区域雷灾易损性分析、评估及易损度区划

根据广东省近10年来的雷电灾害统计资料和近35年来的雷暴日观测统计资料，提炼出雷击密度、雷电灾害频度、经济损失模数、生命易损模数作为雷灾易损性评价指标。在详细分析了广东省各地市的自然环境、经济状况和各地区雷灾损失情况，对广东省各地市面对雷电灾害的脆弱性和易损性进行了综合评估，初步形成了各地易损性结构和广东省雷灾易损度区划。提出雷电灾害区域易损性分析、评估的模式，为区域防御雷电灾害、减低雷电损失的规划提供科学依据。     

区域雷灾易损性及其区划的实证分析

分析了区域自然环境、经济状况和雷电灾害情况,根据江西省雷电灾害资料和年平均雷暴日统计资料,选取雷击密度、雷电灾害频数、经济易损指标、生命易损指标作为雷灾易损性评价指标。对江西省各设区市的雷灾易损性进行了综合评估,初步形成了江西省雷灾易损度区划。提出了区域雷灾易损性分析和区划的模式,为区域防御和减低雷电损失的规划提供了科学依据。     

浙江省雷电灾害易损性分析及风险区划

根据 2007-2011 年浙江省雷电灾害事故调查资料、浙江省地闪监测资料,选取地闪密度、灾害频数、经济（GDP）损失模数、生命易损模数、雷灾经济损失、人员伤亡等作为浙江省各市雷电灾害易损性评估指标,对浙江省各市进行雷电灾害易损性综合评估,并结合 GIS 方法对浙江省进行了雷电灾害易损性风险区划,为有针对性做好防御雷电灾害规划提供科学依据.     

区域雷灾分布特征及易损度区划

根据江苏省近9年来的雷电灾害资料、45年的雷暴日资料以及近4年的地闪资料,以江苏省的自然环境、人文环境、气候环境为背景,分析了江苏省13个地级市的雷电灾害分布特征,指出江苏省雷电灾害多发生在6～8月,雷电灾害主要是物理损坏和电气与电子系统失效,其中无锡和苏州最为典型.从江苏省各地级市的资料中提取了7个雷灾易损性评价指标,用SAS软件中主成分分析方法对各地级市的雷灾易损性评价指标进行了综合评估.结果表明,区域雷灾易损性不仅取决于区域自然条件对雷电磁场环境变化的敏感性,而且还取决于区域社会体系对雷电灾害的承受能力.用聚类分析法生成了江苏省的雷灾易损度区域划分图,为区域防雷减灾规划提供了科学依据.     

2006-2016年昆明市雷电致灾因素分析及易损性风险区划

基于近11 a（2006-2016）云南省闪电定位监测数据以及雷电灾害汇编资料,运用ArcGIS对闪电数据与地理信息进行叠加,分析昆明市地闪活动规律和雷电灾害时空分布特征,结合地理环境、人口分布和经济社会发展情况,研究雷电致灾成因机制。从灾害系统理论和综合易损性出发,构建评价指标体系及权重判断矩阵,计算雷电灾害风险综合评价指数R值并进行分级,形成昆明市雷电灾害易损性风险区划。结果表明：频繁活跃的地闪活动是导致雷电灾害多发的主要致灾影响因子,雷电灾害的时空分布与地闪活动的变化特征存在较好的对应关系。全市有雷电灾害高易损区3个,次高易损区2个,中易损区4个,次低易损区4个,低易损区1个,建立雷电灾害易损性区划,能够为确定雷电防护重点和防范等级提供必要的参考依据,通过完善雷电防护措施,可以增强承灾体抵御雷电灾害的能力。     

三明市雷电气候特征与雷电灾害易损度区划研究

通过对三明市市区及10个县（市）气象观测站1981-2013年雷电观测资料的统计分析,得出了三明市雷电气候特征与变化规律.采用2003-2012年雷电灾害数据,从雷电致灾因子、承灾体因素考虑,选取雷击密度N_g、雷电灾害频度P、经济损失模数D和生命受损模数L作为分析雷电灾害易损度指标参数,通过广泛调研和抽样调查问卷,确定各要素所占权重,计算出三明市区及所属10个县（市）雷电灾害易损性风险值,确定了雷电灾害易损度区划分级指标,绘制雷电灾害易损度区划图,完成了雷电灾害易损度区划研究.     

基于层次分析法的大连区域雷灾易损性评价

根据大连地区近6年雷电灾害资料,40年雷暴资料,以大连地理、气候环境为背景,通过计算指标权重,采用层次分析法对大连区域雷灾易损性进行评价,并通过一致性检验。结果显示,金州新区属于极高风险区域,瓦房店属于高风险区域,大连、普兰店、庄河属于低风险区域,旅顺属于极低风险区域。结果表明雷灾区域易损性分析不仅取决于样本区域的自然雷暴日,还与样本区域的经济发展情况、人口密度、历史灾害等多方面因素有关,各指标影响权重也并非相同。采用层次分析法进行区域雷灾评价研究,能够有效减少人为因素,为防雷减灾提供了依据。     

台风灾害主要承灾体易损性研究——以浙江为例

台风灾害是威胁我国沿海地区经济社会发展的一个重大障碍,传统的台风灾害探讨的往往是致灾因子和孕灾环境对灾害的影响,但研究表明,承灾体的社会经济等易损性程度对台风灾害有着放大或缩小的作用。因此,本文通过收集和整理浙江省11个地级市的社会、经济等数据,运用统计学方法构建台风灾害承灾体的易损性评价指标,并对浙江省各地级市的易损性程度进行了评价,结果显示,省会杭州和浙东沿海台风易损性程度较高,浙江中部为中等级别,湖州、舟山和浙西南的衢州、丽水4市易损性较低。对比分析表明,该评价结果较为合理,有一定的潜在表征性,为科学的、综合的台风灾害评估工作奠定了基础。     

河北省雷电灾害易损性综合评估与区划

从雷电灾害易损性分析角度出发,利用河北省11个气象台站1971—2000年雷暴日资料和2003—2009年雷电灾害数据,结合河北省的经济和人口密度特征,选取雷击大地密度、雷电灾害频数、经济易损模数、生命易损模数4个指标,采用灾后分析法对河北省雷电灾害易损性进行了评估。评估结果显示:唐山、保定、秦皇岛为高易损区,邢台、衡水、廊坊、张家口、石家庄为较高易损区,承德为中易损区,沧州、邯郸为低易损区。初步形成了各地易损性结构和河北省雷灾易损度区划,绘制了河北省雷电灾害易损度区划图,为河北省各级政府和相关管理部门防御雷电灾害提供客观的科学依据。     

区域雷电灾害风险评估模型与应用

在分析国内雷电灾害风险区划发展现状进行的基础上,从区域雷电灾害事前风险评估的角度出发,采用灾害评估的承灾体、致灾体模式,引入雷电风险、地域风险和承灾体风险作为评估指标,针对每个指标选取与其发生紧密度较高的参数作为2级评价标准,对区域雷电灾害风险进行基于事前致灾因子的区域雷电灾害风险评估研究,并以福建省为例,应用该模型进行了计算。结果表明,基于承灾体、致灾体模式的区域雷电灾害风险评估模型能较好地反应出区域雷电灾害发生的损失程度,对于行政区域范围的雷电灾害风险度区域与政府决策支持具有积极的指导意义。     

基于ArcGIS的新疆雷电灾害风险区划研究

为了明确不同区县雷电灾害风险的高低程度、防御措施和减轻雷灾损失,利用地闪资料、雷电灾情数据、社会经济资料和地理信息数据,采取归一化法、层次分析法和加权综合评价法,考虑致灾因子的危险性、孕灾环境的敏感性和承灾体的易损性3个评价指标,选择地闪密度、地闪强度、海拔高度、地形起伏、地表覆盖类型、人口密度、地均GDP、生命损失指数、经济损失指数和耕地比重等10个影响因子建立雷电灾害区划模型,绘制出新疆雷电灾害风险区划图。结果表明:雷电灾害风险极高区主要集中在阿勒泰地区北部、塔城地区大部、博州、伊犁州、喀什市和天山北坡经济带南部部分地区,而古尔班通古特沙漠和塔克拉玛干沙漠地区属于一般风险区。通过与新疆历史雷电灾情数据比较发现,雷电灾情次数空间分布与风险区划分布趋势大致吻合。     

雷电灾害灾度评价方法探讨

该文引入层次分析法(AHP法)及雷灾灾度定义,通过建立的雷灾灾度层次模型,构建4个判断矩阵并确定雷灾灾度评价中各指标的权重值,根据权重值建立雷灾灾度公式,然后采用等差分级法,确定各雷灾灾度的取值范围,进行雷灾损失等级划分,对贵州省2000—2011年雷电灾害进行灾度评价分析。     

基于主成分分析法的雷电灾害易损性区划综合评价模型

在研究区域雷电灾害易损性区划中,大多采用层次分析等方法来确定指标权重值,然而层次分析法在确定指标权重值时,人为主观因素较大,必然会给所建立的综合评估模型带来较大的误差.因此,利用主成分分析法,建立了雷电灾害易损性区划综合评价模型,从而很好地克服了层次分析等方法所带来的缺点,使得模型结果更接近于实际水平.利用海南省雷击大地密度、雷电灾害发生的频数、经济损失模数、生命易损模数以及人员伤亡频数等5个指标数据,采用所建立的雷电灾害易损性区划综合评价模型,对海南省雷电灾害易损性进行了实例分析.     

台风灾害风险区划中社会经济易损性因子的计算

通过对台风灾害风险区划中承灾体的分析,选取人口密度、非农业经济产值、耕地果园面积和固定资产投资额四个因子作为易损性评价因子,探讨了对各因子在1km×1km单元格内进行精细化计算的方法,得到各因子在社会经济易损性指数中的权重,依据社会经济易损性指数绘制了海南省社会经济易损性分布图。     

基于雷电监测资料的南充市雷电灾害风险区划研究

选取闪电密度、雷暴日、经济损失风险、生命损失风险等作为各县(市、区)雷电灾害易损性评估指标;并在此基础上,建立雷电灾害评估体系,对各县(市、区)的雷灾易损性进行了综合评价,进行区划分析。基于南充市雷电监测数据和人文经济指标而制作的全市雷电灾害风险区划,可以为全市雷电灾害防御提供科学依据,能有效降低因雷电灾害带来的生命财产损失和社会影响,提高灾害天气预报、预警能力,提升气象防灾减灾能力。基于南充市雷电监测数据而统计出的闪电密度、雷暴日数更具客观性。     

雷电灾害风险区划方法研究及其在安徽省的应用

本文根据自然灾害系统理论和自然灾害风险评估理论,利用气象资料、地理信息数据、社会经济数据以及雷电灾情等数据,采用统计方法、灾情解析、专家打分等方法,从致灾因子、孕灾环境、承灾体方面,研究雷电灾害风险评估及区划方法,建立起评价指标与风险评估的定量关系,形成了较完整的雷电灾害风险评估及区划技术方法体系,具有很好的应用推广价值。对安徽省雷电灾害风险区划表明:高风险区主要位于经济水平较高的城市以及皖南山区高海拔地区,而低风险区主要位于淮北地区,与灾情验证情况吻合。     

云南省雷灾特征分析及灾情评估

根据云南省2007 2008年的雷电灾害资料以及地闪资料,分析了云南省16个地级市的雷电灾害分布特征,讨论了雷灾分布与地闪分布的关系,并从雷灾记录中提取了6个灾度指标,通过AHP法(层次分析法)建立灾情评估层次模型和灾度评估方程,计算了云南省522次雷灾的灾度值,用SAS中聚类分析过程将灾度值分为4级,并统计分析了各级雷灾在各地区的分布情况,得出云南雷电灾害中小型雷灾分布较广、出现几率较大,而大型和特大型雷灾发生几率较低、主要集中在昆明和德宏地区.该文结论为区域防雷减灾规划提供了科学依据.     

基于结构要素模型的乡镇级雷电灾害风险评价

以贵州省铜仁市为研究对象,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性等3个方面选取雷电灾害风险评价指标,建立以目标、准则、指标层为结构要素的评价模型。基于GIS平台,网格化评价指标因子生成栅格数据,采用投影寻踪模糊聚类获取各指标权重,计算分析雷电灾害风险,绘制乡镇级雷电灾害风险区划图,实现精细化风险分析评价。     

层次分析法和GIS技术在河南省雷电灾害风险区划中的应用

根据自然灾害风险评估理论,利用闪电定位资料、地理信息数据、社会经济数据以及雷电灾情等数据,采用层次分析法（AHP法）,从致灾因子的危险性、承灾体的暴露度和承灾体的脆弱性方面,研究雷电灾害风险评估及区划方法,建立起评价指标与风险评估的定量关系,形成了河南省雷电灾害风险评估的方法.同时,结合GIS技术,形成了致灾因子危险性分布图、承灾体的暴露度分布图和承灾体的脆弱性分布图,最终叠加形成河南省雷电灾害综合风险区划图.区划结果表明：高风险区主要位于豫东和豫西北大部分地区,低风险区主要位于豫北和豫西南部分地区.     

基于综合评价算法的雷电灾害易损度区划模型研究

选取落雷密度、雷灾发生率、雷灾经济损失率及雷灾生命损伤率为评价雷电灾害易损性的指标,运用解析几何的直线方程对指标数据进行了标准化,引入层次分析法对评价指标数据真实性程度对结果的影响进行了修正,采用聚类分析方法对总易损度值进行更为合理科学的区划分级,并以福建省为例对新模型做了实例计算。结果表明,综合评价算法模型在关系计算、级别区划、结果分析等方面体现出一定的数学优势,能较细致、完整地反映出雷灾易损度区划指标之间的联系及各指标因素对雷灾易损度的综合影响关系。