趙 偉,周 娟，陳科技，姜瑜君

(1.浙江省氣象科學(xué)研究所, 浙江 杭州 310008; 2.杭州市氣象局, 浙江 杭州 310051;3.國網(wǎng)浙江省經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院, 浙江 杭州 310016)

浙江省是受臺風(fēng)影響最大的地區(qū)之一。臺風(fēng)引發(fā)的大風(fēng)是電網(wǎng)設(shè)施損壞的最重要致災(zāi)因子之一[1]。2013年的菲特臺風(fēng)給浙江電網(wǎng)造成了巨大的損失，造成輸電線路風(fēng)偏26次、跳閘18次、倒塔17次。2020年的黑格比臺風(fēng)，被列為2020年全國十大自然災(zāi)害之一。受其影響，浙江全省567條輸電線路停運(yùn)，19 247個臺區(qū)、188.3萬戶用戶用電受影響。沿海地區(qū)的線路跳閘數(shù)據(jù)表明，臺風(fēng)災(zāi)害引發(fā)的線路故障已經(jīng)占到跳閘總數(shù)30%以上[2]。加強(qiáng)電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的研究對于防災(zāi)減災(zāi)有著現(xiàn)實意義。當(dāng)前的研究主要集中于電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)風(fēng)險預(yù)警及評估研究[3-8]，但針對電網(wǎng)風(fēng)災(zāi)的孕災(zāi)環(huán)境因子系統(tǒng)性研究還比較少。 電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)孕災(zāi)環(huán)境因子敏感性研究是災(zāi)害風(fēng)險研究的基礎(chǔ)，是提高電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)風(fēng)險預(yù)警精度的先決條件。

本文利用 ArcGIS 軟件對高精度 DEM 數(shù)據(jù)、 土地利用類型數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和處理，獲得浙江電網(wǎng)桿塔和電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)點(diǎn)的地形地貌因子(海拔高度、土地利用類型、坡度、坡向、地形起伏度和離岸距離)，利用數(shù)理統(tǒng)計的方法，定量化分析各孕災(zāi)環(huán)境因子對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的影響程度。在此基礎(chǔ)上，利用SPAW軟件進(jìn)行因子分析，確定各個孕災(zāi)環(huán)境因子的權(quán)重系數(shù)，構(gòu)建電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)孕災(zāi)環(huán)境敏感性評估模型，繪制浙江電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)孕災(zāi)環(huán)境敏感度分布圖，為電力部門線路設(shè)計和風(fēng)險評估提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)

依據(jù)氣象部門的統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)[9]，結(jié)合浙江電網(wǎng)每個臺風(fēng)引發(fā)風(fēng)災(zāi)頻數(shù)，篩選出2006—2020年9個高影響浙江的臺風(fēng)個例(桑美2006，?？?012，菲特2013，蘇迪羅2015，燦鴻2015，瑪莉亞2018，利奇馬2019，米娜2019和黑格比2020)。9個高影響浙江臺風(fēng)影響期間共有252個浙江電網(wǎng)110 kV及以上桿塔的風(fēng)災(zāi)事故，來自國網(wǎng)浙江省電力公司電力科學(xué)研究院。數(shù)據(jù)包括事故桿塔的經(jīng)緯度、風(fēng)災(zāi)事故等類型。

電網(wǎng)桿塔數(shù)據(jù)(經(jīng)緯度)：為 2013 年采集記錄，來自國網(wǎng)浙江省電力公司電力科學(xué)研究院。1∶50 000的DEM 數(shù)據(jù)。根據(jù)文獻(xiàn)研究[10]，基于 DEM 提取的桿塔海拔高度精度可用于孕災(zāi)環(huán)境因子的研究。國際地圈生物圈計劃(IGBP) 1 km 分辨率的中分辨率成像光譜儀(MODIS)土地利用數(shù)據(jù)。

利用ArcGIS將浙江省按照0.01°×0.01°網(wǎng)格劃分為99 499個單元。

1.2 方法

1.2.1 風(fēng)災(zāi)樣本的選取

電網(wǎng)風(fēng)災(zāi)主要分為風(fēng)偏跳閘、絕緣子和金具損壞、導(dǎo)地線斷股和斷線及桿塔損壞四種類型[11]。風(fēng)偏跳閘是由于導(dǎo)線在風(fēng)的作用下發(fā)生偏擺后由于電氣間距離不足導(dǎo)致放電跳閘。其中絕緣子和金具損壞、導(dǎo)地線斷股和斷線及桿塔損壞均發(fā)生在桿塔，風(fēng)災(zāi)發(fā)生范圍為桿塔。風(fēng)偏跳閘是在桿塔之間的導(dǎo)線發(fā)生一定的位移和偏轉(zhuǎn)，因此僅僅考慮風(fēng)偏跳閘桿塔為事故點(diǎn)不夠科學(xué)，有必要將風(fēng)偏跳閘桿塔事故點(diǎn)范圍適當(dāng)擴(kuò)大。其次， 僅僅使用252個風(fēng)災(zāi)樣本，得出的結(jié)論缺少統(tǒng)計意義?；谝陨显?，結(jié)合浙江電網(wǎng)平均檔距一般都小于1 km和網(wǎng)格精度約為1 km×1 km，將風(fēng)災(zāi)樣本選擇以桿塔為中心的周邊1 km范圍。綜上所述，風(fēng)災(zāi)樣本分為兩類：一類是發(fā)生過風(fēng)災(zāi)的桿塔數(shù)252個，一類為中心位于風(fēng)災(zāi)桿塔周邊1 km的網(wǎng)格數(shù)403個(圖1)。

圖1 浙江電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)樣本點(diǎn)分布圖(注：該圖基于國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖網(wǎng)站下載的審圖號GS(2020)4630號的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，地圖無修改，下同)

1.2.2 孕災(zāi)環(huán)境因子的選擇

電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的發(fā)生受內(nèi)外動力作用的綜合影響。深入分析研究浙江電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)發(fā)生的特點(diǎn)和分布規(guī)律，并結(jié)合浙江省的地形地貌等資料，選取海拔、土地利用類型、坡度、坡向、地形起伏度和離岸距離6個因素作為孕災(zāi)環(huán)境因子。

1.2.3 綜合孕災(zāi)環(huán)境敏感性評估方法

利用SPAW軟件的因子分析功能，計算各個影響因子的權(quán)重系數(shù)，以此作為各個孕災(zāi)環(huán)境因子對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)影響程度的判別依據(jù)。依據(jù)權(quán)重系數(shù)，構(gòu)建孕災(zāi)環(huán)境敏感度評估模型，并繪制敏感度分布圖。

2 結(jié)果分析

2.1 海拔對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的影響

依據(jù)桿塔數(shù)據(jù)和風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)據(jù)，將海拔高度以100 m 分段，計算各高度段發(fā)生過風(fēng)災(zāi)的樣本數(shù)占所在高度桿塔數(shù)的百分比，以其作為海拔對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)影響程度的判別依據(jù)(表1)。

表1 不同高度風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在高度桿塔數(shù)的百分比

從總體趨勢分析，海拔越高，對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)形成的促進(jìn)作用越強(qiáng)烈。相比海拔400 m以下地區(qū)，海拔400 m以上地區(qū)發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的概率增加一倍多，以后電網(wǎng)防范臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)需要重點(diǎn)關(guān)注此區(qū)域。

2.2 土地利用類型對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的影響

將浙江省的土地利用類型分為 8 大類：森林/林地、灌叢、 草地、濕地、城市和建成區(qū)、耕地、農(nóng)田/植被、水體，分別計算出各土地利用類型風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在土地利用類型桿塔數(shù)的百分比(表2)。從表2可知，永久濕地最容易形成電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)，其次是農(nóng)田/植被和森林。耕地最不容易發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)。

表2 不同土地利用類型風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在土地利用類型桿塔數(shù)的百分比

2.3 坡度對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的影響

依據(jù)桿塔和風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)據(jù)，將坡度以10°分段，計算出不同坡度的風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在坡度桿塔數(shù)的百分比(表3)。從總體趨勢分析，坡度對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的形成有正向促進(jìn)作用。隨著坡度的增大對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的促進(jìn)作用越來越強(qiáng)烈。

表3 不同坡度風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在坡度桿塔數(shù)的百分比

2.4 坡向?qū)﹄娋W(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的影響

將坡向分成以下 9 種：無坡向(-1)、北坡 (0°～22.5°或 337.5°～360°)、東北坡(22.5°～67.5°)、東坡(67.5°～112.5°)、東南坡(112.5°～157.5°)、南坡(157.5°～202.5°) 、西南坡 (202.5°～247.5°) 、西坡 (247.5°～292.5°)和西北坡(292.5°～337.5°)。按照不同的坡向分類，分別計算出各坡向風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在坡向桿塔數(shù)的百分比(表4)。從表4可知，山體坡向為東坡的地區(qū)最易發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)，其次是南坡和東北坡，平地(無坡向)最不容易發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)。高影響臺風(fēng)引發(fā)大風(fēng)的風(fēng)向主要由臺風(fēng)的位置決定。結(jié)合文獻(xiàn)研究[12]，高影響浙江的臺風(fēng)期間，樣本點(diǎn)的主導(dǎo)風(fēng)多為東風(fēng)、東南風(fēng)或者東北風(fēng)。高影響浙江臺風(fēng)多從浙東沿海(如溫州、臺州和寧波等地)登陸，因此山體的東坡和東北坡多為迎風(fēng)坡，容易產(chǎn)生極端大風(fēng)。而背風(fēng)坡因為有山體阻擋，所以不易產(chǎn)生極端大風(fēng)。

表4 不同坡向風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在坡向桿塔數(shù)的百分比

2.5 地形起伏度對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的影響

依據(jù)桿塔數(shù)據(jù)和風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)據(jù)，將地形起伏度按照20 m分段，分別計算各地形起伏度的風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在地形起伏度桿塔數(shù)的百分比(表5)。張馨璟等[13]按照地形起伏度將浙江省劃分5類，其中地形起伏度0～30 m之間，認(rèn)為是平坦區(qū)，30～70 m之間的是微起伏區(qū)，70～200 m為小起伏區(qū)。浙江電網(wǎng)的所有桿塔基本都位于地形起伏度在200 m以內(nèi)的區(qū)域。

表5 不同地形起伏度風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在地形起伏度桿塔數(shù)的百分比

由于地形起伏度在140 m以上的樣本個例太少，所以未統(tǒng)計地形起伏度在140 m以上的樣本。從結(jié)果分析，地形起伏度越大的地區(qū)(如山區(qū)或丘陵地區(qū))，對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)形成有明顯的促進(jìn)作用；地形起伏度小的地區(qū)(如平原)，對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)形成的作用最不強(qiáng)烈。這與坡度對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)形成的影響結(jié)果基本一致。

2.6 風(fēng)災(zāi)點(diǎn)離海岸距離對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的影響

依據(jù)桿塔數(shù)據(jù)和風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)據(jù)，將離岸距離按照5 km分段，分別計算各離岸距離的風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在離岸距離桿塔數(shù)的百分比(表6)。從表6分析，離岸距離在5～10 km之間的所占比例最大，其次是離岸距離在10～15 km之間。總體上，離岸距離小于15 km，較容易發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)；離岸距離大于15 km，較不容易發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)。

表6 不同離岸距離風(fēng)災(zāi)樣本數(shù)占所在離岸距離桿塔數(shù)的百分比

2.7 綜合孕災(zāi)環(huán)境敏感性評估及區(qū)劃

利用PASW軟件對風(fēng)災(zāi)樣本的影響因子作因子分析[14-16]，使用KMO和Bartlett的球形度檢驗，得出6個影響因子旋轉(zhuǎn)后的方差解釋率和旋轉(zhuǎn)后累積方差解釋率。依據(jù)方差解釋率和旋轉(zhuǎn)后累積方差解釋率，計算出各個影響因子的權(quán)重系數(shù)(表7)。6個影響因子中，坡度和地形起伏度對浙江電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)形成影響最嚴(yán)重，其次是離岸距離、海拔和坡向，土地利用類型對其影響最小。

表7 各孕災(zāi)環(huán)境因子的權(quán)重系數(shù)

依據(jù)各個孕災(zāi)環(huán)境因子的權(quán)重系數(shù)，得出電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)孕災(zāi)環(huán)境敏感度評估模型為：

I=0.26×Is+0.13×Ia+0.25×Ir+0.03×Ii+0.16×Ie+0.17×I0。

(1)

式中：I為孕災(zāi)環(huán)境敏感度；Is為歸一化后坡度；Ia為歸一化后坡向；Ii為歸一化后土地利用類型；Ir為歸一化后地形起伏度；Ie為歸一化后海拔高度，Io為歸一化后離岸距離。以此模型，計算浙江省電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)孕災(zāi)環(huán)境敏感度分布圖(圖2)。從圖2分析，杭嘉湖平原、沿海平地和金衢盆地等地是電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)孕災(zāi)環(huán)境敏感度較低的區(qū)域，山區(qū)多為敏感度較高地區(qū)。

圖2 浙江電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)孕災(zāi)環(huán)境敏感度分布圖

3 總結(jié)與討論

(1)從總體趨勢分析，海拔、坡度和地形起伏度對電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)形成是正向促進(jìn)作用。永久濕地最容易形成電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)，其次是農(nóng)田/植被和森林。耕地最不容易發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)。山體坡向為東坡的地區(qū)最易發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)，其次是南坡和東北坡，平地(無坡向)最不容易發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)。離岸距離在15 km以內(nèi)，較容易發(fā)生電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)。

(2)對浙江電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)形成影響最大的孕災(zāi)環(huán)境因子是坡度和地形起伏度，其次是離岸距離、海拔和坡向，影響最小的孕災(zāi)環(huán)境因子是土地利用類型。

(3)從孕災(zāi)環(huán)境敏感度分布圖中可以分析，杭嘉湖平原、沿海平地和金衢盆地等地是電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)孕災(zāi)環(huán)境敏感度較低的區(qū)域，山區(qū)多為敏感度較高地區(qū)。

(4)本研究的樣本數(shù)僅有655個，根據(jù)模型擴(kuò)展至近1萬個網(wǎng)格，但未做模型的適用性研究。在將來的工作中，將針對模型的適用性研究；另外，本研究中選取的9個臺風(fēng)強(qiáng)度不同，下一步將研究不同等級臺風(fēng)下的電網(wǎng)臺風(fēng)風(fēng)災(zāi)的特征。