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利用2008—2016年陕西省收集到的144起雷电灾害资料和闪电定位仪资料,统计分析雷电灾害特征,结果发现:雷电活动旺盛的季节与雷灾频发的时段相对应,78%的雷灾发生在6—8月闪电高发期;雷灾空间分布总体呈现关中多、陕南陕北少的特点,但陕北雷灾比例较2000—2007年增长了12%。从雷灾类型看,人员伤亡事故明显下降,主要发生在农村地区,防雷知识宣传工作仍需加强;遭受雷灾频次最多的是电子电气设备,雷击事故影响范围最广的是供配电及通讯设施,可通过防雷装置定期检测降低雷灾概率;易燃易爆场所雷灾数量近年显著增长,需要根据实际情况在项目不同阶段采取对应的积极措施防范雷击事故。 相似文献
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1995—2014年广东省雷电灾害事故的统计分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《广东气象》2015,(6)
依据1995—2014年广东省雷电灾害事故汇编的相关数据,分析了全省雷灾事故的总特征、各种类型雷灾的分布比例、雷灾导致人员伤亡的趋势以及雷灾发生的地域性分布等。结果表明:近年来全省雷灾事故数量总体呈下降的趋势,电子信息系统雷灾发生事故逐年增加,雷灾导致人员伤亡事件逐年减少,农村因雷灾死亡人数远比城镇要高,农村防雷是现阶段的重点和难点。 相似文献
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石河子总场"5·27"雷灾事故现场调查和成因背景分析 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对"5·27"雷灾事故的调查分析,在掌握雷电产生原理的基础上,只要人们不违背防雷技术规范,对建筑物或构筑物等防雷场所建立安全合理的防雷设施,雷灾是可以防范的. 相似文献
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2008～2009年无锡雷电特征及雷灾分析 总被引：1，自引：1，他引：0
应用江苏省气象部门2008-2009年闪电定位仪探测记录,分析了无锡雷电的总体特征、时空分布特点及雷电流强度,并结合无锡市近两年雷灾资料,研究雷灾的特点及成因。得出了无锡雷电活动的一般规律,对雷电活动较频繁的地区和时段应进行重点防雷,并根据雷灾分布特点,采取有效的防护措施。 相似文献
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为了更好地揭示南宁市雷电灾害分布特点和发生规律,科学有效指导防雷减灾工作,基于南宁市2006-2019年二维雷电监测定位资料和1998-2019年雷电灾害汇编资料,分析研究了雷电灾害时空分布特征及与雷暴活动的关系。结果表明,南宁市雷电灾害逐月分布特征呈单峰型,5-9月是雷电灾害多发期,10月至次翌年2月是雷电灾害低发期;1998-2019年南宁市发生286起雷电灾害中城市占比略高于农村,农村雷灾以人员伤亡为主,城市则以经济损失为主;5-9月是南宁市闪电活动高发期,6月云地闪最多,11月至翌年2月闪电较少发生;雷电灾害事故数与雷暴活跃度成正相关。 相似文献
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分析了农村雷击事故频发、人员伤亡和经济损失严重的原因;根据新农村住宅的特点,介绍了新农村住宅直击雷防护的具体措施及实施步骤;并提出加强雷电灾害预测预警、在农村普及雷电科学、加强雷灾多发区公共防雷设施建设的建议. 相似文献
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通过分析城镇易发雷灾事故的成因,总结城镇乡村防雷工作的突出问题,探讨城镇乡村的雷电防护对策,提出一些解决方案. 相似文献
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本文根据多普勒天气雷达回波与闪电定位仪资料,结合雷电现场进行实地勘查的结果,探讨2006年8月7日发生在扬州市仪征油罐雷电灾害事故。综合分析发现当时强对流回波达55 dBz、顶高14 km;在距油罐1 km范围内有闪电13次,负电荷集聚、强度多在20~50 kA之间。此次雷灾事故的直接致灾原因是强大的感应雷电脉冲电流在储油罐罐体与浮顶两根连接电缆上产生较大的电压,导致储油罐罐体与浮顶之间在密封处产生闪络,引起油汽外泄燃爆成灾。为减少此类雷电灾害的发生,提出防护建议。 相似文献
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一次雷击事故原因分析及农村防雷安全基本措施建议 总被引：2，自引：0，他引：2
通过对2011年濮阳县农村一次雷击事故现场调查,分析和总结了此次雷击的3个原因:1)杨树成为雷击事故接闪点,在雷电发生过程中起到避雷针直接引雷的作用,是发生雷击事故的源头。2)杨树遭雷击后对村民住宅建筑造成雷电反击,当雷击到树木上时,树木上的高电压与附近的房屋、金属物体、电子电气设备之间间隙不够也会发生反击。3)雷电电磁感应引起雷电侵入波造成电气设备损害。此外,分析了当地农村住宅雷电灾害事故发生的主要问题:当地农村住宅大多为自建房,没有经过正规设计和标准化施工,基本没有防直击雷装置,易发生雷电灾害事故;随着农村经济生活水平的提高,电视、电脑、冰箱、空调、家用太阳能热水器等家用电器的推广普及进入寻常百姓家庭,这些电器的电源、信号线路多数是裸露架空引入,线路长且布线不规范,杂乱无章,一般没有任何雷电防护措施,是雷电波侵入的主要通道。因此应加强农村防雷安全监管和防雷宣传工作。 相似文献
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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