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摘 要：利用宣城市50年雷暴日资料，采用EOF分解方法，对宣城市雷电时空分布特征进行分析研究，并在此基础上，利用气象资料、地理信息数据、社会经济数据等，从致灾因子、承灾体方面，研究探讨宣城市雷电灾害易损区域，为灾情调查、防灾减灾等提供科学依据。
关键词：雷电特征;EOF分解;易损区域
中图分类号 P429 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2019）19-0146-04
Study on Lightning Activity Characteristics and Regional Vulnerability in Xuancheng City
He Guixia1 et al.
Abstract：Using the data of thunderstorm xuan city 50 years，the use of EOF decomposition method，the lightning spatial and temporal distribution characteristics of Xuancheng city analysis，on this basis，using the meteorological data，geographical information data，social and economic data，and so on，from the disaster factor，disaster bearing body，study Xuancheng city lightning disaster vulnerability areas，which will provide a scientific basis for the disaster investigation and disaster prevention and mitigation.
Key words：Lightning characteristics;EOF decomposition;Vulnerable areas
安徽省宣城市属亚热带季风气候，冷暖空气频繁交汇，地形以山区和丘陵为主，复杂的气候条件和特殊的地形导致雷电频繁发生。随着国民经济的快速发展，电子信息设备的广泛使用，雷电造成的危害越来越严重。如何科学防雷、经济防雷显得越来越重要。因此，分析雷电活动特征，对雷电灾害风险性进行分析研究具有重要的现实意义[1-5]。
1 资料来源与处理方法
1.1 资料来源 雷暴日资料来源于宣城市气象局提供的7个地面气象台站1961—2010年共50年的观测数据;闪电定位资料为宣城市气象局2006—2011年共6年LD-Ⅱ型闪电定位仪监测数据;社会经济数据为宣城市2017年各县市区的行政面积、人口、国民生产总值（GDP）。
1.2 处理方法 将雷暴日数据按EOF方法展开，利用展开后的特征向量场进行年际雷电变化的空间分布分析，相应的主分量用于表示时间变化[6-7]。通过对近50年来全市7个站点的雷暴进行分析，得出雷电的气候变化特征。
年雷暴日矩阵为X（i，j），i为年序号，j为站点序号。EOF展开式表示为：X=V*T，X是7*50标准雷暴日矩阵，V是7*7空间特征向量矩阵，T是7*50时间系数矩阵。
在对雷电灾害易损性区域进行研究时，首先对用到的各指标进行分析、处理，得到每个指标的强弱分布图，然后，对多个指标进行加权综合。为了消除指标的量纲差异，每个指标的值都被归一化处理。计算公式：
[Dij=Aijmaxi] （1）
式（1）中i表示雷暴日、雷电密度、经济、人口、雷电流强度中的任意一项指标，j表示具体区域（包括县界为单位的区域和闪电密度等项目每km2的栅格区域）。Aij表示各个区域的对应项目指标值。对以上各个区域的各个指标值按照项目的重要性进行加权叠加，计算公式为：
[Vj=∑n1Wi·Dij] （2）
式（2）中：Vj是评估因子的总值，Wi是指数i的权重，Dij是因子j的指数i的归一化值，n是评估指标的数量，最后根据加权出来的值将雷电灾害风险区域按不同等级进行划分。
闪电定位数据分析方法：通过Arcgis软件对宣城市2006—2011年闪电定位资料按照1×1km的格距进行统计分析，得到了各网格的雷电密度和平均强度，再对闪电密度和电流强度按照2∶1进行加权得到宣城市雷电致灾因子的区划图。
承灾体易损性分析方法：分行政县市区输入各乡镇经济数据、分等级用不同色标表示不同的经济密度（GDP/行政面积）;分行政县市区输入各乡镇人口数据，分等级用不同色标表示不同的人口密度（人口/行政面积），并综合人口、经济因子，得到宣城市承灾体易损性区划图。
宣城市雷电灾害易损区域研究方法：将宣城市的雷电密度、雷电强度、人口密度、经济密度4要素进行多种权重组合并绘制出相应的宣城市雷电灾害易损性区域分布图。
2 雷电活动时空分布特征
2.1 特征向量分析 将50年雷暴日资料利用EOF展开，经分解后，各向量的方差貢献率和累积方差贡献率如表1所示。其中第1向量占80.9%，从第2特征向量开始的方差贡献明显减小。因此，可以认为第1特征向量在雷电活动的空间分布中起着最重要的作用。
2.2 空间分布特征 从表2可知，它们的第1特点是同为负值，表明宣城市雷电活动具有同步性;第2特点是宁国、旌德、绩溪为高值区，即宣城市南部山区雷电相对较多。
2.3 年际变化特征 图1给出了宣城市雷暴日数第1特征向量的时间系数序列，并对其进行了EOF分析，图中的粗线是时间系数演变的趋势线。可以看出宣城市雷电活动总体呈下降趋势，20世纪60年代早期和中期雷电活动多，1963年为雷电活动异常多年，从20世纪60年代末至70年代减少较快，到了80年代，雷电活动稳步下降，90年代则是雷电活动相对较低的时期，进入21世纪后雷电活动有缓慢回升的趋势。 2.4 月际变化特征 从图2可以看出，宣城市各地逐月平均雷暴日数变化趋势相同，即3—9月为雷电活动多发期，占全年的96.7%，其中以7—8月雷暴日数最多，占全年的52.3%。10—2月雷电活动很少。
3 雷电灾害易损性区域分析
3.1 致灾因子危险性分析 通常雷电灾害的致灾因子主要考虑雷电密度和雷电强度，雷电强度越大，密度越高，风险就越大[8-10]。雷电密度是指单位面积内所发生的雷击大地的年平均次数。某一地区的雷电密度越大，该地区的致灾因子就越活跃，雷电灾害风险性越大。其计算公式为[11]：
D=0.1Td （3）
式中D表示雷电密度（次/km2.a），Td为雷暴日数。
对宣城市7个气象站1961—2010年50年雷暴日资料利用克里金插值方法计算出各县市区的雷电密度，得到雷电密度分布图。通过Arcgis软件对宣城市2006—2011年闪电资料按照1×1km的格距进行统计分析，得到基于闪电定位资料的雷电密度分布图和雷电强度分布图（图3）。考虑到人工观测的雷暴日，观测范围具有局限性，但有50年的资料，时间长，具有一定的代表性，闪电定位资料在一定程度上会有误差和干扰，且观测资料只有6年，时间比较短，代表性较弱。因此，将2种方法所得的雷电密度权重取为50∶6，进行加权分析，得到加权后的雷电密度分布图（图4）。
从稳定性和可靠性方面考虑，将雷电密度和雷电强度权重取值设定为2∶1，将其归一化再加权综合，得出雷电灾害致灾因子危险性分布图（图5）。
3.2 承灾体易损性分析 灾害的发生是由环境的危害性和承灾体的脆弱性共同决定的[12-15]。宣城市雷电灾害的脆弱性反映了该地区对雷电发生的敏感性，这与雷电的气候背景、人口密度和经济密度有关。人口密度表示发生灾害时，单位面积上受危害的人口数量，这一指标可以反映出某一地区生命对灾害的敏感度。经济密度表示发生灾害时单位面积的经济损失程度。
将人口密度、经济密度2项指标等权重相加得到各地的承灾体易损性分布图（图6）。
3.3 雷电灾害易损性区划 将宣城市的雷电密度、雷电强度、人口密度、经济密度4个因素进行多种权重组合并绘出宣城市雷电灾害区域易损性分布图（图7）。
4 结论
（1）宣城市1—12月都有雷电活动，具有明显的季节变化特征，主要表现为：夏季多，春季次之，冬季最少。3—9月为雷电活动活跃期，其中7—8月雷暴日数最多，占全年的52.3%。
（2）宣城市雷电活动1960年以来总体呈下降趋势，但2000年以后雷电活动缓慢回升。
（3）宣城市的北部，即宣州区城区、水阳、狸桥、朱桥、沈村、五星，宁国的港口、梅林和郎溪的大部分地区为雷电灾害高易损区域;宣城市中部、东北部、西北部，即宣州区的孙埠、水东、洪林、新田，泾县的云岭、黄村、丁家桥、蔡村，广德、宁国的大部分地区为雷电灾害次高易损区域;宣州区的古泉、文昌、杨柳、黄渡，广德、宁国、泾县的大部分地区，绩溪、旌德的部分地区为雷电灾害中易损区域;其它地区为雷电灾害低易损区域。
（4）雷电灾害的形成是一个非常复杂的过程，其影响因素很多。目前，对宣城市雷电易发地区进行全面、准确的定量分析还有困难。在指标选择、权重确定、评估模型等方面还需要进一步的研究和优化。
参考文献
[1]刘欣.南京市雷电活动特征及雷电灾害风险区划研究[D].南京：南京信息工程大学，2016.
[2]程向阳，谢五三，王凯，等.雷电灾害风险区划方法研究及其在安徽省的应用[J].气象科学，2012，32（1）：80-85.
[3]程丽丹，张永刚，杨美荣，等.河南省雷电灾害易损性分析及风险区划[J].气象与环境科学，2011，34（3）：50-55.
[4]卜俊伟.基于闪电定位资料的四川省雷电风险区划分析[J].高原山地气象研究，2014，34（2）：86-89.
[5]宋喃喃，刘邕.基于天津各行政区的雷电风险区划初探[J].安徽农业科学，2015，43（4）：206-208，311.
[6]郑淋淋，孙建华，卫捷.1980～2008年我国强对流天气的统计特征[C].第27届中国气象学会年会，2010.
[7]李翠华，李阳斌，罗律.清远地区近52年的雷暴气候特征及环流背景[J].广东气象，2015，37（4）：15-18.
[8]尹娜，肖稳安.区域雷灾易损性分析、评估及易损度区划[J].热带气象学报，2005，21（4）：441-448.
[9]田艳婷，吴孟恒，史锋旗，等.河北省雷电灾害易损性综合评估与区划[J].气象科技，2012，40（3）：507-512.
[10]张义军，陶善昌，马明，等.雷电灾害[M].北京：气象出版社，2009：36-38.
[11]國家质量监督检验检疫总局.建筑物防雷设计规范GB50057-2010[S].北京：中国计划出版社，2011：59-61.
[12]郭虎，熊亚军，扈海波，等.北京市雷电灾害灾情综合评估模式[J].灾害学，2008，23（1）：41-44.
[13]蒋勇军，况明生，匡鸿海，等.区域易损性分析、评估及易损度区划—以重庆市为例[J].灾害学，2001，16（3）：59-64.
[14]严春银.江西省雷电灾害易损性分析及其区划[J].江西科学，2006，24（2）：131-135.
[15]张腾飞，尹丽云，许迎杰，等.2007年5—8月云南省雷电活动特点和致灾因子分析[J].灾害学，2009，24（1）：73-79.
（责编：杨 林）
关键词：雷电特征;EOF分解;易损区域
中图分类号 P429 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2019）19-0146-04
Study on Lightning Activity Characteristics and Regional Vulnerability in Xuancheng City
He Guixia1 et al.
Abstract：Using the data of thunderstorm xuan city 50 years，the use of EOF decomposition method，the lightning spatial and temporal distribution characteristics of Xuancheng city analysis，on this basis，using the meteorological data，geographical information data，social and economic data，and so on，from the disaster factor，disaster bearing body，study Xuancheng city lightning disaster vulnerability areas，which will provide a scientific basis for the disaster investigation and disaster prevention and mitigation.
Key words：Lightning characteristics;EOF decomposition;Vulnerable areas
安徽省宣城市属亚热带季风气候，冷暖空气频繁交汇，地形以山区和丘陵为主，复杂的气候条件和特殊的地形导致雷电频繁发生。随着国民经济的快速发展，电子信息设备的广泛使用，雷电造成的危害越来越严重。如何科学防雷、经济防雷显得越来越重要。因此，分析雷电活动特征，对雷电灾害风险性进行分析研究具有重要的现实意义[1-5]。
1 资料来源与处理方法
1.1 资料来源 雷暴日资料来源于宣城市气象局提供的7个地面气象台站1961—2010年共50年的观测数据;闪电定位资料为宣城市气象局2006—2011年共6年LD-Ⅱ型闪电定位仪监测数据;社会经济数据为宣城市2017年各县市区的行政面积、人口、国民生产总值（GDP）。
1.2 处理方法 将雷暴日数据按EOF方法展开，利用展开后的特征向量场进行年际雷电变化的空间分布分析，相应的主分量用于表示时间变化[6-7]。通过对近50年来全市7个站点的雷暴进行分析，得出雷电的气候变化特征。
年雷暴日矩阵为X（i，j），i为年序号，j为站点序号。EOF展开式表示为：X=V*T，X是7*50标准雷暴日矩阵，V是7*7空间特征向量矩阵，T是7*50时间系数矩阵。
在对雷电灾害易损性区域进行研究时，首先对用到的各指标进行分析、处理，得到每个指标的强弱分布图，然后，对多个指标进行加权综合。为了消除指标的量纲差异，每个指标的值都被归一化处理。计算公式：
[Dij=Aijmaxi] （1）
式（1）中i表示雷暴日、雷电密度、经济、人口、雷电流强度中的任意一项指标，j表示具体区域（包括县界为单位的区域和闪电密度等项目每km2的栅格区域）。Aij表示各个区域的对应项目指标值。对以上各个区域的各个指标值按照项目的重要性进行加权叠加，计算公式为：
[Vj=∑n1Wi·Dij] （2）
式（2）中：Vj是评估因子的总值，Wi是指数i的权重，Dij是因子j的指数i的归一化值，n是评估指标的数量，最后根据加权出来的值将雷电灾害风险区域按不同等级进行划分。
闪电定位数据分析方法：通过Arcgis软件对宣城市2006—2011年闪电定位资料按照1×1km的格距进行统计分析，得到了各网格的雷电密度和平均强度，再对闪电密度和电流强度按照2∶1进行加权得到宣城市雷电致灾因子的区划图。
承灾体易损性分析方法：分行政县市区输入各乡镇经济数据、分等级用不同色标表示不同的经济密度（GDP/行政面积）;分行政县市区输入各乡镇人口数据，分等级用不同色标表示不同的人口密度（人口/行政面积），并综合人口、经济因子，得到宣城市承灾体易损性区划图。
宣城市雷电灾害易损区域研究方法：将宣城市的雷电密度、雷电强度、人口密度、经济密度4要素进行多种权重组合并绘制出相应的宣城市雷电灾害易损性区域分布图。
2 雷电活动时空分布特征
2.1 特征向量分析 将50年雷暴日资料利用EOF展开，经分解后，各向量的方差貢献率和累积方差贡献率如表1所示。其中第1向量占80.9%，从第2特征向量开始的方差贡献明显减小。因此，可以认为第1特征向量在雷电活动的空间分布中起着最重要的作用。
2.2 空间分布特征 从表2可知，它们的第1特点是同为负值，表明宣城市雷电活动具有同步性;第2特点是宁国、旌德、绩溪为高值区，即宣城市南部山区雷电相对较多。
2.3 年际变化特征 图1给出了宣城市雷暴日数第1特征向量的时间系数序列，并对其进行了EOF分析，图中的粗线是时间系数演变的趋势线。可以看出宣城市雷电活动总体呈下降趋势，20世纪60年代早期和中期雷电活动多，1963年为雷电活动异常多年，从20世纪60年代末至70年代减少较快，到了80年代，雷电活动稳步下降，90年代则是雷电活动相对较低的时期，进入21世纪后雷电活动有缓慢回升的趋势。 2.4 月际变化特征 从图2可以看出，宣城市各地逐月平均雷暴日数变化趋势相同，即3—9月为雷电活动多发期，占全年的96.7%，其中以7—8月雷暴日数最多，占全年的52.3%。10—2月雷电活动很少。
3 雷电灾害易损性区域分析
3.1 致灾因子危险性分析 通常雷电灾害的致灾因子主要考虑雷电密度和雷电强度，雷电强度越大，密度越高，风险就越大[8-10]。雷电密度是指单位面积内所发生的雷击大地的年平均次数。某一地区的雷电密度越大，该地区的致灾因子就越活跃，雷电灾害风险性越大。其计算公式为[11]：
D=0.1Td （3）
式中D表示雷电密度（次/km2.a），Td为雷暴日数。
对宣城市7个气象站1961—2010年50年雷暴日资料利用克里金插值方法计算出各县市区的雷电密度，得到雷电密度分布图。通过Arcgis软件对宣城市2006—2011年闪电资料按照1×1km的格距进行统计分析，得到基于闪电定位资料的雷电密度分布图和雷电强度分布图（图3）。考虑到人工观测的雷暴日，观测范围具有局限性，但有50年的资料，时间长，具有一定的代表性，闪电定位资料在一定程度上会有误差和干扰，且观测资料只有6年，时间比较短，代表性较弱。因此，将2种方法所得的雷电密度权重取为50∶6，进行加权分析，得到加权后的雷电密度分布图（图4）。
从稳定性和可靠性方面考虑，将雷电密度和雷电强度权重取值设定为2∶1，将其归一化再加权综合，得出雷电灾害致灾因子危险性分布图（图5）。
3.2 承灾体易损性分析 灾害的发生是由环境的危害性和承灾体的脆弱性共同决定的[12-15]。宣城市雷电灾害的脆弱性反映了该地区对雷电发生的敏感性，这与雷电的气候背景、人口密度和经济密度有关。人口密度表示发生灾害时，单位面积上受危害的人口数量，这一指标可以反映出某一地区生命对灾害的敏感度。经济密度表示发生灾害时单位面积的经济损失程度。
将人口密度、经济密度2项指标等权重相加得到各地的承灾体易损性分布图（图6）。
3.3 雷电灾害易损性区划 将宣城市的雷电密度、雷电强度、人口密度、经济密度4个因素进行多种权重组合并绘出宣城市雷电灾害区域易损性分布图（图7）。
4 结论
（1）宣城市1—12月都有雷电活动，具有明显的季节变化特征，主要表现为：夏季多，春季次之，冬季最少。3—9月为雷电活动活跃期，其中7—8月雷暴日数最多，占全年的52.3%。
（2）宣城市雷电活动1960年以来总体呈下降趋势，但2000年以后雷电活动缓慢回升。
（3）宣城市的北部，即宣州区城区、水阳、狸桥、朱桥、沈村、五星，宁国的港口、梅林和郎溪的大部分地区为雷电灾害高易损区域;宣城市中部、东北部、西北部，即宣州区的孙埠、水东、洪林、新田，泾县的云岭、黄村、丁家桥、蔡村，广德、宁国的大部分地区为雷电灾害次高易损区域;宣州区的古泉、文昌、杨柳、黄渡，广德、宁国、泾县的大部分地区，绩溪、旌德的部分地区为雷电灾害中易损区域;其它地区为雷电灾害低易损区域。
（4）雷电灾害的形成是一个非常复杂的过程，其影响因素很多。目前，对宣城市雷电易发地区进行全面、准确的定量分析还有困难。在指标选择、权重确定、评估模型等方面还需要进一步的研究和优化。
参考文献
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[5]宋喃喃，刘邕.基于天津各行政区的雷电风险区划初探[J].安徽农业科学，2015，43（4）：206-208，311.
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[8]尹娜，肖稳安.区域雷灾易损性分析、评估及易损度区划[J].热带气象学报，2005，21（4）：441-448.
[9]田艳婷，吴孟恒，史锋旗，等.河北省雷电灾害易损性综合评估与区划[J].气象科技，2012，40（3）：507-512.
[10]张义军，陶善昌，马明，等.雷电灾害[M].北京：气象出版社，2009：36-38.
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[12]郭虎，熊亚军，扈海波，等.北京市雷电灾害灾情综合评估模式[J].灾害学，2008，23（1）：41-44.
[13]蒋勇军，况明生，匡鸿海，等.区域易损性分析、评估及易损度区划—以重庆市为例[J].灾害学，2001，16（3）：59-64.
[14]严春银.江西省雷电灾害易损性分析及其区划[J].江西科学，2006，24（2）：131-135.
[15]张腾飞，尹丽云，许迎杰，等.2007年5—8月云南省雷电活动特点和致灾因子分析[J].灾害学，2009，24（1）：73-79.
（责编：杨 林）