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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
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。  相似文献   

2.
由于雷电灾害致灾原因复杂,承灾体类型多样,且雷电抵御能力强弱各异,照搬区域灾害易损性研究中的4大指标作为区划评价指标是不够科学的。通过分析微观承灾体的雷灾风险计算方法,归纳提取关键因子,并通过案例分析,最终筛选承灾体高度模数H、雷电防御措施性能模数P和使用性质模数U作为雷灾易损性区划的其它3个评价指标。  相似文献   

3.
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   

4.
利用2009~2018年内江市5个县(市、区)的闪电定位资料,结合内江市各乡镇、街道为单元的行政区域社会经济资料和基础地理信息资料,采用风险指数法、GIS自然断点法、加权综合评价法等数量化方法,从致灾因子危险性、承灾体暴露度、承灾体脆弱性三个方面确定11个评价指标进行综合分析,在GIS技术支持下,开展内江市雷电灾害风险分析和评估,编制内江市雷电灾害风险区划图,从而为全市建设发展、产业布局提供参考。   相似文献   

5.
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   

6.
十一运会期间雷电灾害风险评估   总被引:1,自引:0,他引:1  
朱桂林  李永果  李燕 《气象科技》2010,38(Z1):93-96
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。  相似文献   

7.
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   

8.
浙江省雷电灾害风险分析及区划   总被引:2,自引:0,他引:2  
赵伟  杨续超  张斌 《热带气象学报》2014,30(5):996-1000
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。  相似文献   

9.
吴安坤  田鹏举  黄天福  刘波 《气象科技》2018,46(5):1026-1031
为满足雷电灾害风险决策的精准化需求,突破人口、GDP等社会经济数据受行政区域的限制。本文基于多源遥感资料及统计年鉴数据,反演贵州省人口、GDP空间精细化分布情况,实现受灾对象在空间上的连续性分布;同时结合闪电定位监测资料、土壤电导率(HWSD)数据、地理信息数据,从致灾因子、孕灾环境、承灾体3个方面选取评价因子,构建雷电灾害风险评价模型,实现精细化风险评价研究。结果表明:(1)通过融入坡度分布修正人居指数、土地利用数据和夜间灯光数据反演不同产业经济数据实现的人口、GDP数据空间化分布,在总体趋势和局部特征上与贵州省实际情况相符,可为雷电灾害及其他自然灾害风险评价中承灾体的精细化分布提供参考。(2)雷电灾害风险主要受致灾因子、承灾体的影响,与雷电活动频繁程度以及社会经济发展水平有关。贵州省高风险区域主要集中在六盘水、毕节东南部、黔西南东北部、安顺南部及北部、贵阳东南部,黔南西南及东北部、遵义西北部、铜仁中部及东南部等区域。  相似文献   

10.
用桂林市13个气象观测站点50年的雷暴观测资料,以及近13年的雷电灾害记录,分析桂林市雷电变化特征及分布规律,利用灾害风险评估方法,选择雷电日数作为致灾因子,气候背景和地形地貌作为孕灾环境,人口及经济发展情况作为承灾体,对桂林雷电灾害进行评估.结合GIS提供的地理信息,完成桂林市雷电灾害风险区划.研究结果:东北方雷电风险等级低,西南方风险等级高;近年来雷电日数有降低的趋势.  相似文献   

11.
区域雷灾易损性及其区划的实证分析   总被引:6,自引:0,他引:6  
分析了区域自然环境、经济状况和雷电灾害情况,根据江西省雷电灾害资料和年平均雷暴日统计资料,选取雷击密度、雷电灾害频数、经济易损指标、生命易损指标作为雷灾易损性评价指标。对江西省各设区市的雷灾易损性进行了综合评估,初步形成了江西省雷灾易损度区划。提出了区域雷灾易损性分析和区划的模式,为区域防御和减低雷电损失的规划提供了科学依据。  相似文献   

12.
张楠  曾诚  侯涛 《陕西气象》2015,(Z1):17-19
采用宏观与微观相结合的方法,对大型危险化工项目雷电灾害风险评估进行探索。以中煤榆林甲醇醋酸系列深加工及综合利用项目一期I工程为例,根据雷闪次数、地理环境、建筑物的特性及雷电灾害防护能力和需求、人员密集情况、雷电灾害影响程度等因素将其划分为17个区域进行分析,分别计算各区域气象指标、地理环境指标、承灾体的风险指标等数据,得出17个区域雷电灾害风险等级。  相似文献   

13.
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。  相似文献   

14.
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。  相似文献   

15.
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。  相似文献   

16.
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   

17.
雷电灾害风险评估是根据项目所在地雷电活动时空分布特征,结合现场情况进行分析,为雷灾事故应急方案等提出建设性意见的一种评价方法。采用层次分析法可以对风力发电机遭受雷电灾害的风险进行评价。通过雷击大地的平均密度、风机所在地的土壤电阻率、海拔高度、塔基本身的接地电阻、风力发电机的高度这5个要素,建立了评估模型,并分析了各要素对风力发电机遭受雷电灾害的影响,确定了各自影响雷电灾害风险的权重。最后以3台风机为实例,对风力发电机遭受雷电灾害的风险情况进行了排序,为工程设计与施工提供指导意见。  相似文献   

18.
区域雷灾分布特征及易损度区划   总被引:13,自引:4,他引:9  
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.  相似文献   

19.
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   

20.
为了探讨雷电灾害风险区划方法,细化河池市雷电灾害风险区划(分辨率为1 km×1 km),为雷电防灾减灾工作提供更科学的指导,利用河池市2010—2015年闪电资料、2000年地理数据和2015年社会经济数据,采用相关法,选取与闪电密度、强度分布相关的海拔高度、坡度等8个指标,结合闪电密度、强度,利用熵值法、复相关系数法和层次分析法组合建立了雷电风险计算模型,并利用历史雷灾频次对区划结果进行检验。结果表明:金城江、南丹和凤山为雷灾极高风险区,天峨、巴马、东兰和大化大部分区域为雷灾风险高值区,其他县为雷灾风险低值区(局部区域为高值区)。雷电区划风险值和历史雷灾数据呈现较好的相关性。  相似文献   

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