基于熵权综合评价模型的福建省雷灾风险划分

陈 琳，陈彩珠，胡雅君，杨秀敏，朱亚飞

(1.厦门市气象灾害防御技术中心，福建 厦门 361012；2.厦门市气象局，福建 厦门 361012；3.厦门市气象台，福建 厦门 361012；4.厦门市气象服务中心，福建 厦门 361012)

引言

闪电已被列入“联合国国际减灾十年”公布的十种最严重的自然灾害之一，被国家电工委员会称为“电子时代的一大公害”［1-3］。雷电闪击、雷电反击、雷电电磁脉冲、雷电波侵入等各种形式的雷击伤害，给雷电安全防护带来了新的考验，给人身安全和经济社会带来巨大损失［4-9］。我国作为全世界最大的工业化国家，全社会电子电气设备普及快速发展，随之而来的雷电损失也相应的呈现多样化趋势［10-13］。因此，研究区域雷灾特征和区域闪电环境，对于区域雷电灾害防御工作具有实际应用价值。

很多学者利用多种方式对雷电灾害风险评价等级开展研究［14-15］。黄肖寒［16］、刘晓东［17］、刘平英［18］、刘垚［19］、李彩莲［20］、朱浩［21］、程向阳［22］等分别对河池市、内蒙古、云南、杭州市、陕西等地利用不同评价模型选取不同参数对所在区域进行了雷电灾害风险等级评估，上述研究对区域雷电灾害综合防御具有实际应用价值。但各地区气候、环境、经济、雷灾具体情况等方面存在明显区别，造成评价结果明显不同。福建省位于我国东南沿海，属亚热带海洋性季风气候，东部沿海，有少量平原，西部和中部地区为山区，受地形及气候影响，福建省雷暴天气多，闪电频发，受雷击侵害事故较多，同时，福建东部沿海和内陆地区经济结构有明显不同，雷灾损失特点也有不同［23-25］。曾金全等［24］采引入雷电风险、地域风险和承灾体风险作为评估指标，对福建省进行了区域雷电灾害风险评估。张雷等［26］基于层次分析法对福建省进行了雷电灾害风险区划。安徽、蒙古、湖南等省市以雷灾数据为评价因子，采用熵权综合评价模型［11-22］，在雷灾评估中取得较好评估结果。该模型在地震、水利、气象等多种自然灾害风险得以充分验证，能有效评价自然灾害风险［27-29］。

首次以福建省具体雷灾事故、损失类型、损失强度建立熵权综合评价模型，以雷灾基础数据中的雷灾频数、人员伤亡和经济伤亡为指标对福建省68个县市级区域雷灾情况进行评价，对各地市具体行业雷灾受灾原因进行了具体分析，其评价结果和雷灾行业分析对福建省雷灾安全防御具有实际的指导意义。

1 资料和方法

1.1 资料来源及处理

雷灾资料来源：中国气象局防雷减灾办公室2012—2017 年汇编出版的《全国雷电灾害汇编》。该资料由全国各地气象部门通过中国气象局综合信息网每月上报，资料包括雷灾发生的时间、地点以及人员伤亡、设备设施损坏、经济损失以及行业场所等损失类型资料。灾情漏报在文中不予考虑。

闪电定位资料来源：福建省ADTD 闪电定位系统2012—2017 年监测数据。该系统在福建省内设有福州、厦门等10 个子站，系统可以监测到闪电发生的时间、经纬度、波头陡度、电流强度、正负闪等多项参数。经多年实践运行和监测结果分析，各项监测参数基本准确，具有实际运用价值［24］。

闪电资料处理：利用软件UEDIT64 对闪电原始数据进行预处理，提取闪电发生时间、经纬度、闪电强度资料，并对资料进行标准格式化处理。利用ARCGIS10.2.2 软件对标准格式化数据进行福建省闪电数据提取，并对闪电密度和闪电强度作图分析。

综合资料处理：利用MATLAB7.0 软件，对熵权综合评价模型中年平均伤亡人数M、年平均雷灾次数N 和年平均经济损失E 三个评价因子进行权重计算。

1.2 主要研究方法

对福建省区域雷灾灾情评估采用的是熵权综合评价模型［21］。

设该灾情评价共有n 个评价指标，m 个评价对象，其计算模型为：

其中Gi为每个对象的灾情综合评价指数，bij为将评价指标归一化后第j 个指标的无量纲化值，wj为第j 个指标的权重值；bij和wj的计算方法如下：

将n 个评价指标和m 个评价对象构造总评价矩阵对矩阵R 进行归一化处理，得到无量纲化值bij，

利用熵权值对每个评价指标的权重值wj 计算为

2 福建省雷灾分布特征

根据雷灾资料统计，福建省2012—2017 年共发生雷灾833 起。其中，人员伤亡61 人，死亡41 人，受伤20 人，雷击致死率达67.2%，致死率较高，造成经济损失近4000 万元。

2.1 雷灾的时间分布特征

2.1.1 年分布特征

从图1 可以看出，福建省年雷灾次数存在明显的快速下降趋势，并以2015 年为界限，存在明显的落差。2012—2014 年雷灾次数均在150 次以上，其中2012 年达316 次；2015 年之后，降至100 次以下，在2017 年达到最低，只有18 次，较2012 年最高值316 次，降幅达94%。闪电次数则处于波动状态，无明显趋势。

图1 2012—2017 年福建省雷灾和闪电次数分布图

2015 年以后雷灾次数的减少，一方面是通过多年科普和防雷监管，显著提高了民众和各行各业的防雷安全意识；另一方面，从受灾行业原始数据分析(见表1)，受灾主要行业为民用、石化、工业等方面，其中，工业、石化等场所多为一、二类防雷场所，每年需要进行一至二次防雷检测，经过多年监管部门的安全检查和防雷安全工作制度化、防雷技术规范化的提升，全社会整体防雷安全有了极大提升。人员伤亡等受灾虽然有一定的降低，但仍然有出现雷击伤亡情况，一是人员受灾主要在户外，不可控因素较多；二是偏远地区和部分群众雷灾意识淡薄，仍需加强雷电安全科普宣传。

表1 2012—2017 年福建省9 个地级市不同行业雷灾次数

2.1.2 各月分布特征

由图2 可知，雷灾频数与闪电次数月分布百分比整体呈现较好的一致性。夏季居多，冬季和春季较少。10 月至次年2 月，雷灾和闪电发生达到极低，均在3 月开始发展，至6 月达到最高值，9 月迅速下降。全省雷灾主要发生在4—8 月，占总雷灾次数的85.6%，其中6 月份最多，占21.2%；12 月最低，发生雷灾次数为0。全省闪电主要发生在6—8 月，8 月最高，达25.6%；5 月和9 月占比处于第二高发月，月均占比高于11%；1—4 月和10—12 月闪电次数较少，1 月最低，为0.02%。

图2 福建省雷灾和闪电次数百分比月分布图

2.2 雷灾的空间分布特征

2.2.1 地域分布特征

由图3 可以看出：全省雷灾次数分布呈现明显的北少南多，内陆多于沿海，其中以中西南部区域最高，闽西北部最低。县市级行政区域以三明市区最多，高达8.33 次·a-1；宁化、平和、尤溪、连城、德化、永安、永定年平均雷灾次数超过4 次·a-1，为全省雷灾高发地区。全省县市级行政区域绝大部分区域雷灾次数不高于2 次·a-1。

图3 福建省年平均雷灾次数分布图

对比图3 和图4，雷灾、闪电密度、雷电流强度空间分布特征可直观分析。利用ARCGIS10.2.2 软件，以1km×1km 网格对福建省闪电数据做点密度分析得到年均雷击密度空间分布图(图4a)，做雷电流幅值分析得到雷电流强度(负地闪强度取绝对值)的空间分布(图4b)。由图4a 可知，省中东部地区年雷击密度值较高，少数栅格数据高达20 次·km-2·a-1以上；省西北、沿海地区年均雷击密度值较低，在2 次·km-2·a-1以下；中部地区高于周边地区，达在2 次·km-2·a-1以上；全省大部分区域年均雷击密度值4次·km-2·a-1以下。

图4 福建省雷击大地密度(a)和闪电强度(b)分布

将图4a 与图3 对比分析可知，雷灾主要高发区域与区域闪电活动高发地在省中东部地区有较好的一致性，但其他区域的一致性关系并不明显。

由表2 可知，2012—2017 年闪电次数值高达2719952 次，闪电强度绝大部分集中在4～15kA，占比高达96%以上，100kA 以上超大强度闪电仅133次，占比不到0.005%，而同期只有833 次雷灾。由图4(b)可以看出，闪电强度区域分布较均衡，这是因为闪电发生地点具有随机性，故闪电强度分布无明显分布特征，而同期的833 次雷灾却有区域分布特征。由此，尚无证据表明闪电强度分布和雷灾事故分布具有明显相关性。

表2 闪电强度区间分布表

由此得知，雷灾分布与闪电密度有关，但尚未发现闪电强度与雷灾事故分布有关。

2.3 行业分布特征

对将雷灾基础数据分为民用(此处为指民用建筑物、生活设施以及人员伤亡)、石化、通信、电力、工业、交通、办公、水利等8 个行业进行分类统计。

由表1 可以看出，除三明石化行业明显不同于其他省市，其他地市雷灾行业受损比率较接近，民用、工业、电力占据主要受损行业。从全省来看，民用、石化、电力、工业、办公为主要雷灾损失行业，合计值为796 次，占比高达为96%。从局部来看，三明的石油化工行业，漳州的民用方面，福州、泉州、三明、漳州和厦门的工业场所，遭受雷灾次数比重高于其他地区，这主要与地区性的经济特点、地理位置有关。三明雷灾数据中，石化行业主要表现为加油站。三明地处山区，公路穿山越岭，沿线加油站往往在半山腰，相对于周边环境，加油站为孤立建筑物，容易遭受雷击。漳州雷灾数据中，人员伤亡相对较多，达21 次，明显高于其他地级市，从雷灾基础数据看，主要为农民在户外务农时，遭受雷击。泉州厦门的港区，处于海陆交界处，同时港区往往范围较大，内部又有龙门吊、码头吊车等高耸钢结构设备，容易遭受雷击；同时泉州各县市工业厂房较多，受损数量高于其他地市。

因此，有必要加强上述行业或场所雷电防护措施。通过行业分析，各地市可根据重点行业、重点场所、易损点进行加强防护。

3 福建省雷电灾情等级评价

3.1 评价指标的选取和指标权重的计算

评价指标选取：根据GB/T 21714.2-2008 规定和《气象灾情收集上报调查和评估试行规定》，选取人身伤亡(M)和经济损失(E)作为损失类型评价指标，同时选取年雷灾次数(N)为致灾因子评价指标，共3 个评价指标［30-36］。

指标权重计算：利用MATLAB7.0 软件，以文中(2)式计算出3 个评价指标权重；其中，年均雷灾次数N 为0.3251，年均伤亡人数M 为0.3608，年均经济损失E 为0.3141。将该权重值与其他省市指标权重对比分析可知，不同省市权重指标明显不同［17-20］，如朱浩［17］等在开展安徽省雷电灾害风险等级评估中，年均雷灾次数N 值权重高达0.551，占比超过50%。而福建省评价指标中，年均雷灾次数N 值权重为0.3251，差别明显。福建省三项评价指标值非常接近，其中伤亡人数指标较高，经济损失指标较低。在模型评价中，指标的权重值不同，将导致该指标参数的评价计算结果不同，直接导致各区域评价最终结果不同。因而，不同区域根据本区域雷灾特征开展评价具有实际意义。

3.2 区域灾情评价分析

区域灾情评价：以福建省68 个县市级行政区域为评价对象，将评价对象和评价指标构成矩阵R，利用文中(1)式计算各评价对象雷灾综合评价指数G。G 值大小表明该区域雷灾风险系数高低，各区域综合评价指数见表3。计算结果表明，全省各区域雷灾综合评价指数均值为0.1994，表3 显示共有20 个行政区域高于该值，比例比29.4%，其中最高为平和县达0.7085；最低为泉州市区、光泽县等市县，G 值小于0.0073，最高值约为最低值10 倍之多，全省各区域G 值分布落差较大。按照等间距法将各行政区域雷灾综合评价指数G 分为Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ三个等级，分别为G 值小于0.2、G 值区域为0.2～0.4，G 值大于0.4。根据表1，三个等级占比数分别为48 个、14 个、6 个，占比为71%、20.1%、8.8%；全省大部分区域雷灾评价等级为Ⅰ级，Ⅲ级区域为平和县、漳浦县、大田县、漳州市区、连城县和龙岩市区等6 个地区。分析原始数据可知，上述6 个县市，3 项评价指标均出现全部或个别较高值，其中最高平和县年均雷灾次数达6 次/a，年均雷击伤亡人数接近1 人/a。

表3 68 个县市级行政单位雷电灾害综合评价指数G

由图6 可以看出，Ⅰ级主要集中在福建省北部，中西南部，以及北部沿海地带；Ⅱ级主要分布在福建省中部；Ⅲ级分布在福建省中部、中西部和东南部。结合图4(a)和原始数据分析不同区域的主要雷灾等级权重因子，福建省中部和西南区域主要表现为年雷灾次数较多，同时经济损失较大，其中大田县年均经济损失最高，为年均损失54 万元，龙岩和连城同样主要表现为经济损失较高，且主要体现在设备、设施及通信等领域。西南区域等级较高主要为人身伤亡较高，其中，2012—2017 年伤亡人数，平和县5人，漳州5 人，漳浦3 人，远高于其他区域。

图6 福建省68 个县市行政区域雷灾等级分布

4 结论和讨论

(1)2012—2017 年，福建省雷灾年分布呈现逐年减少趋势；其中，2012—2014 年较2015—2017 年雷灾次数值明显偏高；2017 年雷灾次数为18 次，较2012 年最高值316 次，降幅达94%。闪电次数则处于波动状态，无明显趋势。雷灾频数较多区域主要集中在闽中部、西部，闽北和沿海地区较少。全省雷灾受损行业比较集中，主要在民用、工业等5 个方面，占比高达96%。

(2)雷灾次数与闪电频数月分布具有较好的一致性，均主要集中在夏季，冬春季较少。雷灾次数与雷击大地密度分布具有较好的一致性。雷击大地密度高值区域为福建省中东部，该区域内雷灾次数相对较多；而闽北地区和北部沿海地带雷击大地密度和雷灾次数均较少。闪电强度分布较为均衡，尚未发现与雷灾次数分布具有相关性。

(3)福建省雷灾风险等级评价结果为：闽北及北部沿海地区等级较低，闽中和闽西南等级较高。等级较高区域主要表现为人员损失和经济损失明显高于其他地区。风险评价结果与历史雷灾对应较好，风险评价指标能有效评估该地区雷灾风险，不同地区可根据雷灾风险评价等级，制定差异性雷灾防护措施以科学合理降低雷灾风险。

本文雷灾数据仅来源于气象系统收集，其他雷灾数据收集较少，且雷灾事故分析较少，雷灾数据信息缺乏详细定位等信息，缺乏进一步深入分析雷灾事故原因的基础。此外，基于现有研究成果，将以厦门等地为试点，对具体雷灾个案开展分析，进一步优化完善雷灾致灾因子雷灾评价模型。