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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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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
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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
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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
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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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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
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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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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
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基于IEC 62305-2的雷电灾害风险管理系统设计 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了一种基于国际标准IEC62305-2雷击灾害风险评估方法的雷击灾害风险管理系统的功能和结构。系统基于基础数据库,实现雷电灾害信息的检索与查询、数据统计以及输出,可为防灾减灾提供依据。整个系统主要由评价分析模块、基础数据库模块、决策支持模块和输出模块等组成。风险评估分析模块具有雷灾风险识别、风险评价、风险等级划分功能。决策支持模块能够快速、准确提供雷电灾害的评价结果,提出灾害防护措施,计算灾害补偿的范围和数额,以及对防灾工程和拟建防灾工程进行评价。 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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根据云南省2007 2008年的雷电灾害资料以及地闪资料,分析了云南省16个地级市的雷电灾害分布特征,讨论了雷灾分布与地闪分布的关系,并从雷灾记录中提取了6个灾度指标,通过AHP法(层次分析法)建立灾情评估层次模型和灾度评估方程,计算了云南省522次雷灾的灾度值,用SAS中聚类分析过程将灾度值分为4级,并统计分析了各级雷灾在各地区的分布情况,得出云南雷电灾害中小型雷灾分布较广、出现几率较大,而大型和特大型雷灾发生几率较低、主要集中在昆明和德宏地区.该文结论为区域防雷减灾规划提供了科学依据. 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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基于1980~2010年拉萨-林芝铁路沿线17个地面站的气象资料、2019年西藏统计年鉴和西藏自治区地理信息数据资料,运用自然灾害风险综合指数法、层次分析法以及GIS空间处理技术,分析了孕灾环境脆弱性、灾害因子危害性和承灾体脆弱性,建立了拉萨-林芝铁路沿线主要气象灾害的风险研究模型,完成了拉萨-林芝铁路沿线主要气象灾害风险等级区划。结果表明:拉萨-林芝铁路沿线闪电高发季节是夏季和早秋,占91.23%;暴雨高发季节是盛夏和秋季,占93.60%;暴雪主要发生在冬季,占87.06%;大风主要发生在春季,占74.59%。拉萨-林芝铁路沿线暴雪灾害高风险区主要分布在林芝东南部和米林以东,大风灾害高风险区主要分布在加查和朗县附近,闪电和暴雨灾害高风险区主要分布在林芝市和山南市附近。 相似文献
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北京市电网灾害的时空分布特征及与气象因素的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
根据北京电力试验研究院提供的北京市1996—2009年逐日电网灾害资料,采用统计分析的方法研究了该市电网灾害的时空分布特征及其成因,结果表明：电网灾害的灾种分布中雷暴造成电网灾害（后文简称雷害）的比例最大,占电网灾害总数的71.3%,其次为风害和覆冰,三者之和占北京市电网灾害总数的92.1%;从地域分布上看多发区主要集中西部的房山和北部的延庆、昌平、密云、朝阳等地区,而南部的大兴、通州的电网灾害则相对较少;从月分布可以看到电网灾害主要发生在6—9月,主要的几种电网灾害均呈现出不同的月变化特征。 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