廊坊市雷电灾害易损性分析、评估及易损度区划

利用1968～2007年河北省廊坊市9个地面气象观测站的雷暴资料及1998～2007年廊坊市雷电灾情统计数据,结合其区域经济状况和人口密度,确定用雷暴日数（M）、雷电灾害频度（R）、经济（GDP）易损模数（E）、经济损失模数（E’）、生命易损模数（L）、生命损伤模数（L’）作为廊坊市雷电灾害易损性评估指标。计算出廊坊市各县（市、区）6个雷电灾害易损性评估指标后分等级进行综合评估与分析,得出各县市区的易损度,并按5级分区法对廊坊市雷电灾害易损度进行区划。结果表明：廊坊市开发区为极高易损区,全市无低易损区和极低易损区。     

烟台市雷电灾害易损性分析及区划

利用2000—2009年烟台市14个县市区的雷电灾害统计资料,结合烟台市各县市区的经济发展状况和人口密度特征,引用雷暴日数M,雷电灾害频度P,经济（GDP）易损模数D,生命易损模数L作为各县市区雷电灾害易损性评估指标,在此基础上计算出各县市区综合易损性指标,最后形成烟台市雷电灾害易损度区划。     

2006-2016年昆明市雷电致灾因素分析及易损性风险区划

基于近11 a（2006-2016）云南省闪电定位监测数据以及雷电灾害汇编资料,运用ArcGIS对闪电数据与地理信息进行叠加,分析昆明市地闪活动规律和雷电灾害时空分布特征,结合地理环境、人口分布和经济社会发展情况,研究雷电致灾成因机制。从灾害系统理论和综合易损性出发,构建评价指标体系及权重判断矩阵,计算雷电灾害风险综合评价指数R值并进行分级,形成昆明市雷电灾害易损性风险区划。结果表明：频繁活跃的地闪活动是导致雷电灾害多发的主要致灾影响因子,雷电灾害的时空分布与地闪活动的变化特征存在较好的对应关系。全市有雷电灾害高易损区3个,次高易损区2个,中易损区4个,次低易损区4个,低易损区1个,建立雷电灾害易损性区划,能够为确定雷电防护重点和防范等级提供必要的参考依据,通过完善雷电防护措施,可以增强承灾体抵御雷电灾害的能力。     

安徽省雷电灾害风险区划

利用安徽省2005—2010年的闪电定位资料,以安徽省各市的行政区域为评估单元,考虑人口密度以及经济发展因素,选取雷暴日（T）、地闪密度（N）、人口密度（L）、单位面积的GDP（D）作为评估指标,建立层次分析模型,得到安徽省的雷电灾害风险区划,然后利用历史雷灾频次对区划结果进行了校验.结果表明：黄山市、马鞍山、铜陵市、池州市、安庆市、淮南市、合肥市、阜阳市具有较高的雷电灾害风险值;宿州市、亳州市、淮北市雷电灾害风险值较低;其他城市雷电灾害风险值居中.     

河北省雷电灾害易损性综合评估与区划

从雷电灾害易损性分析角度出发,利用河北省11个气象台站1971—2000年雷暴日资料和2003—2009年雷电灾害数据,结合河北省的经济和人口密度特征,选取雷击大地密度、雷电灾害频数、经济易损模数、生命易损模数4个指标,采用灾后分析法对河北省雷电灾害易损性进行了评估。评估结果显示:唐山、保定、秦皇岛为高易损区,邢台、衡水、廊坊、张家口、石家庄为较高易损区,承德为中易损区,沧州、邯郸为低易损区。初步形成了各地易损性结构和河北省雷灾易损度区划,绘制了河北省雷电灾害易损度区划图,为河北省各级政府和相关管理部门防御雷电灾害提供客观的科学依据。     

浙江省雷电灾害易损性分析及风险区划

根据 2007-2011 年浙江省雷电灾害事故调查资料、浙江省地闪监测资料,选取地闪密度、灾害频数、经济（GDP）损失模数、生命易损模数、雷灾经济损失、人员伤亡等作为浙江省各市雷电灾害易损性评估指标,对浙江省各市进行雷电灾害易损性综合评估,并结合 GIS 方法对浙江省进行了雷电灾害易损性风险区划,为有针对性做好防御雷电灾害规划提供科学依据.     

广州市雷电灾害易损性分析评估和易损度区划

基于广州市2013—2015年闪电监测资料和2010—2015年雷电灾害资料,分析了雷击大地密度的空间分布和雷电灾害频度特征;并结合广州市人口密度、GDP等特征,选取雷击大地密度NG、雷电灾害频度P、生命易损模数L和经济易损模数D这4个参数作为雷电灾害风险评估指标,利用层次分析法确定评估指标权重,建立了雷电灾害风险评估方程式,对广州市雷电灾害易损性进行分析,从而形成雷电灾害易损度区划。结果表明:天河为极高风险区,海珠、萝岗、番禺和花都为高风险区,越秀、荔湾、黄埔和白云为中风险区,从化、增城和南沙为低风险区。研究结果可为广州市雷电灾害易损度区划提供技术支撑。     

区域雷灾易损性分析、评估及易损度区划

根据广东省近10年来的雷电灾害统计资料和近35年来的雷暴日观测统计资料，提炼出雷击密度、雷电灾害频度、经济损失模数、生命易损模数作为雷灾易损性评价指标。在详细分析了广东省各地市的自然环境、经济状况和各地区雷灾损失情况，对广东省各地市面对雷电灾害的脆弱性和易损性进行了综合评估，初步形成了各地易损性结构和广东省雷灾易损度区划。提出雷电灾害区域易损性分析、评估的模式，为区域防御雷电灾害、减低雷电损失的规划提供科学依据。     

青海东部地区雷电灾害易损性分析与区划

利用青海东部地区10个气象台站1997—2012年的年平均雷暴日数,2008—2014年闪电定位数据和1997—2014年雷电灾害资料,将雷暴日数、雷击密度、综合灾度、生命易损模数和经济易损模数作为雷电灾害易损性评估指标,采用层次分析法确定指标的权重,建立了雷电灾害易损性评估模型,依据气象灾害学分级统计法划分出雷电灾害易损性等级,形成了青海东部地区雷电灾害易损性区划图。结果表明青海东部地区雷电灾害易损性区域呈分散分布的特征,极高易损区在大通县、化隆县,次高易损区在湟中县、互助县,中易损区在省会城市西宁市、湟源县,低易损区在乐都区、平安区、民和县和循化县。     

河南省雷电灾害易损性分析及风险区划

根据2001-2010年河南省雷电灾害事故调查资料、2006-2010年河南省闪电定位资料统计出的雷暴日数,选取雷暴日、灾害频度、经济（GDP）损失模数、生命易损模数等作为河南省各省辖市雷电灾害易损性评估指标,并在此基础上,给出了河南各省辖市雷电灾害易损度评估结构。在分析河南省各省辖市雷电灾害易损性指标的基础上,对各省...     

基于主成分分析法的雷电灾害易损性区划综合评价模型

在研究区域雷电灾害易损性区划中,大多采用层次分析等方法来确定指标权重值,然而层次分析法在确定指标权重值时,人为主观因素较大,必然会给所建立的综合评估模型带来较大的误差.因此,利用主成分分析法,建立了雷电灾害易损性区划综合评价模型,从而很好地克服了层次分析等方法所带来的缺点,使得模型结果更接近于实际水平.利用海南省雷击大地密度、雷电灾害发生的频数、经济损失模数、生命易损模数以及人员伤亡频数等5个指标数据,采用所建立的雷电灾害易损性区划综合评价模型,对海南省雷电灾害易损性进行了实例分析.     

基于GIS图层叠置法的精细化雷电灾害易损度区划模型

本文从雷电致灾因子、孕灾环境和承灾体方面研究雷电灾害风险评估及区划方法,根据自然灾害系统理论和自然灾害风险评估理论,以福建省三明市为例,利用气象探测资料、地理信息数据、社会经济发展规模、人口密度、土地利用现状以及雷电灾情等数据,采用统计方法、灾情解析、调查问卷确定权重等方法,建立起评价指标与风险评估的定量关系,利用GIS技术将易损性构成要素进行图层叠置,在GIS平台上将所有数据落实到1km×1km的格栅上进行处理,各地的雷电灾害易损性便以1km×1km的单元进行计算量化,最终得到精细化的雷电灾害易损性风险区划图,完成基于GIS图层叠置法的精细化雷电灾害易损度区划模型研究,形成较科学的雷电灾害风险评估及区划技术方法体系,具有很好的应用推广价值,为发展智慧气象,提升防雷减灾公共服务能力提供科学参考,对开展雷电监测、预警、预报以及防雷减灾研究都具有重要意义。     

北京市雷电灾害易损性分析、评估及易损度区划

根据1995—2005年北京市18个区县的雷暴日和雷电灾害统计资料, 结合北京市的经济和人口密度特征, 提出了雷暴日数、雷电灾害频度、生命易损模数及经济易损模数作为北京市雷电灾害易损性评估指标, 并在此基础上, 给出了北京市雷电灾害易损度评估结构。采用4级分区法对上述雷电灾害易损性评估指标进行了分级, 并赋予各等级如下定值:极高级为1.0, 高级为0.8, 中级为0.5, 低级为0.2。将北京市18个区县按照4个雷电灾害易损性评估指标的所属等级获取相应等级值, 将各区县4个评估指标的等级值累加, 得到平均值作为雷电灾害易损性评估的评价指数。最后通过对北京市各区县雷电灾害易损性进行综合评估, 并利用4级分区法形成北京市雷电灾害易损度区划。结果表明:城区和丰台区为雷电灾害极高易损区, 海淀区、朝阳区、昌平区和石景山区为雷电灾害高易损区, 延庆县、大兴区、门头沟区和平谷区为雷电灾害低易损区, 其他区县为雷电灾害中易损区。     

基于闪电定位数据的鲁西南地区雷电灾害易损度区划

为了明确不同县区雷电灾害风险的高低,防御和减轻雷电灾害,利用鲁西南地区闪电定位资料、土壤电阻率数据、经济社会数据,选取地闪密度、强雷电流分布、土壤电阻率、人口密度、单位面积GDP为影响因子,采用层次分析法和加权综合评价法,建立雷电灾害易损度区划模型,以县区为单位,将该地区雷电灾害易损度区划为5个等级,绘制区划图,并利用历史雷灾频次对区划结论进行检验。结果表明:地闪密度高值区位于曹县和东明,这两个县区的雷电灾害易损度最高;郓城和牡丹区的强雷电流分布密度大,易损度次高;巨野和定陶的易损度居中;鄄城的地闪密度最小,成武的土壤电阻率和人口密度较低,两者划为易损度次低区;单县由于强雷电流分布密度最低,划为易损度低风险区。易损度和历史雷灾数据正相关,且相关性较好,密切程度较高,回归显著。