基于ArcGIS的新疆雷电灾害风险区划研究

王延慧，张建涛，叶文军，黄晓露，钱 勇，周 斌

（1.中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所，新疆 乌鲁木齐830002；2.新疆气象灾害防御技术中心，新疆 乌鲁木齐830002）

雷电是雷暴云中发生的剧烈放电现象，破坏力巨大，是一种严重的灾害性天气[1]。雷电灾害是全球发生频率高、影响严重的灾害类型，雷电常造成人员伤亡、农田受灾、渔业损失，严重制约了社会经济发展。据统计，全球平均每分钟发生雷暴天气达两千次，每年雷电灾害造成数万人身伤亡案例，直接经济损失达数十亿美元。随着高新技术的迅速发展，尤其是电子技术，雷电对电子信息系统的危害越来越严重，造成的损失和影响也越来越大，雷电灾害已被国际电工委员会（IEC），称为“电子时代的一大公害”[2]。

为了减轻雷电灾害造成的损失，需要了解区域雷电活动规律以及雷电灾害风险分布情况。灾害风险评价始于20 世纪30 年代，由美国田纳西河流域管理局提出洪水灾害风险评价理论方法[3]。随着风险分析理论的成熟和应用，风险分析也被引入雷电等灾害风险评价。近年来，我国气象学者在雷电灾害风险评估与区划方面进行了诸多研究。徐瑞利[4]、朱涯[5]、吴安坤[6-7]、黄肖寒[8]、张雷[9]、程萌[10]、顾丽华[11]、程向阳[12]、程丽丹[13]等众多学者基于风险分析理论，从致灾因子危险性、孕灾环境风险、承灾体、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力分布等特点若干个方面入手，采用雷暴日、雷电、地理信息及社会经济等数据，构建雷电综合风险指标，得到了鲁东南山区、玉溪市、贵州省、河池市、福建省、菏泽市、德清县和安徽省雷电灾害风险区划。

目前国内各省已经相继开展了雷电灾害风险区划模型的研究，但新疆地区雷灾风险区划的研究却相对缺乏，由于地域差异，现有的评价模型、方法不适宜高海拔地区。新疆地理条件复杂，地形起伏很大，山脉与盆地相间排列盆地与高山环抱[14-15]，受地理地形等因素影响，夏季午后至傍晚最易发生强烈的对流天气过程，并伴随着闪电活动。闪电不仅干扰通讯系统、电力设施和计算机网络等的安全运行，有时还击毁石油化工设施，造成人畜伤亡，对当地的经济建设和人民的生产生活造成严重的危害。为避免和减少因雷电而造成的经济损失和社会影响，本文利用新疆地闪、雷电灾情、社会经济及地理信息数据，对新疆地区雷电灾害风险进行评估和区划研究，以期为新疆的防雷安全监管、雷电监测预警预报和防雷减灾提供理论指导和科学依据。

1 资料与方法

1.1 资料说明

地闪资料来源于新疆2013 年1 月1 日00：00（北 京 时 间BT）—2017 年12 月31 日00：00 的ADTD 地闪定位监测系统的探测资料，新疆闪电定位监测网于2011 年7 月—2012 年11 月安装完成，至今共布设了49 个监测站点（图1），探测范围可覆盖新疆全境及周边地区，布设基线距离300 km，可以提供每次雷击的时间、经纬度、雷电流幅值、陡度和定位方式等参数[16]；雷电灾情资料来源于新疆气象局统计上报的2005—2017 年各县市雷电灾害次数、伤亡人口和经济损失数据；社会经济资料来源于新疆维吾尔自治区统计局编著的《新疆统计年鉴2017》中2016年各县地区生产总值（GDP）、年末耕地面积、土地面积和年末人口等数据[17]；地理信息资料来源于从新疆气象局科技预报处申请的2016 版新疆县级以上行政区划及边界矢量数据、2008 年新疆90m 分辨率DEM 数据和2010 年新疆30 m 分辨率地表覆盖数据。

图1 地闪定位监测站点

1.2 数据处理方法

1.2.1 地闪资料处理方法

从地闪定位系统监测的原始数据中分别提取了地闪的发生时间、经纬度及电流强度等数据。首先，剔除了疆外无意义的数据；其次，剔除雷电流幅值为0～2 kA 和200 kA 以上的地闪的数据[18]；最后，将前后时间隔间在0.5 s 内和距离＜10 km 的多次回击过程，归为一次闪电[19-20]，同时把继后回击删除，将首次回击保留下来的资料作为该次闪电的信息进行统计分析。

1.2.2 归一化处理方法

雷电灾害风险评估用到多类指标进行加权综合，为了消除各指标的量纲差异，对每一个指标值进行归一化处理。归一化是将有量纲的数值经过变换，化为无量纲的数值，进而消除各指标的量纲差异。计算公式为：

式中Dij是j 站（格）点第i 个指标的归一化值；Aij是j 站（格）点第i 个指标值；maxi、mini分别是第i个指标值中的最大值和最小值。

1.2.3 加权综合评价法

各评价因子指数的计算采用加权综合评价法[21]，它是综合考虑各个指标对总体对象（因子）的影响程度，采用以下计算公式：

式中：Vj是评价因子的总值，Wi是指标i 的权重，Dij是对于因子j 的指标i 的归一化值，n 是评价指标个数。

1.2.4 自然断点法

自然断点法（Jenks natural breaks method）是一种地图分级算法。该算法认为数据本身有断点，可利用数据这一特点进行分级。算法原则是一个小聚类，聚类结束条件是组间方差最大、组内方差最小。计算方法见式（3）：

式中：SSDi为方差；i、j 为第i、j 个元素；A 是长度为N 的数组；k 为i、j 中间的数，表示A 组中的第k 个元素。

2 结果与分析

2.1 雷电灾害风险区划体系流程

本文基于自然灾害系统理论和风险评估理论，认为形成雷电灾害必须具有以下条件：首先，致灾因子，诱发雷电灾害的因素，主要由雷电活动规模、活动频次等决定；其次，孕灾环境，形成雷电灾害的环境，主要由下垫面的性质等决定，包括土地覆盖类型、地形海拔变化；最后，承灾体，雷电影响的人类活动、社会财产等，直接作用于当地的人口、经济情况。因此，雷电灾害风险区划体系从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性3 个方面选取相应的评价指标，建立雷电灾害风险区划结构流程（图2）。

图2 雷电灾害风险区划技术流程

2.2 雷电灾害风险区划指标权重的确定

层次分析法[22-24]（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种主观赋值法，是对一些较为复杂、模糊的问题作出决策的方法，即将复杂问题分解为多个组成因素，并将这些因素按支配关系进一步分解，形成多目标、多层次的的有序的递阶层次结构。通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性。具体步骤：首先，要建立层次结构模型；其次，通过元素之间的成对比较和比较尺度构造判断矩阵；然后根据判断矩阵计算各指标相对权重，并做一致性检验；最后，计算合成权重。本文通过AHP 法和统计学方法，采用流行的yaahp 软件，构造判断矩阵来确定雷电灾害风险评价指标体系的权重，各指标的权重如表1 所示。

表1 雷电灾害风险区划各指标的权重

2.3 雷电灾害风险区划指标分析

2.3.1 致灾因子危险性分析

雷电灾害危险性评价则是研究给定地理区域内一定时间段内雷电的致灾因子发生的可能性，包括分析其时、空、强的致灾特征及发生规律。本文主要考虑了地闪密度和地闪强度两个方面的因素。地闪密度反映了研究区遭受雷电灾害的可能性问题。地闪强度反映了研究区遭受雷电灾害的概率大小问题，地闪强度越大，密度越高，雷电灾害风险越大。采用2013 年1 月—2017 年12 月新疆ADTD 型地闪定位仪所获取的地闪资料，经过质量控制后，利用提取的近5 a 的地闪强度数据，按照百分位数法，将雷电流幅值分为5 级（表2）。根据雷电流幅值等级越高，对雷灾形成所起的作用越大的原则，确定地闪致灾因子权重，将按照0.01°×0.01°的网格格点化后的数据，按照雷电流幅值从5 级到1 级分别取其权重，即按照公式（4）计算，并进行归一化处理，形成地闪强度栅格数据：

式中：Ln 为地闪强度；i 为雷电流幅值等级；Fi为雷电流幅值为i 等级的地闪频次的归一化值。

表2 雷电流幅值等级

由图3a 可知，地闪强度低值区主要位于南疆的喀什、和田和克州地区，其数值低于0.51，这些地区高建筑物较少、经济发展水平较低；地闪强度高值区基本分布在北疆的阿勒泰、塔城地区和博州、伊犁州及克拉玛依市、乌苏、奎屯、沙湾、玛纳斯、呼图壁和昌吉一线的中北部的水域山体坡地，其数值在0.51～0.60。这些地区人口及旅客集中、各类电器电子设备使用较多、聚集各类石油化工企业。

图3 新疆地闪强度（a），地闪密度（b）及致灾因子危险性（c）分布

另外，将提取的近5 a 地闪经纬度数据，划分为0.01°×0.01°的网格，统计网格内的地闪频次，除以资料年限，得到各网格内的年平均地闪密度，并进行归一化处理，再通过ArcGIS 中的克里金插值形成地闪密度栅格数据。从图3b 可见，地闪密度低值区分布在南疆、东疆的沙漠、平原、人烟稀少、高建筑物较少的郊区；地闪密度高值区主要分布在新疆的偏西偏北地区的阿克苏地区、伊犁州、博州、塔城地区中西部、阿勒泰地区中南部及乌苏、奎屯、克拉玛依、沙湾、石河子、玛纳斯一线；地闪密度极高值区则主要分布在北疆的布尔津县、哈巴河县、阿勒泰市、福海县、富蕴县的东部和吉木乃县、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、托里县的大部地区以及博乐市、霍城县、昭苏县的中部。

通过以上对致灾因子各影响因素的分析，并结合各种影响因子对新疆致灾因子的不同贡献程度，运用AHP 法得出相应的权重值，采用GIS 的栅格计算工具，将地闪密度和强度特征信息作为叠加图层，计算致灾因子危险性，最后利用自然断点法进行分级，得到雷电灾害致灾因子的危险性分布。由图3c可见，致灾因子极高危险性区域主要集中在阿尔泰山一线的哈巴河、布尔津、福海、富蕴、青河县和阿勒泰市的北部；吉木乃、和布克赛尔、托里和额敏县的大部。高危险区分布在阿勒泰地区南部、塔城地区东部、伊犁和阿克苏地区的大部以及人口稠密、经济集中发展的沿天山经济带地区的中北部。经济带发展迅速，对电子信息技术的依赖性日益增强，高层建筑和高集成电子设备的应用越来越广泛，如计算机、通信设备及工业自控系统等，这些集成电路的耐过压、过电流能力极其脆弱，电子计算机和微电子设备对雷电电磁脉冲较常敏感，此经济带的雷电灾害较为集中，经济损失也越来越大。

2.3.2 孕灾环境敏感性分析

孕灾环境是指雷电灾害现场的局地自然环境和人类环境对雷电灾害形成和发展的贡献程度。从广义角度来看，孕灾环境稳定程度是标定区域孕灾环境的定量指标，孕灾环境对气象灾害系统的复杂程度、强度、灾情程度以及灾害系统的群聚与群发特征起决定性作用。孕灾环境敏感性评价是雷电灾害风险区划中较为重要的一部分，根据灾害类型、致灾强度和次数选择合适的孕灾环境因子，建立合理优化的指标组合和权重。对于雷电灾害的发生发展特性，孕灾环境敏感性主要与地形起伏、海拔高度、地表覆盖类型等因子相关[25]。

对2008 年新疆90 m 分辨率DEM 数据进行重采样分析，得出新疆0.01°×0.01°的海拔高度分布（图4a），可以看出，新疆山脉与盆地相间排列盆地与高山环抱，亦称“三山夹二盆”。北部阿尔泰山，南部为昆仑山系；天山横亘于新疆中部，把新疆分为南北两半，南部是塔里木盆地，北部是准噶尔盆地。

利用GIS 空间分析工具，对2008 年新疆90 m分辨率DEM 数据，进行重采样和邻域分析，提取了0.01°×0.01°的地形起伏栅格图层，如图4b 所示，新疆三大山脉地区的地形起伏变化较大，最大达2.941 km，两个盆地地形起伏变化较小，因而由于地形起伏导致的孕灾环境雷电风险在阿勒泰地区东部的阿勒泰山、沿天山一带和昆仑山很高；在古尔班通古特沙漠和塔克拉玛干沙漠等地势平缓地带最低。

对新疆30 m 分辨率地表覆盖类型，进行了重采样，形成了0.01°×0.01°的栅格数据（图4c）。地表覆盖类型多样，有耕地、草地、森林、水体、裸地等多种类型，地表覆盖类型不一，雷电风险也不一样，河边、湖边、海边、低洼地区和地下水位高的地方，都是容易遭受雷击的地方，比较空旷的地方有突出物体也易发生雷击[2]，因此对不同的地表覆盖类型导致的雷电风险按表3 进行赋值[5]，并处理成归一化的地表覆盖类型栅格数据。

表3 地表覆盖类型风险赋值标准（lan）

将海拔高度、地形起伏和地表覆盖数据进行归一化处理后，综合孕灾环境敏感性各因子的影响，依据AHP 层次分析法，按照其权重叠加计算，得到新疆雷电灾害孕灾环境敏感性区划图4d。新疆地形海拔较高，起伏度大；极高敏感区主要分布在阿勒泰山、天山、昆仑山一线和乌伦古湖、艾比湖、赛里木湖等水库湖泊附近；高敏感区主要集中在天山北坡经济带、额尔齐斯河、伊犁河、叶尔羌河和塔里木河等附近。

2.3.3 承灾体易损性分析

根据新疆历次雷电灾损类型与雷电因子的关联度分析，选择能够反映区域灾损敏度的人口密度、地均GDP、耕地比重、生命和经济损失指数等因子作为易损性评价因素。一般人口密度大、产业活动频繁、耕地分布集中、生命和经济损失严重的区域，易损性等级也较高。利用2005—2017 年近13 a 的雷灾数据，统计单位面积上的年平均雷电灾害次数（单位为次/km2）与单位面积上的雷击造成人员伤亡数（单位人/km2），并进行归一化。按照公式（5）计算生命损失指数，经过要素转栅格处理，形成0.01°×0.01°的生命损失指数栅格数据。

图4 新疆海拔高度（a）、地形起伏（b）、地表盖类型（c）及孕灾环境敏感性（d）分布

式中：Cl为生命损失指数，F 为年平均雷电灾害次数的归一化值，C 是年平均雷击造成人员伤亡数的归一化值。

该指标比较客观反映区域内雷电灾害造成人员伤亡的程度（生命易损性），也体现了区域内人员防御雷电灾害的能力。从生命损失指数分布（图5a）来看，高值区主要分布在喀什市、石河子市、巩留县、昭苏县、霍城县和察布查尔锡伯自治县等天山山脉附近的区域。其次，北疆大部和南疆的偏西地区的生命损失指数也比较高。同上生命损失指数处理方法一致，得出新疆经济损失指数分布（图5b），从图中可以看出：新疆经济损失指数高值区主要集中在石河子市、喀什市、玛纳斯县、克拉玛依市，其次分布在巩留县、霍城县、察布查尔锡伯自治县、阿勒泰市、新源县和阜康市等北疆地区。

图5 新疆生命损失指数（a）、经济损失指数（b）、人口密度（c）、地均GDP（d）、耕地比重（e）及承灾体易损性（f）分布

人是灾害影响最重要、最核心承灾体，人口密度大的地方，出现雷击造成的损失也越大。在新疆分县人口统计数据的基础上，以人口除以土地面积，得到人口密度，并进行归一化处理，形成以县域为单元的矢量数据，并将其转换为0.01°×0.01°的人口密度栅格数据。从图5c 可以看出，人口密度大的地方主要在喀什市、石河子市、伊宁市、和田市、泽普县、奎屯和乌鲁木齐市等水源、旅游资源丰富的区域。整体分布趋势呈现出西部高于东部、西南部高于东南部的形式。新疆人口密度最大、最小区域分别是喀什市、若羌县，依次为314 9.27、0.17 人/ km2，局部高密度区分布在各地州及县市行政中心，与其政治、经济、文化中心的地位密切相关。GDP 指某个地区在一定时期内经济活动中产生的价值，与人口密度处理方法相同，均以县级行政单元为基础进行统计。由图5d 可知，新疆地均GDP 分布趋势与人口密度具有很高的一致性，呈现出西部高于东部、西南部高于东南部的形势。新疆地均GDP 高值区主要集中在喀什、石河子、伊宁、五家渠和乌鲁木齐市等人口密集区域。其中最大、最小区域分别是喀什市和民丰县，依次为803 4.77 万元/ km2和1.58 万元/ km2。以年末耕地面积除以土地面积，得到耕地比重，并进行归一化要素转栅格处理，形成0.01°×0.01°的耕地比重栅格数据。从图5e 可得，新疆耕地比重大值区集中在五家渠市、北屯市、石河子市、泽普县、图木舒克市、喀什市和塔城市等水源丰富的区域。其次分布在伊犁州、阿克苏地区、昌吉州等地区。

根据上述指标与雷电灾情的相关性，通过加权综合评价法计算得到承载体易损性（图5f）。新疆雷电灾害承灾体易损性极高的地区主要集中在土地面积小、人口较多的石河子市、喀什市、伊宁市等地区；承灾体一般易损性地区主要集中在人口密度小、地均GDP 底、耕地比重少以及生命和经济损失指数小的东疆、和田地区和巴州；而阿勒泰市、塔城地区西北部、沿天山经济带、库尔勒、阿拉尔、阿克苏市及喀什地区中西部，或人口密度大，或耕地比重集中，这些地方属于高易损性地区。

2.4 雷电灾害风险指数分级及区划结果分析

根据各风险评价指标因子及对应的权重，利用自然断点法[26]，对雷电灾害风险指数分级见表4。

表4 雷电灾害风险指数分级

根据雷电灾害形成机理及评价指标体系，模拟灾害的形成，从致灾因子、孕灾环境和承灾体来选取评价因子，建立雷电灾害风险评价模型，见公式（6）：

式中：LDRI 为雷电灾害风险指数，其值越大，则灾害风险程度越大；RH、RS、RV 分别表示致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承载体易损性；wh、ws、wv 为各评价因子相应的权重。

由图6 可以看出，新疆雷灾害风险整体分布态势呈现出西部高于东部，北部高于南部，绿洲高于沙漠。新疆雷电灾害风险极高的地区主要集中在阿勒泰地区的北部、塔城地区大部、博州、伊犁州和喀什市、石河子、五家渠、北屯市及天山北坡经济带南部的一些零星地区；因该区地处阿勒泰山和天山山区，地形起伏较大，河网密布，水源较多，人口密集，GDP发展水平高，致灾风险较高，雷击事故造成的人员伤亡和经济损失较大，因此雷电灾害风险极高。雷电灾害风险高的地区主要分布在阿勒泰地区的南部、塔城地区东部、昌吉州大部、乌鲁木齐中北部、阿克苏地区、巴州西北部和克州、喀什、和田、巴州南部的昆仑山地区。天山北坡经济带是近些年来新疆现代化发展的重点地区，经济发达，财政收入高，基础设施完善，防灾能力较强，其实际风险等级仅为高风险。昆仑山经济相对较弱，人类活动较少，人口主要集中在基础设施良好的城镇，因此雷电灾害风险较阿勒泰山和天山山脉附近低。古尔班通古特沙漠和塔克拉玛干沙漠地区人口稀少，人类活动较少，建筑物稀疏，现代化电子设施少，雷击事故易造成的经济损失也少，致灾风险较低，属于一般风险区。根据新疆2005—2017 年各县发生雷电灾害次数的空间分布（图7）可以看出，阿勒泰市、和布克赛尔蒙古自治县和富蕴县灾情次数最多，克拉玛依市、青河和昭苏县等次之，于田、民丰、且末和若羌县等沙漠地区最少，未出现灾情记录。雷电灾情次数空间分布与风险区划分布趋势大致吻合。

图6 新疆雷电灾害风险区划

3 结论

图7 新疆雷电灾害次数空间分布

（1）本文基于ArcGIS 技术，采用重采样、邻域分析和重分类等方法深入分析了海拔高度、地形起伏、土地覆盖类型等环境因子对雷电灾害的影响。利用空间插值、数据关联和要素转栅格等方法实现了地闪资料、雷电灾情资料、社会经济资料和地理信息数据的空间匹配，形成了具有统一数据框架的新疆雷电灾害风险区划GIS 数据库。

（2）本文根据雷电灾害的特征，从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性3 个方面考虑，确立了以地闪密度、地闪电流强度、地表覆盖类型、海拔高度、地形起伏、人口密度、地均GDP 密度、生命损失指数、经济损失指数和耕地比重等10 项参数指标及其权重，构建了雷电灾害风险评价指标体系和区划模型。利用自然断点法，将绘制的新疆地区雷电灾害风险区划分为一般风险、高风险和极高风险3 个等级。其中，雷电灾害风险极高区主要集中在阿勒泰地区北部、塔城地区大部、博州、伊犁州、喀什市和天山北坡经济带南部的一些零星地区。

（3）通过与新疆历史雷电灾情数据比较，雷电灾情次数空间分布与风险区划分布趋势大致吻合，有一定的推广应用价值。本文中所用资料因有些偏远山区尚未建站，同时存在雷击事故上报和统计不完全的现象，导致风险评估过程中可能会产生一些误差。今后需要加强偏远地区闪电定位仪的布设和雷电观测，加强雷电灾害链研究，综合精度更高的多源化地闪监测数据和更加详实的历史雷灾资料，更好地做出雷电灾害风险区划，为当地政府编制精细化气象灾害防御规划提供决策依据。