賀秋艷 郭斌 楊加艷 吳亞昊 王少娟
摘要:基于長沙地區(qū)4個(gè)氣象臺站1951—2013年的雷暴觀測資料和2009—2017年閃電監(jiān)測數(shù)據(jù),分析了本區(qū)域內(nèi)雷暴時(shí)空分布特征及規(guī)律;同時(shí),結(jié)合長沙地區(qū)2002—2017年的雷擊災(zāi)害、人口密度等數(shù)據(jù),選取雷擊密度、雷擊災(zāi)害頻度、生命易損模數(shù)及經(jīng)濟(jì)易損模數(shù)構(gòu)造了雷電災(zāi)害易損性評估模型,對長沙地區(qū)進(jìn)行了雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。結(jié)果表明,長沙地區(qū)年平均雷暴日數(shù)總體呈下降趨勢,下降傾向率為1.858 d/10 d;雷暴季節(jié)性變化明顯,以夏季出現(xiàn)最多,約占全年雷暴日數(shù)的46.6%;存在5~6年,13~14年的年際尺度顯著變化周期;長沙縣、寧鄉(xiāng)縣為雷擊災(zāi)害極高易損區(qū),望城區(qū)為高易損區(qū)。
關(guān)鍵詞:雷電;雷擊災(zāi)害;易損性;區(qū)劃
中圖分類號:P429? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
文章編號:0439-8114(2018)23-0065-06
DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2018.23.015? ? ? ? ? ?開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識碼(OSID):
雷電是大氣中超長距離放電過程,通常伴隨著強(qiáng)對流天氣過程而發(fā)生,它是一種常見的自然現(xiàn)象,根據(jù)全球雷電的衛(wèi)星觀測結(jié)果估計(jì),全球每秒鐘約有46次雷電發(fā)生,而中國每分鐘發(fā)生70余次雷電[1]。雷電因其強(qiáng)大的電流、炙熱的高溫、強(qiáng)烈的電磁輻射及猛烈的電磁波等物理效應(yīng)[2],在瞬間能夠產(chǎn)生巨大的破壞作用,對人類的人身和財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成巨大的威脅。
長沙為湖南省省會,位于湖南的東部偏北,坐標(biāo)為111°53′—114°5′E,27°51′—28°40′N,屬亞熱帶季風(fēng)性濕潤氣候,春、夏季冷暖氣流交匯頻繁,容易產(chǎn)生強(qiáng)對流天氣及雷暴活動。長沙地區(qū)年平均氣溫為17.4 ℃,年平均降水總量為1 475.7 mm,平均降水日數(shù)為154.7 d,年平均雷暴日為47.7 d,屬多雷區(qū)。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),2002—2017年長沙地區(qū)共計(jì)發(fā)生雷電災(zāi)害事故1 807起,造成22人死亡,30人受傷,直接經(jīng)濟(jì)損失1 584.92萬元。
本研究利用長沙地區(qū)4個(gè)氣象臺站1951—2013年的雷暴觀測資料和2009—2017年閃電監(jiān)測數(shù)據(jù),分析了該區(qū)域雷暴分布特征及其規(guī)律。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合2002—2017年的雷擊災(zāi)害資料、湖南省統(tǒng)計(jì)局人口密度資料,對該區(qū)域進(jìn)行雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃,旨在為有效地開展長沙地區(qū)的雷電災(zāi)害防御工作提供一定的科學(xué)依據(jù)。
1? 數(shù)據(jù)資料與方法
1.1? 數(shù)據(jù)來源
雷暴日數(shù)使用長沙地區(qū)1951—2013年望城站、馬坡嶺站、寧鄉(xiāng)站和瀏陽站4個(gè)氣象臺站的雷暴觀測資料,一定程度上表征了該區(qū)域雷暴活動的頻繁程度,一個(gè)雷暴日內(nèi)一般可出現(xiàn)多次雷暴。
閃電定位資料來自于湖南省ADTD型雷電監(jiān)測網(wǎng),該監(jiān)測網(wǎng)由安裝在長沙、益陽、岳陽等10臺閃電定位儀組成,監(jiān)測覆蓋全省,能對全省范圍內(nèi)的閃電情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和定位,可獲取地閃回?fù)舻慕?jīng)緯度、雷電流峰值、雷電流極性及定位站等信息。
歷史雷擊災(zāi)害資料里記錄了每次雷災(zāi)發(fā)生的時(shí)段、地點(diǎn)、雷災(zāi)起數(shù)、人員傷亡及財(cái)產(chǎn)損失情況、引起雷災(zāi)的主要原因、雷災(zāi)發(fā)生地環(huán)境、受損部門及行業(yè)、受損財(cái)物的類型等。由于資料本身不全的原因,如在某年部分區(qū)域缺失雷災(zāi)記錄,同時(shí)由于某些農(nóng)村地區(qū)存在封建迷信的思想和交通信息閉塞,還有大部分雷災(zāi)未上報(bào),因此本研究得到的是雷災(zāi)特征的不完全統(tǒng)計(jì)結(jié)果。
長沙市共六區(qū)二縣一市,分別為芙蓉區(qū)、天心區(qū)、岳麓區(qū)、開福區(qū)、雨花區(qū)、望城區(qū)、長沙縣、寧鄉(xiāng)縣及瀏陽市,行政面積、人口分布等社會經(jīng)濟(jì)資料來自湖南省統(tǒng)信息網(wǎng)站。
1.2? 研究方法
利用最小二乘法、氣候傾向率和小波分析等統(tǒng)計(jì)方法。采用最小二乘法計(jì)算雷暴日數(shù)線性回歸趨勢方程,表達(dá)式為[3]:
Y=at+b? (1)
式中,回歸系數(shù)a表示雷暴日的氣候傾向趨勢[3],把10年稱為氣候傾向率。
雷暴氣候趨勢系數(shù)rxt能研究雷暴在氣候變化中升降的定量程度,并可對其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)[4]:
rxt=■? ?(2)
其中,n為統(tǒng)計(jì)年限,xi是第i年的年雷暴日,■為所統(tǒng)計(jì)的63年內(nèi)年平均雷暴日,■為自然數(shù)序列的平均值,用公式表示為■=(n+1)/2,rxt的正(負(fù))值表示該要素在所統(tǒng)計(jì)年限內(nèi)有增加和減少的趨勢,
rxt絕對值越大表明該要素增加和減少的程度越明顯,即表示氣候變化趨勢越明顯[5]。
小波分析是由法國石油工程師Morlet于1980年在進(jìn)行地震數(shù)據(jù)分析工作時(shí)首創(chuàng)。它是一種信號的時(shí)間-頻率分析方法,具有多分辨率分析的特點(diǎn),在時(shí)域和頻域都能反映出信號的振幅、相位和功率的局部變化特征,近年來廣泛用于多尺度氣候分析研究中[6]。Morlet小波母函數(shù)的形式為:
?鬃(x)=e ■e ■(3)
式中,c是常數(shù),取c=6.0,其子小波為?鬃a,b(x)=■?鬃■,?鬃■,以此作為為基本小波,具有波動性和衰減性。
對一個(gè)離散的時(shí)間序列f(t),t=1,2,3…n,小波變換的形式可寫為:
FW(a,b)=■×■■f(t)?鬃■ (4)
式中,n為統(tǒng)計(jì)年限,Ck為小波變換系數(shù),Ck=2π■■;a=2j(j=1,2,……)為尺度放大因子,其倒數(shù)相當(dāng)于頻率,當(dāng)a較小時(shí),頻域分辨性較差,而時(shí)域分辨性好;當(dāng)頻域分辨率增加時(shí),時(shí)域分辨率則減少[7]。b為平移因子,反映時(shí)間平移;?鬃(w)為子波?鬃(w)經(jīng)傅立葉變換得到的譜。在本研究中,f(t)為長沙地區(qū)1951—2013年的年平均雷暴日數(shù)。
2? 數(shù)據(jù)分析與結(jié)果
2.1? 雷暴年際變化特征
長沙地區(qū)1951—2013年的年平均雷暴日為47.7 d,最多的74.7 d出現(xiàn)在1967年,最少的29.5 d出現(xiàn)在1989年。從圖1可以看出,該地區(qū)的雷暴日年際變化比較大,尤其是在1967、1973年以及1989年左右波動情況比較明顯。
從總體趨勢來看,近63年長沙地區(qū)年平均雷暴日數(shù)在波動中緩慢減少。對該地區(qū)1951—2013年雷暴日監(jiān)測數(shù)據(jù)運(yùn)用最小二乘法計(jì)算年雷暴日數(shù)的趨勢定量變化,一次線性方程為y=-1.858x-0.365 8,其中氣候傾向率為-1.858/10年,表示長沙地區(qū)從1951年開始,年雷暴日數(shù)在總體上呈現(xiàn)出緩慢的遞減趨勢,每10年減少約1.858 d。
2.2? 雷暴周期分析
因?yàn)槔妆┤諗?shù)據(jù)是有限時(shí)間數(shù)據(jù)序列,在序列的兩端可能會產(chǎn)生邊界效應(yīng)。為了消除或減小序列開始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)附近的邊界效應(yīng),首先對該地區(qū)63年年雷暴日開始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)兩端的數(shù)據(jù)進(jìn)行延伸。在小波變換完后,在去掉延伸數(shù)據(jù)的小波變換系數(shù),保留原來時(shí)間尺度下的小波變化尺度。小波變換取樣周期為1,最大尺度為32。當(dāng)小波系數(shù)實(shí)部值為正時(shí),代表雷暴日旺盛期;為負(fù)時(shí),表示雷暴日蕭淡期。
圖2為長沙地區(qū)63年年雷暴日小波系數(shù)實(shí)部等值線。由圖2可以看出,雷暴日演化過程中存在多時(shí)間尺度特征??偟膩碚f,長沙地區(qū)雷暴日變化過程中存在5~6年、13~14年的尺度周期變化規(guī)律。其中,在5~6年、13~14年尺度上均出現(xiàn)了谷-峰交替的準(zhǔn)3次振蕩;同時(shí),還可以看出以上兩個(gè)尺度的周期變化在整個(gè)分析時(shí)段表現(xiàn)比較穩(wěn)定,5~6年左右的周期振蕩在1965—1980年表現(xiàn)明顯,1980年左右,5~6年的周期信號呈減弱趨勢,逐漸變?yōu)?3~14年的周期振蕩信號。
2.3? 雷暴月際變化特征
從圖3可以看出,長沙地區(qū)一年中每個(gè)月都可能出現(xiàn)雷暴,1—12月平均雷暴日數(shù)變化折線呈雙峰型分布,在4月和8月出現(xiàn)兩次峰值;其中以8月出現(xiàn)的最多,累積年平均有8.9個(gè)雷暴日,占全年雷暴日的18.66%;其次是4月和7月,累計(jì)平均有7.5個(gè)雷暴日,均占全年雷暴日的15.72%,雷暴總體多出現(xiàn)在4—8月,5—8月累計(jì)平均出現(xiàn)35 d,約占全年雷暴日數(shù)的73.38%。1月、11月和12月出現(xiàn)的最少,2月、10月次之。
2.4? 閃電空間分布特征
長沙地理坐標(biāo)為111°53′—114°5′E,27°51′—28°40′N,東西長約233 km,南北寬約90 km,4個(gè)觀測站從西至東依次為寧鄉(xiāng)站、望城站、馬坡嶺站以及瀏陽站,基于雷暴日存在一定的空間相關(guān)性,利用普通Kriging法對4個(gè)站點(diǎn)1951—2013年平均雷暴日進(jìn)行插值,得到長沙地區(qū)年平均雷暴日的空間分布圖[8]。從圖4可以看出,長沙雷暴日呈啞鈴狀分布,東西分布為兩頭多、中間少。地處長沙東部的瀏陽年均雷暴日數(shù)最多,為50.2 d;中部偏西地區(qū)的馬坡嶺最少,為36.4 d。長沙雷暴日的這一空間分布特征主要與地形和氣候有一定的聯(lián)系,長沙地區(qū)東有連云山脈、大圍山脈、九嶺山脈等,中部是長衡丘陵盆地向洞庭湖平原過渡地帶,東部瀏陽站與西部的寧鄉(xiāng)站與山脈接壤,是雷暴的多發(fā)地區(qū),而中部平原地區(qū)則雷暴日較少[9]。
3? 雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃
3.1? 風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃評價(jià)指標(biāo)
災(zāi)害的發(fā)生是由致災(zāi)因子的危險(xiǎn)性、孕災(zāi)環(huán)境的敏感性和承災(zāi)體的易損性決定的[9]。其中,致災(zāi)因子和孕災(zāi)環(huán)境的存在是客觀的、自然的,而承災(zāi)體不同,人為因素會起到一定的作用。具體到雷電災(zāi)害,致災(zāi)因子是雷電本身,孕災(zāi)環(huán)境是地形、地貌及土壤等,承災(zāi)體是人員和物體。
選取評價(jià)指標(biāo)是進(jìn)行雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的基礎(chǔ),是分析和研究事物風(fēng)險(xiǎn)的切入點(diǎn)。本研究結(jié)合長沙地區(qū)的雷電災(zāi)害的實(shí)際情況,采用以下4個(gè)指標(biāo)來分析長沙地區(qū)的雷災(zāi)易損性,包括雷擊密度、雷擊災(zāi)害頻度、經(jīng)濟(jì)易損模數(shù)以及生命易損模數(shù)[10]。其中前兩項(xiàng)指標(biāo)著重于雷電和雷電災(zāi)害發(fā)生頻率、次數(shù)的評價(jià),反映致災(zāi)因子的時(shí)空分布和承災(zāi)體的受損程度,后兩項(xiàng)指標(biāo)則側(cè)重于人員和經(jīng)濟(jì)損失的評估,反映承災(zāi)體的受損強(qiáng)度[11]。
3.1.1? 雷擊密度Ng
Ng=N/S(5)
式中,Ng是指單位面積上所發(fā)生的年雷擊大地次數(shù),單位為次/(km2·年),反映的是某地區(qū)雷擊頻繁程度[12]。其中,N為湖南省ADTD型雷電監(jiān)測網(wǎng)提供的某區(qū)域地閃總次數(shù),本研究取2009—2017年的年平均雷擊大地次數(shù)。S為區(qū)域面積,單位為km2。
3.1.2? 雷擊災(zāi)害頻度F
F=N/n? ? (6)
式中,F(xiàn)是指區(qū)域內(nèi)所發(fā)生雷擊災(zāi)害的年平均次數(shù),單位為次/年,反映的是某一地區(qū)發(fā)生雷擊災(zāi)害的頻繁程度,以及承災(zāi)體防御雷擊的能力強(qiáng)弱[12]。其中,N為長沙地區(qū)2002—2017年的雷擊災(zāi)害資料,n為統(tǒng)計(jì)時(shí)間序列。
3.1.3? 經(jīng)濟(jì)易損模數(shù)E
E=Es/S? ?(7)
式中,E是指區(qū)域發(fā)生雷電災(zāi)害時(shí)單位面積上的直接經(jīng)濟(jì)損失,單位為萬元/km2,反映的是某一地區(qū)因雷擊造成的經(jīng)濟(jì)受損情況[13]。其中,Es為區(qū)域內(nèi)因雷擊造成的直接經(jīng)濟(jì)損失額,單位為萬元;S為區(qū)域面積,單位為km2。
3.1.4? 生命易損模數(shù)L
L=Ls/S? ? (8)
式中,L是指區(qū)域發(fā)生雷電災(zāi)害時(shí)單位面積上受危害人口數(shù)量,單位為千人/km2,反映的是某一地區(qū)因雷擊造成的人員受傷害情況[14]。Ls為區(qū)域內(nèi)因雷擊造成的人員受傷害數(shù)量,單位為人;S為區(qū)域面積,單位為km2。
3.2? 評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算
每個(gè)評估指標(biāo)在雷擊災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析的作用是不一樣的,為了區(qū)分不同指標(biāo)的重要程度,每個(gè)指標(biāo)都有自己的權(quán)重系數(shù)。權(quán)重計(jì)算方法主要有經(jīng)驗(yàn)法、專家打分及層次分析法,本研究中各指標(biāo)參量的權(quán)重采取目前比較認(rèn)可的層次分析法來計(jì)算。層次分析法是把一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)分解為若干個(gè)有序?qū)哟?,每一層次中有若干個(gè)具有大致相等地位的元素,組建而成的一個(gè)遞階層次結(jié)構(gòu)模型[15]。在該模型中,根據(jù)客觀事實(shí)的判斷,通過兩兩比較判斷的方式確定同一層次中每個(gè)指標(biāo)的相對重要性,以數(shù)字的方式建立判斷矩陣,然后利用向量的計(jì)算方法得出同一層次中每個(gè)指標(biāo)的相對重要性權(quán)重系數(shù)。根據(jù)層次分析法的基本原理,建立了雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃權(quán)重的判斷矩陣,如表1所示。
采用Matlab軟件,判斷矩陣A的最大特征值?姿max為4.051 1,最大特征值對應(yīng)的特征向量W=[0.472 85 0.284 38 0.072 85 0.169 92],一致性比例值CR=(4.051 1-4)/3=0.017,因?yàn)镃R<0.10,可以判斷矩陣通過一致性檢驗(yàn)。
3.3? 風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的計(jì)算模型
將根據(jù)層次分析計(jì)算得到的評估指標(biāo)權(quán)重向量W和區(qū)劃評價(jià)指標(biāo)體系Q代入雷擊災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃模型R=W×Q中,可得到雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)值R與區(qū)劃評價(jià)指標(biāo)之間的計(jì)算公式為[16]:
R=0.472 85Ng+0.284 38F+0.072 85E+0.169 92L(8)
即上述公式為雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃模型。
3.4? 雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果
為了對長沙雷電災(zāi)害作出風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃,首先,計(jì)算各區(qū)具體的區(qū)劃評價(jià)指標(biāo)值。即根據(jù)閃電定位資料,計(jì)算9個(gè)區(qū)縣年平均地閃密度;根據(jù)雷電災(zāi)害統(tǒng)計(jì)資料,以9個(gè)區(qū)縣為基本分析單元,統(tǒng)計(jì)各區(qū)的雷擊事件,計(jì)算出各區(qū)雷擊災(zāi)害頻度;根據(jù)因雷擊造成的人員和經(jīng)濟(jì)損失統(tǒng)計(jì)資料和行政面積資料,以9個(gè)區(qū)縣為基本分析單元,計(jì)算出各區(qū)縣的經(jīng)濟(jì)易損模數(shù)和生命易損模數(shù),統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。
因各指標(biāo)值存在量綱不統(tǒng)一的問題,各個(gè)指標(biāo)之間并不具有可比性,難以進(jìn)行統(tǒng)一的評價(jià)和計(jì)算,因此,在進(jìn)行綜合評估之前,需要對指標(biāo)值統(tǒng)一量化,將所有指標(biāo)值統(tǒng)一量化成無單位的數(shù)據(jù)集,使每個(gè)指標(biāo)的評價(jià)和計(jì)算具有一致性。其中的指標(biāo)值用極高、高、中、低4個(gè)級別來描述,量化賦值分別為1.0、0.8、0.5和0.2。分級方法采用氣象學(xué)統(tǒng)計(jì)分析中的分級統(tǒng)計(jì)方法,其核心思想是,首先將全市9個(gè)縣區(qū)某個(gè)指標(biāo)值從小到大按順序排列,并按每組3個(gè)記錄分為3組數(shù)據(jù);然后,將第n(n=1,2,3)組中的最大值和第n+1組中的最小值的平均值作為第n級的最大值和第n+1級的最小值[17]。4個(gè)雷電災(zāi)害指標(biāo)分級標(biāo)準(zhǔn)如表3所示。
根據(jù)指標(biāo)值及等級標(biāo)準(zhǔn),判斷9個(gè)縣區(qū)每個(gè)指標(biāo)的所屬級別及級別指標(biāo)值,再根據(jù)雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃模型R=0.472 85M+0.284 38P+0.072 85D+0.169 92L,計(jì)算得到各區(qū)縣雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)值,結(jié)果如表4所示。
分析表4得出雷擊密度較高的地區(qū)為寧鄉(xiāng)縣、望城區(qū)、長沙縣等地;雷擊災(zāi)害頻度較高的地區(qū)位于長沙縣;經(jīng)濟(jì)易損指數(shù)較高的地區(qū)是長沙市天心區(qū);生命易損指數(shù)較高的是長沙市芙蓉區(qū)。綜合風(fēng)險(xiǎn)值較高的地區(qū)為長沙縣、寧鄉(xiāng)縣、望城區(qū),綜合指數(shù)表明,雷擊災(zāi)害易損度較高的地區(qū)既有雷擊密度較高也有社會經(jīng)濟(jì)相對較發(fā)達(dá)地區(qū)。
根據(jù)表4中的雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)值R,同樣采用4分級統(tǒng)計(jì)方法分區(qū)法將9個(gè)縣區(qū)劃分為雷電災(zāi)害低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)和極高風(fēng)險(xiǎn)區(qū),如表5所示。
根據(jù)表4各區(qū)縣的風(fēng)險(xiǎn)值及表5的雷電災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)值R評判標(biāo)準(zhǔn),可得到長沙地區(qū)雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果,如表6所示,結(jié)果表明長沙縣、寧鄉(xiāng)縣為雷擊災(zāi)害極高易損區(qū),望城區(qū)為高易損區(qū),天心區(qū)、岳麓區(qū)、瀏陽市為中易損區(qū),芙蓉區(qū)、開福區(qū)、雨花區(qū)為低易損區(qū)。
4? 小結(jié)
利用長沙地區(qū)4個(gè)氣象臺站63年的雷暴觀測資料和閃電監(jiān)測數(shù)據(jù),通過最小二乘法、氣候傾向率和小波分析等統(tǒng)計(jì)方法,分析了區(qū)域內(nèi)雷暴時(shí)空分布特征及規(guī)律;同時(shí),結(jié)合雷擊災(zāi)害、人口密度等數(shù)據(jù),構(gòu)造雷電災(zāi)害易損性評估模型,對長沙地區(qū)進(jìn)行了雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃,得到以下結(jié)論。
1)長沙地區(qū)年平均雷暴日為47.7 d,年雷暴日總體上呈現(xiàn)出緩慢的遞減趨勢,每10年減少約1.858 d。
2)長沙地區(qū)年平均雷暴日演化過程中存在5~6年、13~14年的尺度周期變化規(guī)律。其中,5~6年左右的周期振蕩在1965—1980年表現(xiàn)明顯,1980年左右,5~6年的周期信號呈減弱趨勢,逐漸變?yōu)?3~14年的周期振蕩信號。
3)由累年各月雷暴日分布可見,一年中每個(gè)月都可能出現(xiàn)雷暴,其中以8月出現(xiàn)的最多,累積年平均有8.9個(gè)雷暴日,占全年的雷暴日的18.66%;其次是4月和7月,累計(jì)平均有7.5個(gè)雷暴日,均占全年的雷暴日的15.72%,11月和12月出現(xiàn)的最少。
4)長沙雷暴日空間分布為兩頭多、中間少。地處長沙東部的瀏陽年均雷暴日數(shù)最多,為50.2 d;中部偏西地區(qū)的馬坡嶺最少,為36.4 d。
5)長沙地區(qū)雷電災(zāi)害高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要分布在長沙縣、寧鄉(xiāng)縣、望城區(qū)等地,低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)位于長沙市芙蓉區(qū)、開福區(qū)、雨花區(qū)等地。
參考文獻(xiàn):
[1] 馬? 明,張義軍,孟? 青,等.我國的雷電災(zāi)害及其防御[J].中國應(yīng)急管理,2008(12):55-57.
[2] 崔海華,吳孟恒,扈? 勇.河北省雷電監(jiān)測預(yù)警預(yù)報(bào)與減災(zāi)對策研究[J].中國科技成果,2014(22):74-75..
[3] 程? 林,余漠全,黃? 洋,等.安慶市雷暴氣候統(tǒng)計(jì)特征研究[J].農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究,2017,7(1):17-19.
[4] 胡先鋒.江西省雷暴活動時(shí)空變化特征及雷電災(zāi)害的研究[D].南京:南京信息工程大學(xué),2007.
[5] 鄭羨儀,唐兵兵.梧州近30年雷暴特征分析[J].氣象研究與應(yīng)用,2012,33(S1):174-175.
[6] 李京校,李家啟,肖穩(wěn)安,等.重慶市雷暴氣候變化特征分析[J].熱帶地理,2011,31(2):171-177.
[7] 時(shí)慧宇.云南省城鎮(zhèn)居民收入與消費(fèi)關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析——基于小波分析理論[D].昆明:云南財(cái)經(jīng)大學(xué),2014.
[8] 楊云蕓,姚? 蓉,王曉雷,等.近40年長沙地區(qū)雷暴天氣的氣候特征分析[J].高原山地氣象研究,2016,36(4):59-64.
[9] 賀芳芳,邵步粉.上海地區(qū)低溫、雨雪、冰凍災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃[J].氣象科學(xué),2011,31(1):33-39.
[10] 李? 密,邱東鳳,時(shí)? 娟.淄博市雷電災(zāi)害易損性風(fēng)險(xiǎn)評估及區(qū)劃[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù),2013,9(8):177-182.
[11] 王? 惠,鄧? 勇,尹麗云,等.云南省雷電災(zāi)害易損性分析及區(qū)劃[J].氣象,2007,33(12):83-87.
[12] 田艷婷,吳孟恒,史鋒旗,等.河北省雷電災(zāi)害易損性綜合評估與區(qū)劃[J].氣象科技,2012,40(3):507-512.
[13] 陳可裕,劉? 剛,尹? 波.龍泉驛區(qū)雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)調(diào)查評估與區(qū)劃[J].中國科技縱橫,2016(21):161-162.
[14] 尹? 娜,肖穩(wěn)安.區(qū)域雷災(zāi)易損性分析、評估及易損度區(qū)劃[J].熱帶氣象學(xué)報(bào),2005,21(4):441-448.
[15] 錢興成,陸? 強(qiáng),王? 佳.常用多指標(biāo)綜合評價(jià)方法述評[A].中國水污染控制戰(zhàn)略與政策創(chuàng)新研討會論文集[C].北京:中國環(huán)境科學(xué)出版社,2010.
[16] 劉玉清,崔忠強(qiáng),賈寶山,等.基于層次分析模型的吉林省雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估及區(qū)劃[J].氣象水文海洋儀器,2014,31(3):121-124.
[17] 袁湘玲,紀(jì)? 華,程? 琳.基于層次分析模型的黑龍江省雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃[J].暴雨災(zāi)害,2010,29(3):279-283.