气象灾害占自然灾害的70％以上，目前重大气象灾害日益引起人们的重视，各种灾害应急预案及相应的响应机制不断出台，中国气象局及各级政府也要求对重大的灾害性过程要迅速做出灾前、灾中和灾后的评估工作。灾害风险评估作为一门新兴学科目前尚处于初级阶段，灾害风险评估的一整套方法、规则和程序尚待建立和完善。一般自然灾害评估模型的建立可以采用物元分析、模糊识别或灰色关联等方法，指标选择侧重于受灾面积、伤亡人数、经济损失等社会经济指标[1-2]。上述指标因受到各地经济密度、人口密度和发展状况的影响而具有更多的不确定性，同时在应用于灾害预评估及灾后快速评估方面操作性不强。对于历史上每次暴雨过程的受灾损失资料的收集极为困难且不是十分准确。目前在气象预报服务过程中主要应用降水总量对暴雨事件进行描述，虽然易于操作，但是不能全面描述暴雨天气过程的影响区域和程度，因而对其总体评价稍显片面。为满足实际中的某些特定评估需求，有必要建立单纯以气象观测记录为基础的致灾天气气候事件评估模型。为此，建立一套以气象观测数据为基础，能够比较全面地反映暴雨的降水总量、降水强度和降水范围的综合评估指标模型，从而确定暴雨事件的灾害等级，对于制定抢险救灾决策具有重要意义。本文利用晋中市50 a暴雨天气过程资料为样本进行统计，分析了晋中市暴雨的时空分布特征，在概率分析的基础上，考虑平均降水量、降水强度和覆盖范围，建立针对本地的暴雨评估综合指标模型，确定暴雨事件的灾害等级，对历史上出现的较严重的暴雨事件进行评估，从而实现暴雨事件等级的灾前预评估和灾后快速评估。