何桂霞 胡文运
摘要 利用气象资料、地理信息数据、社会经济数据等,从致灾因子、承灾体方面,研究探讨宣城市雷电灾害风险评估及区划方法,绘制宣城市雷电灾害风险综合区划分布图,为宣城市雷电灾害风险评估、灾情调查、防灾减灾等提供科学依据。
关键词 雷电灾害;风险区划;GIS技术;应用
中图分类号 S429文献标识码 A
文章编号 0517-6611(2019)13-0215-05
doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2019.13.065
开放科学(资源服务)标识码(OSID):
Study and Application of Lightning Disaster Risk Zoning in Xuancheng City
Abstract The risk assessment and zoning methods of lightning disasters were studied from the hazard factors and disasterbearing bodies,based on meteorological data, geographic information data, and socioeconomic data in Xuancheng City.At the same time a layout map of Xuancheng lightning disaster risk comprehensive area was drawn. This research will provide scientific basis for lightning disaster risk assessment, disaster investigation, disaster prevention and mitigation.
Key words Lightning disaster; Risk zoning; GIS technology; Application
作者簡介 何桂霞(1972—),女,安徽黄山人,工程师,从事气象灾害业务研究与防御工作。
收稿日期 2019-02-15;修回日期 2019-03-20
近年来,随着国民经济的快速发展以及科技水平的不断提高,雷电带来的危害也日益严重[1]。如何科学防雷、经济防雷显得越来越重要,因此对雷电灾害风险性进行深入研究具有重要的现实意义。
宣城市属南北气候过渡带,是冷暖空气频繁交汇的地区,同时,境内襟山带水,地形呈南高北低型,且多为山区和丘陵地带。特殊的地理位置、复杂的气候条件和地形特点,导致境内雷暴活动频繁,雷电灾害频繁发生,严重影响人民生命财产安全。为有效规避风险,为防灾减灾提供理论支持,开展雷电灾害风险区划研究非常必要。笔者利用GIS技术对宣城市雷电灾害风险区划进行研究,大大提高了区划研究的精度。
1 资料来源与处理方法
1.1 资料来源 利用GIS技术,从致灾因子、承灾体方面研究雷电灾害风险评估方法,主要用到气象资料、地理信息数据、社会经济数据等[2-5]。气象资料为宣城市7个气象站1961—2010年共50年雷暴日资料及2006—2011年共6年宣城市LD-Ⅱ型闪电定位仪所获取的雷电密度和雷电强度资料,社会经济数据为宣城市2017年各县市区的行政面积、人口、国民生产总值(GDP)。
1.2 原理与方法
首先对用到的各指标进行分析、处理,得到每一个指标的强弱分布图,然后对多个指标进行加权综合,为了消除各指标的量纲差异,对每一指标值进行归一化处理,各指标归一化计算公式为:
式(1)中,i表示雷暴日、雷电密度、经济、人口、雷电强度中的任意一项指标,j表示具体区域,Aij表示各个区域的对应项目指标值。对以上区域的各个指标值按照项目的重要性进行加权叠加,计算公式为:
式(2)中,Vj为评价因子的总值,Wi是指标i的权重,Dij是对于因子j的指标i的归一化值,n是评价指标的数量,最后根据加权出来的值将雷电灾害风险区域按不同等级进行划分。
1.2.1 宣城市雷电资料分析方法。通过Arcgis软件对宣城市2006—2011年闪电资料进行分析,最后依据不同的危害程度,对闪电密度图和电流强度图进行加权得到宣城市雷电致灾因子的区划图。
1.2.2 宣城市承灾体易损度分析方法。分行政县市区输入经济数据,分等级用不同色标表示不同的经济密度(GDP/行政面积);分行政县市区输入人口数据,分等级用不同色标表示不同的人口密度(人口/行政面积),并综合人口、经济因子,得到宣城市承灾体易损度区划图。
1.2.3 宣城市雷电灾害风险区划研究方法。将宣城市的雷电密度、雷电强度、人口密度、经济密度4要素进行多种权重组合并绘出相应的宣城市雷电灾害风险综合区划分布图。
2 雷电灾害风险区划
2.1 致灾因子危险性分析
致灾因子危险性主要考虑雷电密度和雷电强度两方面因素,雷电强度越大,密度越高,风险就越大[6]。雷电密度是指单位面积内所发生的雷击大地的年平均次数,反映雷电活动的自然规律。该区域的雷电密度大,说明该区域致灾因子活跃,雷电灾害风险性大。其计算公式为[7]:
式(3)中,Ng表示雷电密度[次/(km2·a)],Td为雷暴日数,根据各气象台站的观测资料确定。雷暴日数多的区域,致灾因子活跃,发生雷灾的可能性较大。
采用宣城市7个气象站1961—2010年50年雷暴日资料,利用克里金插值方法计算出各县市区的雷电密度,得到雷电密度分布图(图1)。
采用2006—2011年宣城市LD-Ⅱ型闪电定位仪获取的6年地闪资料,按照资料的年限将6年的所有地闪资料进行统计分析,按照地闪频次的高低将其分为10级,得到雷电密度分布图(图2)。
考虑到人工观测的雷暴日,观测范围具有局限性,但有50年的资料,时间长,具有一定的代表性;闪电定位资料在一定程度上会有误差和干扰,其观测资料只有6年,时间比较短,不具备一定的代表性。因此,将2种方法所得的雷电密度权重取为50∶6,进行加权分析,得到加权后的雷电密度分布图(图3)。
47卷13期 何桂霞等 宣城市雷电灾害风险区划研究及其应用
由于不同强度的雷电流对建筑物危害程度不同,利用2006—2011年宣城市LD-Ⅱ型闪电定位仪获取的雷电强度资料,将6年的所有雷电强度样本汇总进行插值分析,得到雷电强度分布图(图4)。
由于雷电强度所用资料仅为2006—2011年6年宣城市LD-Ⅱ型闪电定位仪的资料,雷电密度为50年雷暴日资料和6年闪电定位仪的资料计算而得,考虑到计算结果的稳定性和可靠性,雷电密度和雷电强度权重取为2∶1,将其归一化再加权综合,得到雷电灾害致灾因子危险性分布图
(图5)。
2.2 承灾体易损性分析
灾害的发生是由环境的危害性和承灾体的脆弱性共同决定的[8-10]。宣城市雷电灾害易损性反映了该地区面对雷电发生的敏感度,其既与各县自然雷暴的气候背景有关,也与遭受雷电灾害县市区的经济、人口密度特征等有关。承灾体易损性评估重点考虑地方人口、地方经济两方面因素,上述2项指标均以乡镇为行政单元进行统计,等权重相加得到各县市区的承灾体易损度。
宣城市人口密度(L)表示区域内发生灾害时单位面积上受危害的人口数量,该指标可以反映区域生命对灾害的敏感性。
式(4)中,L为人口密度(人/km2),LS为各县市区乡镇人口,S为各县市区乡镇行政面积(km2)。宣城市各县市区乡镇人口密度分布见图6。
宣城市经济密度(D)表示区域内发生灾害时单位面积上的经济损失。
式(5)中,D为经济密度(万元/km2),DS用各县市区乡镇的GDP生产总值代替(万元),S为各县市区乡镇的行政面积(km2)。宣城市各县市区乡镇经济密度分布情况见图7。
将人口密度、经济密度2项指标等权重相加得到宣城市各县市区的承灾体易损度分布情况,具体见图8。
2.3 综合风险区划 将宣城市的雷电密度、雷电强度、人口密度、经济密度4因素进行多种权重组合并绘出相应的宣城市雷电灾害风险综合区划分布图(图9)。
2.4 区划结果验证
为检验区划结果的优劣,将区划结果与宣城市2005—2017年实际雷电灾情作对比验证,结果显示,综合区划结果与雷电历史灾情对应较好。
3 结论与讨论
(1)从雷电灾害致灾因子、承灾体易损性与灾害形成的关系,将宣城市的雷电密度、雷电强度、人口密度、经济密度4因素进行多种权重组合,利用GIS技术绘出宣城市雷电灾害风险综合区划分布图。
(2)区划图显示,宣城市的北部为雷电灾害高风险区,即宣州区城区、水阳、狸桥、朱桥、沈村、五星,宁国的港口、梅林和郎溪的大部分地区;宣城市中部、东北部、西北部为雷电灾害次高风险区,即宣州区的孙埠、水东、洪林、新田,泾县的云岭、黄村、丁家桥、蔡村,广德、宁国的大部分地区;宣州区的古泉、文昌、杨柳、黄渡,广德、宁国、泾县的大部分地区,绩溪、旌德的部分地区为雷电灾害中等风险区;其他地区为雷电灾害低风险区。
(3)利用宣城市历史雷电灾害数据对风险区划结果进行验证,结果表明综合区划与历史雷电灾情对应较好,表明该区划研究方法比较可靠。
(4)开展宣城市雷电灾害风险区划研究,为宣城市雷电灾害风险评估、防雷工程设计、雷电灾情调查、指导农业生产等提供重要的科学依据,对防灾减灾具有重要的现实意义。
(5)由于雷电灾害的形成是一个非常复杂的过程,影响因素众多,要完全定量准确地分析宣城市雷电灾害风险区划还存在一定的难度。今后在指标选取、权重确定、评估模型等方面还需要进一步研究、优化,使区划结果与实际更加吻合。
参考文献
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