区域雷电灾害风险评估模型与应用

在分析国内雷电灾害风险区划发展现状进行的基础上,从区域雷电灾害事前风险评估的角度出发,采用灾害评估的承灾体、致灾体模式,引入雷电风险、地域风险和承灾体风险作为评估指标,针对每个指标选取与其发生紧密度较高的参数作为2级评价标准,对区域雷电灾害风险进行基于事前致灾因子的区域雷电灾害风险评估研究,并以福建省为例,应用该模型进行了计算。结果表明,基于承灾体、致灾体模式的区域雷电灾害风险评估模型能较好地反应出区域雷电灾害发生的损失程度,对于行政区域范围的雷电灾害风险度区域与政府决策支持具有积极的指导意义。     

十一运会期间雷电灾害风险评估

对1959—2008年10月山东各地雷电日数进行了分析,以山东的地貌特征、雷电发生的频率、人口密度和十一运会赛事场馆所在区域为评价因子,采用模糊数学方法分别计算出不同区域的孕灾环境敏感度、灾害发生的危险性和城市脆弱性3种指数,建立了山东地区十一运会期间雷电灾害风险评估模型,并在此基础上客观地划分等级,最后得到了山东地区十一运会期间雷电灾害的风险分级及其区划。     

桂林雷暴灾害防御研究

根据桂林13个站点54a的地面雷暴观测资料以及近10a的雷电灾害记录,分析桂林市雷暴变化特征及规律,桂林属于高雷区到强雷区,各地雷暴日数近20多年呈下降趋势,但雷灾损失却呈上升之势,雷灾伤亡事故农村高于城市,雷灾经济损失城市远高于农村.根据雷电灾害的发生特点,提出了加强防雷管理和科普宣传、加强防雷工程和防雷检测是做好雷电灾害防御的有效措施.     

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.     

浙江省雷电灾害风险分析及区划

在灾害风险评估中,基于行政区域统计单元的人口和经济数据往往与栅格水平上的致灾因子存在空间上的不匹配。利用遥感夜间灯光数据、植被指数和DEM数据构建人居指数,进行栅格尺度上的雷灾承灾体易损性分析,利用2005—2011年浙江省电网雷电信息系统的地闪数据和2008—2011年雷电灾害统计资料进行雷电致灾危险性评估,基于上述三个评估指标,采用层次分析法确定权重系数,建立浙江省雷电灾害风险评估模型,获得1 km分辨率的浙江省雷电灾害风险区划图。结果表明,杭州、宁波、台州等经济发达地区和长兴、安吉、天台和临海等平地向山区地形过渡地带是浙江省雷电高风险区,甬台温沿海、海岛、衢州西部和丽水南部地区是低风险区域,其他地区为中风险区。     

北京地区雷电灾害风险评估方法与应用

首先选用北京地区1961—2008年的气候站点资料分析闪电活动的气候背景特征,用2007—2008年的闪电定位资料统计各评估网格单元的地闪密度,得到北京地区网格化地闪密度分布,评估网格单元大小为1km×1km。研究发现北京地区平均地闪密度大致在1.6～2.4次·km^-2·a^-1之间,有三处地闪密度的高值分布区,分别是西南部房山的拒马河流域地区,北京城中心偏北—昌平—顺义一带以及平谷一密云一带。借助空间网格技术,根据下垫面承灾体的雷电防护及规避特征,将评估区域划分成建筑物、室外建筑物遮挡部分及空旷地带三种空间类型。然后依据不同空间类型区域的地闪密度、闪电有效截收面积、雷电防护能力和位置参数等因素,分别核算评估网格单元内的雷击危险事件次数,作为雷电灾害风险评估的主要致灾因子指标。最后以人作为雷电灾害的首要承灾体,按"风险=雷击危险事件次数×暴露人口"的概念模型方法,测算北京地区雷电灾害风险指数。风险评估结果认为北京城市地区由于人口及经济实体密集分布,雷电灾害风险普遍较高,城市地区的雷电灾害风险具可规避性;农村及城市远近郊区,人口稀少,尽管闪电活动会比城市地区活跃,雷电灾害风险不是太高。     

桂林市雷电灾害风险评估主要参数的分析

结合桂林市气象资料,对桂林市直接影响雷电灾害风险评估结论和雷电防护级别的主要参数进行了分析与总结,从而得出对雷电灾害风险控制有参考价值的结论.     

雷电灾害等级划分及发生潜势指标探讨

按照雷电灾害造成的人员伤亡和经济损失大小等情况,依据气象灾害评估分级处置标准,将雷电灾害划分为7个等级,并确定了等级划分标准。从造成雷电灾害的致灾因子、孕灾环境和承灾体系统出发,根据我国雷电灾害发生的特点,选取了地闪密度（或雷击密度）、雷灾频数、人口密度和人均GDP作为评估雷电灾害发生潜势的指标,并以珠江三角洲5市为例介绍了评估方法。     

汉中市雷电特征分析及其防御

汉中市每年因雷灾直接损失在300万元以上,间接损失更大。利用汉中市11个观测站1971—2009年雷电日数统计资料,分析汉中雷电日数的时空分布特征,为预防雷电灾害,做好雷电的监测和预警预报工作提供参考。     

陕西省农村雷电灾害分析及建议

雷电灾害严重威胁人们的生命和财产安全.介绍陕西雷电日数时空分布以及近6 a来陕西省雷电灾害的分布特点.对陕西省农村雷电灾害情况进行详细的调查统计分析,阐述了陕西省农村雷灾事故多发的原因,提出了农村防雷的对策和措施.     

湖北省雷电灾害易损性分析与区划

使用2007—2009年湖北省13个闪电监测站闪电定位数据和1998—2009年雷电灾害资料,结合湖北省自然、社会、经济特征,以雷击密度、综合灾度、人均GDP以及人口密度为雷电灾害易损性评估指标,采用层次分析法确定指标权重,建立雷电灾害易损性评估模型,计算全省各地市雷电灾害易损度,形成湖北省雷电灾害易损性区划图。结果表...     

基于雷电监测资料的南充市雷电灾害风险区划研究

选取闪电密度、雷暴日、经济损失风险、生命损失风险等作为各县(市、区)雷电灾害易损性评估指标;并在此基础上,建立雷电灾害评估体系,对各县(市、区)的雷灾易损性进行了综合评价,进行区划分析。基于南充市雷电监测数据和人文经济指标而制作的全市雷电灾害风险区划,可以为全市雷电灾害防御提供科学依据,能有效降低因雷电灾害带来的生命财产损失和社会影响,提高灾害天气预报、预警能力,提升气象防灾减灾能力。基于南充市雷电监测数据而统计出的闪电密度、雷暴日数更具客观性。     

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。     

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.     

区域雷灾分布特征及易损度区划

根据江苏省近9年来的雷电灾害资料、45年的雷暴日资料以及近4年的地闪资料,以江苏省的自然环境、人文环境、气候环境为背景,分析了江苏省13个地级市的雷电灾害分布特征,指出江苏省雷电灾害多发生在6～8月,雷电灾害主要是物理损坏和电气与电子系统失效,其中无锡和苏州最为典型.从江苏省各地级市的资料中提取了7个雷灾易损性评价指标,用SAS软件中主成分分析方法对各地级市的雷灾易损性评价指标进行了综合评估.结果表明,区域雷灾易损性不仅取决于区域自然条件对雷电磁场环境变化的敏感性,而且还取决于区域社会体系对雷电灾害的承受能力.用聚类分析法生成了江苏省的雷灾易损度区域划分图,为区域防雷减灾规划提供了科学依据.     

基于ArcGIS的网格化雷电灾害风险评估方法研究与应用*

结合镇海区实际，开展大片区建（构）筑物网格化雷电灾害风险评估模型构建与应用，解决雷电灾害风险评估仅停留在依据灾后损失指标的单体建（构）筑物风险分布评估情况。在常规电气—几何雷电灾害风险评估模型基础上创新应用，引入地理信息处理技术将评估区域进行网格化分割，建立格点内包含建（构）筑物高度及其梯度、土壤电阻率及其梯度、直击雷防护效率、有效截收面积、地闪密度、电子电气设备系统、人口密度、火灾风险等指标在内的多层次网格化雷电灾害风险评估模型，并以辖区某化工企业厂区雷电灾害风险评估为例，对模型实践可行性应用示例。结果表明：对各指标数据集综合分析计算并运用ArcGIS风险区划，结合厂区功能布局特点分析评价，结果与市级雷电灾害风险评估报告、省级雷电易发区划基本一致。采用地理信息技术网格化处理大范围、跨区域雷电灾害风险评估方法，从“点”到“面”建立数学模型，对评估区域范围及扩展范围的雷电灾害风险评估、风险区划、政府决策支持等具有指导意义。     

三明市雷电气候特征与雷电灾害易损度区划研究

通过对三明市市区及10个县（市）气象观测站1981-2013年雷电观测资料的统计分析,得出了三明市雷电气候特征与变化规律.采用2003-2012年雷电灾害数据,从雷电致灾因子、承灾体因素考虑,选取雷击密度N_g、雷电灾害频度P、经济损失模数D和生命受损模数L作为分析雷电灾害易损度指标参数,通过广泛调研和抽样调查问卷,确定各要素所占权重,计算出三明市区及所属10个县（市）雷电灾害易损性风险值,确定了雷电灾害易损度区划分级指标,绘制雷电灾害易损度区划图,完成了雷电灾害易损度区划研究.     

陕西省农村雷电灾害分析及建议

介绍陕西雷电日数和雷电灾害的时空分布特点,对陕西省农村雷电灾害情况进行详细的调查统计和分析,阐述了农村雷灾事故多发的原因,提出了农村防雷的对策和措施。     

基于层次分析模型的黑龙江省雷电灾害风险区划

根据黑龙江省1959—2008年雷暴日及1999—2008年雷电灾害资料,结合黑龙江省人口密度、城市发展等社会经济特征,选取雷暴日数、雷电灾害频度、生命易损模数及经济易损模数作为雷电灾害风险评估指标,采用层次分析法确定评估指标权重分布,建立雷电灾害风险评估模型,形成黑龙江省雷电灾害风险区划图,并对该省雷电灾害风险进行了综合评估。结果表明:位于黑龙江省中部松花江、呼兰河流域的哈尔滨、绥化和位于西部嫩江流域的齐齐哈尔为雷电灾害极高风险区;位于北部大兴安岭和小兴安岭山区的大兴安岭、黑河、伊春为高风险区;位于东部三江平原的鹤岗、鸡西、七台河为中风险区;位于东部三江平原腹地的佳木斯、双鸭山和位于东南部河谷盆地的牡丹江为低风险区。     

基于GIS技术的江西省雷电灾害风险区划

利用2010—2019年江西省闪电定位监测数据、地理信息数据和社会经济数据,基于GIS技术、自然灾害风险评估方法和层次分析法等方法,从致灾因子、孕灾环境、承灾体3个方面,开展雷电灾害风险区划的研究,并形成江西省雷电灾害风险区划。结果表明：江西省雷电灾害的极高风险区和高风险区主要分布在南昌市、宜春市、新余市、上饶市、吉安市大部分地区和赣州小部分地区,中风险区和低风险区主要分布在九江市、萍乡市和抚州市大部分地区,该区划结果与江西省近10 a雷灾造成的人员伤亡情况大致吻合。