江蘇省雷電災(zāi)害危險(xiǎn)性定量化評(píng)估及區(qū)劃

陳廣昌，崔 遜，田心如

(1. 江蘇省防雷中心，江蘇 南京 210009；2.江蘇省氣象臺(tái)，江蘇 南京 210008)

江蘇省雷電災(zāi)害危險(xiǎn)性定量化評(píng)估及區(qū)劃

陳廣昌1，崔 遜1，田心如2

(1. 江蘇省防雷中心，江蘇 南京 210009；2.江蘇省氣象臺(tái)，江蘇 南京 210008)

為探討雷電災(zāi)害定量化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，從而為防災(zāi)減災(zāi)提供更加科學(xué)的決策依據(jù)，利用2013-2014年的無錫市三維閃電定位系統(tǒng)資料和詳細(xì)的雷電災(zāi)情資料，經(jīng)歸一化處理后，采用相關(guān)法，選取了相關(guān)顯著的閃電次數(shù)、總閃電強(qiáng)度和最大閃電強(qiáng)度作為雷電災(zāi)害的致災(zāi)因子。然后采用灰色關(guān)聯(lián)分析法，定量化得到三個(gè)致災(zāi)因子權(quán)重，構(gòu)建雷電災(zāi)害危險(xiǎn)度指數(shù)模型。以雷電災(zāi)害危險(xiǎn)度定量表征危險(xiǎn)性。近似認(rèn)為全省雷電災(zāi)害防御水平相當(dāng)，把此模型應(yīng)用于江蘇全省，借助于GIS分析工具，進(jìn)行了1 km×1 km分辨率的江蘇省雷電災(zāi)害危險(xiǎn)度區(qū)劃。區(qū)劃結(jié)果表明：雷電災(zāi)害危險(xiǎn)度的空間分布特征與閃電密度分布特征相似，并且危險(xiǎn)度高值區(qū)和閃電密度高值區(qū)的分布也較為一致，不同的是，危險(xiǎn)度高值區(qū)較閃電密度高值區(qū)的范圍有所擴(kuò)大，危險(xiǎn)度評(píng)估結(jié)果與實(shí)際貼合，又更加細(xì)化，依此方法及長(zhǎng)年代雷電及災(zāi)情資料做出的雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，可更加科學(xué)、客觀地指導(dǎo)雷電防災(zāi)減災(zāi)工作。

雷電災(zāi)害；危險(xiǎn)性；灰色關(guān)聯(lián)度；定量；區(qū)劃；江蘇

江蘇省屬于雷電活動(dòng)較頻繁的省份，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)、信息技術(shù)特別是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展，雷電危害造成的損失也越來越大，雷電防護(hù)也成為一項(xiàng)越來越重要的工作。雷擊風(fēng)險(xiǎn)分析是合理規(guī)劃科學(xué)防雷的基礎(chǔ)，也是重大建設(shè)項(xiàng)目防雷設(shè)計(jì)之前最重要的環(huán)節(jié)。

目前較新的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，多選取致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性、承災(zāi)體易損性和防災(zāi)減災(zāi)能力等四個(gè)因子作為指標(biāo)，其中致災(zāi)因子危險(xiǎn)性被作為最重要的因子[1-5]。在雷電特征分析或風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，通常把雷暴日數(shù)、閃電頻數(shù)、閃電強(qiáng)度等要素作為致災(zāi)因子進(jìn)行討論[4,6-7]。

在閃電定位系統(tǒng)監(jiān)測(cè)資料未系統(tǒng)使用前，對(duì)雷電特征及風(fēng)險(xiǎn)的研究，仍限于對(duì)人工觀測(cè)的雷暴日資料進(jìn)行分析，如劉梅[8-9]、朱飆[10]、馮民學(xué)等[11]用江蘇省多年雷暴資料，統(tǒng)計(jì)分析了江蘇省雷暴日數(shù)的時(shí)、空分布特征及變化趨勢(shì)。馮民學(xué)等[12]通過與江蘇省電力部門閃電定位資料的對(duì)比， 發(fā)現(xiàn)省氣象局閃電定位系統(tǒng)的探測(cè)效率為91%，是合理的；王學(xué)良等[13]利用雷電定位系統(tǒng)資料，采用二元法計(jì)算的2007-2012年湖北省25個(gè)測(cè)站平均年雷暴日數(shù)與人工觀測(cè)相等，平均差異為7.4%，說明雷電定位系統(tǒng)資料是可靠的。此后，多人陸續(xù)使用閃電定位資料進(jìn)行了閃電分布特征分析、風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃及雷暴預(yù)警的研究[3，14-16]。與雷暴日數(shù)相比，閃電次數(shù)能代表一個(gè)區(qū)域內(nèi)雷暴活動(dòng)的頻繁程度，而閃電強(qiáng)度也是導(dǎo)致受災(zāi)嚴(yán)重與否的一個(gè)關(guān)鍵因子。馮民學(xué)等[3]用歷年人工島內(nèi)發(fā)生地閃次數(shù)作為氣象指標(biāo)，對(duì)洋口港區(qū)人工島進(jìn)行雷擊風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算和雷擊風(fēng)險(xiǎn)區(qū)等級(jí)劃分，但未能考慮閃電強(qiáng)度，分析不夠全面；劉垚等[4]雖然從地閃密度和地閃強(qiáng)度兩個(gè)方面分析雷電致災(zāi)因子的風(fēng)險(xiǎn)，但是兩因子權(quán)重的賦值較為主觀。本文以詳實(shí)的雷電災(zāi)情資料為基礎(chǔ)，利用相關(guān)方法選出致災(zāi)因子。采用灰色關(guān)聯(lián)度方法，定量化得出雷電致災(zāi)因子權(quán)重，從而得出危險(xiǎn)度指數(shù)模型。用危險(xiǎn)度定量化表征危險(xiǎn)性，依此做出的雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，可更加科學(xué)、客觀地指導(dǎo)雷電防災(zāi)減災(zāi)工作。

1 資料和方法

1.1 資料

2013年前，江蘇氣象部門閃電定位系統(tǒng)使用的是ADTD閃電探測(cè)儀，采用定向時(shí)差聯(lián)合法對(duì)地閃進(jìn)行定位。2012年底布設(shè)了三維閃電定位系統(tǒng)，采用IMPACT(磁定向-時(shí)差法)方法實(shí)現(xiàn)對(duì)閃電進(jìn)行實(shí)時(shí)觀測(cè)，該系統(tǒng)共由16個(gè)三維閃電定位儀和一個(gè)處理中心組成，三維閃電定位儀分別設(shè)在徐州、沛縣、邳州、贛榆、濱海、宿遷、淮安、盱眙、建湖、大豐、揚(yáng)州、浦口、高淳、江陰、啟東、東山，閃電監(jiān)測(cè)網(wǎng)單站的探測(cè)范圍約為600 km，有效覆蓋全省。經(jīng)中國(guó)氣象局氣象探測(cè)中心評(píng)估，江蘇三維閃電定位系統(tǒng)定位誤差較小，閃電數(shù)據(jù)大幅增加，精度極大提高，與國(guó)家雷電監(jiān)測(cè)網(wǎng)具有良好的數(shù)據(jù)一致性，并且通過與雷達(dá)圖、衛(wèi)星云圖的疊加分析，進(jìn)一步證明數(shù)據(jù)是可信的。為保證資料連續(xù)性，本文采用2013-2014年三維閃電定位系統(tǒng)資料進(jìn)行研究。使用1 km×1 km的正方形網(wǎng)格提取全省閃電，用每個(gè)正方形的地閃次數(shù)及強(qiáng)度進(jìn)行雷電災(zāi)害危險(xiǎn)度區(qū)劃。無錫市地閃次數(shù)為其所轄行政區(qū)域內(nèi)各網(wǎng)格地閃次數(shù)之和。

分析江蘇省防雷中心2013-2014年的雷電災(zāi)情監(jiān)測(cè)報(bào)告，發(fā)現(xiàn)全省13個(gè)地級(jí)市中，無錫市災(zāi)情上報(bào)數(shù)據(jù)最為詳細(xì)、樣本數(shù)最多，因而選取該市進(jìn)行雷電致災(zāi)因子權(quán)重分析，全省其它地區(qū)取相同權(quán)重系數(shù)。

1.2 數(shù)據(jù)處理及分析方法

1.2.1 歸一化

為使數(shù)據(jù)無量綱，從而消除自變量的單位對(duì)因變量的影響，采用最大最小值法進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化：

(1)

1.2.2 相關(guān)分析

在雷電災(zāi)情數(shù)據(jù)中，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)損失值和受損物體的價(jià)值有關(guān)，隨機(jī)性較大，與之相比，辦公電子電器設(shè)備受損件數(shù)和家用電子電器設(shè)備受損件數(shù)更能反映雷電的自然影響程度，取二者之和作為因變量。自變量則選取閃電發(fā)生當(dāng)日的閃電次數(shù)、閃電總強(qiáng)度、平均閃電強(qiáng)度、日最大閃電強(qiáng)度等因子。把雷電災(zāi)情資料和歸一化后的閃電資料作相關(guān)分析，從而選出雷災(zāi)致災(zāi)因子。

1.2.3 灰色關(guān)聯(lián)度分析

關(guān)聯(lián)度是事物之間、因素之間關(guān)聯(lián)性的量度?；疑P(guān)聯(lián)度方法具有計(jì)算量小、不要求樣本數(shù)量和服從一定分布規(guī)律的特點(diǎn)，是一種使用簡(jiǎn)便、可行性強(qiáng)的定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。

灰色關(guān)聯(lián)度分析的步驟[17-18]如下：

(1)把歸一化后的雷災(zāi)受損序列作為原始數(shù)據(jù)列，為

X0={X0(1),X0(2),…,X0(n)}。

(2)

三個(gè)因子序列作為比較數(shù)據(jù)列，為

Xi={Xi(1),Xi(2),…,Xi(n)},i=1,2,…,m。

(3)

(2)分別計(jì)算三個(gè)比較數(shù)列與原始數(shù)列的差值數(shù)列。

Δi(k)=|X0(k)-Xi(k)|,k=1,2,…,n。

(4)

取兩極最大差與最小差。

(5)

(6)

(3)取分辨系數(shù)ρ=0.5，計(jì)算各比較數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)系數(shù)ξi(k)。

k=1,2,…,n; i=1,2,…,m。

(7)

(4)計(jì)算關(guān)聯(lián)度γi。取ξi(k)的算術(shù)平均值。

(5)根據(jù)關(guān)聯(lián)度γi，可計(jì)算出第i個(gè)影響因子的權(quán)重，即每個(gè)區(qū)劃指標(biāo)的權(quán)重Ri。

(8)

1.2.4 雷電災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)估模型

雷電災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)指數(shù)的數(shù)學(xué)模型為:

(9)

式中:W為危險(xiǎn)度指數(shù)，m為評(píng)估指標(biāo)總數(shù)，R(i)為各評(píng)估因子的權(quán)重值，X(i)為因子的歸一化指數(shù)值。同時(shí)依據(jù)一定的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，可將雷電災(zāi)害的危險(xiǎn)性程度依指數(shù)大小劃分等級(jí)。

2 結(jié)果與分析

2.1 雷電災(zāi)害危險(xiǎn)度相關(guān)氣象因子

2013-2014年，閃電定位儀觀測(cè)到無錫市共出現(xiàn)31個(gè)有閃電定位及災(zāi)情記錄的雷暴日。通過雷電災(zāi)情資料和歸一化后的日閃電次數(shù)、閃電總強(qiáng)度、平均閃電強(qiáng)度、日最大閃電強(qiáng)度作相關(guān)分析，發(fā)現(xiàn)日閃電次數(shù)、閃電總強(qiáng)度以及日最大閃電強(qiáng)度與設(shè)備受損件數(shù)呈顯著的正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.6912、0.6570、0.3063，分別通過了α=0.001、α=0.001、α=0.10的顯著性檢驗(yàn)。平均閃電強(qiáng)度相關(guān)不顯著。

圖1 江蘇省2013-2014年平均閃電密度分布(a)及雷電災(zāi)害危險(xiǎn)度區(qū)劃(b)

2.2 灰色關(guān)聯(lián)度法求取各致災(zāi)因子權(quán)重

計(jì)算閃電發(fā)生日閃電次數(shù)、閃電總強(qiáng)度以及最大閃電強(qiáng)度與設(shè)備受損件數(shù)的關(guān)聯(lián)度γi，結(jié)果見表1。從表1可以看出，閃電次數(shù)和閃電總強(qiáng)度和雷災(zāi)損失的關(guān)聯(lián)度相同，且大于最大閃電強(qiáng)度。根據(jù)公式8，求取以上三個(gè)致災(zāi)因子的權(quán)重系數(shù)Ri，結(jié)果見表2。

表1 雷災(zāi)損失與氣象致災(zāi)因子的關(guān)聯(lián)度

表2 各氣象致災(zāi)因子的權(quán)重系數(shù)

2.3 江蘇省雷電災(zāi)害危險(xiǎn)性區(qū)劃及模型檢驗(yàn)

2006年以前，江蘇經(jīng)濟(jì)發(fā)展以蘇南地區(qū)為主，2006年中共江蘇省第十一次代表大會(huì)明確提出了區(qū)域經(jīng)濟(jì)共同發(fā)展的要求，蘇北地區(qū)正式進(jìn)入了“飛地”經(jīng)濟(jì)時(shí)代，全省經(jīng)濟(jì)發(fā)展踏上了新臺(tái)階，可以近似認(rèn)為，目前全省對(duì)雷災(zāi)的防御水平相當(dāng)，因而可以將無錫市雷電災(zāi)害危險(xiǎn)度評(píng)估模型(公式(9))應(yīng)用于全省。采用表2中各因子的權(quán)重系數(shù)計(jì)算全省1 km×1 km每個(gè)格點(diǎn)危險(xiǎn)度指數(shù)W，指數(shù)計(jì)算結(jié)果分成5個(gè)等級(jí)(表3)，利用GIS 對(duì)危險(xiǎn)度指數(shù)做空間分析，得出江蘇省雷電災(zāi)害危險(xiǎn)度區(qū)劃圖。

表3 雷電災(zāi)害危險(xiǎn)度等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)

圖1a為江蘇省2013-2014年平均地閃密度分布圖。從圖1a中可以看出，全省閃電密度分布不均，沿江蘇南明顯多于江淮之間和淮北地區(qū)，沿江蘇南大部及淮北北部的部分地區(qū)閃電密度在5次/(km2·年)以上。高值區(qū)主要在南京市北部、揚(yáng)州市西南部、鎮(zhèn)江市西南部、南通市西南部、泰州市南部、常州市西南和東部、無錫市中部、蘇州市北部及徐州市西北部等的部分地區(qū)，閃電密度在8次/(km2·年)以上，最高可達(dá)到20次/(km2·年)。這些地區(qū)或湖泊河流眾多，水氣資源充沛，或多低山丘陵，地形條件使得不穩(wěn)定的天氣系統(tǒng)容易發(fā)生，雷電發(fā)生頻次高。另外，連云港市北部、宿遷市南部、淮安市南部、鹽城市西北部的局部地區(qū)閃電密度在5次/(km2·年)以上，最高可達(dá)到12次/(km2·年)。

雷電災(zāi)害危險(xiǎn)度(圖1b)的空間分布特征與閃電密度分布特征相似，即沿江蘇南地區(qū)重于江淮之間及淮北地區(qū)，并且危險(xiǎn)度高值區(qū)和閃電密度高值區(qū)的分布也較為一致，從而檢驗(yàn)了評(píng)估模型的合理性。不同的是，危險(xiǎn)度高值區(qū)較閃電密度高值區(qū)的范圍有所擴(kuò)大。沿江蘇南地區(qū)、江淮之間南部和中西部及淮北北部部分地區(qū)的危險(xiǎn)度較高，在中度以上，重度地區(qū)集中在南京市中北部、揚(yáng)州市西南部、鎮(zhèn)江市西部、常州西南部和東部、無錫市中部、蘇州市北部及南通市西南部部分地區(qū)，無錫市局部達(dá)到嚴(yán)重程度，這可能是這兩年無錫雷電災(zāi)情較重的直接原因。

3 結(jié)論與討論

(1)本文以雷電災(zāi)情資料為基礎(chǔ)，采用相關(guān)法，選取致災(zāi)因子，然后采用灰色關(guān)聯(lián)分析法，定量化得到三個(gè)致災(zāi)因子權(quán)重，構(gòu)建雷電災(zāi)害危險(xiǎn)度指數(shù)模型，依此進(jìn)行危險(xiǎn)度等級(jí)劃分，研究思路清晰，技術(shù)方法可行，避免了人為的主觀任意性，解決了當(dāng)前災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程中權(quán)重的分配多依靠專家打分的弊端。

(2)在致災(zāi)因子選取上，除閃電密度外，還增加了閃電總強(qiáng)度和最大閃電強(qiáng)度，較以往研究更加全面。

(3)借助GIS技術(shù)繪制1km×1km分辨率雷電災(zāi)害危險(xiǎn)度區(qū)劃圖，結(jié)果表明，雷電災(zāi)害危險(xiǎn)度的空間分布特征與閃電密度分布特征相似，并且危險(xiǎn)度高值區(qū)和閃電密度高值區(qū)的分布也較為一致，不同的是，危險(xiǎn)度高值區(qū)較閃電密度高值區(qū)的范圍有所擴(kuò)大，進(jìn)一步說明危險(xiǎn)度評(píng)估結(jié)果與實(shí)際貼合，又更加細(xì)化。

(4)本文探討了一種可行的雷電災(zāi)害危險(xiǎn)性定量評(píng)估方法，隨著雷電3D資料及雷電災(zāi)情資料的延長(zhǎng)，運(yùn)用長(zhǎng)年代資料及本文方法做出的區(qū)劃結(jié)果會(huì)更加客觀，依此做出的雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，可更加科學(xué)地指導(dǎo)雷電防災(zāi)減災(zāi)工作。

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Quantitative Assessment and Zoning of Lightning Hazard in Jiangsu Province

CHEN Guangchang1, CUI Xun1and TIAN Xinru2

(1.JiangsuLightningProtectionCenter,Nanjing210009,China; 2.JiangsuMeteorologicalObservatory,Nanjing210008,China)

Inordertoexplorethequantitativeriskassessmentmethodsoflightningdisaster,sothentoprovidemorescientificdecision-makingbasisfordisasterpreventionandmitigation,normalizingtheThree-DimensionallightninglocationsystemdataanddetailedlightningdisasterdataofWuxifrom2013to2014,usingthecorrelationmethodtochoosethreerelevantsignificantindexessuchasthenumberoflightning,theintensityoftotallightningandthemaximumintensityoflightning.Byadoptingthegreyrelationalanalysis,theweightsofthreedisaster-causingfactorswerecalculatedquantitatively,andthelightningdisasterriskindexmodelwasconstructed.Thelightninghazardwasdescribedquantitativelybyendangersdegree.ApproximativelythinkthatthepreventionleveloflightningdisasterinJiangsuprovincewasnearlysame,thismodelwasappliedinJiangsuregion,andtheJiangsuprovincewasdividedintomanygridsof1km× 1kmresolutionwiththehelpofGISanalysistool.Differentgridcolorsrepresentdifferentendangersdegreesoflightningdisaster.Thezonationresultsshowedthatthespatialdistributioncharacteristicsoflightningendangersdegreeweresimilarwiththelightningdensity,andthehighdegreeareawasalsomoreconsistentwiththehighvalueareaoflightningdensity,thedifferencewasthatthehighendangersdegreearearangewasgreaterthanthehighvalueareaoflightningdensity,theevaluationresultsweremoredetailedandconsistentwiththefact,theassessmentoflightningdisasterriskusingthesemethodsandlong-yearslightninganddisasterinformationcanbemorescientificandobjectiveforlightningdisasterpreventionandmitigation.

lightningdisaster;hazard;greyrelationalanalysis;quantitation;zonation;Jiangsu

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.007.]

2016-05-20

2016-08-03

江蘇省科技廳項(xiàng)目(BE2013728)

陳廣昌(1971-) ，男，江蘇東海人，工程師，主要從事雷電科學(xué)與防護(hù)技術(shù)研究與應(yīng)用. E-mail: cgctafl@163.com

田心如(1970-)，女，江蘇沛縣人，高級(jí)工程師，主要從事氣象災(zāi)害和應(yīng)用氣象服務(wù)研究.E-mail:tianxr4858@sina.com

P463.3；X43

A

1000-811X(2017)01-0032-04

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.007

陳廣昌，崔遜， 田心如. 江蘇省雷電災(zāi)害危險(xiǎn)性定量化評(píng)估及區(qū)劃 [J]. 災(zāi)害學(xué)，2017，32(1)：32-35. [CHEN Guangchang, CUI Xun and TIAN Xinru. Quantitative assessment and zoning of lightning hazard in Jiangsu Province[J]. Journal of Catastrophology，2017，32(1)：32-35.