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在全球气候变化的背景下,自然灾害频繁发生,给人类生存及发展带来极大挑战,研究人类对自然灾害适应性迫在眉睫。秦巴山地是在我国气候分界中有着特殊意义的地区,秦岭-淮河一线更是中国南北分界线,该地区南北向气候特征迥异。近年来,该地区旅游业发展迅猛,然而由于该区暴雨灾害频发,对来往游客生命及财产安全造成严重威胁。在面对暴雨灾害时游客应灾行为显得尤为重要,而游客应灾行为有效性受到其对灾害风险感知的影响,因而在研究游客对暴雨灾害风险的感知状况基础上,才能更好的采取相关对策及措施以增强游客应灾行为的有效性。在前期由团队成员完成了风险感知指标体系构建,并撰写了相关文章,然而后期游客风险感知能力测评过程中,出现权重计算方法多样,结果不一致,致使无法合理进行游客风险感知能力横向对比分析。基于此,本文研究重点是科学合理地确定游客暴雨灾害风险感知评价指标权重,为后期游客风险感知能力测评奠定基础。传统的计算指标权重的方法一般包括主、客观两类计算方法,然而两类方法各有其优点及局限性,主观方法计算结果较多受到个体经验影响,客观方法计算结果容易因数据结构及样本来源的不同而产生不一致,因而寻求一种能综合两类计算方法优点同时又尽量消除其局限性的方法就是本文要解决的关键问题。本文通过研究区内7大景区样本数据,首先采用主成分分析法分别对不同样本数据进行分析,得出不同景区各指标重要性排序,并在此基础上寻求出指标重要性一般规律,也即在整个研究区有较强适用性的指标重要性排序,基于此通过序关系分析法最终计算各指标权重。通过客观方法定序,主观方法定量的主客观融合方式,最终得出的指标权重既可一定程度上减少主观方法带来的主观随意性,又可降低客观方法过度依赖样本数据而导致的结果不一致性,因此所得指标权重分配体系适用于后期整个研究区游客风险感知能力测评。通过分析本文获得以下结论：(1)通过主成分分析法得到的不同景区指标重要性排序有一定差异,但表现出了一般性规律。通过探索这种规律,最终得出适用于整个研究区的指标重要性排序,该排序综合考虑了整个研究区所有样本数据特征,因此认为具有较强代表性。最终得出的指标重要性排序为,灾害知识部分：X8(应急预案)>X5(对人类活动影响)>X3(引发暴雨灾害的人类活动)>X4(对自然环境的影响)>X1(引发暴雨灾害的自然因素)>X7(防减灾宣传渠道)>X9(灾害知识宣传经历)>X6(灾害预警)>X2(次生灾害)；灾害风险态度部分：X12(灾害能否管理)>X13(信息披露)>X14(已发灾害)>X11(预警系统)>X10(预防态度)>X20(是否配合安排)>X19(防减灾与个人关系)>X18(灾后重建)>X17(卫生防疫)>X16(河道疏通)>X15(植被覆盖)；灾害风险行为倾向部分：X23(提升门票价格)>X21(参加保险)>X22(门票附带保险)>X24(防减灾工程建设配合意愿)>X26(措施采取倾向)>X25(灾前准备倾向)>X27(灾后行动方案选择倾向)；二级评价指标：灾害知识>灾害风险态度>灾害风险行为倾向。(2)在指标重要性排序基础上,通过序关系分析法进行最终指标权重计算,各部分指标权重为,灾害知识部分指标X1～X9权重分别为0.103、0.037、0.157、0.118、0.178、0.045、0.068、0.232、0.061,灾害风险态度部分指标X10-X20权重分别为0.089、0.102、0.240、0.164、0.120、0.032、0.036、0.039、0.046、0.055、0.078,灾害风险行为倾向部分指标X21-X27指标权重分别为0.210、0.186、0.245、0.131、0.077、0.086、0.065,二级指标灾害知识、灾害风险态度及灾害风险行为倾向权重分别为0.416、0.347、0.237。