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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。 相似文献
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廊坊市雷电灾害易损性分析、评估及易损度区划 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 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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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
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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。 相似文献
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根据1996—2009年北京市逐日电网灾害资料分析了北京市电网雷害的发生规律, 结果显示:北京市电网雷害存在季节变化和日变化特征。结合同期气象观测站的雷暴日资料、北京市各区县的经济和人口密度特征提出了电网雷害概率、电网雷害频度、电网雷害密度、经济易损模数和生命易损模数作为北京市电网雷害风险评估指标。在此基础上,采用4级分区法对上述电网雷害易损性评估指标进行分级,并将北京市各区县按照5个电网雷害评估指标的所属等级值累加,得到电网雷害综合易损风险评估的评估系数。结果表明:北京地区电网雷害高风险区集中在北京城区中心附近,山区和山前迎风坡地带尽管电网雷害频次较高,但电网雷害风险却相对较低。 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