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利用近4 a德清县地闪数据,采用网格法绘制地闪密度图,并对近40 a德清雷县暴日数据进行分析,同时对雷击灾害风险进行区划研究。结果表明：20世纪70—80年代德清县雷暴日较90年代和2000年以后偏多;1971—2000年雷暴日呈下降趋势,但2000年后雷暴日数呈上升趋势;除12月以外每月均有雷暴发生,7月和8月为雷暴日高发期;春夏季雷暴日较多,秋季次之,冬季较少发生雷暴。雷电主要出现在12—13时和15—16时。至2010年,德清县大部分乡镇地闪密度均大于4次/km2,落雷密集区面积逐年增加,高密集区有向山区和东北部乡镇扩散的趋势。落雷的分布与地形有密切关系,西北部高海拔山区和海拔在50—200 m的低坡丘陵地带落雷密度较大。德清县莫干山至对河口水库一带、县城武康北部、洛舍和钟管镇交界一带及雷甸镇西南部均为雷电灾害高风险区。 相似文献
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嘉兴地区1971年来雷暴日及闪电特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
对1971年以来嘉兴雷暴日和近3a闪电定位仪资料进行分析,发现嘉兴地区雷暴日数有明显的11—12a的变化周期,且高峰期与低谷期间隔约为3a;每年3--9月是雷暴天气的主要发生期,其中7,8月份占全年的50％-55％;近10a雷暴日数地域分布特点为西南片（桐乡、海宁）雷暴日数减少明显,东南沿海（海盐、平湖）雷暴日数有所增多;雷电日数与总闪电次数、密度、强度不成正比关系,研究分析闪电频次、密度、强度与雷电灾害发生的关系对提高雷电预报预警服务能力有着重要意义。 相似文献
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选取1971—2008年青岛地区7个地面观测站雷暴日资料和2006—2009年闪电定位系统监测资料,统计分析青岛雷暴的时空分布规律,并以某大型石化项目为例,分析了该区域地闪的分布特征。结果表明：近38 a青岛地区雷暴日空间分布自东南向西北逐渐增多,季节性分布特征明显,主要集中在7月和8月。根据闪电定位资料,借助分析软件得出该石化项目附近雷电流强度分布图和雷电流累积概率分布曲线,进而得出对应的雷电流强度值,最大值为41.68 kA。利用闪电定位系统提供的地闪次数计算地闪密度Ng比用人工观测资料计算的结果更为客观,研究结果可为雷电灾害风险评估提供评估参数。 相似文献
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通过对百色国家基本气象站人工天气观测所得到的数据进行统计及分析,结合闪电定位仪所测得的雷暴强度资料,总结百色城区雷暴气候变化的特征。结果表明:百色城区属于多雷区,平均年雷暴日数为72.9d。近51a来百色城区年际间的雷暴日变化差异较大,年平均雷暴日数在波动中减少,虽然90年代以后雷暴活动有所回升,但总的来说呈下降趋势,下降趋势约0.41d/a。全年雷暴活动主要分布在4-9月,雷暴日占全年总数的89.6%。雷暴强度近几年呈逐渐减弱趋势。 相似文献
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深圳云地闪时空分布特征研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1997-2011年云地闪电定位探测资料和深圳国家基本气象站1953-2011年的观测资料,对深圳云地闪电（简称地闪）时空分布特征和雷暴日变化趋势进行分析。结果表明：深圳雷暴日数近59 a来呈下降趋势,小波分析显示年雷暴日数存在5 a周期和10-15 a的次周期;年内地闪频次特征表现为6月和8月双峰形特征,8月为全年地闪次数最多的月份;雷暴的活跃程度与太阳辐射热力条件密切相关,地闪活动高峰出现在14-18时;深圳地闪密度呈现西北多、东南少,内陆地区多、沿江沿海地区少的分布特征,地形、海陆分布是影响地闪空间分布的重要原因;地闪强度的分析表明,正、负闪月平均强度峰值分别出现在2月和6月,负闪强度低于正闪,正、负闪日强度峰值均未出现在频次峰值时段。 相似文献
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乌鲁木齐地区雷暴的气候特征 总被引：2，自引：0，他引：2
统计分析了乌鲁木齐地区4个代表站点1971-2007年的雷暴气候特征,结果表明：雷暴日山区多,市区和达坂城区少;37a来各地的雷暴日数随着时间的推移均呈逐渐减少趋势,各地雷暴平均活动期出现在4—9月,最多出现在7月,一日当中雷暴主要发生在午后14时至前半夜02时,各地雷暴持续时间以30min之内为多,各地的雷暴活动方位以偏北方向为最少,山区的雷暴持续期最长。该研究为今后进一步做好本地区防雷减灾工作提供了一定的参考依据。 相似文献
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本文根据自然灾害系统理论和自然灾害风险评估理论,利用气象资料、地理信息数据、社会经济数据以及雷电灾情等数据,采用统计方法、灾情解析、专家打分等方法,从致灾因子、孕灾环境、承灾体方面,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,形成了较完整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。对安徽省雷电灾害风险区划表明:高风险区主要位于经济水平较高的城市以及皖南山区高海拔地区,而低风险区主要位于淮北地区,与灾情验证情况吻合。 相似文献
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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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城区与郊区不同地形地貌下云地闪分布规律初步研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用上海3台SAFIR3000闪电定位仪的测量数据、计算机软件技术和数据统计方法对上海地区云地闪的分布规律进行了研究,得出了以下结论：①受地形地貌及高大建筑的影响,上海地区的云地闪分布规律是南北多,东西少,城区多,郊区少;②在郊区发生的云地闪密度虽然低于城区,但是其雷电流的平均强度要高于城区;③上海地区14：00-21：00是云地闪发生最为频繁的时间段。雷暴日是用于表征某地雷电活动的频繁程度并据此进行风险评估及确定雷电防护等级的一个重要参数,但此参数在实际应用过程中存在着一些问题,文章提出了用＂闪电密度＂或者＂地闪密度＂代替雷暴日的设想。 相似文献
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辽宁省雷电易发区及预警应对等级划分 总被引：1，自引：0，他引：1
基于辽宁省1981—2010年雷暴日数据、2012—2019年闪电定位数据和2015年公里网格GDP及人口数据,采用AHP法、风险矩阵法和ArcGIS空间分析方法,分析了辽宁省闪电活动时空特征,得出10km×10km网格区域雷电易发等级及应对等级。结果表明:辽宁省2012—2019年闪电活动日数总体呈下降趋势。闪电活动主要发生在6—9月,总闪和负闪最大值出现在8月,正闪活动最大值出现在6月;辽宁地区年平均雷暴日数的空间分布趋势呈现北部比南部多,东西部比中部多,从地形地貌上看,辽宁地区雷暴日数空间分布符合山地大于平原,平原大于沿海地区的分布规律。辽宁地区雷电易发区域呈自中部丘陵和平原地区向东西部山区逐渐递减的分布趋势,雷电易发区域与经济发达区大体重叠,需引起重视。 相似文献
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伊犁地区雷暴日特征和雷电防护等级区域划分 总被引：1，自引：0，他引：1
对新疆伊犁地区10个气象观测站1959—2008年的雷暴逐日观测资料进行了统计分析,总结出了伊犁地区雷暴日变化规律和特征,并对伊犁地区进行了雷电防护等级划分。结果表明:伊犁地区为雷暴多发区,年平均雷暴日数为17.5～86.1天,雷暴日数总的趋势缓慢减少,有年代际变化。雷暴主要集中在3—11月,2月下旬会出现雷暴,11月中旬雷暴会完全结束,1月、12月一般无雷暴。月平均雷暴日数在3—6月逐渐增多,7一11月逐渐减少。伊犁地区可以划分4个雷电防护等级:昭苏县1级;特克斯县2级;伊宁市、尼勒克县、霍城县、霍尔果斯口岸、巩留县、新源县、伊宁县3级;察布查尔县4级。 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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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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雷击大地密度Ng作为一个重要的气象参数,直接影响雷电灾害风险评估的科学计算。Ng数值的获取有两种方式:一种是由地闪定位网络系统提供,一种是按Ng≈0.1T_d(年均雷暴日)估算。在利用后一种方法获取Ng值时,简单地取0.1T_d并非科学。因为T_d是较大区域范围的平均值,未必是雷电灾害风险评估项目所处区域的真实值;况且Ng值不仅受T_d的影响,还与雷暴时间、雷暴路径、闪电特征、雷灾频次与强度有关。因此,利用后一种方法获取Ng值时,需计入其他气象因素的影响。基于对影响Ng的各种气象因素的分析,将焦作市按行政区划定为65个区域,根据各个区域的气象环境,分析出各个区域的雷电灾害风险等级;根据风险等级,设定风险系数,并结合周边区域气象因素对该区域的影响,计算出Ng的修正系数,修正Ng的取值,使修正后的Ng值更接近真实值。 相似文献