1995—2020年青海省雷电灾害时空分布及其灾害特征分析

利用1995—2020年青海省雷电灾害资料,研究该区域雷电灾害时空分布特征。结果表明：1995—2006年青海省雷电灾害呈增加趋势;2007—2015年青海省雷电灾害呈下降趋势;2016—2020年青海省雷电灾害呈平稳略有上升趋势。青海省雷电灾害空间分布呈,东多西少、南多北少分布特征,其中,雷灾密集区位于西宁市辖区、大通县、河南县、湟中县和互助县区域。1995—2020年,雷电灾害造成青海省人员伤亡282人,平均11人/a,同时对办公设备,广电、电力系统、通讯系统和住宅等方面也造成了损失,其经济损失达1 247.12万元,平均47.97万元/a。     

雷电灾害风险评估系统开发与应用

根据国标《GB/T21714.2-2008雷电防护》的雷电灾害风险评估原理和方法,结合国标《GB50057-1994(2000年版)建筑防雷设计规范》和《GB50343-2004建筑物电子信息系统防雷技术规范》的相关方法,利用Del-phi7.0开发了集评估项目地理位置定位、闪电资料分析、建筑物评估和区域评估等功能的综合性雷电灾害风险评估系统。介绍了系统的需求分析、功能、特点和其中涉及的风险评估算法。利用该系统可快速、方便地完成各类项目雷电灾害风险评估工作,并自动生成word报告。     

基于层次分析模型的北京雷电灾害风险评估

城市气象灾害风险评估应用研究选用北京地区近10年的雷电监测资料,以区县行政区域为评估单元,利用层次分析模型评估各区县的雷电灾害风险.模型充分考虑了灾害冲击频次和城市社会经济组成结构等因素,拟定以"灾害历史发生频次、人口密度和人均GDP"等作为评估的主要指标,以此建立风险评估方程,划分风险等级.计算得出的风险估算值变化与该地区近10年中实际的雷电灾害发生频次的区县间的变化趋势大体一致.评估结果表明,北京雷电灾害除与自然闪电的空间分布有一定的关联外,还与下垫面易损特征及"承灾体"分布密切相关.评估结果的正确性也说明了评估方法的合理性.     

云南致灾雷电过程的大气物理量结构特征

通过利用NCEP再分析气象资料和闪电定位系统监测资料对2007年云南主要致灾雷电过程进行对比诊断分析,结果表明:尽管雷电活动和导致的雷击灾害的地域差异较大,但频繁的雷电活动是导致雷击灾害的主要原因;云南雷电活动区域与高CAPE区域具有较好的对应关系,雷电一般发生在CAPE≥200J/kg的区域内,另外上升下沉气流之间形成的稳定垂直环流、倾斜深厚上升气流以及中低层上升气流、高层下沉气流的大气垂直结构非常利于云南雷电形成和雷击灾害事件发生,雷电易发区域从低层到高层垂直速度小于-1.0hPa/s,并且对流有效位能越大、上升运动越强烈,越有利于雷电产生和雷击灾害发生。     

湖北省雷电灾害及其防御对策

利用湖北省18个基本气象观测站1957-2004年48年的雷暴观测资料，探讨了该省的雷暴时空分布规律，并根据近年来该省雷电灾害事例，分析了该省现代雷电灾害的特点，提出了相应的防御对策，供该省防雷减灾工作参考。     

陕西省城市雷电灾害分析

通过对2000-2007年的雷电灾害资料进行分析,给出我省雷电灾害的时空分布特征;分析了城市雷电灾害的成因;对典型城市雷灾个例进行了研究,提出一些防雷减灾措施.     

陕西省雷电灾害易损性分析、评估及易损度区划

根据2002～2007年陕西省10个市的雷暴日和雷电灾害统计资料,结合陕西各市的经济和人口密度特征,提出了雷暴日数、雷电灾害频度、生命易损模数及经济易损模数作为各市雷电灾害易损性评估指标,并在此基础上,给出了陕西各市雷电灾害易损度评估结构.采用四级分区法对上述雷电灾害易损性评估指标进行了分级,并赋予各等级如下定值:极高级为1.0、高级为0.8、中级为0.5、低级为0.2.将陕西省10市按照四个雷电灾害易损性评估指标的所属等级获取相应等级值,将各市四个评估指标的等级值累加得到平均值作为雷电灾害易损性评估的评价指数,并利用上述四级分区法形成陕西省雷电灾害易损度区划.     

雷电灾害潜在与现实易损性分析及区划研究——以黑龙江省为例

提出雷电灾害的潜在易损性和现实易损性概念,利用黑龙江省1959-2008年的雷暴日资料及1999-2008年的雷电灾害资料,结合黑龙江省的经济和人口密度特征,提出了雷暴日数、雷电灾害频度、生命易损模数及经济易损模数作为雷电灾害易损性评估指标。在此基础上,采用4级区分法对各指标进行了分级,并赋予各等级如下定值:极高级为1.0,高级为0.8,中级为0.5,低级为0.2。对黑龙江省各地市4个评估指标的等级值进行加权平均,得到权重平均值作为雷电灾害易损性评估的综合评价指数。最后通过对黑龙江省各地市雷电灾害易损性进行综合评估,形成黑龙江省雷电灾害易损度区划。结果表明:哈尔滨、齐齐哈尔和绥化潜在易损度和现实易损度皆高,综合易损度为极高易损区。伊春、大兴安岭、黑河潜在易损度很高,而现实易损度最低,故综合易损度为高易损区。鹤岗、鸡西潜在易损度较低,现实易损度较高,综合易损度为中易损区;七台河潜在易损度最低,但现实易损度高,综合易损度同样为中易损区。佳木斯、双鸭山、牡丹江潜在易损度和现实易损度皆低,综合易损度为低易损区。     

河北省雷电灾害风险区划研究

河北省雷电灾害频发,造成重大损失,引发社会大量关注,2017年中国气象局发布了雷电灾害区划技术指南。雄安新区雷电灾害风险区划可以为新区发展规划提供参考。依据自然灾害分析原理,参照雷电灾害区划技术指南,选用致灾因子危险性和承灾体易损性为分析因子,利用2010-2016年河北省闪电定位网观测数据、地理信息数据及社会经济数据,选取地闪密度、地闪强度、土壤电导率、海拔高度以及地形起伏5个指标分析致灾因子的危险性,人口密度、GDP密度、防护能力以及城镇化率4个指标分析承灾体的易损性。通过计算雷电灾害风险指数,运用自然断点法,最终得到河北省雷电灾害风险区划。河北省雷电灾害高风险区分布于唐山市东南部、石家庄市、沧州市中东部、承德市东南部、张家口市西南部。雄安新区在进行雷电灾害防治时应重点关注容城县和雄县。该区划结果与河北省2015-2017年雷灾实际造成的经济损失状况大致相符。     

基于聚类分析的海南岛雷电灾害易损度风险区划

利用1998-2009年全国雷电灾害汇编资料、海南岛18个气象台站雷暴资料、海南闪电定位网观测资料和海南省统计年鉴的区域经济、人口数据,选取了表征海南岛雷电灾害致灾因子、孕灾环境和承灾体特征的指标变量。采用R型聚类分析方法对影响易损度的指标进行了筛选和检验。以雷暴日数、50 kA以上平均地闪密度、雷灾频数、人员伤亡频数和区域经济易损模数等5个指标为依据变量,用欧氏距离(Euclidean distance)计算了各样本的相似性测度,应用Q型聚类中的Ward’s法(离差平方和法)进行了层次聚类分析,并用Q型迭代聚类分析法进行了聚类解验证,开展了海南岛雷电灾害风险区划。结果表明:海口属于易损度高风险的第1类地区,该类地区雷电灾害综合易损值高达3.89;文昌、澄迈、临高、定安、屯昌和琼海为易损度次高风险的第2类地区;儋州、琼中、白沙、通什和保亭为中等风险的第3类地区;昌江、东方、乐东、万宁、陵水和三亚为较弱风险的第四类地区。     

气候变化与城市发展对城市气象灾害的影响及对策——以西安市为例

利用西安市1951-2006年气温、降水、风以及天气现象等气象观测资料,分析了在全球变暖及城市发展背景下,西安市城市干旱、城市内涝、高温热浪、大风、冰雪天气、雷电灾害等主要城市气象灾害特征及影响.随着城市建设的快速发展以及气候变化的加剧,水资源供需不平衡造成的城市干旱仍是西安可持续发展面临的重要问题;20世纪90年代以来,在降水呈现减少趋势下,极端强降水发生的频率增加,城市内涝严重;高温热浪、雷电灾害、大风、降雪冰冻天气等城市气象灾害对城市的正常运转的影响也日益突出.针对城市气象灾害的影响,从气象防灾减灾体系建设方面提出了城市气象灾害的防御对策.     

2014年云南昭通鲁甸6.5级地震灾区雷击风险分析及防御措施研究

地震灾区现场区域环境条件复杂,人员密集程度高,具有雷电灾害防御能力弱、群众防雷避险常识淡薄、防雷设施亟待完善的特点,特别是在雷电高发季节,雷击易造成群体性雷电灾害事件。本文以2014年云南昭通鲁甸6.5级地震灾区为例,在进行现场勘察、闪电监测资料综合分析和数据统计的基础上,开展地震灾区雷电活动时空分布特征研究,探讨不同类型的雷击损害风险对灾区可能造成的影响,针对灾区雷电灾害隐患突出的严峻形势,提出相应的对策措施及建议,为有效防御和减少雷电灾害对地震灾区带来的不利影响和公共安全隐患提供技术依据和决策参考。     

2005年陕西省雷电活动特征及灾害过程分析

2005年是陕西省正式采用ADTAD雷电定位技术监测雷电活动的第一年。依据雷电定位监测的云地闪数据，对陕西省雷电分布特征分析可知：与年平均雷电气候特征比较，2005年雷电的时间分布特征与年平均基本一致，但空间分布差异较大，雷电高值区发生在陕南南部地区；雷电数据监测覆盖全省，雷电落点经纬度精确到小数点后四位，对雷电的强度、电荷、能量等有了定量监测，为认识其密度、频度等活动规律提供了依据。结合典型雷电灾害天气过程分析。为雷电灾害防御及预报提出了新的思路和指标。     

基于主成分分析和结构方程模型的青海高原雷电环境特征

利用青海省53个气象台站的最小相对湿度、最大日降水量、冰雹日数、霾日数、雾日数、蒸发量和最大风速等观测资料和闪电定位资料,通过主成分分析和结构方程模型分析,研究闪电日数与以上各气象因子的关系以及青海省雷电环境特征,以期为青海省雷电灾害的防御和评估提供科学依据。研究结果表明：青海省年闪电日数在2.1～119.0 d之间,两个高值中心在玉树州南部和海南州北部,雷电活动最为密集、闪电发生频率最高的地区主要分布在青海省东部、玉树州、果洛州等地区;主成分分析、逐步回归分析和结构方程模型计算结果表明,冰雹日数、最大日降水量、最小相对湿度与闪电日数关系最为密切,均对雷电日数具有正向影响。     

基于模糊数学的重庆地区雷电灾害风险评估方法研究

科学合理的雷电灾害风险评估能有效指导防雷减灾工作,不过目前雷电风险评估体系尚不完善,在某些时候不能真实地评价项目的雷电灾害风险,比如在评估大型住宅小区、大面积的厂房等时,现有的评估结果不能准确地反映客观风险。在深入研究雷电成灾机制和重庆雷电活动规律的基础上,利用模糊数学理论,通过致灾因子、暴露性和承灾体易损性三个方面进行分析,提出重庆地区的雷电风险评估方法。通过具体的评估验证,该方法有较好的适用性,能更好地为防雷减灾服务,也能完善现有的雷电灾害风险评估体系。     

2003-2008年河北省雷电灾害特征统计分析

雷电灾害是最严重的10种自然灾害之一,掌握雷电灾害的时空分布规律,对做好雷电防御工作具有重要的社会意义.根据2003-2008年河北省雷电灾害的统计结果,揭示了河北省雷电灾害的时空分布规律,并结合河北省实际情况,进一步分析了雷电灾害发生的可能原因,为全省防雷减灾工作提供参考.     

基于GIS技术的雷电监测系统

雷电是发生在大气中的瞬间放电过程，并同时伴有声、光的出现，是一种能引起严重灾害的自然现象。雷电灾害是一种严重的气象灾害，不仅能造成人员伤亡和建筑物、电子设备、输电线路、通信设备等受损，而且还能诱发火灾和爆炸事故，严重威胁人类生命和财产的安全。与其它灾害性天气相比，雷电有发生时间短、频率高和影响范围广等特点。因此，进行有效的雷电监测和雷电活动规律分析对雷电灾害的预测预警和防灾减灾工作有重要意义。文章介绍了基于GIS技术的雷电监测系统的设计及实现。     

基于Arcgis和AHP的湖北省内高铁(城铁)线路雷电灾害风险区划

通过对湖北省内高铁(城铁)沿线相关气象、社会经济、高铁(城铁)里程与运力、地形与水系等相关资料进行离差标准化处理,采用层次分析法(AHP),选取雷电强度与频次、河网密度、海拔高度、高铁(城铁)里程与运力、人均GDP、雷电预警能力等因子构建了湖北省内高铁(城铁)线路雷电灾害风险区划模型,并使用Arcgis10绘制了湖北省内高铁(城铁)线路雷电灾害风险区划图。综合区划结果表明,湖北省内高铁(城铁)线路雷电灾害风险总体呈东部高西部低的特征,武冈城铁、武九铁路全线、京广高铁武汉站到乌龙泉东站为3个高危险区;武十城铁枣阳站至十堰北站、京广高铁乌龙泉东站以南湖北段全线、武咸城铁全线、沪汉蓉高铁汉口站以东湖北段全线为4个次高危险区。高危险区段与雷电多发区位置基本一致。研究成果对于湖北铁路运输管理部门科学防御雷电灾害和气象部门开展气象服务具有一定的参考作用。     

基于inpolygon的区域外闪电剔除方法研究

闪电资料的完整性、准确性是雷电灾害风险评估的基础,将影响雷电灾害风险评估结果的准确性,并影响一系列依赖于闪电资料的科学研究。探究雷电地域分布时,区域外的数据不影响探究准确性,但探究雷电时间分布时,只有区域内的数据是有效的。针对用传统方法统计经纬度跨度形成的矩形区域内的闪电频次来代表某地区闪电频次出现的严重误差,首创以省市县地理底图为边界,应用inpolygon函数方法,简便快速地区分统计区域内外闪电数据,大幅提高闪电原始资料准确性。以江苏省为例,对比用传统疆界边缘经纬度所围矩形区域和用新方法统计江苏省边界所围区域的闪电频数,研究结果表明:用新方法统计的江苏省2012年的省内闪电数据占用传统矩形区域法统计的50.46%。也即,传统方法统计的2012年江苏省闪电频数误差高达98.18%。通过剔除省外闪电,得到省内真实有效的闪电频数数据,大大提高了雷电灾害风险评估和雷暴分布规律分析的准确性和可靠性。     

2008年广西雷电活动和雷电灾害分析

利用闪电定位资料,对广西地区闪电活动的时间、强度和空间分布特征进行了分析。结果表明:闪电主要集中在春末仲夏发生,4-9月是闪电高发期(约占全年总闪电活动的98.33%),闪电活动绝大多数发生在午后至傍晚时分;云地闪电中负闪占绝大多数,正闪的平均强度大于负闪;闪电密度高值区主要位于桂东南、北部湾沿海地区和十万大山迎风面,闪电的空间分布差异与地形和水汽条件有很大关系。同时,根据2008年广西雷电灾害事例,分析了雷电灾害的特点和原因。