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。     

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。     

杭州市雷电活动特征及雷电灾害区划

利用杭州市1966—2005年雷暴日资料和2008—2009年闪电定位资料,运用ArcGIS空间分析技术结合数理统计方法,分析杭州市雷电活动时空分布特征,并采用地闪密度空间分布与最大地闪强度空间分布的叠置作为雷电风险的主要评价指标,得到杭州市雷电灾害致灾危险性区划。分析结果表明,在时间分布上,杭州市雷暴天气多发生在夏季和午后时段;在空间分布上,杭州市地闪密度较大地区多集中在山脉向阳坡、迎风坡以及大面积水域向陆地过渡的区域。杭州市雷电灾害风险高值区主要集中在上城区、江干区、滨江区、西湖区西部以及淳安县西南部、富阳市大部、余杭区西部、萧山区中部地区。雷电风险高值区主要集中在人口稠密区、工业集聚区、湖边、江边等,这些都可能与气温、空气湿度、地形地貌、建筑物密集密切相关。     

基于城市交通脆弱性核算的大雾灾害风险评估

选用大雾观测资料测算城市地区的雾灾危险性指数,以规则网格作为评估单元,逐网格计算网格区域内的路网密度,以此作为雾灾的空间脆弱性指标,并针对重点设施的分布情况对脆弱性指数进行空间叠加订正;选用网格内的人口密度作为雾灾的易损性指标;危险性、脆弱性及易损性3项指标按5:2:1的分配比例综合测算雾灾的风险指数。实例研究选用北京地区1996年1月—2006年12月的大雾资料,按空间网格化方法对大雾灾害风险进行评估,结果表明:北京地区雾灾脆弱性指数的高值区域与高速路及环城路延伸方向一致,城市中心为人口集中分布地区,其综合风险指数高,与高速路段、环城路及机场等地段均为雾灾的高风险区域,北京东南部地区年平均雾日数相对较多,危险性指数值也较高,是雾灾较高风险区域。     

层次分析法和GIS技术在河南省雷电灾害风险区划中的应用

根据自然灾害风险评估理论,利用闪电定位资料、地理信息数据、社会经济数据以及雷电灾情等数据,采用层次分析法（AHP法）,从致灾因子的危险性、承灾体的暴露度和承灾体的脆弱性方面,研究雷电灾害风险评估及区划方法,建立起评价指标与风险评估的定量关系,形成了河南省雷电灾害风险评估的方法.同时,结合GIS技术,形成了致灾因子危险性分布图、承灾体的暴露度分布图和承灾体的脆弱性分布图,最终叠加形成河南省雷电灾害综合风险区划图.区划结果表明：高风险区主要位于豫东和豫西北大部分地区,低风险区主要位于豫北和豫西南部分地区.     

近12年云南省云地闪活动变化及雷电灾害时空分布特征

根据云南省近12a(2006~2017)闪电定位监测数据和雷电灾害统计资料,基于ArcGIS空间分析和数理统计方法,分析全省云地闪活动演变规律和雷电灾害的时空分布特征。结果表明:云南省地闪活动频繁,2006~2017年共发生地闪活动6952770次,集中在6~9月,滇中、滇东及滇西北丽江东南部的地闪密度较大,地闪活动活跃。滇西南的西双版纳年平均雷暴日数最多,在95~120d/a之间,地闪电流强度的高值区分布在昭通、迪庆北部、怒江北部和德宏西部。2006~2017年全省共发生雷电灾害1159起,分布在滇中、滇西南地区,雷电灾害的时空分布与地闪活动的分布存在较好的对应关系,6~8月是雷电灾害高发期,普洱、玉溪、西双版纳、昆明的雷电致灾因子活跃,人口分布密集,经济发展程度高,雷电综合风险较高,雷灾频发多发。通过分析云地闪活动与雷电灾害特征,识别雷灾损失类型和分布特点,能够为雷电灾害风险管理、城乡规划等提供客观的技术参考。     

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。     

广西雷电灾害风险评估业务系统在南宁地铁二号线工程中的应用

应用广西雷电灾害风险评估业务系统对南宁地铁二号线工程沿线土壤电阻率、雷暴日分布、地闪密度等要素进行统计分析,得出工程评估必须的雷电风险值计算取值;再以全线雷电灾害风险区划结合地面建筑物评估的模式,探索出了地铁这种特殊的地下建设工程开展雷电灾害风险评估的方法。     

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ArcGIS的新疆雷电灾害风险区划研究

为了明确不同区县雷电灾害风险的高低程度、防御措施和减轻雷灾损失,利用地闪资料、雷电灾情数据、社会经济资料和地理信息数据,采取归一化法、层次分析法和加权综合评价法,考虑致灾因子的危险性、孕灾环境的敏感性和承灾体的易损性3个评价指标,选择地闪密度、地闪强度、海拔高度、地形起伏、地表覆盖类型、人口密度、地均GDP、生命损失指数、经济损失指数和耕地比重等10个影响因子建立雷电灾害区划模型,绘制出新疆雷电灾害风险区划图。结果表明:雷电灾害风险极高区主要集中在阿勒泰地区北部、塔城地区大部、博州、伊犁州、喀什市和天山北坡经济带南部部分地区,而古尔班通古特沙漠和塔克拉玛干沙漠地区属于一般风险区。通过与新疆历史雷电灾情数据比较发现,雷电灾情次数空间分布与风险区划分布趋势大致吻合。     

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。     

云南西双版纳地区闪电活动特征

应用2017—2018年云南省VLF/LF三维闪电定位数据和1987—2006年云南省人工雷暴日观测数据,运用数理统计、空间插值等方法分析"雷都"西双版纳闪电活动的时空分布特征,运用网格法将闪电定位数据转化为网格雷电活动日,研究人工观测雷暴日与闪电定位监测资料的相关性。结果表明:西双版纳地区雷电活动从3月就开始逐渐增多,峰值出现在7—8月。就闪电频次而言,云闪少于地闪、正闪少于负闪,正地闪明显多于云南省其他地区。11月闪电强度较大,但频次较少;7月闪电频次较多,但强度较小。云闪多发生在8 km以下,平均高度为4.914 km。地闪和云闪密度分布一致,北部高而南部和东西部低;云闪的强度明显高于地闪,但在空间分布上均是北部弱而南部和东西部强。人工观测雷暴日与网格雷电活动日的逐月分布特征较一致。研究还表明:西双版纳在云南省范围内是人工观测雷暴日最多区域,也是网格雷电活动日最多区域。     

基于层次分析法的中国各省市安全评估

准确判定评价指标的相对重要性是雷电灾害风险区划的关键技术之一。为解决层次分析法（AHP）由人为经验方式判定指标相对重要性存在的问题,提出一种改进的AHP法（IAHP）;同时,利用湖北省2007—2020年闪电监测、数字地形高程、土壤电导率及经济社会等资料,选取雷击大地密度、地闪强度、海拔高度、地形起伏度、土壤电导率、人口密度、GDP密度7个参数作为湖北省雷电灾害风险的评价指标,构建雷电灾害风险评价模型,据此对湖北省雷电灾害进行综合评价与风险区划。结果表明：湖北省雷电灾害风险可分为高、较高、中、较低、低5个等级,较高、高风险区主要位于鄂东大别山以南、幕阜山以北的平原和低山丘陵地区,以及江汉平原大部和鄂西山区向江汉平原的过渡带;较低、低风险区主要位于鄂西的恩施、神农架、十堰、宜昌西部和襄阳西南部;湖北其它地区,大部为雷电灾害中风险等级。对比检验显示,各区县雷电灾害风险指数与历年实际雷灾频次呈正相关,且相关性较好,基本反映了湖北省雷电灾害的潜在风险。

     

安徽省马鞍山地区闪电时空分布特征

利用2006--2009年安徽省LD—II型闪电定位资料,对马鞍山地区闪电时空分布特征的分析表明,马鞍山地区以负闪为主,负闪占总闪电数的98％,平均闪电强度44．5kA。正负闪电发生的频次有明显的季节变化和日变化特征。闪电季节变化上呈单峰型,峰值出现在7月,集中发生在5—9月的雨季,占总闪电频次的97％;闪电日变化上呈双峰型,峰值出现在14：00和21：00。闪电强度冬季低、夏季高,多集中于20～30kA之间。平均地闪密度有两个明显的极大值中心,一个是穿越和县和含山中部的狭长带状区域,另一个集中在和县北部。平均闪电强度和平均地闪密度在空间上呈相反的分布形式。利用实测的地闪密度与雷暴日的关系得出了适用于马鞍山地区1市3县的地闪密度计算公式。     

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。     

基于GIS的网格化雷电灾害风险评估模型及其应用

在分析雷电灾害风险评估技术发展现状以及大片区化工厂、建筑群雷电灾害风险特点的基础上,提出了基于地理信息处理技术的网格化雷电灾害风险评估模型,建立包含高势层及其梯度、土壤散流层及其梯度、雷击密度层、直击雷防护效率层、电气电子设备抗雷击风险值、雷击燃爆风险值、人员密集度等指标在内的多层网格化雷电灾害风险评估模型,并以某化工厂的雷电灾害风险评估为例,对模型的应用做了示例,对模型在实践应用过程中可能遇到的问题、模型未来可能改进的方向做了讨论。     

Lightning flash climatology in the southern great lakes region

Abstract

We have made a preliminary study of cloud‐to‐ground lightning over southern Ontario and the adjoining Great Lakes region. The lightning data set, using magnetic direction finding, is sufficiently accurate to study lightning climatology. Cloud‐to‐ground flash totals have been found for the three warm seasons 1989–91. A large variation in flash total, lightning‐day frequency and number of high flash density storms occurs over the area, with the maximum in southwestern Ontario. The area of the maximum also has a strong diurnal cycle and relatively few positive flashes. Several physical causes may contribute to this. Lake areas usually have slightly fewer flashes than nearby land areas and warm water usually has more flashes than cold water. The Great Lakes do produce more lightning than ocean areas. Convergence lines of lake breezes and other lake circulations can, however, be sites for storms with intense lightning. High surface temperature and moisture leads to an increase in lightning generation. Over land, upslope flow increases lightning‐producing storms and downslope flow decreases them. High flash density storms may be favoured by smooth rather than rough ground, and by open farmland rather than forest. On the other hand, there does not seem to be a clear urban effect increasing lightning in the Great Lakes     

2010—2019年杭州地闪变化特征及其与海拔高度的关系

利用2010—2019年杭州闪电定位资料,通过数理统计、线性回归等方法分析了杭州市雷电活动时空变化特征及其与海拔的关系。结果表明：杭州地闪活动呈东多西少、南多北少的分布,密度高值区出现在西南部,低海拔地区的地闪频次较高海拔地区的地闪频次高。夏季地闪活动最为频繁,主要集中在7月和8月,春、秋季地闪频次差别不大,冬季地闪频次较其他三个季节少一个量级。夏季和秋季的地闪活动多发生在午后至傍晚,春季地闪活动在凌晨发生较为频繁,这可能与具有夜发性特征中尺度对流系统持续时间长有关。地闪强度绝对值主要集中在10—60 kA,正地闪均值随着海拔高度增加而增大,负地闪和总地闪的雷电流均值随海拔高度的上升呈“V”形变化。正地闪、负地闪和总地闪≤16 kA比例和≥100 kA的比例均随海拔高度增加而减小。在100—200 m的丘陵和200—500 m的小起伏山地,绕击率较高,超过1500 m的山区,≤16 kA的雷电流造成的绕击风险小;400 m及以下地区,≥100 kA的雷电流造成的反击概率大,高于1600 m的大起伏山地基本不会发生反击现象。     

模糊综合评判法在厦门市雷电灾害风险区划中的应用

选取年雷击大地密度、产值密度和人口密度3个因子作为评判指标,利用模糊综合评判法对厦门市6个区的雷电灾害风险进行了评估.结果显示:厦门市各区雷电灾害风险受地闪频次、经济发展和人口密度分布不均等因素的影响,思明区为高风险区,翔安区为低风险区,其余4个区为中等风险区.该划分为厦门市防雷部门针对本地实际情况制定科学、合理、经济的防雷设计方案提供了更为细致的参考.     

遵义市雷电灾害致灾因子危险性区划研究

利用遵义市14个国家气象站1978-2013年雷暴日数据和2006-2020年的ADTD雷电定位数据,叠加遵义市基础地理信息（包含县边界、水系分布等）、人口、GDP等数据。以致灾因子评估方法为理论基础,叠加GIS空间分析技术,对遵义市开展雷电致灾因子危险性区划研究。结果显示：遵义市雷击密度致灾因子区划结果较高,高危险性区域主要集中在市行政中心及赤水中西部;强雷电密度、地闪强度两种致灾因子高危险性区域分布较为零散;雷电灾害致灾因子危险区划中,高危险性区域主要分布于市行政中心、仁怀及桐梓部分区域,该高危险性区域同是人口分布密集,GDP较高的区域,在今后的发展建设中需加强该区域雷电灾害物防、技防、人防能力建设,以减少雷电灾害造成的人员伤亡和财产损失。