨量 P、4～6 月份（主汛期）降雨量 P4～6、4～9月份（汛期）降雨量 P4～9、月降雨量变异系数 CVM、年降雨量空间变异系数CVS等5项雨量指标与成灾面积、死亡人口、受灾人口、倒塌房屋、直接经济损失等5项洪灾损失指标的Spearman相关系数，见表4。

从表4可以看出，各雨量指标与各洪灾损失指标之间Spearman相关系数较小，但各指标之间又存在一定的关系。例如：月降雨量变异系数与各洪灾损失指标均存在较为显著的正相关关系，变异系数越大，洪灾损失程度越大；年降雨量大小与成灾面积和受灾人口之间存在一定的显著关系，年降雨量越大，成灾面积和受灾人口就越多；汛期降雨量大小，特别是主汛期降雨量的大小与成灾面积、受灾人口和倒塌房屋之间存在较为显著的关系，表明洪灾损失的关键在于汛期降雨量的大小，这一方面取决于年降雨总量的大小，另一方面又取决于月降雨变异系数的大小。

表4 雨量指标与洪灾损失指标的Spearman相关系数统计注：标“*”表示通过置信度0.05显著性检验。P P4～6 P4～9 CVM CVS成灾面积死亡人口0.43*0.34 0.49*0.35 0.44*0.36 0.42*0.45*0.34 0.36受灾人口 0.40* 0.44* 0.45* 0.47* 0.36倒塌房屋 0.36 0.40* 0.40* 0.43* 0.31直接经济总损失*0.43*

同时，随着社会经济的发展，科学技术水平的提高，各类减灾的工程措施和非工程措施的运用，不同年代背景下降雨量与洪灾损失指标之间的紧密程度又会发生变化。分别分析1991～1999、2000～2009年共2个年代下降雨量指标与洪灾损失指标之间的Spearman相关系数，见表5；2010～2016年各雨量指标和洪灾损失指标相关关系均不显著，年降雨量与各洪灾损失指标相关关系均不显著，故未列入。

从表5中可以看出，1991～1999年汛期降雨量、月降雨量变异系数和年降雨量空间变异系数大部分与洪灾损失指标之间存在显著的关系，且关系较为紧密，特别是4～6月份降雨量与倒塌房屋和直接经济损失之间相关系数达到了0.80；2000～2009年，汛期降雨量与死亡人口和受灾人口存在显著的关系。

从影响机理上分析，降雨量指标与成灾面积关系应最为密切。运用逐步回归法分析降雨量指标与成灾面积关系得知，成灾面积与年降雨量、4～9月降雨量、月降雨变异系数之间关系最为密切。因各指标之间单位不一致，故对各项指标进行标准化处理，并建立多元回归模型。绘制历年成灾面积模拟值和实测值过程线，见图1。模拟值过程线与实测值过程线变化基本一致，20世纪90年代拟合程度最好，2010年以后拟合程度偏差较大。

图1 江西省历年成灾面积（标准化）统计值与模拟值过程线

综上所述，影响洪灾损失指标的主要降雨指标为年降雨量、汛期降雨量、月降雨变异系数，年降雨量越大、汛期降水量越集中、月降雨变异系数越大，洪灾损失程度越大；20世纪90年代各降雨量指标与洪灾损失关系最为紧密，随着社会的发展，特别是2010年以后，降雨量指标与洪灾损失之间的紧密程度逐渐减小。

表5 不同年代雨量指标与洪灾损失指标的Spearman相关系数统计注：标“*”和“**”分别表示通过置信度0.05显著性检验。1991～1999 2000～2009 P4～6P4～9P4～6P4～9成灾面积0.68*0.22 CVM 0.59 CVS 0.70*0.620.42 CVM 0.24 CVS-0.31死亡人口 0.77* 0.17 0.72* 0.59 0.82** 0.56 0.00 -0.19受灾人口 0.75* 0.20 0.56 0.59 0.80** 0.63* 0.08 -0.14倒塌房屋 0.80** 0.35 0.69* 0.80** 0.47 0.26 0.16 -0.42直接经济总损失0.80**0.330.72*

2.2.2 降雨量与洪灾损失等级关系分析

图2 各降雨指标与损失等级灰色关联系数过程图

灰色关联度分析是一种多因素统计分析的方法，通过分析研究对象与各因子之间的贴近度，计算关联系数，从而判断各因子与研究对象影响程度大小。计算各降雨指标与洪灾损失等级之间的关联系数，具体计算方法不再赘述，可参考文献[11]。计算结果见图2，各降雨指标与洪灾损失等级关系相差不大。1996年以前，各降雨指标系数均偏小，省内降雨过程与洪灾损失等级之间关系并不密切。例如发生重灾的1993年、1994年、1995年降雨总量在26年内分别排在第10、7、9位；4～6月降雨总量分别排在第7、3、1位；4～9月降雨总量分别排在第9、11、4位。值得关注的是1993年年降雨总量、4～6 月降雨量、4～9 月降雨量分别排在序列第 10、7、9位（见图3，三角形为发生重灾年份，菱形为发生大灾年份），却酿成巨灾，表明遭成洪灾损失的不仅仅与这5个降雨指标有关。