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    浙江電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的孕災(zāi)環(huán)境因子敏感性分析*

    2022-09-19 07:38:10陳科技姜瑜君
    災(zāi)害學(xué) 2022年3期
    關(guān)鍵詞:孕災(zāi)風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)

    趙 偉,周 娟,陳科技,姜瑜君

    (1.浙江省氣象科學(xué)研究所, 浙江 杭州 310008; 2.杭州市氣象局, 浙江 杭州 310051;3.國網(wǎng)浙江省經(jīng)濟技術(shù)研究院, 浙江 杭州 310016)

    浙江省是受臺風(fēng)影響最大的地區(qū)之一。臺風(fēng)引發(fā)的大風(fēng)是電網(wǎng)設(shè)施損壞的最重要致災(zāi)因子之一[1]。2013年的菲特臺風(fēng)給浙江電網(wǎng)造成了巨大的損失,造成輸電線路風(fēng)偏26次、跳閘18次、倒塔17次。2020年的黑格比臺風(fēng),被列為2020年全國十大自然災(zāi)害之一。受其影響,浙江全省567條輸電線路停運,19 247個臺區(qū)、188.3萬戶用戶用電受影響。沿海地區(qū)的線路跳閘數(shù)據(jù)表明,臺風(fēng)災(zāi)害引發(fā)的線路故障已經(jīng)占到跳閘總數(shù)30%以上[2]。加強電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的研究對于防災(zāi)減災(zāi)有著現(xiàn)實意義。當(dāng)前的研究主要集中于電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)風(fēng)險預(yù)警及評估研究[3-8],但針對電網(wǎng)風(fēng)災(zāi)的孕災(zāi)環(huán)境因子系統(tǒng)性研究還比較少。 電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)孕災(zāi)環(huán)境因子敏感性研究是災(zāi)害風(fēng)險研究的基礎(chǔ),是提高電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)風(fēng)險預(yù)警精度的先決條件。

    本文利用 ArcGIS 軟件對高精度 DEM 數(shù)據(jù)、 土地利用類型數(shù)據(jù)進行提取和處理,獲得浙江電網(wǎng)桿塔和電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)點的地形地貌因子(海拔高度、土地利用類型、坡度、坡向、地形起伏度和離岸距離),利用數(shù)理統(tǒng)計的方法,定量化分析各孕災(zāi)環(huán)境因子對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的影響程度。在此基礎(chǔ)上,利用SPAW軟件進行因子分析,確定各個孕災(zāi)環(huán)境因子的權(quán)重系數(shù),構(gòu)建電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)孕災(zāi)環(huán)境敏感性評估模型,繪制浙江電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)孕災(zāi)環(huán)境敏感度分布圖,為電力部門線路設(shè)計和風(fēng)險評估提供參考。

    1 數(shù)據(jù)與方法

    1.1 數(shù)據(jù)

    依據(jù)氣象部門的統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)[9],結(jié)合浙江電網(wǎng)每個臺風(fēng)引發(fā)風(fēng)災(zāi)頻數(shù),篩選出2006—2020年9個高影響浙江的臺風(fēng)個例(桑美2006,???012,菲特2013,蘇迪羅2015,燦鴻2015,瑪莉亞2018,利奇馬2019,米娜2019和黑格比2020)。9個高影響浙江臺風(fēng)影響期間共有252個浙江電網(wǎng)110 kV及以上桿塔的風(fēng)災(zāi)事故,來自國網(wǎng)浙江省電力公司電力科學(xué)研究院。數(shù)據(jù)包括事故桿塔的經(jīng)緯度、風(fēng)災(zāi)事故等類型。

    電網(wǎng)桿塔數(shù)據(jù)(經(jīng)緯度):為 2013 年采集記錄,來自國網(wǎng)浙江省電力公司電力科學(xué)研究院。1∶50 000的DEM 數(shù)據(jù)。根據(jù)文獻(xiàn)研究[10],基于 DEM 提取的桿塔海拔高度精度可用于孕災(zāi)環(huán)境因子的研究。國際地圈生物圈計劃(IGBP) 1 km 分辨率的中分辨率成像光譜儀(MODIS)土地利用數(shù)據(jù)。

    利用ArcGIS將浙江省按照0.01°×0.01°網(wǎng)格劃分為99 499個單元。

    1.2 方法

    1.2.1 風(fēng)災(zāi)樣本的選取

    電網(wǎng)風(fēng)災(zāi)主要分為風(fēng)偏跳閘、絕緣子和金具損壞、導(dǎo)地線斷股和斷線及桿塔損壞四種類型[11]。風(fēng)偏跳閘是由于導(dǎo)線在風(fēng)的作用下發(fā)生偏擺后由于電氣間距離不足導(dǎo)致放電跳閘。其中絕緣子和金具損壞、導(dǎo)地線斷股和斷線及桿塔損壞均發(fā)生在桿塔,風(fēng)災(zāi)發(fā)生范圍為桿塔。風(fēng)偏跳閘是在桿塔之間的導(dǎo)線發(fā)生一定的位移和偏轉(zhuǎn),因此僅僅考慮風(fēng)偏跳閘桿塔為事故點不夠科學(xué),有必要將風(fēng)偏跳閘桿塔事故點范圍適當(dāng)擴大。其次, 僅僅使用252個風(fēng)災(zāi)樣本,得出的結(jié)論缺少統(tǒng)計意義?;谝陨显?,結(jié)合浙江電網(wǎng)平均檔距一般都小于1 km和網(wǎng)格精度約為1 km×1 km,將風(fēng)災(zāi)樣本選擇以桿塔為中心的周邊1 km范圍。綜上所述,風(fēng)災(zāi)樣本分為兩類:一類是發(fā)生過風(fēng)災(zāi)的桿塔數(shù)252個,一類為中心位于風(fēng)災(zāi)桿塔周邊1 km的網(wǎng)格數(shù)403個(圖1)。

    圖1 浙江電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)樣本點分布圖(注:該圖基于國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖網(wǎng)站下載的審圖號GS(2020)4630號的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作,地圖無修改,下同)

    1.2.2 孕災(zāi)環(huán)境因子的選擇

    電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的發(fā)生受內(nèi)外動力作用的綜合影響。深入分析研究浙江電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)發(fā)生的特點和分布規(guī)律,并結(jié)合浙江省的地形地貌等資料,選取海拔、土地利用類型、坡度、坡向、地形起伏度和離岸距離6個因素作為孕災(zāi)環(huán)境因子。

    1.2.3 綜合孕災(zāi)環(huán)境敏感性評估方法

    利用SPAW軟件的因子分析功能,計算各個影響因子的權(quán)重系數(shù),以此作為各個孕災(zāi)環(huán)境因子對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)影響程度的判別依據(jù)。依據(jù)權(quán)重系數(shù),構(gòu)建孕災(zāi)環(huán)境敏感度評估模型,并繪制敏感度分布圖。

    2 結(jié)果分析

    2.1 海拔對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的影響

    依據(jù)桿塔數(shù)據(jù)和風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)據(jù),將海拔高度以100 m 分段,計算各高度段發(fā)生過風(fēng)災(zāi)的樣本數(shù)占所在高度桿塔數(shù)的百分比,以其作為海拔對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)影響程度的判別依據(jù)(表1)。

    表1 不同高度風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在高度桿塔數(shù)的百分比

    從總體趨勢分析,海拔越高,對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)形成的促進作用越強烈。相比海拔400 m以下地區(qū),海拔400 m以上地區(qū)發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的概率增加一倍多,以后電網(wǎng)防范臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)需要重點關(guān)注此區(qū)域。

    2.2 土地利用類型對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的影響

    將浙江省的土地利用類型分為 8 大類:森林/林地、灌叢、 草地、濕地、城市和建成區(qū)、耕地、農(nóng)田/植被、水體,分別計算出各土地利用類型風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在土地利用類型桿塔數(shù)的百分比(表2)。從表2可知,永久濕地最容易形成電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi),其次是農(nóng)田/植被和森林。耕地最不容易發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)。

    表2 不同土地利用類型風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在土地利用類型桿塔數(shù)的百分比

    2.3 坡度對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的影響

    依據(jù)桿塔和風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)據(jù),將坡度以10°分段,計算出不同坡度的風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在坡度桿塔數(shù)的百分比(表3)。從總體趨勢分析,坡度對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的形成有正向促進作用。隨著坡度的增大對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的促進作用越來越強烈。

    表3 不同坡度風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在坡度桿塔數(shù)的百分比

    2.4 坡向?qū)﹄娋W(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的影響

    將坡向分成以下 9 種:無坡向(-1)、北坡 (0°~22.5°或 337.5°~360°)、東北坡(22.5°~67.5°)、東坡(67.5°~112.5°)、東南坡(112.5°~157.5°)、南坡(157.5°~202.5°) 、西南坡 (202.5°~247.5°) 、西坡 (247.5°~292.5°)和西北坡(292.5°~337.5°)。按照不同的坡向分類,分別計算出各坡向風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在坡向桿塔數(shù)的百分比(表4)。從表4可知,山體坡向為東坡的地區(qū)最易發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi),其次是南坡和東北坡,平地(無坡向)最不容易發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)。高影響臺風(fēng)引發(fā)大風(fēng)的風(fēng)向主要由臺風(fēng)的位置決定。結(jié)合文獻(xiàn)研究[12],高影響浙江的臺風(fēng)期間,樣本點的主導(dǎo)風(fēng)多為東風(fēng)、東南風(fēng)或者東北風(fēng)。高影響浙江臺風(fēng)多從浙東沿海(如溫州、臺州和寧波等地)登陸,因此山體的東坡和東北坡多為迎風(fēng)坡,容易產(chǎn)生極端大風(fēng)。而背風(fēng)坡因為有山體阻擋,所以不易產(chǎn)生極端大風(fēng)。

    表4 不同坡向風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在坡向桿塔數(shù)的百分比

    2.5 地形起伏度對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的影響

    依據(jù)桿塔數(shù)據(jù)和風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)據(jù),將地形起伏度按照20 m分段,分別計算各地形起伏度的風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在地形起伏度桿塔數(shù)的百分比(表5)。張馨璟等[13]按照地形起伏度將浙江省劃分5類,其中地形起伏度0~30 m之間,認(rèn)為是平坦區(qū),30~70 m之間的是微起伏區(qū),70~200 m為小起伏區(qū)。浙江電網(wǎng)的所有桿塔基本都位于地形起伏度在200 m以內(nèi)的區(qū)域。

    表5 不同地形起伏度風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在地形起伏度桿塔數(shù)的百分比

    由于地形起伏度在140 m以上的樣本個例太少,所以未統(tǒng)計地形起伏度在140 m以上的樣本。從結(jié)果分析,地形起伏度越大的地區(qū)(如山區(qū)或丘陵地區(qū)),對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)形成有明顯的促進作用;地形起伏度小的地區(qū)(如平原),對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)形成的作用最不強烈。這與坡度對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)形成的影響結(jié)果基本一致。

    2.6 風(fēng)災(zāi)點離海岸距離對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的影響

    依據(jù)桿塔數(shù)據(jù)和風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)據(jù),將離岸距離按照5 km分段,分別計算各離岸距離的風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在離岸距離桿塔數(shù)的百分比(表6)。從表6分析,離岸距離在5~10 km之間的所占比例最大,其次是離岸距離在10~15 km之間??傮w上,離岸距離小于15 km,較容易發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi);離岸距離大于15 km,較不容易發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)。

    表6 不同離岸距離風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在離岸距離桿塔數(shù)的百分比

    2.7 綜合孕災(zāi)環(huán)境敏感性評估及區(qū)劃

    利用PASW軟件對風(fēng)災(zāi)樣本的影響因子作因子分析[14-16],使用KMO和Bartlett的球形度檢驗,得出6個影響因子旋轉(zhuǎn)后的方差解釋率和旋轉(zhuǎn)后累積方差解釋率。依據(jù)方差解釋率和旋轉(zhuǎn)后累積方差解釋率,計算出各個影響因子的權(quán)重系數(shù)(表7)。6個影響因子中,坡度和地形起伏度對浙江電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)形成影響最嚴(yán)重,其次是離岸距離、海拔和坡向,土地利用類型對其影響最小。

    表7 各孕災(zāi)環(huán)境因子的權(quán)重系數(shù)

    依據(jù)各個孕災(zāi)環(huán)境因子的權(quán)重系數(shù),得出電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)孕災(zāi)環(huán)境敏感度評估模型為:

    I=0.26×Is+0.13×Ia+0.25×Ir+0.03×Ii+0.16×Ie+0.17×I0。

    (1)

    式中:I為孕災(zāi)環(huán)境敏感度;Is為歸一化后坡度;Ia為歸一化后坡向;Ii為歸一化后土地利用類型;Ir為歸一化后地形起伏度;Ie為歸一化后海拔高度,Io為歸一化后離岸距離。以此模型,計算浙江省電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)孕災(zāi)環(huán)境敏感度分布圖(圖2)。從圖2分析,杭嘉湖平原、沿海平地和金衢盆地等地是電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)孕災(zāi)環(huán)境敏感度較低的區(qū)域,山區(qū)多為敏感度較高地區(qū)。

    圖2 浙江電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)孕災(zāi)環(huán)境敏感度分布圖

    3 總結(jié)與討論

    (1)從總體趨勢分析,海拔、坡度和地形起伏度對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)形成是正向促進作用。永久濕地最容易形成電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi),其次是農(nóng)田/植被和森林。耕地最不容易發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)。山體坡向為東坡的地區(qū)最易發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi),其次是南坡和東北坡,平地(無坡向)最不容易發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)。離岸距離在15 km以內(nèi),較容易發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)。

    (2)對浙江電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)形成影響最大的孕災(zāi)環(huán)境因子是坡度和地形起伏度,其次是離岸距離、海拔和坡向,影響最小的孕災(zāi)環(huán)境因子是土地利用類型。

    (3)從孕災(zāi)環(huán)境敏感度分布圖中可以分析,杭嘉湖平原、沿海平地和金衢盆地等地是電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)孕災(zāi)環(huán)境敏感度較低的區(qū)域,山區(qū)多為敏感度較高地區(qū)。

    (4)本研究的樣本數(shù)僅有655個,根據(jù)模型擴展至近1萬個網(wǎng)格,但未做模型的適用性研究。在將來的工作中,將針對模型的適用性研究;另外,本研究中選取的9個臺風(fēng)強度不同,下一步將研究不同等級臺風(fēng)下的電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的特征。

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