濮阳市雷暴特点及区划研究

摘要 根据濮阳市5个县市气象观测站观测的雷暴日（2001—2017年）数据、闪电定位系统监测资料（2005—2017年），以及濮阳市雷击灾害频度、经济损失模数、生命损失模数作为濮阳市各县市区雷电灾害综合易损性评估评价指标，对濮阳市雷电灾害致灾进行风险评估。结果表明，某一区域雷暴灾害的产生和带来的影响既与该区域的地理位置、气候条件、人文环境，以及该区域的人口密度、经济社会发展条件密切相关。基于有关资料构建濮阳市雷电灾害评价指标，为该区域预防与降低雷电灾害提供了较为客观的依据。

关键词 雷电灾害；变化趋势；易损性指标；风险评估；濮阳市

中图分类号：P446 文献标识码：B 文章编号：2095–3305（2023）02–0067-04

雷暴是存在于自然界大气环境中的瞬间放电过程，并伴随声、光等的自然现象，它能在短时间内释放出巨大的能量，极易引起严重灾害[1-2]。特别是随着互联网科技的快速发展，雷暴灾害日益增多，造成的损害也随之加剧[3-4]。

不少气象科技工作者对雷电造成的危害进行了研究，程丽丹等[5]对河南省雷电灾害进行了及时评估，并利用经济损失、社会影响和环境损害指标，建立了河南省雷电灾害的灾情评估体系；王清川等[6]采用廊坊市各气象台站的雷暴日数、雷电灾害发生的频率、危害程度等指标，通过分析廊坊市雷电灾害发生规律，并对该地区雷暴易损性进行评估，并对雷电灾害的易损性评估指标进行分级和易损度区划。贺艳秋等[7]对湖南省的雷电灾情进行了易损性评价和大数据分析，并开展了雷暴灾害区划调查，结果显示：雷电灾害出现的概率和损失情况与该区域所处的地理环境、平均海拔高度、大气条件状况、人口密度、平均GDP水平等直接相关。

目前，随着雷击灾害风险评估工作的开展，许多气象科技工作者对雷电灾害风险评估与区划指标的确定进行了研究。本研究运用线性趋势对雷暴的分布和变化特征进行了研究，然后采用加权综合评价法和层次分析法，在前人研究的基础上，通过危险度、暴露度、脆弱度和防灾减灾水平4个指数，对濮阳市的雷暴灾害损失风险作出了综合评估和雷暴灾害等级划分。

1 资料来源与研究方法

1.1 资料来源

采用濮阳市和所属台站2001—2017年的逐月雷暴数据。相对应年份的人口密度、土地面积、人均GDP等数据由濮阳市统计局提供。

1.2 研究方法

1.2.1 线性趋势分析 利用Excel的统计分析功能，对濮阳市2001—2017年雷暴资料进行分析，画出雷暴日数的线性变化趋势。

1.2.2 加权综合评价法 加权综合评价法是基于指数i对目标因子j的影响程度的不同，赋予i不同的量化值[6]。利用公式（1）进行计算：

Cvj＝QvijWci（1）

式（1）中：Cvj是各个评价因子值的

总和，Qvij是对于因子j的指标i（Qvij≥0），

Wci是指标i的权重值（0≤Wci≤1）。m 是评价指标个数。

1.2.3 层次分析法（AHP） 层次分析法主要用于分析比较复杂的、模糊的，难于完全定量分析的问题[7]。层次分析法能够合理地将研究范围分成目标层、准则层和指标层并进行有针对性的分析。

2 濮阳市雷暴时空变化分析

濮阳市地处中国河南东北方位，黄河流域下游，冀、鲁、豫三省交界处。东、南面与山东省济宁、菏泽两市隔河相望，东北面毗邻山东省聊城、泰安两市，北面与河北省邯郸市连接，西面、西南面与河南省安阳、新乡两市相倚。位于35°20′0″N～36°12′23″N，114°52′0″E～116°5′4″E间，东西向长约125 km，南北宽约100 km。全市总面积约为4 188 km?。

2.1 濮陽市雷暴日变化趋势

经过研究后表明（表1）：2001—2007年，濮阳市地区的年均雷暴日天数为19.9 d，年均最多雷暴日天数为30.8 d，

均发生在2013—2014年；年最多雷暴日天数为50 d，主要发生在濮阳县（2013年）；最少值则发生在台前县为6 d。

逐年增加的趋势十分明显；在一年中雷暴日主要集中在7—8月。

图1为2001—2017年濮阳市年平均雷暴日数年际变化图，利用一次线性倾向方法得到，图中的直线为线性趋势线。线性变化趋势函数的值y=1.0265x+11.138，R2=0.7485，通过了信度值为0.01的显著性检验，年雷暴日数以10.3 d /10年的线性趋势显著递增，年雷暴日数呈逐年上升的趋势。

2.2 年雷暴日的空间分布

通过对濮阳地区雷暴日数研究：濮阳市南部濮阳县、中部清丰、范县的年均雷暴天数超过25 d，为中雷区；东部台前县、北部南乐县年均雷暴天数都在25 d之内，为少雷区，总体空间分布呈西南部及中部地区偏多，东、北部偏少的特点。另外，濮阳市受到亚洲夏季风和黄河流域地形的影响，对流活动比较频繁。

濮阳市2001—2017的年均雷暴天数为19.9 d若以平均值（19.9 d）作为历年气候的标准值，把年暴天数距平≥20%视为多雷暴年，将年雷暴天数距平≤20%视为少雷暴年，其他为正常年份；则有2年属于多雷暴年且距平≥50%，分别是2013和2014年；少雷暴年有4年，分别是2001、2002年、2003和2004年（图2）。

2.3 濮阳市云地闪特征

2001—2017年共检测到的云地闪53 653个，由于在对流云中负电性大部分处于云体的下方，而正电荷则大部分处于云体的上方，云层的主体部分及其与地面间的放电大部分为负闪电，因此，负雷电约占了闪电总量的91.74%（约49 217个）；正闪电约占闪电总量的8.26%（约4 436个）。根据濮阳市闪电观测数据分析，每年的平均闪电次数达

3 000次以上。1—12月均可出现雷电，但大多集中于4—8月，其中又以7—8月最为密集，占全年雷电总次数的75.6%。

2.4 闪电频次的日变化

通过对濮阳市闪电频率的逐日变化（图3）研究表明：一天中，峰值出现在17：00～18：00，而最低值出现在09：00～10：00，变化为明显的单峰单谷型，在09：00～17：00，闪电频次逐小时上升尤其显著；但从17：00至次日09：00，雷电频次的逐小时下降态势很明显。证明：09：00～17：00，对流性雷电天气出现的概率呈现明显的增加态势，17：00至次日09：00，出现对流性雷电天气的概率逐步下降，14：00～23：00为对流性雷电天气的主要出现时间段，同时也是雷电防范的重点时间段。

2.5 闪电强度分布特征

通过对负闪与总闪的百分率曲线（图4）研究表明：负闪与总闪变化趋势基本一致；由于负闪次数约为总闪次数的91%以上，导致了正、负闪电分布变化趋势的差别显著；负闪、正闪与总闪频次百分率最大值都为20～30 kA。另外，也可看出濮阳市正闪与负闪的强度均为10～60 kA，为闪电防御的最主要防范的闪电强度范围。

2.6 地闪活动的月变化特征

从地闪活动月变化图上看，正地闪所占比例的月变化曲线表现为双峰特征，与地闪频数呈现负相关（图5）。8月为濮阳地区对流活动最强烈，是地闪活动最密集的月份，占地闪总量的57.71%；次之是7月，占地闪总数的14.58%；最后是6月，占地闪总数的9.09%。结合濮阳市年平均各月地闪活动参数统计表（表2）可以看到，4月地闪频数很少，但正地闪比例最高，约占7.56%；11月地閃频数最少，正闪比例占6.95%；8月地闪频数最多，但正地闪比例最低，仅占0.26 % 。

2.7 地闪时空分布特征

采用LD-Ⅱ型地闪定位仪，开展了濮阳市雷电活动的监测工作，对2001—2016年在濮阳地区观察的云地间闪电（13 652个）进行分析：由于对流云中负电荷大部分处于云体底部，正电荷大部分处于云体上层，云的主体部分对地的放电大多为负闪电，因此，濮阳市的地闪活动中负闪占总闪的94.46%（约12 896个）；正闪占总闪的5.54%（约756个）。据濮阳市的闪电监测资料分析，每年平均雷电频次在3 000次以上。1～12月均可出现雷电，但大多集中于4—8月，而又以7—8月最频发，占全年雷电活动总频次的75.6%。

濮阳市位于暖温带大陆性季风气候区，夏季由于受副热带高压北上影响（往往携带大量的水汽），加上山东半岛地形的影响，导致南下的冷空气与暖湿气流辐合上升。另外，濮阳市南部和东南部紧邻黄河流域，内有卫河、金堤河、马颊河等水系，境内河流密布，水资源丰富，有利于形成较强的雷暴云。有学者分析指出，雷暴云中的云粒之间和降水粒子撞击产生大量电荷，强烈的辐合上升也有利于粒子之间的撞击，这都有利于云中的电荷产生和增加，从而使得闪击的频次增加。大面积的水域具有良好的导电性，这些因素均为濮阳市雷暴云对地闪击的频率较高的主要因素；濮阳市是国内主要的石化基地，人口密集，化工企业较多，造成该地区的地闪密度较大。濮阳地区年平均地闪密度为2.22次/（hm2·年），濮阳市区和濮阳县是濮阳市地闪密度大值区。

通过研究濮阳市内正、负地闪的总次数及其空间分布，可看出：濮阳市正负地闪次数相差悬殊；正地闪仅占总地闪次数的5.54%，正地闪的年平均密值为0.11次/（hm2·年），台前、范县等黄河冲积平原一带出现正地闪的概率很高；负地闪占总地闪的94.46%，负地闪的年平均密度值为1.95次/（hm2·年），负地闪的空间分布特征与总地闪的分布相似。

3 雷暴灾害损失风险评估指标

在对前人探讨的基础上，提出了雷暴灾害损失风险评估的目标层；选取雷暴灾害的危险性、暴露性、脆弱度和防灾减灾能力等指标作为雷暴损失风险评价因子（准则层）；利用年平均雷暴日数、人口密度、人均GDP等子因子（指标层），对雷暴灾害造成的危害进行评估。

运用AHP进行研究时，大致步骤包括：（1）首先确定需处理的问题；（2）利用选取的数据建立不同层次的结构模型；（3）建立风险评判的矩阵；（4）对层次实现单排序和总排序；（5）对风险结果进行一致性检验。在检验的过程中，如果单排序或层次总排序的随机一致性比例不能通过检验，必须重新建立评判矩阵，直至所有检验指标的值小于0.10 为止。

雷暴灾害损失风险评估是建立在对危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力上的综合分析的基础上的。

运用加权综合评估法和层次分析法，并结合表1构建如下雷暴灾害损失风险指数模型［7］。

TDLRI=（HWH）（EWE）（VWV）（RWR），（2）

H=WH1XH1+WH2XH2，（3）

E=WE1XE1+WE2XE2+WE3XE3+WE4XE4，（4）

V=WV1XV1+WV2XV2+WV3XV3，（5）

R=WR1XR1+WR2XR2，（6）

式中：方程（3）是综合风险模型，TDLRI是雷暴灾害损失风险指标，用来描述因雷暴造成的损失风险程度，DLRI数值的大小，对应损失风险的严重程度；H、E、V、R的数值代表了危害性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力因子的指标；WH，WE，WV，WR依次代表危害性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力因子的权重值，在上式（2）～（6）中，Xi代表为经过量化后的各指标数值，而Wi代表指标i的权重值，说明了各指标对造成雷暴灾害损失的重要性（表3）。

采用层次分析法即可得出，危险性、暴露度、脆弱性和防灾减灾能力的权重依次为0.37、0.37、0.17、0.09，判断矩阵一致性比例的值分别为0.581 0、0.000、0.058 1、0.037 2，通过一致性检验。

危险性的主要影响因子为年平均雷暴日数；暴露性的主要影响因子为人口密度和用电量，受教育程度，人均GDP等；通信设备是脆弱性主要影响因子、防雷设施的完善与否是防灾减灾能力的主要决定因素。

根据雷电灾害风险指数的大小，运用自然断点分析法，可以将雷电灾害风险分为高风险等级（Ⅰ级）、次高风险等级（Ⅱ级）、中等风险等级（Ⅲ级）和低风险等级（Ⅳ级）。

采用自然断点分级法，划定的雷电风险等级对濮阳市各县市网格单元的因子属性，按照高、次高、中等和低4个等级分区，将雷电灾害风险划分为高风险区、次高风险区、中风险区和低风险区（表4）。

4 结论

经过对濮阳市雷暴发生规律和雷暴灾害的危险性、暴露性、脆弱性及防灾减灾能力的综合分析，结果表明：

（1）濮阳市雷暴日数呈逐年增多的趋势，同时呈东多西少的分布。

（2）2001—2017年濮阳市年平均雷暴日数为19.9 d，年平均最多的是30.8 d，

出现在2013—2014年，濮阳市也是雷暴灾害影响较为严重的地区。

（3）濮阳市雷暴灾害多发区为濮阳市区和濮阳县，防灾减灾能力较弱的地区主要为濮阳市东部的台前县。

参考文献

[1] 肖稳安.防雷工程检测验收及雷电灾害风险评估[M].北京：气象出版社，2009.

[2] 杨仲江.雷电灾害风险评估与管理基础[M].北京：气象出版社，2010.

[3] 李家启，李良福.雷電灾害风险评估与控制[M].北京：气象出版社，2010.

[4] 吴孟恒.雷电灾害风险评估技术[M].北京：气象出版社，2009.

[5] 程丽丹，张永刚，杨美荣，等.河南省雷电灾害易损性分析及风险区划[J].气象与环境科学，2011，34（3）：50-55.

[6] 王清川，寿绍文，田晓飞，等.廊坊市雷电灾害易损性分析、评估及易损度区划[J].干旱气象，2009，27（4）：402-409.

[7] 贺秋艳，祝燕德，郭在华，等.湖南省雷电灾害易损性分析及区划[J].成都信息工程学院学报2011，26（1）：98-102.

责任编辑：黄艳飞

Analysis of Thunderstorm Distribution Character-

istics in Puyang City

Ma Hui-yan （Puyang Meteorological Bureau， Puyang， Henan 457000）

Abstract According to the data of thunderstorm days （2001-2017） observed by meteorological observation stations in five counties and cities of Puyang City， the monitoring data of lightning positioning system （2005-2017） and the frequency， economic loss modulus and life loss modulus of lightning disaster in Puyang City as the comprehensive vulnerability assessment indicators of lightning disaster in all counties and urban areas of Puyang City， the disaster risk caused by lightning disaster in Puyang City was assessed. The results show that the occurrence and impact of thunderstorm disasters in a certain region are closely related to the geographical location， climate conditions， human environment， population density and economic and social development conditions of the region. Based on the relevant data， the evaluation index of lightning disasters in Puyang City was constructed， which provides an objective basis for the prevention and reduction of lightning disasters in this region.

Key words Lightning disaster; Change trend; Vulnerability index; Risk assessment; Puyang City

作者简介 马慧妍（1982—），女，河南周口人，工程师，主要从事天气预报工作。

收稿日期 2022-11-21