朱 涯, 魯韋坤, 余凌翔, 朱 勇 , 胡雪瓊※
(1.云南省大氣探測技術保障中心,昆明 650034, 2.云南省氣候中心,昆明 650034)
雷電災害是指雷雨云中的電能釋放,擊中物體或因形成的強烈電磁輻射而造成損失的災害現象,通常由于云地閃造成,即發(fā)生在云體與地面之間的大氣放電現象,也稱地閃。雷電災害是聯合國“國際減災十年”公布的最嚴重的10種自然災害之一[1]。雷電災害的涉及面廣、突發(fā)性強、災害范圍大,影響深遠,得到各國學者的廣泛關注[2-3]。
玉溪地處低緯高原,屬中亞熱帶半濕潤季風氣候,境內山脈縱橫,河湖眾多,山地、峽谷、湖泊、盆地相間,海拔高低懸殊,地貌極其復雜,氣候類型多樣。特殊的地理氣候環(huán)境致使玉溪為雷電災害頻發(fā)區(qū),玉溪也是云南傳統(tǒng)煙區(qū),農業(yè)經濟均較發(fā)達,一旦發(fā)生雷擊災害,造成的損失較大,雷電災害風險受到各相關部門的重視。
近年來,隨著閃電定位系統(tǒng)的使用,雷電活動的研究進入新的階段,與常規(guī)雷暴觀測資料相比,閃電定位資料具有高時間分辨率和空間分辨率的優(yōu)勢,得到廣泛的使用[2, 4-6]。目前已有一些針對云南地區(qū)的雷電活動規(guī)律及分布特征、災害風險方面的研究成果,但多使用雷電人工觀測資料,該數據不夠規(guī)范客觀[7]; 隨著風險分析理論的成熟和應用,風險分析也被引入雷電等災害風險評價,并取得了不少成果[8-16]。
文章基于閃電定位儀的雷電監(jiān)測資料,引入風險評估理論,采用ArcGIS 空間分析技術,對玉溪地區(qū)雷電風險進行精細化分析,以期得出有借鑒價值的研究結論。
采用2010~2014年玉溪市閃電定位儀所獲取的雷電資料; 地理信息數據為玉溪市數字地面高程(DEM)、行政區(qū)劃等數據; 社會經濟數據為玉溪市統(tǒng)計年鑒中的各市縣的面積、人口等社會經濟資料; 歷史災情數據來自災害普查數據庫災情數據。
1.2.1 數據標準化
為了消除各指標的量綱差異,對每一個指標值進行歸一化處理,各個指標歸一化計算公式為:
(1)
式(1)中,vij是j站(格點)第i個指標的歸一化值;dij是j站(格點)第i個指標的值;dimax是第i個指標的最大值;dimin是第i個指標的最小值。
1.2.2 自然災害風險分析方法
該文依據自然災害風險分析原理,從致災因子、孕災環(huán)境、承災體3個方面分析雷電風險。
雷電致災因子危險性由歸一化后的地閃密度和地閃強度等權重集合而成。采用閃電定位儀所獲取的雷電資料,考慮地閃密度和地閃強度兩個因子,地閃密度是指每年每平方千米的地閃數[單位:次/(km2·年)],對每個網格的地閃密度分別統(tǒng)計,可反映該網格點遭受雷電災害的頻次大小。地閃強度統(tǒng)計每個網格內的平均地閃強度(kA)。
孕災環(huán)境考慮高程、高程標準差、土地利用情況。地勢越高、高差越大,越容易孕育雷災。土地利用類型不同,雷電風險也不同:河邊、湖邊、海邊、低洼地區(qū)和地下水位高的地方,都是容易遭受雷擊的地方,比較空曠的地方有突出物體也易發(fā)生雷擊[8]。高程標準差的計算:
設有一組數:x1,x2…,xn,標準差σ的計算公式為:
(2)
孕災環(huán)境風險:
ev=h×0.25+σ×0.25+lan×0.5
(3)
式(3)中,ev為孕災環(huán)境風險;h為高程;σ為地形標準差;lan為土地利用賦值;高程、地形標準差均已進行標準化處理。
承災體風險使用人口密度來評價,人口密度大的地方,出現雷擊造成的損失也越大,采用衛(wèi)星遙感監(jiān)測到的夜間燈光亮度反衍出的人口密度pd。
根據風險評估理論,綜合考慮致災因子、孕災環(huán)境、承災體3方面的因素,構建雷電災害綜合風險區(qū)劃指標:
risk=re×0.5+ev×0.4+pd×0.1
(4)
式(4)中,risk為雷電災害綜合風險指標;re為致災因子風險;ev為孕災環(huán)境風險;pd為人口密度風險。
1.2.3 精細化計算方法
通過GIS平臺,將玉溪市劃分成0.01°×0.01°的網格,對每個網格的災害風險指標各因子進行計算,各分項指標采用加權綜合評價法得到雷電災害風險指數,并在GIS 平臺中利用自然斷點分級法劃分雷電災害風險為不同等級。
1.2.4 等級劃分方法
目前,自然斷點法被較多的應用到區(qū)劃的等級劃分中,自然斷點法基于數據中固有的差異,進行最恰當地分組,并可使各個類之間的差異最大化,是一種較客觀的分類方法。
雷電致災因子危險性考慮了地閃密度和地閃強度2個因子,反映該網格點遭受雷電災害的頻次大小及強度。按自然斷點法劃分各因子等級(圖1~2)。從圖1可見,玉溪的雷電密度在紅塔區(qū)北部、江川西北部、易門東北部、峨山中部、澄江北部、華寧中部等為高值區(qū),雷電密度10~27次/(km2·年),新平、元江中部則雷電密度較低,不足4次/(km2·年)。從地閃密度的分布來看,玉溪市雷暴多發(fā)區(qū)與地形及地面覆蓋物有關,水域周圍或山體向陽坡地、東向坡地地閃密度較大。
從圖2可看出,雷電強度則呈現大致相反的趨勢:新平、元江平均雷電強度較高,達35~76kA,易門東部、峨山、紅塔區(qū)、江川、澄江、華寧等市大部平均雷電強度較低,不足30.0kA。
由歸一化后的地閃密度和地閃強度等權重集合計算雷電致災因子風險,雷電致災因子風險分布情況(圖3)顯示:雷電致災因子風險在紅塔區(qū)中北部、易門北部、江川西北部、峨山西部、通海西部、澄江北部等地很高; 而在易門大部、峨山大部、紅塔區(qū)大部、江川西部、澄江大部、華寧中部等較高; 新平、元江、華寧南部等則雷電致災因子風險較低。
孕災環(huán)境考慮高程、高程標準差、土地利用情況。地勢越高、高差越大,越容易孕育雷災。土地利用類型不同,雷電風險也不同:河邊、湖邊、海邊、低洼地區(qū)和地下水位高的地方,都是容易遭受雷擊的地方,比較空曠的地方有突出物體也易發(fā)生雷擊。
圖1 玉溪市雷電密度分布情況 圖2 玉溪市雷電強度分布情況
圖3 玉溪市雷電致災因子風險分布情況 圖4 玉溪市高程標準差分布情況
圖5 玉溪市土地利用風險分布情況 圖6 玉溪市雷電孕災環(huán)境風險分布情況
圖7 玉溪市人口密度分布 圖8 玉溪市雷電綜合風險區(qū)劃
高程標準差的計算結果見圖4,玉溪各地高程標準差變化較大,近0~700m,中東部高程標準差較小,西南部元江河谷一帶地形起伏劇烈,高程標準差較大,因而由于高程標準差導致的孕災環(huán)境雷電風險在新平、元江縣的河谷地帶的西部很高; 在新平、元江兩縣的大部區(qū)域均較高; 在紅塔區(qū)、江川、通海北部、峨山西南部等地勢平緩地帶最低。
因玉溪高程的不同而導致的雷電風險各地也不同。玉溪市西部邊緣、易門中部、紅塔區(qū)北部、華寧中部、澄江北部等較高海拔地區(qū)雷電孕災風險較高,而新平中部、元江中部等河谷地帶孕災風險較小。
玉溪全市土地利用類型多樣,有丘陵、草地、林地、水田等多種類型,土地類型不一,雷電風險也不一樣,河邊、湖邊、海邊、低洼地區(qū)和地下水位高的地方,都是容易遭受雷擊的地方,比較空曠的地方有突出物體也易發(fā)生雷擊,因此對不同的土地利用類型導致的雷電風險進行賦值(表1),并對玉溪境內土地利用賦值格點化(圖5),可見元江河谷地帶、撫仙湖及星云湖等水域附近均為高風險區(qū),易門、峨山、華寧多為旱地、灌木林、草地,風險中等略高; 新平西部及南部、元江大部多林地,風險中等略低; 紅塔區(qū)等城鎮(zhèn)用地雷電風險最低。
表1 土地利用類型風險賦值(lan)
類型lan類型lan丘陵旱地0 8灘地0 8丘陵水田1 0灌木林0 7中覆蓋度草地0 8疏林地0 7低覆蓋度草地0 8裸土地0 8其他建設用地0 5裸巖石礫地0 8其他林地0 6高覆蓋度草地0 8農村居民點0 6水庫坑塘1 0坡旱地0 8永久性冰川雪地1 0城鎮(zhèn)用地0 5河渠1 0山地旱地0 8湖泊1 0山地水田1 0平原水田1 0平原旱地0 8有林地0 6
表2 2003~2015年玉溪各縣發(fā)生雷電災害次數
縣名雷電次數縣名雷電次數澄江6通海13峨山2新平5紅塔4易門2華寧6元江0江川21
孕災環(huán)境風險綜合考慮高程、地形標準差、土地利用情況,計算結果見圖6,玉溪市雷電孕災環(huán)境風險在西部邊緣、元江東南部、易門南部、峨山北部、紅塔區(qū)中部、撫仙湖及星云湖等水域附近、華寧中部最高; 新平中南部、元江北部及西部、紅塔區(qū)西部等雷電孕災環(huán)境風險較低。
承災體風險使用人口密度來評價,人口密度大的地方,出現雷擊造成的損失也越大,該文采用衛(wèi)星遙感監(jiān)測到的夜間燈光亮度反衍出的人口密度pd。
人口密度分布圖(圖7)顯示玉溪市人口密度大、雷電災損風險高的地方主要在紅塔區(qū)中部城區(qū)、通海北部、江川中部、澄江中部等人口密集區(qū)域。
綜合考慮致災因子、孕災環(huán)境、承災體3方面的因素,計算玉溪市雷電綜合風險,采用自然斷點法,把玉溪雷電風險分為4級,結果表明:高風險區(qū)主要位于澄江中南部、江川中部、紅塔區(qū)中部、通海中部、華寧局部等區(qū)域; 低風險區(qū)主要位于元江大部、新平中南部、華寧西南部等區(qū)域; 中風險區(qū)的分布與低風險區(qū)大致一致,緊鄰低風險區(qū)外圍; 次高風險區(qū)主要出現在高風險區(qū)外圍,此外易門、峨山、新平的東西兩側次高風險分布面積也較大。
根據玉溪市2003~2015年各縣發(fā)生雷電災害的次數統(tǒng)計(表2),江川、通海災情次數最多,華寧、澄江次之,峨山、紅塔、新平、易門較少,元江最少,未出現災情記錄。雷電災情統(tǒng)計結果與風險區(qū)劃分布趨勢大致吻合。
(1)該文采用最新的閃電定位儀資料,分析了云南滇中代表地玉溪市的雷電風險。
(2)該文應用災害風險分析理論,系統(tǒng)分析了云南雷電災害的致災因子、孕災環(huán)境、承災體與災害形成的關系,構建了包含地閃密度和地閃強度、高程、地形標準差、土地利用情況、人口密度等因子的多層次結構的雷電災害風險評價指標體系,對玉溪雷電風險進行了精細化區(qū)劃。
(3)玉溪市雷電災情的驗證表明該文所用數據及方法符合實際,能應用于玉溪地區(qū)的雷電災害風險區(qū)劃。
(4)該文分析結果表明,玉溪雷電災害高風險區(qū)主要位于澄江中南部、江川中部、紅塔區(qū)中部、通海中部、華寧局部等區(qū)域; 低風險區(qū)主要位于元江大部、新平中南部、華寧西南部等區(qū)域。
(5)雷電災害的成因較為復雜,該文因子的選取、權重的取值等不能保證是最優(yōu)的,均需隨著觀測數據系列的延長、技術的進步再進一步訂正。
[1] 余蜀豫,任艷,覃彬全.基于模糊數學的重慶地區(qū)雷電災害風險評估方法研究.災害學, 2015, 30(2): 75~78, 84
[2] 劉垚, 繆啟龍,劉淼,等.杭州市雷電活動特征及雷電災害區(qū)劃.氣象與減災研究, 2011, 34(4): 62~67
[3] 王惠, 鄧勇,尹麗云,等.云南省雷電災害易損性分析及區(qū)劃.氣象, 2007, 33(12): 83~87
[4] 李玉塔, 傅智斌.2004~2007年江西雷電分布特征分析.氣象與減災研究, 2008, 31(2): 70~72
[5] 胡新華. 人工觀測與閃電定位探測雷暴日資料的對比分析.江西氣象科技, 2005, 28(3): 55~56
[6] 張日高, 張良春,余建華.利用監(jiān)測與人工觀測數據計算的雷擊大地密度比較.氣象與減災研究, 2010, 33(3): 66~67
[7] 尹麗云, 許迎杰,張騰飛,等.云南雷暴的時空分布特征分析.災害學, 2007, 22(2): 87~92
[8] 程向陽, 謝五三,王凱,等.雷電災害風險區(qū)劃方法研究及其在安徽省的應用.氣象科學, 2012, 32(1): 80~85
[9] 扈海波, 王迎春,熊亞軍,等.基于層次分析模型的北京雷電災害風險評估.自然災害學報, 2010, 19(1): 104~109
[10]汪志紅, 王斌會.投影尋蹤技術在突發(fā)事件風險分類評級中的應用——以廣東省雷電災害風險評價為例.災害學, 2011, 26(3): 78~82
[11]劉巖, 李征,程向陽,等.安徽省雷電災害風險區(qū)劃.南京信息工程大學學報, 2014, 6(2): 163~168
[12]林念萍, 吳榮軍,王小英,等.基于層次—灰色關聯分析法的閃電災害風險區(qū)劃.南京信息工程大學學報, 2014, 6(2): 169~174
[13]張峭, 王克.我國農業(yè)自然災害風險評估與區(qū)劃.中國農業(yè)資源與區(qū)劃, 2011, 32(3): 32~36
[14]肖志強, 樊明,趙彥鋒.武都山區(qū)農業(yè)冰雹災害發(fā)生規(guī)律及風險區(qū)劃研究.中國農業(yè)資源與區(qū)劃, 2013, 34(6): 176~180
[15]胡志全, 程廣燕,張昶.大豆自然風險分析及評價指標初探.中國農業(yè)資源與區(qū)劃, 2009, 30(2): 41~44
[16]張超, 吳瑞芬.內蒙古玉米干旱風險區(qū)劃方法研究.中國農業(yè)資源與區(qū)劃, 2015, 36(7): 134~141
[17]隋剛, 郝兵元,彭林.利用高程標準差表達地形起伏程度的數據分析.太原理工大學學報, 2010, 41(4): 381~384