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程丽丹 《南京气象学院学报》2019,11(2):234-240
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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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地形订正是保证冰雹灾害风险区划结果准确的关键环节。利用1978—2020年安徽省81个国家级气象观测站冰雹观测资料以及地理信息、国内生产总值、历史灾情等数据,采用相关分析、回归分析等统计方法,识别冰雹灾害致灾因子,并计算其致灾强度,建立冰雹频次的地形修正方法,综合冰雹致灾强度和频次开展致灾危险性评估。基于自然灾害风险形成理论,综合致灾危险性和承灾体易损性,借助GIS技术完成冰雹灾害经济风险区划,并对结果的合理性进行了验证。结果表明：(1)最大冰雹直径和降雹持续时间与冰雹灾损指数显著相关,确定二者为冰雹灾害致灾因子;地形修正后的冰雹频次空间分布特征与实际发生情况一致,且能更精细地反映出高海拔山区的冰雹频次空间差异程度;(2)冰雹多发区、高和较高危险区均位于安徽省冰雹主要路径上的淮河以北地区、江淮之间东部地区以及大别山区和皖南山区两大山区;(3)冰雹灾害经济风险总体上自南向北逐渐增大。通过灾情验证,安徽省冰雹灾害经济风险指数与直接经济损失多年平均值的相关系数通过α=0.01显著性水平检验,区划结果与实际情况基本吻合。 相似文献
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基于自然灾害风险评估理论,利用2005—2019年辽宁省1639个自动站逐时降水观测资料、2017年辽宁省30 m分辨率的基础地理信息和山洪沟资料以及风险普查数据,对辽宁暴雨诱发山洪灾害风险区划进行研究,并将风险区划结果与历史山洪灾情进行对比分析。结果表明：通过山洪灾害与降水相关性统计发现,6 h暴雨作为辽宁省山洪致灾因子更为合适,因此构建了6 h综合利用分级暴雨强度及暴雨频次精细评估暴雨致灾危险性;山洪沟沟口高程、沟床比降及河网密度等资料可有效评估山洪孕灾环境敏感性;人口密度、耕地比例两个风险暴露度指标以及灾损敏感系数可大体评估承灾体的易损性;与历史山洪灾害空间和频率分布对比,山洪灾害的高发区与在本次风险区划高风险区基本吻合;精确到每个山洪沟风险区划的结果,提高了山洪灾害的风险区划精度,为辽宁暴雨诱发山洪灾害精准防御提供参考。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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根据自然灾害风险理论,结合气象数据、地理信息、人口与经济资料等开展雷电灾害风险综合评价,研究致灾因子、孕灾环境和承灾体等因子与风险的定量化关系,建立评价指标和层次分析模型,运用模糊综合判断和聚类分析等方法计算综合评价指数并划分风险等级。结果表明:雷电灾害高风险区主要集中在滇中、滇西南及滇西北的丽江东南部等地区;次高风险区分布于西双版纳、普洱、昆明、楚雄、曲靖西部、玉溪北部及大理中部等地;中风险区分布最广,主要集中在临沧、德宏、曲靖、红河、丽江及文山北部等;迪庆、怒江和昭通的风险值较低,将风险综合评价结果与历史雷电灾情的分布进行对比,两者对应情况较好。开展基于灾前防御的风险分析,研究雷电活动影响范围和风险等级,有助于提前控制和处置风险,随着技术方法的不断改进,风险评价的置信度和可靠性也将得到提升。 相似文献
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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. 相似文献
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根据大连地区近6年雷电灾害资料,40年雷暴资料,以大连地理、气候环境为背景,通过计算指标权重,采用层次分析法对大连区域雷灾易损性进行评价,并通过一致性检验。结果显示,金州新区属于极高风险区域,瓦房店属于高风险区域,大连、普兰店、庄河属于低风险区域,旅顺属于极低风险区域。结果表明雷灾区域易损性分析不仅取决于样本区域的自然雷暴日,还与样本区域的经济发展情况、人口密度、历史灾害等多方面因素有关,各指标影响权重也并非相同。采用层次分析法进行区域雷灾评价研究,能够有效减少人为因素,为防雷减灾提供了依据。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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本文通过应用2005～2012年四川省闪电定位资料、四川省各地市州经济发展状况、人口分布情况等资料,采用数理统计分析方法,分析了四川省雷电风险区划.研究得到以下结论：（1）四川省中部平原地区和丘陵地带属于四川省雷电高风险区域,川东南地区属于雷电中等风险区域,川西高原及四川东北部地区属于低风险区.（2）四川省平原地区和丘陵地区相较其他地区经济较为发达,人口密集程度也较高,且位于雷电高发地区,易导致雷电灾害发生.（3）川西北高原地区由于地广人稀,经济发展较差,受高原气候环境影响等因素,不易形成严重的雷电灾害。 相似文献