成都地区雷电风险区划

卢禹茜

摘要：本文利用1970-2011年成都地区13个区县站点的雷暴资料进行分析和总结，并对2006年至2011年的雷暴灾害资料进行了分析，得出雷暴日数和雷灾次数都在每年的7、8月份达到最大，雷暴日的数量与雷暴灾害的数量正相关的结论。而关于雷灾的分布，农村雷电灾害主要是人员损伤，而城市雷电灾害主要是经济损失。关于雷电灾害的行业分布，可得出家用民用所遭受的雷电灾害百分比最高，其次为水电行业。通过以上分析利用7个单独指标计算出1个综合指标从而对成都地区13个区县进行区域综合易损度划分，得出龙泉、大邑、都江堰为雷电灾害极低易损区，浦江、崇州、邛崃、彭州和金堂为低易损区，郫县和新都为中易损区，双流和新津为高易损区，温江是极高易损区。

关键字：雷电灾害；成都地区；分布特征；区域划分

一、成都地区雷电灾害的分布特征

（1）成都地理概况

雷电灾害的孕育、发生、发展与区域环境状况有密切关系，主要表现在区域地理地貌、人文环境、气候环境等方面。（1）地理地貌：成都位于成都平原中部，介于东京102°54′至104°53′，北纬30°05′至31°26′之间。（2）气候环境：成都属亚热带季风气候，具有春早、夏热、秋凉、冬暖的气候特点，年平均温度16摄氏度，年降雨量1000毫米。成都气候的一个显著特点是多云雾，日照时间短。（3）人文环境：成都市常住人口1257.9万人，人口的自然增长率为千分之二，仅次于重庆、上海、北京，居中国第四位。成都市人口老龄化进程正在加快。这些都关系到人们的防雷意识差异及灾害发生时，人们对灾害的抵御能力。

2.2.1 雷暴灾害年分布以及雷暴日年分布的关系

2006年至2011年，成都地区每年发生的雷电灾害主要集中在7、8月，而春秋季如4、5、6、9月也时有雷电灾害发生，这与成都地区天气气候的季节变化特征有关。1970年至2004年35年成都地区十三个站点的平均雷暴日数分布曲线。1970年至1982年雷暴平均日数整体呈明显减少的趋势，然而从1982年至2004年雷暴日数的减少趋于平缓。成都地区雷暴日的年变化有10年左右的周期震荡。了解这一演变规律对开展雷电监测和预警研究有一定的参考价值。随着雷暴日数的减少，雷灾发生的概率也会减小。但从雷灾最年明显减少的趋势也可以分析出，随着防雷事业的发展、防雷设施的完备及人们防雷意识的加强，雷灾发生的概率逐渐减小。

2.2.2 雷电灾害月分布与雷暴日月分布的关系

雷暴日和雷电灾害多发生在7、8两个月，而4、5、6、9月虽也有发生但次数较少。雷电灾害的月变化趋势与雷暴日的月变化趋势基本一致，由图可见，雷暴日的最大值和雷电灾害的最大值均发生在7月，其次发生在8月。显然，雷电灾害次数与雷暴日次数有很大的关系。

2.3 雷灾灾害造成的城乡损失差异

2006年至2011年城乡按损失类型分类的雷灾损失统计如图5所示。可以看出，农村雷电灾害主要是人员伤亡损失，而城市雷电灾害主要是经济损失，这一方面是因为不同社会背景下人们所受的教育不同，具有的科学知识不同，对自然现象的了解程度和深度有差异，所以其防雷意识也有所差异。另一方面由于城市比农村信息化程度高，电子电器设备的使用率也较高，容易受到雷电的破坏而造成相应的经济损失。

2.4 雷电灾害的行业分布

家用民用中遭受雷灾的百分比最高，达到41.1%，从雷灾记录看，在城市受到损害的主要是办公电子电器设备，而在农村主要是家用电子电气设备受损。但相较于城市而言，农村的建房屋和人员受损更加严重。水电行业遭受雷灾的百分比为14.3%，居第二位，成都地区云层容易形成，而且云层较低，往往出现重复性雷击，雷电能量易向线路附近积累，高空高幅值得雷电先导极易被招致。所以电力行业的工作环境如果防雷措施有疏漏，或是受到超过耐受能力的强雷击，都会引发雷灾事故，造成严重的后果。医药和教育所占的百分比最低，都为2%。这两个场所都是人员密集地，而且其中的人群对灾害的抵抗能力都较弱，因此各地对这两个场所的雷电防护工作都较重视，尽可能减小其受到雷击的可能性。

3 成都地区雷灾易损性评估

雷灾易损性是指雷电灾害风险记起处理灾害事件的社会和经济能力的综合量度，承灾体雷灾易损性分析是雷电灾害的重要组成部分，它包括自然易损性、经济易损性和社会易损性等方面的内容。本文从雷电灾害发生的社会经济背景、雷电灾害强度以及自然、社会、经济损失等方面确定了易损性评价指标，对成都地区13个区县进行了易损度区域划分的探讨和评估。

3.1 易损性评价指标

雷灾易损性评价可以根据在后损失评估体系采用反推法确定的指标；基于社会易损性理解所构想的指标；由灾害案例采用信息量法确定的指标；从区域宏观经济发展描述选取的指标来确定[8]。由2.2节成都地区雷电灾害的时空分布特征分别从雷电的时空分布与雷击灾害损失、区域经济发展与；雷击灾害损失、区域人口分布与雷击灾害损失等方面分析为易损性评价指标提供了选择依据，因此，综合这四种方法，确定用以下7个指标进行评价：

（1）雷击年平均密度：雷击年平均密度是指区域单位面积上雷击大地的年平均次数。可用公式=0.024计算，单位为次/（km·a）。其中是年平均雷暴日，可根据区域气象站资料确定。

（2）区域强雷击密度：区域强雷击密度是指一定时期内区域单位面积上强度超过50KA的闪电次数，可用强地闪次数，可用强度山次数/区域面积确定，单位为次/100。

（3）雷电灾害频数：雷电灾害频数是指区域内发生雷电灾害的年平均次数，可以用N年区域雷灾次数/N确定，确定为次/年。

（4）经济损失指标：经济损失指标是指一定时期内区域单位面积上的类在经济损失数额，可以用区域雷灾经济损失数额/区域面积确定，单位为万元/100.

（5）人员伤亡损失指标：人员伤亡损失指标是指一定时期内区域单位面积上的雷灾中人员伤亡人数，可以用区域雷灾人员伤亡数/区域面积确定，单位为人/1000。

（6）人口密度指标：人口密度反映了雷灾发生时的人员伤亡隐患，人口密度越大，社会结构越复杂，雷灾发生时可能造成的损失就越大。该指标单位为人/10。

（7）人均国民生产总值指标：区域人均国民生产总值直接反映了区域经济发展水平的差异，是区域易损性的重要指标。该指标单位为万元/人。

以上指标中前三个指标反映了区域受灾的可能性；第四、第五指标反映了区域历年受损程度；最后两个指标反映了区域受灾隐患以及抵御灾害的能力。

4 雷点灾害易损性区域划分

4.1 聚类分析进行区域划分

聚类分析就是将变量按一定规则分成组或类的数学分支。而动态聚类法就是用所调用过程选择初始凝聚点，让变量按某种原则向凝聚点凝聚，其过程如下图所示：

按照易损度可将成都13个区县分为5类区域，调用SAS-FASTCLUS过程在综合指标中选取5个初始凝聚点进行分类。分类结果如下：温江是极高易损区，龙泉、大邑、都江堰是极低易损区。

4.2 易损度区域划分

通过建立成都地区雷电灾害数据库，在运用图像处理工具就可以生成雷电灾害易损度区划图如下图所示。从图中可以看出成都地区南部比北部的雷灾易损度打，从成都北部到成都南部易损度总体上逐级递增，但浦江和邛崃却属于低易损区。在表3.2.1中邛崃的年雷电灾害频数指标只有0.33，而浦江的区域强雷击密度指数只有0.86。而强雷击密度和雷电灾害频数主要反映区域受灾的可能性，这说明浦江和邛崃遭受雷灾的可能性较小。