大通县雷电灾害风险危险性分析及区划

张翠花

摘要 利用大通县1978—2013年36年人工雷暴日数资、2016—2020年闪电定位资料和雷电灾害事件资料，对雷电灾害时空分布特征及其造成的损失进行了分析，并展开有关大通雷电灾害的危险性评估和区划。结果表明：大通闪电次数和雷暴日数呈明显下降趋势; 夏季是雷电灾害发生最多的季节。大通县地势呈西北高、东南低的特征，地形起伏变化较大，雷电灾害危险性高风险区主要分布在宝库乡东北部、向化—东峡一带、斜沟—景阳—桥头交接的地方，南部长宁和中部河谷一小部分地区属于雷电危险性低的区域。

关键词 雷电灾害;风险分析;区划

中图分类号：P446;P429 文献标识码：B 文章编号：2095–3305（2022）04–0059–03

雷电灾害被联合国列为十大自然灾害之一，严重威胁着人们的生命财产安全和社会经济的发展[1]。随着现代化信息事业的发展，雷电灾害对社会经济建设和人们生命财产安全的影响越来越大，因此，对雷电灾害风险进行科学分析对防灾减灾工作有着十分重要的指导意义。胡先锋等[2]分析了中国雷电灾害特征分析，还有许多学者从灾害易损性角度对区域雷电灾害风险进行了研究[3-7]。

大通县地处青海省东北部，祁连山南麓，地势西北高、东南低，境内沟壑纵横，年雷暴日数为55 d，属于多雷暴地区，雷电灾害长期威胁着民众的人身安全和财产安全。为了降低雷电灾害的损失，需要对这种损失进行雷电灾害风险评估。通过雷击风险评估，采取各种措施以有效降低雷击风险，减轻雷电灾害带来的损失，为地方各级政府有效开展雷电灾害防治和应急管理工作提供权威的雷灾危险信息和科学的决策依据。

1 资料与方法

1.1 雷电灾害致灾因子风险普查和评估指标体系

根据雷电发生的观测数据和实际灾情，将闪电强度、雷击点密度、地形起伏、海拔以及土壤电导率作为反映雷电致灾因子危险性评估指标，既有反映雷暴活动的重要指标，又有反映区域特征的指标。

1.2 电灾害致灾因子计算方法

将行政区域3 km域范围划为网格，利用Kriging插值法[8]，将通过雷暴日数据和闪电定位数据得到的雷击点密度插值成各网格数据，将雷电强度按百分位数法划分等级，对各网格的雷击点密度、雷电强度进行归一化处理再加权综合得到致灾因子指数。

将孕灾环境的影响因子地形起伏、海拔高度、土壤电导率经归一化处理后，再等权重加权平均，计算得到3 km子地形起伏、网格孕灾环境指数。

根据综合致灾因子和孕灾环境指数，按照QX/T 405—2017附录C的层次分析法确定权重系数，根据致灾危险性指数RH模型进行计算。

RH=（Ld×wd+Ln×wn）×（Sc×ws+ Eh× we+Tr×wt）

式中，RH代表致灾危险性指数;Ld为雷击点密度，wd为雷击点密度权重;Ln为击点地闪强度，wn为地闪强度权重;Sc为土壤电导率，ws为土壤电导率权重;Eh为海拔高度，we为海拔高度权重;Tr为地形起伏，wt为地形起伏权重。

根据层次分析法计算，闪电强度、雷电点密度、地形起伏、海拔、土壤电导率的权重分布为0.36、0.36、0.15、0.08、0.05。

2 大通雷电分布特征

2.1 闪电次数

对大通2016—2020年閃电次数分布特征进行分析。从图1a可以看出，大通近5年闪电次数总体呈现下降趋势，其中2016年闪电次数最多，为5 051次，2020年闪电次数最少，为1 881次。图1b为近5年闪电次数月分布特征曲线，1—12月闪电次数分布呈单峰单谷型，从4月开始出现闪电，呈上升趋势，8月达到峰值，为8 298次，后开始下降，主要集中在6—9月。

2.2 人工雷暴日数

对大通1978—2013年人工雷暴日数时间分布特征进行分析。从图2a可以看出，大通1978—2013年间最高暴日数为81 d，出现在1978年和1990年。最少雷暴日数为33 d，出现在2009年。呈现“升—降—升”的变化趋势，其中1978—1990年呈现波动中上升的趋势，1990—2009年呈现明显下降趋势，下降速率为15.5 d/10 a，2009年之后又出现缓慢上升，人工雷暴日数总体以10.6 d/10 a的趋势明显减少。由图2b可以看出，大通雷暴日数月分布呈凸型，从4月开始出现雷暴，雷暴日数呈上升趋势，7、8月达到峰值后开始下降，到10月趋于结束，雷暴日数主要集中在6—8月。

3 大通雷电灾害致灾因子危险性区划

3.1 气象致灾因子空间分布特征

利用大通闪电定位数据分析大通闪电强度和雷击点密度空间分布图（图3），结果表明，大通闪电强度的空间分布基本呈东强西弱的分布，其中东北部和东南部大部分地区属于闪电强度高值区，西北地区属于闪电强度低值区。雷击密度低值区分布在西南、西北部及南部的一小部分地区;其余地方均属于雷击点密度的高或较高区。

3.2 地理致灾因子空间分布特征

利用GIS空间分析工具，对2008年青海省大通90 m分辨率的DEM数据，分析大通地形起伏和海拔特征（图4），大通地势西北高、东南低，北部为祁连山和大阪山，中南部是河谷地区，地形起伏变化较大，中南部地形起伏变化较小，因而由地形起伏导致的雷电致灾因子风险在大通北部山区和西南部边缘山区很高;而南部和中部地区地势平缓，风险最低。

3.3 土壤致灾因子空间分布特征

采用黑河计划数据管理中心的HWSD数据集，提取大通0～30 cm上层土壤的土壤电导率数据。从图5可以看出，大通土壤电导率空间分布趋势与海拔分布较为一致，中南部边缘土壤电导率偏高，其余地区土壤电导率较低（图5）。

3.4 大通雷电灾害因子危险性区划

從图6的大通县雷电灾害危险性等级区划图分析可知，大通县雷电灾害危险性高风险区主要分布在宝库乡东北部、向化—东峡一带、斜沟—景阳—桥头交接的地方，南部长宁和中部河谷一小部分地区属于雷电危险性低的区域。

4 结论与讨论

（1）大通闪电次数和雷暴日数呈明显下降趋势; 夏季是雷电灾害发生最多的季节，1978—2013年大通平均每年雷暴日数为55 d，灾次数为1 885.7次，呈逐年波动增长趋势。6—8月是雷电灾害发生最多的时期，占全年雷电灾害的80%以上。

（2）闪电强度基本呈东强西弱的分布，雷击点密度除西南、西北部及南部的一小部分地区外，其余均属于雷击点密度的高或较高区。

（3）大通县地势西北高、东南低，地形起伏变化较大，雷电灾害危险性高风险区主要分布在宝库乡东北部、向化—东峡一带、斜沟—景阳—桥头交接的地方，南部长宁和中部河谷一小部分地区属于雷电危险性低的区域。

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责任编辑：黄艳飞

Risk Analysis and Zoning of Lightning Disaster in Datong County

ZHANG Cuihua （Meteorological Bureau of Datong County， Xining City， Qinghai Province 810100）

Abstract Based on the data of artificial thunderstorm days in Datong county from 1978 to 2013， lightning location data and lightning disaster events from 2016 to 2020， the temporal and spatial distribution characteristics of lightning disaster and its losses were analyzed， and the risk assessment and zoning of Datong lightning disaster were carried out. The results showed that the number of lightning and thunderstorm days in Datong had an obvious downward trend; Summer was the season with the most lightning disasters. The terrain of Datong county was high in the northwest and low in the southeast， and the terrain fluctuated greatly. The high-risk areas of lightning disaster were mainly distributed in the northeast of Baoku Township， Xianghua Dongxia area and the junction of Xiegou Jingyang Qiaotou. A small part of Changing in the South and the Central River Valley belonged to the areas with low lightning risk.

Key words Lightning disaster; Risk analysis; Zoning