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其林貝爾

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其林貝爾分享雷電災害風險區劃分析常識

返回列表 來源:未知 發布日期:2019-08-16 11:05【
0 引言

雷電災害是“聯合國國際減災十年”公布的影響人 類活動的嚴重災害之一,雷電災害已成為影響內蒙古 經濟社會發展的嚴重災害之一。近15年間,內蒙古平 均每年發生雷災事故 43.5 次 ,每年雷擊經濟損失 1167.8 萬元,每年雷擊人員傷亡 15 人左右;雷擊人員 傷亡和電氣、電子設備受損事故較為嚴重。目前,雷 電災害已引起廣泛關注,許多學者也開展了關于雷電 災害風險區劃的一些研究,如郭虎、李家啟、李彩 蓮、王惠等分別對北京、重慶、陜西等地選取不同的 指標進行了雷電災害風險區劃分析,以上研究側重于 不同指標及方法的選取,對于風險區劃結果驗證方面 研究較少,而對于運用灰色關聯法對雷電災害 評估模型驗證更是甚少。故本研究結合內蒙古地區實 際,基于ArcGIS和層次分析法對該區域進行雷電災害 風險區劃分析,并運用灰色關聯法進行區劃結果驗證, 以期為各級政府和相關部門進一步加強雷電災害防御 管理、降低雷災損失提供客觀的科學依據。



1資料與方法

1.1 資料說明


雷暴日和閃電定位資料:雷暴日資料來自于內蒙 古氣象局 119 個氣象觀測站 30 年(1981—2010 年)逐 日雷暴觀測資料;閃電定位資料取自內蒙古氣象局42 個ADTD閃電定位儀2014—2016年的地閃定位資料, 包含每次地閃發生的具體日期、時間、經緯度、雷電流 波形陡度和電流幅值等參數。 社會經濟資料:數據來源于中國科學院資源環境 科學數據中心2010年1 km×1 km柵格數據,包括內蒙 古地區1 km格網GDP和人口數據。 基礎地理信息資料:DEM數字高程數據來源于中 國科學院計算機網絡信息中心國際科學數據鏡像網站 SRTM地形數據,分辨率精度為90 m數據。土地利用 數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心中國1: 10 萬土地利用現狀遙感監測數據庫的內蒙古地區 1 km柵格數據。水系數據來源于國家基礎地理信息 中心1:100萬全國基礎地理數據庫的內蒙古地區水系 數據。土壤電導率數據來源于黑河計劃數據管理中 心、寒區旱區科學數據中心基于世界土壤數據庫 (HWSD)的土壤數據集(v1.2),中國境內數據源為第二 次全國土地調查南京土壤所提供的1:100萬土壤數據 集中內蒙古地區土壤數據。 雷電災情資料:1998—2016年內蒙古雷電災情資 料來源于中國氣象局雷電防護管理辦公室編寫的《全 國雷電災害匯編》,包含人員傷亡和經濟損失等。



2 雷電災害風險區劃分析

2.1 孕災環境敏感性分析


孕災環境敏感性評價因子 VE 主要選取地形變化 Eh 、水系 Sc 和土壤電導率 Tr 3 個評價指標進行評 價。區域地勢越高、地形高程標準差越大,越容易孕育 雷災。地勢采用高程表示,直接從DEM數字高程數據 中提取;高程標準差是計算與周邊相鄰8個格點的差 值,空間分辨率為1 km×1 km;然后根據高程和高程標 準差的值運用 ENVI (The Environment for Visualizing Images)軟件按照不同分級進行賦值計算得到地 形變化 Eh 的柵格數據。



2.2 致災因子危險性分析

致災因子危險性評價因子 VH 主要選取雷暴日密 度 Ng 、地閃密度 Ld 和強度 Ln 3 個評價指標,從雷電 密度和強度兩個方面進行評價,雷電密度越大、電流強 度越高,雷擊危險性越強。 雷電密度是指單位面積雷擊大地的年平均次數, 其值越大說明該地區雷電活動越頻繁。雷擊密度值的 獲取有兩種方法 ,第一種方法是根據 GB 50057— 2010規定的由雷暴日計算得出,即 Ng = 0.1Td ,再利 用Kriging插值法插值成全區范圍的1 km×1 km數據, 然后歸一化處理,形成 Ng 柵格數據。第二種方法是 利用內蒙古氣象局 42 個 ADTD 閃電定位儀 2014— 2016 年的地閃定位數據資料,將全區劃分為 1 km× 1 km的網格,計算其地閃頻次且歸一化,形成地閃密 度 Ld 柵格數據。



2.3 承災體的易損性分析

雷電造成的危害程度與承受雷電災害的載體有 關,故承災體的易損性評價因子 VS 主要選取人口密度 Pd 、地均GDP Gd 、土地利用 Tl 3個指標來評價,雷電 災害造成的損失大小一般取決于發生地的經濟、人口 密集程度和該地區土地利用的情況。人口密度和地均 GDP柵格數據的空間分辨率為1 km×1 km;土地利用 柵格數據是根據GB/T 21010—2007將土地利用數據。



2.4 防災減災能力分析

防災減災能力評價因子 VR 主要選取人均GDP Pg 和雷電敏感單位防護能力 Pc 兩個指標,某區域雷電敏 感單位防雷設施越完善,當地的經濟越發達,防雷減災 能力就越強。其中人均GDP以某一地區GDP除以同 期平均人口得出,并進行歸一化處理,形成1 km×1 km 人均GDP柵格數據。



3 雷電災害灰色關聯評估

根據 QX/T 103—2017規定的雷電災害分級標 準(表6),本研究選擇雷擊人員傷亡、直接經濟損失等 3個指標進行灰色關聯評估。將上述3個指標采用區 間值法作相應的函數轉換,計算式(11)~(13),使得各項 指標對應于歸一化的區間為[0.2,0.4)、[0.4,0.6)、[0.6, 0.8)、[0.8,1],便于統一雷災等級劃分標準。據不完全統計,內蒙古自治區1998—2016年間共 發生雷電災害676起,雷擊死亡人數153人,雷擊受傷 81人,雷擊造成的直接經濟損失18332.48萬元。內蒙 古中東部地區發生的雷電災害較多,呼和浩特市發生 的雷電災害數最多,為117起;西部區域發生的雷災較 少,烏海市19年間共發生9起雷災事故,為全區最少地 區。雷擊人員受傷呼和浩特市最多,共雷擊受傷 22 人;雷擊死亡人數最多的地區是赤峰市,為40人。雷 擊 直 接 經 濟 損 失 最 多 的 地 區 是 呼 倫 貝 爾 市 ,為 13206.99萬元。由圖7全區各個旗縣的雷電災害關聯 度分布來看,關聯度較高值分布在中東部地區,說明該 區域災情較重;而西部地區的關聯度值較小,雷災災情 較輕;雷電災害灰色關聯度值總體分布與雷電災害綜 合風險區劃圖較為一致。



4 結論與討論

(1)本研究基于自然災害風險理論,運用層次分析 法構建了雷電災害風險指數,選取地形變化、水系、土 壤電導率、雷暴日密度、地閃密度、地閃強度、人口密 度、地均GDP、土地利用、人均GDP、敏感單位防雷能 力等11個指標從雷電災害的致災因子、孕災環境、承 災體和防災減災能力4個方面進行了系統的分析,并 利用ArcGIS進行了綜合風險區劃。分析結果表明全 區雷電災害的高敏感區主要與地形有關,分布在東北 部的大興安嶺地區和中西部的陰山山脈和賀蘭山地 區;中東部地區為雷電活動高發區,且中部局部地區為 高易損區;全區整體防雷減災能力較差,雷電高風險區主要集中在東北大部和中部南部地區,需重點加強該 區域雷電災害防御。

(2)通過選擇雷擊人員傷亡、直接經濟損失等3個 指標進行灰色關聯評估,評估結果與雷電災害風險區 劃分布大體一致,關聯度較高值分布在中東部地區,西 部地區的關聯度值較小,但也存在個別差異。究其原 因一方面與雷電災情資料有關,可能由于災情的收集 不是特別全面,存在知情不報現象;另一方面風險區劃 各指標的選取及運用層次分析法計算權重可能存在一 定的非客觀性,故使得區劃的結果與個別災情沒有對 應。下一步如能進一步完善風險區劃指標,選取更為 客觀的權重計算方法,會使區劃結果更加科學。







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