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顾媛史海锋张卫斌张祎 《浙江气象》2022,(1):45-49
基于2013-2018年浙江省地闪监测数据和雷电灾害资料,对雷灾周边半径5 km区域地闪进行统计,分析雷电灾害与区域地闪频次、强度的关系.结果表明:雷电灾害半径为5 km区域日地闪频次主要集中在100次以下,雷电流幅值主要分布于在10～50 kA;不同类型雷灾的区域地闪特征具有差异,电子电气设备受损雷灾的地闪频次、雷电... 相似文献
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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
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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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根据云南省近12a(2006~2017)闪电定位监测数据和雷电灾害统计资料,基于ArcGIS空间分析和数理统计方法,分析全省云地闪活动演变规律和雷电灾害的时空分布特征。结果表明:云南省地闪活动频繁,2006~2017年共发生地闪活动6952770次,集中在6~9月,滇中、滇东及滇西北丽江东南部的地闪密度较大,地闪活动活跃。滇西南的西双版纳年平均雷暴日数最多,在95~120d/a之间,地闪电流强度的高值区分布在昭通、迪庆北部、怒江北部和德宏西部。2006~2017年全省共发生雷电灾害1159起,分布在滇中、滇西南地区,雷电灾害的时空分布与地闪活动的分布存在较好的对应关系,6~8月是雷电灾害高发期,普洱、玉溪、西双版纳、昆明的雷电致灾因子活跃,人口分布密集,经济发展程度高,雷电综合风险较高,雷灾频发多发。通过分析云地闪活动与雷电灾害特征,识别雷灾损失类型和分布特点,能够为雷电灾害风险管理、城乡规划等提供客观的技术参考。 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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根据宁波市ADTD闪电定位系统的2010—2012年的地闪监测数据和雷电灾害资料以及2012年宁波市人口及GDP数据,选取年平均地闪密度、致灾强度地闪密度、经济损失指标、人员伤亡指标、人员易损指标、经济易损指标等6项指标,采用5级对称等分间隔划分法,确定划分雷灾易损性指标和雷灾综合易损度等级标准,根据雷灾综合易损度得出评估结果:海曙区、江东区为雷灾极高易损区;镇海区为雷灾高易损区;江北区、宁海县、象山县、北仑区、奉化市为雷灾中易损区;鄞州区、余姚市为雷灾低易损区;慈溪市为雷灾极低易损区。 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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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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利用云南省124个气象台站1971—2005年年平均雷暴日数资料及2001—2005年雷电灾害资料,从灾害易损性的角度出发,对云南省雷电灾害进行系统的分析研究,计算了各州市的雷击密度、雷击灾害频数、经济易损性指标、生命易损性指标,最后进行了综合评估,初步形成了云南省雷灾易损性区划。结果表明,某一地区雷击灾害的发生及其造成的损失情况既与该地所处的地理位置、大气环境状况有关,也与该地人口密度、经济发展状况有关。所形成的区划对各地防御和减轻雷电灾害,采取有效管理措施提供了比较客观的科学依据。 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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从雷暴日时间分布、区域性雷电活动时间分布、地闪时间分布等方面分析了2011年度江苏省雷电活动的时间分布特征,并从雷暴日空间分布、地闪频次空间分布等方面分析了雷电活动的空间分布特征,继而对2011年度江苏省雷电灾害的时空分布及受灾类型特征进行了分析.结果表明:2011年江苏省雷电活动峰值出现在8月,全省范围雷暴过程达11次,较往年偏多,11月出现2次大范围雷暴过程,为历史罕见;全省雷电活动空间分布总体为南多北少,江淮之间南部及苏南中东部大部分地区为雷暴高发区;雷电灾害主要出现在6—8月,办公电子设备受损案例最多,其次为家用电子设备;85%的雷击人员伤亡事故发生在农村.最后,提出了雷电防御的对策及建议. 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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In order to provide scientific references for lightning protection, the spatial and temporal distribution of lightning disasters and the characteristics in different industries are analyzed based on the lightning disaster data during 2007-2013 and specifications for statistic of lightning disaster state(QX/T 1912013) in Zhejiang province, from aspects of grade, time, space, casualty, damaged industry and facility, etc. The result shows that there are 3395 lightning disasters in Zhejiang province during 2007-2013, and June to August is the peak time. Besides, lightning disasters have strong regional characteristics, which are higher in Hangzhou, Jinhua and Lishui, and the lowest in Zhoushan. The injuries and deaths caused by lightning shows decreasing tendency from 2007 to 2013, and the number is higher in the rural than in city. The dangerous regions where injuries and deaths may caused by lightning are buildings without lightning protection systems, temporary buildings and structures, open area, or under trees. Lightning disaster are most harmful to the industries of manufacturing, rural residences, production and supply industries of electric power, gas and water, and telecommunication, while the greatest loss of economy is in the industries of manufacturing, rural residences, production and supply industries of electric power, gas and water. 相似文献
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北京市自然雷电与雷电灾害的时空分布 总被引：9，自引：1，他引：8
利用1995-2002的LIS/OTD卫星雷电资料(以下称自然雷电)及1995-2005年北京市18个区县的雷电灾害资料,对北京市自然雷电和雷电灾害的时空分布特征进行对比分析.结果表明,北京市雷电灾害的日变化与自然雷电的日变化趋势大体一致,两者不一致处主要与人们的出行生活规律以及电子设备与仪表的启用、关闭等有关.雷电灾害与自然雷电的季节变化大体一致,春、秋、冬三季较少,夏季较为集中.北京市自然雷电与雷电灾害的区域分布很不一致.自然雷电较多的北部偏远郊区雷电灾害并不频繁,相反,自然雷电较少的城区反而是雷电灾害的多发区域.结合北京市各区县的人口和经济资料进一步分析表明:自然雷电只是北京市雷电灾害的致灾因子之一,北京市雷电灾害的发生还受到人口密度及经济特征等因素的制约. 相似文献