地面气象自动化观测场防雷有效性的评价

林奕峰，罗意澜，林伟旺，李小展，陈易昕

（1.广州市黄埔区气象局，广东广州 510530；2广州市防雷减灾管理办公室，广东广州 510801；3.揭阳市气象局，广东揭阳 522000）

地面气象自动化观测是气象观测的重要组成部分，通过系统地、连续地观察和测定地球表面一定范围内的气象状况及其变化过程，为各类气象业务提供重要依据［1-3］。根据《地面气象观测规范》，地面气象观测场通常建设在相对开阔且较高的场地，大大增加了受到雷击损害的可能性。气象观测自动化实现了电子信息化采集、传输，导致雷击事故的数量也在不断增加，造成气象数据缺测、丢失，降低了气象观测质量，并带来了一定的经济损失。

防雷保护设施的有效性是气象自动化观测设备稳定运行的重要保障，确保自动化观测设备正常采集气象要素数据［2-6］。一般造成气象观测场的雷击损害主要有以下4种［7］：一是雷电产生电动力作用和强加热效应使观测设备原件损坏；二是瞬态电位骤然升高使观测设备损坏；三是由静电、电磁感应作用，导体产生火花引起观测设备损毁；四是由于闪电或静电释放引起的电位瞬变，侵入到网络系统中。

随着气象自动化观测防雷工作任务的日益加重，地面气象观测场需要对自身防雷效果进行评价，以便保障气象业务工作的正常运行。气象观测场地的防雷设施能否保障设备的安全存在许多的不确定性或不完全性，也就是防雷设施的有效性水平受许多并且难以量化的风险因素影响。为了解决气象观测场综合防雷有效性评价的难题，可以在厘清防雷思路的基础上，有针对性地研究，找出相应的评价指标，利用多种评价工具构建一个具有严谨逻辑推理和数学依据的评价模型，以科学评价气象观测场防雷有效性。

1 防雷有效性指标体系

为了解决气象观测场防雷问题，需要综合各方面因素考虑。根据《雷电防护 第2部分：风险管理》（GB／T21714.2-2015），对于气象观测场有影响的雷电，主要有击中观测场的雷电或者集中击中观测场附近的雷电，击中入户线路（如供电线路、通信线路）或者线路附近的雷电［3］。而雷电防护效果，取决于对每种防护措施的特性。因此，将雷击观测场预计年平均雷击危险次数为ND、雷击观测场附近预计年平均雷击危险次数为NM、雷击观测场入户线路预计年平均雷击危险次数为NL，以及雷击观测场入户线路附近预计年平均雷击危险次数为NI作为气象观测场防雷有效性的2级指标。

根据《地面气象观测场（室）防雷技术规范》（GB／T31162-2014），地面气象观测场的防雷装置应该做好定期维护和日常检查维护［4］，能够有效发现问题并及时整改，保障、提高地面气象观测场防雷有效性。

为此，建立如表1所示的气象观测场防雷有效性综合评价指标体系。在确定了指标体系后，还需要进一步确定其权重，这里通过向相关专家咨询，并通过查阅相关资料，研究相关案例进行适当修正后，给出各指标的权重。

表1 气象观测场防雷有效性综合评价指标体系

2 灰色关联分析模型

在气象观测场防雷有效性评价中，采用灰色关联分析［5-7］，能够克服传统统计分析只能定量分析的不足，其主要原理如下：

以原始数据为基础，确定参考序列U0＝，以及比较序列Ui＝其中，U0、Ui为数列；y（k）以及x（k）为数列的项，用函数表示；k为自然数。

1）数据量纲为一。由于各指标不同的量纲，不能直接进行准确的比较分析，只有量纲一处理后才能得到统一的指标。数据量纲唯一方法有初值化、均值化、平移化、极大化、极小化、均值化后再平移法等多种方法，好的方法应该保持原始数据的一致性和关联系数的一致性，综合衡量后，本研究采用最小值标准化法对数据序列进行归一化处理，即以单项参数值除以同类参数的最大值，得到归一到［0～1］之间的单项评价分数。

2）求关联系数的两极差。

（1）求参考序列与比较序列的差序列。

（2）从差序列Δi()k中找出最大值和最小值。

（3）从不同序列的最值中分别找到最大值和最小值。

（4）求关联系数，用 ηi（k）表示。

其中，ρ为分辨系数（0≤ρ≤1），当 ρ取值越小，分辨率就越大，一般认为ρ≤0.546 3即满足要求，本研究 ρ＝0.5。

3）计算关联度，用ri表示。关联度的大小反映参考序列与比较序列变化的趋势一致性，关联度越大，说明该比较序列对参考序列的影响越大。

其中，ηi（k）为关联系数；k、n为自然数，表示k的取数从1取到n。

4）计算权重系数，用ai表示。权重系数用相应指标的关联度与所有指标关联度的和做商得到。

5）综合评价分数（Q）。综合评价分数是相应指标的单项评价分数与其权重的乘积再累加得到，综合评价分数为

3 实例分析

1）源数据的选择与处理。

国家基本气象站 A（以下简称“A气象站”），位于广东省某地区，该地区的平均年雷暴日为104 d／年［8］。该站位于市郊的一个小山坡上，周围无高大建筑物。根据《地面气象观测场（室）防雷技术规范》（GB／T 31162-2014），该国家基本气象站防雷等级为2级。

A气象站已经根据中国气象局综合观测司《地面气象观测场规范化建设图册》完成标准化整改，并按照《地面气象观测场仪器基础防雷接地平面图》，在25×25的观测场4个角安装20m高的避雷针。建筑物外引低压电源埋地线缆长约500 m，埋地信号电缆长约300 m。信号线路安装有金属屏蔽槽，并通过地沟接入机房。电源线路已进行了3级雷电过电压防护，信号线路两端安装了SPD，设计合理，施工质量良好。

根据《雷电防护 第2部分：风险管理》（GB／T21714.2-2015），分别计算A气象站预计年均危险事件次数［2，9］。

雷击建筑物年均危险事件次数：

其中，雷击建筑物截收面积AD＝L×W+6×H×（L+W）+π×（3×H）2＝0.83×104m2；雷击大地密度NG＝10.4次／（km2×年）；位置因子CD＝2，表示该建构筑物为位于小山顶或山丘上孤立的建筑物；该观测场的长（L）、宽（W）均为25 m，风塔高（H）为10.5 m。

雷击建筑物附近年均危险事件次数：

雷击建筑物附近截收面积：

雷击入户线路年均危险事件次数：

其中，电力线总长LCP＝500 m，通信线总长LCT＝300 m。

线路安装因子CI＝0.5，表示布线方式为埋地；线路环境因子CE＝0.5，表示所处位置为郊区；线路类型因子CT＝1，表示线路为低压供电线路，通信或数据线路。

雷击入户电力线路截收面积：

ALP＝40×LCP＝2.00×104m2；

雷击入户通信线路截收面积：

ALT＝40×LCT＝1.2×104m2；

雷击入户线路总截收面积：

AL＝ALP+ALT＝3.2×104m2；

雷击入户线路附近年均危险事件次数：

其中，电力线总长LCP＝500 m，通信线总长LCT＝300 m；CI＝0.5；CE＝0.5；CT＝1。

雷击入户电力线路附近截收面积：

AIP＝4000×LCP＝2.00×106m2；

雷击入户通信线路附近截收面积：

AIT＝4000×LCT＝1.2×106m2；

雷击入户线路附近总截收面积：

AI＝AIP+AIT＝3.2×106m2。

根据以上计算，再查到该站日常维护数据，得到表1的测量计算值。

在本案例中，将专家评分的权重设为参考数列U0，将计算测量值设为比较数列U1。则：

2）数据量纲为一处理。参照灰色关联分析式（1），对原始数据进行量纲为一处理，依次得到各项指标的单项评价分数。

3）参照式（2）、（3）、（4）计算比较序列与参考序列的关联度（ri），以及各项指标计算气象观测场防雷有效性综合评价中的权重系数（ai）。

4）按照气象等级法，并参照依据《建筑物防雷设计规范》（GB／T 50057-2010）［10］，对综合得分划分为5个等级，用G（1-5）表示：G＝0～0.199（差）；G＝0.200～0.399（较差）；G＝0.400～0.599（中）；G＝0.600～0.799（较好）；G＝0.800～1.000（极好）。值越大说明有效性越大，分别对应差、较差、中、较好、极好。参照式（5）计算A气象站的综合评价分数，得到综合评价分数Q（A）＝0.501。说明A气象站的防雷有效性为“中”等级。

4 结论

本研究运用灰色关联分析法确定指标的灰色关联度，进而确定各指标权重系数，最终建立气象观测场综合防雷有效性评价模型。整个模型中，数据易于获取、加工，权重系数确定具有客观性。评价模型具有说服力，评价方式简单可行，评价结果通俗易懂，满足气象观测场综合防雷有效性评价客观、有效的需求，为各地气象观测场所进行防雷优化，提高观测场地的防雷有效性提供可行的理论支持。

在实际中，雷电防护有效性评价不可能达到1。从某种意义上说，所有雷电防护措施只能尽最大可能降低雷电灾害，但永远没法达到100%的可靠性。经多次计算发现，一般情况达到0.65即可视为最优。A气象站的综合评价分数0.501，从侧面也说明了A气象站气象观测场的防雷设施能够满足日常业务运行，但其有效性有提高的空间。

本研究仍有不足之处。仅从宏观上雷电直接造成的观测场损害因素进行排序，并未从微观上具体分析是哪些因素（地理位置、气候、天气过程、人为因素等）可能引发或加剧气象观测场的雷电伤害，以及如何在气象观测场雷电伤害发生前后进行防范和治理，才能将损失降到最低，这些问题也将是以后进一步研究的重点所在。