试点区域雷电灾害风险评估的方法与应用

方文海，黄凯敏，尤金，罗显星

（珠海市公共气象服务中心，广东珠海 519000）

雷电是伴有闪电和雷鸣的一种放电现象。近年来，随着电子信息系统的快速发展，雷电灾害的受灾行业从传统的电力、建筑等领域拓展到了几乎所有的行业。雷电灾害为人类带来了严重的伤亡事故和经济损失，中国电工委员会称其为“电子时代的一大公害”［1-2］。广东省属于雷电高发区域，雷电活动十分频繁［3-4］。近年来国内不少专家学者对于区域雷电灾害风险评估及风险区划的方法和应用进行研究，为区域雷电防灾减灾规划提供了科学依据［5-9］。

本研究以2020年珠海市首批开展试点区域雷电灾害风险评估工作的珠海高新区为例，利用层次分析法、灰色定权聚类方法建立风险综合评价计算模型，运用定量和定性的方法，针对该区域产业布局特点，考虑人口、经济、雷电活动特征等因素，对雷电可能造成社会生产和人民生活的致灾影响做出综合性、区域化的评估，为评估区域的项目选址、功能分区布局、防雷类别（等级）与防雷措施确定、雷灾事故应急方案制定等提供科学依据，并将作为后续全面开展区域评估工作的重要技术依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源

1）闪电定位数据：雷电监测资料来源于广东省闪电定位系统1999—2019年共计21年的地闪数据，用于分析评估区域的大气雷电环境。

2）雷电灾情数据：珠海市气象局档案室提供的2004—2019年珠海市雷电灾情共计16年雷电灾情数据。

3）区域规划及统计资料：用地性质、规划建设规模、人口规模等数据取自珠海市自然资源局高新分局；高新区园区的土地面积、常住人口及地区生产总值等数据取自珠海市统计局。

1.2 评估方法

本研究开展的依据是2018年经珠海市气象学会评审通过的《珠海市区域性雷电灾害风险评估技术指南》［10］。项目根据灾害学原理，从雷电危险性、孕灾背景环境及承灾体易损性3个方面构造多层次评估指标系统；利用层次分析法（AHP）确定评估指标的权重；利用灰类白化权函数分析法确定评估指标的影响程度；将两者综合分析从而计算得到最终的风险评价结果。

采用灰类白化权函数分析方法，是因为灰色系统在经济管理和工程技术等领域得到广泛的应用，灰类白化权函数是根据已知信息，对一个灰类（模糊、不确定性）在其取值范围内不同数值的“偏爱”程度的主观判断，并以定量描述的方式刻画为各数据点隶属于该灰类的程度。而采用将风险指标转化成1～10的评价分数后（包括定量指标），再代入灰类白化权函数计算，既统一了各风险指标的计算方法，同时也考虑了定性指标不唯一性的问题。

1）建立层次结构模型。

风险指标分为定性指标和定量指标两大类共计21个底层指标。为了满足区域性雷电灾害风险评估的需要，将21个底层指标划分为4层的层次结构体系，如图1所示。

2）AHP计算各风险指标的权重向量。

（1）构造判断矩阵。

根据层次分析法的基本原理，通过相互比较确定各指标对于目标的权重，即构造判断矩阵A，从而自上而下得到各层各指标的权重，以及底层指标对目标层总合成权重（绝对权重）。为使矩阵中的各要素的重要性能够进行定量显示，引进了矩阵判断标度aij对本层指标的“相对重要性”原则进行重要性赋值（表1）。由此可得出指向同一上层指标的各子指标的判断矩阵A为

标度 含义 标度 含义aij＝1 两个因素（各子指标，余同）相比，两者同等重要 aij＝9 两个因素相比，前者比后者极度重要aij＝3 两个因素相比，前者比后者稍微重要 aij＝2、4、6、8 介于相邻结果的中间值aaiijj＝＝57两 两个 个因 因素 素相 相比 比，，前前者 者比 比后 后者 者明 强显 烈重 重要要 特殊情况aajiii＝＝11／aij

（2）计算相对权重及绝对权重。

通过求解判断矩阵A的最大特征值λmax及最大特征值对应的特征向量W，得出各指标的相对权重和绝对权重，最终求出21个底层指标的绝对权重矩阵C＝［C1，C2，C3，…，C21］，其中Ci表示第i个底层指标在所有21个底层指标中的权重，

（3）一致性检验。

当成对比较得出的判断矩阵的阶数≥3时，则需要进行一致性检验。未通过检验的，需要对判断矩阵A的两两比较值作调整，直至通过检验。

（4）灰类白化权函数分析法。

将区域性雷电灾害风险评价等级设为低风险、中等风险、高风险及极高风险4个等级，采用10分制原则，各等级对应的分数区间为［0，4］、［4，6］、［6，8］、［8，10］，对应的区间灰数为3、5、7、9。根据影响程度的不同，给各风险指标赋予1到10分的评价分数ui（i＝1，2，…，n，n为指标数目），分值越高，该指标风险越高，分值越低，该指标风险越低。

灰类白化权分析法直接根据风险综合评价向量B，求出b1、b2、b3、b4中的最大值，即可判断区域雷灾风险属于哪一危险等级（分级标准见表2）。

表2 区域性雷电灾害风险分级标准

2 评估实例

2.1 划分评估子区域及各子区域差异风险指标

试点区域位于珠海高新区，占地面积约7.15 km2。根据区域控制性详细规划文件，结合各规划区域在承灾体易损性指标（使用性质、等效高度）存在着明显差异（表3），故该次评估区域共划分为居住生活区、先进制造业区、新型产业区及物流运输区共4个子区域。

表3 评估子区域差异风险指标

2.2 确定风险指标权重矩阵

根据AHP（层次分析法），通过集合本行业多名专家对各级指标重要性打分结果，并根据重要性分值建立判断矩阵，进而求出矩阵的特征值、特征向量。经过计算，阶数≥3的判断矩阵均通过一致性检验，最终得出绝对权重矩阵：

2.3 计算灰色评价系数权重矩阵

通过多名专家评分并代入灰类白化权函数计算，居住生活区（R1）、先进制造业区（R2）、新型产业区（R3）及物流运输区（R4）等4个子区域最终灰色评价系数权重矩阵（图略）。

2.4 风险综合评价向量

计算得到4个评估子区域的风险综合评价向量如下：

2.5 评估结果与分析

根据风险分级标准，评估子区域的风险分布见图2，其中居住生活区、先进制造业区和新型产业区为高风险，物流运输区为中等风险。主要原因除了试点区域雷电频次较高的客观因素，各子区域的等效高度、相对高度、人口密度、使用性质等因素影响也较大。

图2 评估子区域雷电风险分布图

此外4个子区域高风险或极高风险的影响指标集中在地形地貌、人口密度、经济密度、工程建设项目规划、设计、建设以及运营管理等方面，除了地形地貌、人口密度等客观因素之外，其他指标可根据评估结果针对性的优化设计，适当提高防雷措施的等级，能有效降低存在的风险。

本研究以层次分析法和灰类白化权函数分析法为原理，综合考虑闪电密度、人口密度、使用性质等21项风险指标，通过建立区域雷电风险评价计算模型，分析该区域存在的各类雷电灾害风险，评估方法实用，实施性较强，符合本区域产业分区特点。评估结果能够对区域产业规划建设起到积极作用，提出的防御措施与建议具有针对性，对相关工作开展具有指导意义。区域性雷电灾害风险评估是一个相对复杂的过程，环境改变、人员活动变化及区域规划发展的调整都可能影响雷电灾害风险评估的结论。因此在开展区域评估之前应尽可能准确获取相关基础信息，掌握更详尽的影响因素，能够提高评估结论的准确性和指导性。