基于結構要素模型的鄉鎮級雷電災害風險評價

吳安坤,張淑霞,劉 波,楊 群,曾 勇

(1.貴州省防雷減災中心,貴州 貴陽 550081;2.成都信息工程大學大氣科學學院，四川 成都 610225)

?

基于結構要素模型的鄉鎮級雷電災害風險評價

吳安坤1,2,張淑霞1,劉 波1,楊 群1,曾 勇1

(1.貴州省防雷減災中心,貴州 貴陽 550081;2.成都信息工程大學大氣科學學院，四川 成都 610225)

以貴州省銅仁市為研究對象，從致災因子危險性、孕災環境敏感性、承災體易損性等3個方面選取雷電災害風險評價指標，建立以目標、準則、指標層為結構要素的評價模型。基于GIS平臺，網格化評價指標因子生成柵格數據，采用投影尋蹤模糊聚類獲取各指標權重，計算分析雷電災害風險，繪制鄉鎮級雷電災害風險區劃圖，實現精細化風險分析評價。

結構要素；雷電災害；網格化；投影尋蹤模糊聚類；風險評價

1 引言

隨著社會經濟的高速發展，雷電災害帶來的影響引起人們的普遍關注，其防護技術由單一的工程性措施轉向災前風險識別、預警預報等非工程性措施的綜合研究。災前風險識別，通過量化風險，針對性的制定綜合區劃對策，在雷電災害風險評估中得到了廣泛的應用[1、2]。雷電災害系統可認為是致災因子、孕災環境和承災體構成的異變系統，其風險是各子系統相互作用的產物[3、4]。從系統論的觀點出發，雷電災害風險評價應是對致災因子危險性、孕災環境敏感性及承災體脆弱性的綜合評估。據此，模擬雷電災害形成過程，從致災因子、孕災環境、承災體等3個方面，建立以目標、準則、指標層為結構要素的雷電災害風險評價模型。結合區域歷史雷電活動、地理環境及社會經濟情況，篩選雷電災害風險因子，采用投影尋蹤模糊聚類方法，選取最優投影方向向量作為各指標權重。以貴州省銅仁市為例，對雷電災害風險進行評價分析，為防雷減災工作提供技術支持。

2 研究區域及數據來源

2.1 區域概況

銅仁市位于貴州省東北部，地處云貴高原向四川盆地、湘西丘陵過渡的斜坡地帶。境內有武陵山脈主峰梵凈山，海拔達2 572 m，東是丘陵地帶，海拔在300～800 m之間；西是巖溶山原地貌，海拔在600～1 000 m之間。屬中亞熱帶濕潤氣候，受西南季風及昆明準靜止鋒的影響，雷電活動頻繁。全市行政區域包括碧江、萬山2區，江口、思南、石阡、德江、印江、松桃、玉屏、沿河8縣，共設有169個鄉鎮。

2.2 數據來源

本文使用的數據有：①銅仁市近10 a(2006—2015)閃電監測資料，來源于貴州省閃電監測定位系統；②巖土電導率數據來源于世界土壤數據庫(簡稱HWSD)，是由聯合國糧農組織(FAO)、國際應用系統分析研究所(IIASA)、荷蘭ISRIC-World Soil Information、中國科學院南京土壤研究所(ISSCAS)、歐洲委員會聯合研究中心(JRC)于2009年3月共同發布，其分辨率可達1 km；③銅仁市2014年10個區縣的總人口數、GDP 等會經濟數據，取自貴州省統計年鑒[5]；④DEM數據，來源于美國地質調查局EROS數據中心的GTOP30數據集，分辨率達30 m；⑤銅仁市基礎地理數據(含區縣邊界、水系分布等)以及銅仁市鄉鎮行政區域圖。

3 研究技術與方法

3.1 指標選取及網格化

基于雷電災害形成機制，從致災因子危險性(H)、孕災環境敏感性(E)、承災體易損性(S)3個方面考慮雷電災害風險(R)：

R=f(H，E，S)

3.1.1 評價指標的篩選 全方位、客觀、定量的進行雷電災害風險評價，選定合適的評價指標尤為重要。本文考慮危險性、敏感性、脆弱性3個方面的影響，篩選指標如下：

①致災因子是自然或人為環境中，對人類生命、財產或各種活動產生不利影響，并可能造成災害事故的因素[6]。引發雷電災害事故的致災因子是閃電，主要由研究地區可能遭受閃電影響的強度、頻度及活動規模等決定，分別用閃電強度、閃電密度及強雷電分布等指標表征。

根據規范中對建筑物防雷類別的劃分[7]，提出第三類防雷建筑物的雷電流幅值為100 kA。據此，選定大于100 kA的雷電流為強雷電流。

②孕災環境可認為是致災因子、承災體所處的外部環境，其穩定性程度是標定區域孕災環境的定量指標。形成雷電災害的環境，主要由下墊面的性質、所處環境的氣候因素等決定，包括巖土導電率、水系密度、坡度等。

③承災體即為雷電作用產生災害性事故的對象，包括人類本身在內的物質文化環境，表現為人類活動、社會經濟財產等，本文主要考慮人口密度、地均GDP易損性(無量綱)因子。

3.1.2 風險因子網格化 篩選得到的各指標因子的數據格式、量綱不一，存在差異，不能直接進行分析和運算，據此基于GIS平臺，對因子進行網格化處理，生成0.005°×0.005°柵格數據。風險因子網格處理在統一分析計算的同時，提高分析精準度，彌補市縣級行政區規模存在空間單元尺度大、分辨率低等缺陷。文中對于地閃密度、強電流密度直接采用點密度分析，生成所需分辨率大小的柵格數據；地閃強度利用反距離加權方法進行插值，獲取像元大小為0.005°×0.005°的柵格數據。

3.2 評價模型的建立

3.2.1 結構要素模型的評價體系 建立以目標、準則、指標層為基礎的結構體系模型如圖1所示，指標層的相關風險評價指標作用于準則層的三大風險因子，進而形成雷電災害風險。采用GIS柵格空間分析，雷電災害風險通過下列公式進行計算：

LR=Ha×Eb×Sc

(1)

H=H1XH1+…HmXHm

(2)

E=E1XE1+…HnXEn

(3)

S=H1XS1+…HiXSi

(4)

其中LR是雷電災害風險指數，H是致災因子危險性指數，E是孕災環境敏感性指數，S是承災體易損性指數，a、b、c、X分別為其所對應的權重系數。

圖1 雷電災害風險結構體系模型Fig.1 The lightning disaster risk structure system model

3.2.2 權重系數的確定 確定指標權重旨在確定風險結果與評價指標之間的數值換算關系，是定量化分析多指標多因素風險評價的必要途徑[8]。投影尋蹤(Projection Pursuit，PP)是由Friedman等學者提出的基于探索性和確定性分析的聚類與分類方法，在一定程度解決多指標分類等非線性問題，減少人為的主觀性操控[9，10]。選用投影目標函數來衡量投影暴露某種布局的可能性大小，探求投影目標函數達到最優的投影值。建模過程包括以下 4步：

①指標集的標準化處理

設指標Xij(i=1，2，…，m；j=1，2，…，n)，m為樣本個數，n為指標個數。為消除各指標間數值的影響和統一范圍，采用極差變換法處理，其中：

正向指標：

逆向指標：

經處理后，均化為正向指標且滿足0≤yij≤1。

②線性投影。隨機抽取若干個初始投影方向a(a1，a2，…，am)進行計算，根據指標選大的原則，確定最大指標對應的解為最優投影方向。

若a(a1，a2，…，am)為m維單位向量，則樣本i的投影特征值Zi的表達為：

③優化投影目標函數。綜合投影指標值時，投影值Zi的分布特征：整體上投影點團之間盡可能散開；局部投影點盡可能凝聚成單個的點團。故將目標函數T(a)定義為類間距離L(a)與類內密度d(a)的乘積，即T(a)=L(a)·d(a)[11]：

f(t)為一階單位階躍函數，t≥0時，其值為1；t<0時，其值為0。

R為估計局部散點密度的窗寬參數，按寬度內至少包括一個散點的原則選定，其取值與樣本數據結構有關，合理取值范圍為rmax

當T(a)取得最大值時所對應的投影方向就是所要尋找的最優投影方向。因此尋找最優投影方向的問題可轉化為下列優化問題：

④將最優投影方向代入對應的指標權重，據此對評價樣本集進行統一評價。

4 雷電災害風險區劃及分析

以貴州省銅仁市為例，建立以網格化后的風險區劃因子(包括致災因子、孕災環境、承災體)及其對應的指標為基礎的風險評價集合，利用GIS技術獲取各縣區評價指標(風險因子)的均值，代入遺傳算法的投影尋蹤聚類模型，逐一計算其最優投影方向向量，得到評價指標權重見表1所示。

表1 雷電災害風險評價指標權重

進一步采用柵格分析，基于結構要素的評價指標體系，自下而上進行柵格計算，采用自然間距斷點法對銅仁市雷電災害風險進行等級劃分(表2)，得到風險區劃如圖2所示。

表2 自然間距斷點法劃分風險等級

經自然間距斷點對風險值分級，高及次高風險區主要分布在石阡縣西南部的河壩場、聚鳳、本莊甘溪、白沙，思南縣的甕溪、文家店、合朋溪、塘頭、孫家壩、思唐、涼水井、鸚鵡溪，德江縣的楠桿、荊角、青龍、共和、潮砥、共和，印江的峨嶺、朗溪、羅場、永義，江口的德旺、太平、雙江、怒溪、桃映，碧江區的壩黃、和平、川硐、桐木坪、河西、市中、環北，松桃的寨英、普覺、沙壩、平頭、牛郎以及玉屏的朱家場、大龍等地。

低及次低風險區主要分布在石阡的五德、坪山、青陽、石固、花橋、坪地場，印江的楊柳、洋溪，江口的民和、閔孝，萬山的敖寨、高樓坪、黃道、下溪、瓦屋，沿河的垢坪、塘壩、思渠、黑水、官舟、沙子、和平、中界、甘溪以及松桃的瓦屋、甘龍、永安、黃板、長興、木樹、盤石、世昌、長坪、正大等鄉鎮。

5 結論與討論

本文以0.005°×0.005°空間網格為基本單位分析銅仁市雷電災害風險，考慮致災因子危險性、孕災環境敏感性、承災體脆弱性等3個方面的影響，并選取相應的評價指標，建立以目標、準則、指標層為結構要素的評價模型，操作簡單易行。基于GIS平臺，采用投影尋蹤模糊聚類方法計算各指標權重，計算分析雷電災害風險，繪制鄉鎮級雷電災害風險區劃圖，提高分析精準度，彌補市縣級行政區規模存在空間單元尺度大、分辨率低等缺陷。

但一直以來，人口經濟數據的收集、整理以及存貯都是以行政區域為基礎統計單元，不能反映人口、GDP等雷電災害承災體實際的空間分布特征，影響評價的精準度。下一步將利用高分辨率的遙感數據被用來模擬人口、GDP等社會經濟數據的空間分布，實現人口經濟數據空間化，以期進一步提高風險管理的精準度，為有效的管理和防御雷電災害提供客觀依據。

圖2 雷電災害風險評價區劃圖Fig.2 The lightning disaster risk assessment and zoning map

[1] 楊仲江.雷電災害風險評估與管理基礎[M].北京:氣象出版社,2010.

[2] 吳安坤,李忠良,李艷,等.基于歷史災情數據的雷電災害風險分析與評價[J]. 防災科技學院學報,2013,15(4): 87-91.

[3] 倪長健.自然災害風險評估途徑的進一步探討[J]. 災害學,2014,03:11-14.

[4] 程向陽,謝五三,王凱,等. 雷電災害風險區劃方法研究及其在安徽省的應用[J]. 氣象科學,2012,01:80-85.

[5] 貴州省統計局,國家統計局貴州調查總隊.貴州統計年鑒2015[M].北京:中國統計出版社,2015.

[6] 張繼權,李寧.主要氣象災害風險評價與管理的數量化方法及其應用[M].北京:北京師范大學出版社,2007.

[7] GB50057-2010 建筑物防雷設計規范[S].北京:中國計劃出版社,2011.

[8] 趙新泉,彭勇行.管理決策分析[M].北京：科學出版社，2008:147-285.

[9] 高燚,蒙小亮,勞小青.基于聚類分析的海南島雷電災害易損度風險區劃[J]. 自然災害學報,2013,01:175-182.

[10]莊世堅.用投影尋蹤技術評價環境質量[J]. 環境保護,2000(2):25-26.

[11]劉耀源,鄒長武,周媛媛,等.改進的投影尋蹤水質評價模型[J]. 節水灌溉,2012,20 812:1-3+8.

Lightning disaster risk assessment of township level based on the structural element model

WU Ankun1,2，ZHANG Shuxia1,LIU Bo1,YANG Qun1,ZENG Yong1

(1.Guizhou Lightning Protection and Disaster Reduction Center, Guiyang 550081, China;2.College of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225, China)

Taking Tongren City of Guizhou Province as the research object, the lightning disaster risk assessment indexes were selected from three aspects to establish the evaluation model of the structure elements of the target, criterion and index layer, which are the hazard of the disaster causing factors, the environmental sensitivity of the disaster, the vulnerability of the disaster bearing body. And then based on GIS platform, grid evaluation index factor, a raster data was generated by projection pursuit fuzzy clustering to obtain the weight of each index, realize calculation and analysis of lightning disaster risk, township level of thunder and lightning disaster risk zoning map rendering, refined risk analysis and evaluation.

structural elements; lightning disaster; grid based; projection pursuit clustering; risk assessment

1003-6598(2016)06-0067-05

2016-05-07

吳安坤(1986—)，男，工程師，主要從事雷電科學與防護技術研究，E-mail：wak-mail@163.com。

黔氣科合QN[2017]02號。

P429

B