杭州市雷电灾害风险区划及分析

杭州市雷电灾害风险区划及分析
刘垚;包云轩;缪启龙;刘淼;潘文卓
【摘要】Based on the thunderstorm day data from Hangzhou City during 1966 to 2010 and the lightning detection data from Zhejiang Province during 2008 to 2010 , and combined with population and economic impacts and natural geographical factors , this study selected the appropriate disaster risk evaluation indexes . This study analyzed the risk
of lightning hazard in Hangzhou City ,by the use of ArcGIS spatial analysis and fuzzy comprehensive evaluation method , divided into five risk lightning hazard , and then drew 1 km × 1 km grid of lightning hazard zoning . The evaluation of lightning disaster in Hangzhou City had been made to verify the validity of the risk division , and the lightning hazard division was consistent with the actual lightning disasters .%根据浙江省2008-2010年ADTD闪电定位仪资料，首次将平均地闪强度引入雷电灾害风险评估中，结合杭州市的人口经济影响和自然地理要素，选取地闪密度、平均地闪强度、人口密度等16个雷电灾害风险评价指标，采用层次分析法计算各要素权重，从危险性、敏感性、易损性和防灾能力建立雷电灾害风险评估模型，分析雷电灾害的综合风险。

从雷电灾害综合风险区划图可以看出，总体上雷电灾害综合风险在杭州市西南地区比较低，近海的东北地区则比较高；杭州市主城区、萧山区、余杭区、临安市和近富春江地区是雷电灾害综合风险较高的区域，低风险的区域主要在杭州中西部地区。

对杭州市雷电灾害进行了灾度评价，以验证风险区划的正确性，证实区划结果与实际雷电灾害的发生具有较好的一致性。

【期刊名称】《西北师范大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2014(000)003
【总页数】7页(P99-105)
【关键词】雷电风险;地闪密度;地闪强度;风险区划
【作者】刘垚;包云轩;缪启龙;刘淼;潘文卓
【作者单位】南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室，江苏南京 210044;
南京信息工程大学应用气象学院，江苏南京 210044;南京信息工程大学江苏省农
业气象重点实验室，江苏南京 210044; 南京信息工程大学应用气象学院，江苏南
京 210044;南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室，江苏南京 210044; 南
京信息工程大学应用气象学院，江苏南京 210044;浙江省防雷中心，浙江杭州310021;杭州市气象局，浙江杭州 310021
【正文语种】中文
【中图分类】S429
雷电灾害是一种严重的自然灾害，能够造成人畜伤亡、建筑物损坏和电子设备受损，还可能诱发火灾和爆炸等次生灾害［1］.目前对雷电灾害的研究以雷电防护技术为主，如雷电起电机理、雷电发生过程等，而雷电现象的大气物理机制研究则为雷电预报预警和防雷减灾工作提供了基础理论支持.然而雷电灾害风险评估和预警研究
还没有形成一个系统的理论体系或评估方法，就目前的预报水平而言，还不能实现雷电的精确预报.因此，雷电灾害评估与区划对防雷减灾具有重要意义，雷电灾害
评估和预警也将成为雷电研究的热点［2］.
1970年代开始，各国科学家对气象灾害事件越来越重视，并对气象灾害的成因进
行分析，进而评估气象灾害的风险，取得了许多卓有成效的成果.Blaikie等［3］
分析了灾害的影响因素和大自然的脆弱性，如人口增长、城市化加速、土地退化、全球环境变化和经济压力等因素对自然灾害的影响，分别对生物灾害、洪水、地震和滑坡等灾害进行灾害区域风险分析，提出了一系列防灾减灾的措施和建议.Petak 等［4］分别介绍了洪水、地震、台风和滑坡等自然灾害的发生特征，阐述了灾害风险评价中的灾害分析理论、灾害评价方法等.
近年来，我国学者也深入进行了雷电灾害特征、风险评估等相关研究.李家启等［5］对重庆地区闪电发生的季节变化特征、日变化特征及空间特征进行了研究，分析了平均电流的分布特征，并对雷电流幅值频率的累积概率曲线进行拟合.李霞等［6］对苏州地区闪电密度和强雷电流的空间分布进行了研究，在此基础上简要分析了该地区农村雷击原因的自然和人为原因.王学良等［7］分析了武汉地区闪电密度和闪电强度特征，拟合出适合武汉地区的雷电流幅值累计概率方程，并对雷电防护效率进行了探讨.郭虎等［8］、李彩莲等［9］、王清川等［10］采用雷暴日数、雷电灾害频度结合当地人口和经济情况，分析了北京市、廊坊市和陕西省的雷暴天气特征和灾害分布状况，并对雷电灾害易损度进行了评估.严银春［11］、王惠等［12］等利用雷暴日资料计算雷击密度，结合当地人口和经济情况，对云南省和江西省的雷电灾害易损度进行了评估.2008年，郭虎等［13］通过层次分析法（AHP法）
对雷电等主要气象灾害的评价指标进行计算，进而得出北京市易损性区划.此后，
同样运用AHP法，扈海波等［14］通过雷电监测数据，并选取灾害频次等指标分析北京地区的雷电灾害风险.扈海波等［15］根据承灾体雷电防护和规避特征，对
北京地区近30年的气候站点数据进行空间分析，并做出了该地区雷电灾害的风险区划图.
以往雷电灾害研究大多利用雷暴日数据研究雷电灾害的致灾因子危险性和承灾体易损性，并对雷电灾害风险进行分析和评估.文中拟使用浙江省闪电定位仪（ADTD
型）数据，选取适当的风险评价指标构建模糊综合评价模型，从致灾、孕灾、承灾和防灾4个方面分析杭州市雷电灾害风险，为杭州市防雷减灾工作提供支持.
1.1 数据来源
文中研究资料均来自于浙江省杭州市气象局，部分缺测或明显不合理的资料进行了插补和剔除处理.主要包括：①浙江省闪电定位系统的观测资料（2008—2010年）；②杭州市气象灾害数据库（2000—2008年），包括雷电灾害各项灾情数据；③《杭州统计年鉴》、《萧山年鉴》和《余杭统计年鉴》；④杭州市1∶50 000土地利用数据（2008年）；⑤杭州市1∶250 000高程数据（2009年）. 1.2 数据预处理
分析雷电灾害风险之前，采用（1）式对原始数据作归一化处理，将各个量转换为无量纲数［16］，使各个量之间有一定的可比较性：
其中，xi，xi′为数据预处理前后的值；max xi和min xi为数据的最大值和最小值.
1.3 模糊综合评价模型
影响雷电灾害风险的因素很多，由于这些因素的复杂性、不确定性和不精确性，对分析和区划结果有一定的影响，因此，文中构建基于GIS的模糊综合评价模型［17，18］，采用层次分析法（AHP法）确定影响雷电灾害各因子的权重，以期定量地分析杭州市雷电灾害综合风险.层次分析法是把定性因素进行定量化，减少人的主观影响，通过一定的数学处理使评价更加合理化与科学化，为决策者提供标准权重［19］.
选取地闪密度和地闪强度等16个相关影响因素作为区划指标集，并将其分为低风险、次低风险、中等风险、次高风险和高风险5个等级，根据隶属函数确定各指标的隶属度，并得出5×16的隶属关系矩阵.运用层次分析法确定各指标的权重且RC＜0.1通过一致性检验，利用GIS空间分析对隶属度关系矩阵和权重进行加权合成.
1.4 雷电灾害灾度分析
“灾度”是客观地、定量地对灾害强度及其破坏程度进行评估的等级标准［20］.
文中在雷电灾害评估中，运用灰色关联法将雷电灾害评估指标（如受伤人数、死亡人数和经济损失）进行等级划分，并建立评估模型，以评估杭州市的雷电灾害，而且以雷电灾害评估结果验证风险区划的结果是否合理.
2.1 致灾因子危险性评价
2.1.1 地闪密度和地闪强度的获取地闪密度表征某地区雷电发生频率（概率），地闪强度表现的是一种破坏性.利用2008—2010年杭州市闪电定位仪，运用网格法
对杭州市雷电参数进行统计分析，对杭州市地闪密度空间分布和平均地闪强度空间分布信息进行提取.
通过杭州市地闪密度空间分布图（图1）可以看出，较为空旷地区，如杭州市中部平原是地闪密度低值区；而富阳市的西北部，余杭区的北部沼泽及四岭水库附近，萧山区水田周围，淳安县内千岛湖水域向陆地的过渡区，则是地闪密度高值区.
从图2可以看出，杭州市平均地闪强度低值区基本分布在西南建筑物较少的地区；平均地闪强度高值区则分布在富阳、萧山，余杭区的北部，岩石岭水库及其支流以及淳安县内千岛湖水域周边.
2.1.2 危险性区划致灾因子是指可能导致灾害发生的危险源［20］.雷电的威胁源
于其闪电频次和闪电强度，相对应地，闪电频次多、强度大时易造成灾害.雷电致
灾因子危险性指一定地理区域内雷电发生频次、强度对雷电灾害发生的可能性，包括雷电发生频次的时空特征、雷电强度的致灾特征［21］.文中主要从地闪密度和
地闪强度两个方面分析雷电致灾因子的风险，因此，致灾因子危险性区划要素包括地闪密度和平均地闪强度［22］：
其中，T1是致灾因子危险性；W1j（j＝1，2）是致灾因子权重；F11是地闪密度；F12是平均地闪强度.
从杭州市雷电灾害危险性区划图（图3）可以看出，高风险区主要集中在人口稠密区、工业集中带和水域周边.如上城区、江干区、滨江区属于人类活动的集中区；
富阳市、萧山区中部属于多电子工业的地区；大岭水库、水塘坞水库、钱塘江、富春江沿岸地区以及淳安千岛湖西部则属于多水域地区.
2.2 孕灾环境敏感性评价
2.2.1 孕灾环境因子获取采用GIS空间分析技术提取高程的相对标准差代表地形起伏度.根据杭州市土地利用数据提取杭州市水系分布，分别将缓冲区宽度设置为千
岛湖和主干流1 000m，一级支流500m，二级支流和较小的湖泊水库200m，根据河网水系的缓冲区宽度计算河网密度并将其栅格化.
根据杭州市土地利用数据提取杭州市森林覆盖信息，由森林覆盖率公式［22］，
得到单位格网内的森林覆盖密度：
其中，D是森林覆盖率；n是格网个数；L是格网森林覆盖面积；A是格网总面积；a是单位格网面积；l是单位格网森林覆盖面积.
2.2.2 敏感性区划孕灾环境是指产生灾害的各种环境变化对灾害空间变化的影响［23］.对于雷电灾害而言，孕灾环境敏感性是自然环境对雷电灾害的形成和发展
的影响，如河网、地形、植被等.
河网密度、植被的覆盖度、DEM和地形起伏度是影响雷电灾害孕灾环境敏感性的主要因素，孕灾环境敏感性计算公式为［22］
其中，T2是孕灾环境敏感度；W2j（j＝1，2，3，4）是第j个孕灾环境因子的权重；F2j（j＝1，2，3，4）是第j个孕灾环境评价因子.
通过对孕灾环境的影响因子进行GIS栅格计算，得到孕灾环境敏感性区划图（图4）.从图4可以发现，雷电灾害孕灾环境的高敏感地区分布在近千岛湖、富春江及其二级支流，以及各大型水库周边；而各大山系的向阳坡、迎风坡（如昱岭山系、天目山、千里岗山系和龙门山）则是孕灾环境的次高敏感地区.
2.3 承灾体易损性评价
2.3.1 承灾体因子获取由于人口数据是调查统计而获得，在GIS处理时以面斑的形式存在，缺少居民聚集的信息，因此，在进行人口空间化时，根据杭州人口空间分布的关联状况，以遥感解译的土地利用分布图为辅助信息，将主要的人口空间化影响因子，如DEM、坡度和不同土地利用类型，采用反距离权重内插法得到人口密度分布［22］.利用GIS将土地利用类型为农业用地的部分进行空间格网化处理，计算出农业用地的面积比重并对其进行栅格化处理，该指标反映了农业用地的集中程度.道路密度的获取方法参照河网密度的求法；农业产值和地均GDP的获取方法参照人口密度的获取方法.
2.3.2 易损性区划承灾体是指承受致灾因子作用的对象［24］.在雷电灾害中，承
灾体易损度指某区域未来因雷电造成的可能损失量的高低.影响承灾体易损度的要
素主要包括人口密度、道路密度、地均GDP、农业产值和农业用地比重，雷电灾
害承灾体易损度计算公式为［22］
其中，T3是承灾体易损度；W3j（j＝1，2，3，4，5）是第j个承灾体易损性因
子的权重；F3j（j＝1，2，3，4，5）是第j个承灾体易损性评价因子.
综合承灾体各因子的影响，得到杭州市雷电灾害承灾体易损性区划图（图5）.从
图5可以看出，在工业集中、人口密度大、道路密度大三因素共同影响下，承灾
体高易损地区在西湖区、余杭区、萧山区的东南部、富阳市的东北部以及桐庐县中部；中等易损地区在临安市、萧山区的东部、建德市的东部等区域；而杭州市中部平原地区则属于低易损地区.
2.4 抗灾减灾能力评价
2.4.1 抗灾减灾能力因子获取反映雷电灾害防灾减灾能力的指标主要有乡镇财政收入、医疗卫生和农林水利上的财政投入、医疗工伤保险参保人数、医疗救护人员数、医院病床位数以及农民人均收入，选取以上指标作为评价因子，以行政单元数据为
主，利用GIS技术以面状形式实现，并做栅格化处理.
2.4.2 抗灾减灾能力区划防灾减灾能力是指受灾地区在一定时期内以从灾害中恢复的程度.按（6）式计算雷电灾害抗灾减灾能力［22］：
其中，T3是抗灾减灾能力；W4j（j＝1，2，3，4，5，6）是第j个抗灾减灾能力影响因子的权重；F4j（j＝1，2，3，4，5，6…）是第j个抗灾减灾能力评价因子. 图6 是杭州市的雷电灾害抗灾减灾能力区划图.从图6可以发现，抗灾减灾能力强的地区分布在杭州市的中心地区，该地区是政府中心以及医疗单位集中的地区；抗灾减灾能力中等地区则位于萧山区大部、下城区、余杭区、江干区和淳安县城区.
3.1 雷电灾害综合风险区划
根据张继权等［1］所阐述的气象灾害风险原理，从致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力4个方面，确定风险评价指标的权重（表1），利用模糊综合评价方法分析杭州市雷电灾害综合风险（图7）.
图7显示，在西南内陆区，杭州市雷电灾害风险比较低，而在东北部近海地区雷电灾害风险比较高.
主城区、余杭区、萧山区、临安市内省道附近和近富春江地区是雷电灾害风险高风险和次高风险区域.以上地区城市化发展程度高，人口较为集中，密度大，也是河网多分布的地区，因而易遭受雷电灾害.然而，正是由于该地区经济较为发达，各部门对防灾减灾的设施投入也较大，灾害管理体制也较为完善，该地区的防灾减灾能力较强，使得部分地区（如杭州市主城区和萧山区部分）雷电灾害风险等级降为次高风险，甚至中等风险.
临安市、桐庐县、富阳市以及建德市南部等中部平原地区是雷电灾害风险中等风险的区域.杭州市中部多是山地丘陵地形，该地区位于分水江和富春江流域，水系发达，易发生雷暴天气.但是，该区域的经济发展较为迅速，防灾减灾投入较多，防灾减灾能力也比较强，因此该地区的雷电灾害风险等级多为中等风险.
桐庐县西南部、建德市北部和淳安县等杭州市西部地区是雷电灾害风险次低风险和低风险的区域.
3.2 雷电灾害灾度
表2给出了2000—2008年杭州市各地区的雷电灾情分布.通过分析雷灾事故数可以发现，淳安县发生的雷电灾害总数为79例，排在整个杭州市的第一位；其后临安市、建德市、富阳市发生雷电灾害的数量也很多.雷灾事故多发生在杭州市的西南部地区，在杭州市东部地区，雷灾事故相对较少发生.从人员伤亡数据来看，淳安县发生的雷电灾害事故共造成了3人死亡，5人受伤；杭州市辖区、萧山区、桐庐县、富阳市等地区雷电灾害的人员伤亡也比较严重，其他地区的雷电灾害人员伤亡人数比较少.从经济损失可以看出，富阳市、建德市位于杭州全市的前2名，与其城市化建设程度以及经济发展速度有关.从表2还可以看出，现代化的城市经济都比较发达，发生雷电灾害事故也比较多，经济损失较严重.
一般情况下，认为风险评估与区划和灾度所体现的意义相同，都体现了灾害风险的严重程度.根据文中灾度评价方法计算，得出杭州市雷电灾害灾情指标关联度（表3），可见建德市、富阳市和淳安县灾度值居高，所遭受的雷电灾害也最多，在杭州市雷电灾害综合风险区划图（图5）中富阳市和淳安县县城也是高风险区域，与该灾度结果较一致.但是图7显示市辖区和余杭区属于高风险地区，而灾度却是低值.
灾度是在已有灾害的基础上所获得的灾害程度评价，是实际灾害程度的反映；风险评估与区划获得灾害潜在发生地区和程度的方法，是一种理论上灾害程度的体现.在进行二者对比时，须注意到二者的不同.可能原因有：①灾情损失数据使灾度计算不准确.雷电灾情与承灾体、孕灾环境关系密切；在河流、开阔地、农田等环境下，雷灾伤亡比例高，而城市地区则以电子设备遭雷击等财产损失为主［25］.②层次分析模型是一种非客观方法，评估指标的选取和权重的确定影响评估结果，使
其结果与历史灾情无法对应.
文中根据浙江省ADTD闪电定位仪资料，结合人口经济影响和自然地理要素，选取16个指标作为雷电灾害综合风险的评价指标，基于模糊综合评价方法，分析杭州市雷电灾害综合风险.
1）致灾因子考虑地闪密度和地闪强度两个方面.地闪密度越大，强度越强，该地区的致灾危险性越高.
2）孕灾环境主要考虑到地形、河网和植被覆盖的影响.雷电灾害孕灾环境的高敏感地区分布在近千岛湖和富春江及其二级支流，以及各大型水库周边；而各大山系的向阳坡、迎风坡（如昱岭山系、天目山、千里岗山系和龙门山）是孕灾环境的次高敏感地区.
3）承灾体易损性受道路密度、人口密度、工农业分布的共同影响.西湖区北部、萧山区东南部、余杭区、富阳市东北部，由于道路密集，人口密度大，工农业集中，属于极易损地区；中等易损地区在临安市、萧山区的东部、建德市的东部等区域. 4）抗灾能力与抗灾救灾指挥中心离受灾地远近、受灾地周围救灾设施和医疗救助配置有关.离抗灾救灾指挥中心较近、救灾设施配备齐全及医疗救助集中的地区是抗灾能力强的地区.
5）杭州市雷电灾害风险在西南内陆区较低，东北沿海地区较高.高风险主要分布在萧山、余杭以及富春江沿岸地区；低风险区域则主要分布在建德北部、昱岭、天目山和千里岗山.与灾度评价所得结果较为一致，但有个别结果存在差异.
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