1.一种基于暴雨过程的洪水风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：预先采集待测区受灾洪水发生时段的气象数据，并基于HYSPLIT模型获取对应时段的气流轨迹信息；

采集GFS信息并作为WRF模式初始资料场数据输入信息，对统计的各次不同类型致洪暴雨过程进行降尺度数值模拟，其中包括标定区域洪水风险的洪灾危险性特征信息、洪灾暴露性特征信息和社会脆弱性特征信息；

基于获取的洪灾危险性特征信息、洪灾暴露性特征信息和社会脆弱性特征信息，评估洪水风险并确定洪水风险等级；

基于待测区降水暴雨中心和时间分布与洪水风险级别和洪水过程线发生规律，预测致灾洪水。

2.根据权利要求1所述的基于暴雨过程的洪水风险预测方法，其特征在于，步骤所述HYSPLIT模型获取对应时段的气流轨迹信息，包括以下步骤：获取HYSPLIT模式中输入致灾洪水的强降水时间和受灾中心的经纬度坐标；

确定多条后推固定时段的日轨迹，表示为：P'(t+Δt)＝P(t)+V(P,t)ΔtP(t+Δt)＝P(t)+0.5[V(P,t)+V(P',t+Δt)]Δt其中，下一时刻质点的位置是由上一时刻的平均速度和第一猜值所在点的速度平均后与时间步长的乘积确定；

其中，积分时间步长，需满足如下：

Umax(grid-unitsmin-1)Δt(min)<0.75(grid-units)，对日轨迹进行轨迹聚类，进行类似簇的配对，在每次迭代后，确定总空间方差和前一次迭代的TSV变化百分比，绘制出TSV变化图；

确定TSV变化率确定簇的数量，并生成最终的分型结果；

确定致灾洪水的降水来源与不同路径的所占权重。

3.根据权利要求1所述的基于暴雨过程的洪水风险预测方法，其特征在于，步骤所述对统计的各次不同类型致洪暴雨过程进行降尺度数值模拟，包括以下步骤：采用三重嵌套，垂直30层的WRF模式，确定模拟区域的中心经纬度和三重区域的水平网格点数；

模拟预报的暴雨雨带走向、落区、强度、强降雨中心位置和强降水出现的时间段。

4.根据权利要求1所述的基于暴雨过程的洪水风险预测方法，其特征在于，步骤所述标定区域洪水风险的洪灾危险性特征信息，包括以下步骤：将待测区域划分为200×200m的网格，确定每个网格的洪水深度；

确定的指定深度范围对每个网格的洪水深度进行分类，得到洪水深度指标L数据；

基于Mike洪水模型确定3张淹没图作为洪水历时分类参考，将洪水历时分类，得到洪水历时指标T数据；

每个网格的洪水危险性H，表示为：

H＝μL+(1-μ)T

其中，L是洪水深度指标，T是洪水历时指标，μ是介于0和1之间的加权因子，μ取0.5。

5.根据权利要求4所述的基于暴雨过程的洪水风险预测方法，其特征在于，步骤所述标定区域洪水风险的洪灾暴露性特征信息，包括以下步骤：预先表征人类活动、人口密度和空间格局信息；

洪灾暴露性E表示为：

E＝λLC+(1-λ)NC

其中，LC是土地利用/覆盖数据，NC是夜间灯光情况，λ是介于0和1之间的加权因子，λ取

0.5。

6.根据权利要求5所述的基于暴雨过程的洪水风险预测方法，其特征在于，步骤所述标定社会脆弱性特征信息，包括以下步骤：社会脆弱性V，表示为：

V＝ωM+(1-ω)S

其中，M是社会经济情况，S是就业和教育情况，ω是介于0和1之间的加权因子，ω取

0.5。

7.根据权利要求6所述的基于暴雨过程的洪水风险预测方法，其特征在于，步骤所述评估洪水风险并确定洪水风险等级，其洪水风险FRF，表示为：FRF＝H×E×V。