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      基于層次分析模型的寧夏雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃

      2014-09-02 10:55:31劉凱王迎春厚軍學(xué)周積強(qiáng)陳志霞馬強(qiáng)
      科技與創(chuàng)新 2014年13期
      關(guān)鍵詞:雷電災(zāi)害寧夏

      劉凱 王迎春 厚軍學(xué) 周積強(qiáng) 陳志霞 馬強(qiáng)

      摘 要:根據(jù)寧夏2007—2013閃電定位監(jiān)測(cè)和《寧夏統(tǒng)計(jì)年鑒(2012版)》資料,用層次分析法選取閃電密度、人口密度、平均GDP等10項(xiàng)分析指標(biāo),對(duì)寧夏各區(qū)域進(jìn)行雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,并按等級(jí)指標(biāo)將該區(qū)19個(gè)縣區(qū)劃分為4個(gè)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域,制成寧夏雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖。

      關(guān)鍵詞:寧夏;雷電災(zāi)害;風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃;層次分析模型

      中圖分類號(hào):P429;X820.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2095-6835(2014)13-0141-02

      氣象災(zāi)害在自然災(zāi)害中發(fā)生頻率最高、影響范圍最大、危害面最廣,造成的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失也最為嚴(yán)重。而雷電又是世界十大氣象災(zāi)害之一,它的危害性和預(yù)防措施已越來(lái)越受到人們的重視。如何將雷電災(zāi)害防御管理提升至雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理的程度,已逐漸成為社會(huì)關(guān)注的新焦點(diǎn),對(duì)于促進(jìn)我區(qū)科學(xué)防雷、減災(zāi)救災(zāi)都具有十分重要的指導(dǎo)意義。

      1 雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的原理和方法

      1.1 建立層次結(jié)構(gòu)模型

      層次結(jié)構(gòu)模型實(shí)際上是系統(tǒng)問(wèn)題被概化后各層次間的邏輯結(jié)構(gòu)關(guān)系。依照所需雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的要求,可將模型分為三層,即區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)程度的目標(biāo)層、雷電災(zāi)害形成因子的準(zhǔn)則層和綜合比對(duì)影響因素的指標(biāo)層。

      1.2 構(gòu)造判斷矩陣

      層次結(jié)構(gòu)反映了各層次之間的支配關(guān)系,但影響目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)則層內(nèi)部因子之間的衡量比重卻并不相同。

      1.5 計(jì)算結(jié)果及雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)

      經(jīng)上述計(jì)算及驗(yàn)證通過(guò)后,取判斷矩陣特征向量Aw與指標(biāo)層中各因子的乘積作為各區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)程度的最終結(jié)果,并依據(jù)一定的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),將雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)程度按照不同的大小劃分等級(jí)。

      2 寧夏雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度分析

      2.1 資料應(yīng)用及解析

      本文選取的影響雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度的指標(biāo)包括區(qū)域閃電密度、雷暴密度、人口密度、平均GDP、大型醫(yī)療機(jī)構(gòu)分布密度、校園分布密度、平均第二產(chǎn)業(yè)值、平均第三產(chǎn)業(yè)值、農(nóng)村居民家庭平均每百戶家電擁有量、雷電災(zāi)害密度的10個(gè)指標(biāo)。閃電密度(單位:次/km2·年)代表一個(gè)區(qū)域自有監(jiān)測(cè)記錄以來(lái)的云地閃擊頻繁程度,表征了該區(qū)域內(nèi)雷電災(zāi)害的孕災(zāi)程度;雷暴密度(單位:天/km2·年)代表一個(gè)區(qū)域自有監(jiān)測(cè)記錄以來(lái)雷暴天氣發(fā)生的頻繁程度,表征了該區(qū)域內(nèi)雷電災(zāi)害的孕災(zāi)環(huán)境狀況;人口密度(單位:人/km2)代表區(qū)域內(nèi)單位土地面積上的人口數(shù)量,表征了該區(qū)域生命對(duì)雷電的敏感性;寧夏各縣、區(qū)雷平均GDP(單位:元/km2)代表區(qū)域內(nèi)單位土地面積上的生產(chǎn)總值,表征了該區(qū)域經(jīng)濟(jì)對(duì)雷電的敏感性;雷電災(zāi)害密度(單位:起/km2)代表2000年以來(lái)區(qū)域內(nèi)歷年發(fā)生的雷電災(zāi)害分布密集程度,從側(cè)面表征了該區(qū)域人員對(duì)雷電認(rèn)知水平以及建(構(gòu))筑物的雷電防護(hù)水平。雷電活動(dòng)分布具有明顯的差異性,其中,沙坡頭區(qū)、涇源縣和寧夏中東部地區(qū)雷電活動(dòng)頻繁程度明顯高于其他區(qū)域。

      2.2 評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算

      2.3 寧夏雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)值計(jì)算

      將通過(guò)驗(yàn)證后的判斷矩陣特征向量Aw值和指標(biāo)層中各縣、區(qū)雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度評(píng)估指標(biāo)的歸一化結(jié)果進(jìn)行點(diǎn)乘,得出寧夏各縣、區(qū)雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)值。

      根據(jù)寧夏各縣、區(qū)雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度評(píng)估指標(biāo)和寧夏各縣級(jí)區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度評(píng)估指標(biāo)的歸一化結(jié)果可知,寧夏各縣、區(qū)人口分布、經(jīng)濟(jì)財(cái)富、社會(huì)發(fā)達(dá)程度、易受雷災(zāi)群體密集程度及雷電防護(hù)措施現(xiàn)狀和水平等均有較大差異,其中,銀川市區(qū)在人口分布和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)方面的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)遠(yuǎn)高于其他地區(qū);涇源縣閃電密度和雷災(zāi)密度均位于各縣、區(qū)排行之首;利通區(qū)各項(xiàng)數(shù)據(jù)均屬偏高范圍,且農(nóng)村家電擁有量居全區(qū)之首。

      3 寧夏雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域劃分

      3.1 寧夏雷電災(zāi)害危險(xiǎn)度等級(jí)劃分

      區(qū)域雷電災(zāi)害危險(xiǎn)等級(jí)劃分的目的在于把導(dǎo)致雷電災(zāi)害形成的風(fēng)險(xiǎn)值按大小進(jìn)行分級(jí),揭示雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度的地域差異,合理地劃分出寧夏各縣、區(qū)不同的雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度等級(jí)。根據(jù)計(jì)算結(jié)果確定風(fēng)險(xiǎn)度等級(jí)標(biāo)準(zhǔn),按歸一化指標(biāo)將其劃分為以下5個(gè)等級(jí),如表3所示。

      3.2 繪制寧夏雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖

      根據(jù)寧夏回族自治區(qū)19個(gè)縣、區(qū)的雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)值及其區(qū)劃,銀川市區(qū)為雷電災(zāi)害高風(fēng)險(xiǎn)區(qū);石嘴山市區(qū)、永寧縣、隆德縣、利通區(qū)、涇源縣為雷電災(zāi)害中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū);平羅縣、原州區(qū)、彭陽(yáng)縣、賀蘭縣、鹽池縣、紅寺堡區(qū)、靈武市、青銅峽市為雷電災(zāi)害中風(fēng)險(xiǎn)區(qū);海原縣、同心縣、西吉縣、沙坡頭區(qū)、中寧縣為雷電災(zāi)害低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。

      4 總結(jié)

      根據(jù)層次分析模型評(píng)估結(jié)果,寧夏回族自治區(qū)各縣、區(qū)雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)最高的是銀川市區(qū),主要因其雷暴活動(dòng)中等偏高,人口及相關(guān)人員密集場(chǎng)所密集程度和社會(huì)經(jīng)濟(jì)財(cái)富均位列榜首所致;而風(fēng)險(xiǎn)居于中高水平的石嘴山市區(qū)、永寧縣和利通區(qū)因其雷暴活動(dòng)偏高、人口和經(jīng)濟(jì)敏感性均較強(qiáng)所致,其中,利通區(qū)受其僅次于銀川市區(qū)人口和相關(guān)人員密度以及全區(qū)最高的農(nóng)村家電擁有量影響,排名風(fēng)險(xiǎn)中高區(qū)次席。以上研究所得風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與我區(qū)實(shí)際情況相吻合,并且評(píng)估方法科學(xué)、有效,結(jié)果真實(shí)可用。

      本文以層次分析法為基本原理,構(gòu)建區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,選取區(qū)域閃電密度、人口密度、平均GDP等10個(gè)指標(biāo)建立風(fēng)險(xiǎn)判斷矩陣,分析區(qū)域雷電活動(dòng)情況、人口、社會(huì)以及經(jīng)濟(jì)和防雷重點(diǎn)行業(yè)敏感性等影響雷電災(zāi)害形成的潛在風(fēng)險(xiǎn),并對(duì)不同地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行區(qū)域劃分,評(píng)估方法科學(xué)、實(shí)用,與我區(qū)實(shí)際情況有較好的吻合度,為區(qū)域雷電風(fēng)險(xiǎn)的科學(xué)管理和雷電災(zāi)害防護(hù)提供了良好的依據(jù)。

      由于雷電活動(dòng)本身具有不規(guī)律性,加之本文涉及到準(zhǔn)則層所選取的眾多雷電災(zāi)害影響指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)和必然性達(dá)不到完全客觀,可能會(huì)對(duì)評(píng)估結(jié)果和區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的精確度造成一定影響,這也使得本文的研究結(jié)論尚不能應(yīng)用于一些對(duì)精度要求過(guò)高的決策性問(wèn)題。

      參考文獻(xiàn)

      [1]尹娜,肖穩(wěn)安.雷災(zāi)易損性分析、評(píng)估及易損度區(qū)劃[J].熱帶氣象學(xué)報(bào),2005,21(04):441-449.

      [2]馮民學(xué),焦雪,韋海容,等.江蘇省雷電分布特征分析[J].氣象科學(xué),2009,29(02):246-251.

      [3]鄧世聰,曹寧,馮杰.利用雷電參數(shù)劃分深圳雷區(qū)分布[J].廣東電力,2009,22(01):35-38.

      (編輯:劉曉芳)

      Abstract: According to Ningxia 2007-2013 lightning location monitoring and the “Ningxia Statistical Yearbook(2012 Edition)” information by selecting 10 AHP analysis indicators flash density, population density, average GDP and so on, each region of Ningxia lightning risk assessment carried out press grade index 19 counties in the area is divided into four risk areas, made of Ningxia lightning disaster risk zoning map.

      Key words: Ningxia; lightning; risk zoning; analytic hierarchy modelendprint

      摘 要:根據(jù)寧夏2007—2013閃電定位監(jiān)測(cè)和《寧夏統(tǒng)計(jì)年鑒(2012版)》資料,用層次分析法選取閃電密度、人口密度、平均GDP等10項(xiàng)分析指標(biāo),對(duì)寧夏各區(qū)域進(jìn)行雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,并按等級(jí)指標(biāo)將該區(qū)19個(gè)縣區(qū)劃分為4個(gè)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域,制成寧夏雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖。

      關(guān)鍵詞:寧夏;雷電災(zāi)害;風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃;層次分析模型

      中圖分類號(hào):P429;X820.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2095-6835(2014)13-0141-02

      氣象災(zāi)害在自然災(zāi)害中發(fā)生頻率最高、影響范圍最大、危害面最廣,造成的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失也最為嚴(yán)重。而雷電又是世界十大氣象災(zāi)害之一,它的危害性和預(yù)防措施已越來(lái)越受到人們的重視。如何將雷電災(zāi)害防御管理提升至雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理的程度,已逐漸成為社會(huì)關(guān)注的新焦點(diǎn),對(duì)于促進(jìn)我區(qū)科學(xué)防雷、減災(zāi)救災(zāi)都具有十分重要的指導(dǎo)意義。

      1 雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的原理和方法

      1.1 建立層次結(jié)構(gòu)模型

      層次結(jié)構(gòu)模型實(shí)際上是系統(tǒng)問(wèn)題被概化后各層次間的邏輯結(jié)構(gòu)關(guān)系。依照所需雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的要求,可將模型分為三層,即區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)程度的目標(biāo)層、雷電災(zāi)害形成因子的準(zhǔn)則層和綜合比對(duì)影響因素的指標(biāo)層。

      1.2 構(gòu)造判斷矩陣

      層次結(jié)構(gòu)反映了各層次之間的支配關(guān)系,但影響目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)則層內(nèi)部因子之間的衡量比重卻并不相同。

      1.5 計(jì)算結(jié)果及雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)

      經(jīng)上述計(jì)算及驗(yàn)證通過(guò)后,取判斷矩陣特征向量Aw與指標(biāo)層中各因子的乘積作為各區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)程度的最終結(jié)果,并依據(jù)一定的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),將雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)程度按照不同的大小劃分等級(jí)。

      2 寧夏雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度分析

      2.1 資料應(yīng)用及解析

      本文選取的影響雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度的指標(biāo)包括區(qū)域閃電密度、雷暴密度、人口密度、平均GDP、大型醫(yī)療機(jī)構(gòu)分布密度、校園分布密度、平均第二產(chǎn)業(yè)值、平均第三產(chǎn)業(yè)值、農(nóng)村居民家庭平均每百戶家電擁有量、雷電災(zāi)害密度的10個(gè)指標(biāo)。閃電密度(單位:次/km2·年)代表一個(gè)區(qū)域自有監(jiān)測(cè)記錄以來(lái)的云地閃擊頻繁程度,表征了該區(qū)域內(nèi)雷電災(zāi)害的孕災(zāi)程度;雷暴密度(單位:天/km2·年)代表一個(gè)區(qū)域自有監(jiān)測(cè)記錄以來(lái)雷暴天氣發(fā)生的頻繁程度,表征了該區(qū)域內(nèi)雷電災(zāi)害的孕災(zāi)環(huán)境狀況;人口密度(單位:人/km2)代表區(qū)域內(nèi)單位土地面積上的人口數(shù)量,表征了該區(qū)域生命對(duì)雷電的敏感性;寧夏各縣、區(qū)雷平均GDP(單位:元/km2)代表區(qū)域內(nèi)單位土地面積上的生產(chǎn)總值,表征了該區(qū)域經(jīng)濟(jì)對(duì)雷電的敏感性;雷電災(zāi)害密度(單位:起/km2)代表2000年以來(lái)區(qū)域內(nèi)歷年發(fā)生的雷電災(zāi)害分布密集程度,從側(cè)面表征了該區(qū)域人員對(duì)雷電認(rèn)知水平以及建(構(gòu))筑物的雷電防護(hù)水平。雷電活動(dòng)分布具有明顯的差異性,其中,沙坡頭區(qū)、涇源縣和寧夏中東部地區(qū)雷電活動(dòng)頻繁程度明顯高于其他區(qū)域。

      2.2 評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算

      2.3 寧夏雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)值計(jì)算

      將通過(guò)驗(yàn)證后的判斷矩陣特征向量Aw值和指標(biāo)層中各縣、區(qū)雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度評(píng)估指標(biāo)的歸一化結(jié)果進(jìn)行點(diǎn)乘,得出寧夏各縣、區(qū)雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)值。

      根據(jù)寧夏各縣、區(qū)雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度評(píng)估指標(biāo)和寧夏各縣級(jí)區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度評(píng)估指標(biāo)的歸一化結(jié)果可知,寧夏各縣、區(qū)人口分布、經(jīng)濟(jì)財(cái)富、社會(huì)發(fā)達(dá)程度、易受雷災(zāi)群體密集程度及雷電防護(hù)措施現(xiàn)狀和水平等均有較大差異,其中,銀川市區(qū)在人口分布和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)方面的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)遠(yuǎn)高于其他地區(qū);涇源縣閃電密度和雷災(zāi)密度均位于各縣、區(qū)排行之首;利通區(qū)各項(xiàng)數(shù)據(jù)均屬偏高范圍,且農(nóng)村家電擁有量居全區(qū)之首。

      3 寧夏雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域劃分

      3.1 寧夏雷電災(zāi)害危險(xiǎn)度等級(jí)劃分

      區(qū)域雷電災(zāi)害危險(xiǎn)等級(jí)劃分的目的在于把導(dǎo)致雷電災(zāi)害形成的風(fēng)險(xiǎn)值按大小進(jìn)行分級(jí),揭示雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度的地域差異,合理地劃分出寧夏各縣、區(qū)不同的雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度等級(jí)。根據(jù)計(jì)算結(jié)果確定風(fēng)險(xiǎn)度等級(jí)標(biāo)準(zhǔn),按歸一化指標(biāo)將其劃分為以下5個(gè)等級(jí),如表3所示。

      3.2 繪制寧夏雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖

      根據(jù)寧夏回族自治區(qū)19個(gè)縣、區(qū)的雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)值及其區(qū)劃,銀川市區(qū)為雷電災(zāi)害高風(fēng)險(xiǎn)區(qū);石嘴山市區(qū)、永寧縣、隆德縣、利通區(qū)、涇源縣為雷電災(zāi)害中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū);平羅縣、原州區(qū)、彭陽(yáng)縣、賀蘭縣、鹽池縣、紅寺堡區(qū)、靈武市、青銅峽市為雷電災(zāi)害中風(fēng)險(xiǎn)區(qū);海原縣、同心縣、西吉縣、沙坡頭區(qū)、中寧縣為雷電災(zāi)害低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。

      4 總結(jié)

      根據(jù)層次分析模型評(píng)估結(jié)果,寧夏回族自治區(qū)各縣、區(qū)雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)最高的是銀川市區(qū),主要因其雷暴活動(dòng)中等偏高,人口及相關(guān)人員密集場(chǎng)所密集程度和社會(huì)經(jīng)濟(jì)財(cái)富均位列榜首所致;而風(fēng)險(xiǎn)居于中高水平的石嘴山市區(qū)、永寧縣和利通區(qū)因其雷暴活動(dòng)偏高、人口和經(jīng)濟(jì)敏感性均較強(qiáng)所致,其中,利通區(qū)受其僅次于銀川市區(qū)人口和相關(guān)人員密度以及全區(qū)最高的農(nóng)村家電擁有量影響,排名風(fēng)險(xiǎn)中高區(qū)次席。以上研究所得風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與我區(qū)實(shí)際情況相吻合,并且評(píng)估方法科學(xué)、有效,結(jié)果真實(shí)可用。

      本文以層次分析法為基本原理,構(gòu)建區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,選取區(qū)域閃電密度、人口密度、平均GDP等10個(gè)指標(biāo)建立風(fēng)險(xiǎn)判斷矩陣,分析區(qū)域雷電活動(dòng)情況、人口、社會(huì)以及經(jīng)濟(jì)和防雷重點(diǎn)行業(yè)敏感性等影響雷電災(zāi)害形成的潛在風(fēng)險(xiǎn),并對(duì)不同地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行區(qū)域劃分,評(píng)估方法科學(xué)、實(shí)用,與我區(qū)實(shí)際情況有較好的吻合度,為區(qū)域雷電風(fēng)險(xiǎn)的科學(xué)管理和雷電災(zāi)害防護(hù)提供了良好的依據(jù)。

      由于雷電活動(dòng)本身具有不規(guī)律性,加之本文涉及到準(zhǔn)則層所選取的眾多雷電災(zāi)害影響指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)和必然性達(dá)不到完全客觀,可能會(huì)對(duì)評(píng)估結(jié)果和區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的精確度造成一定影響,這也使得本文的研究結(jié)論尚不能應(yīng)用于一些對(duì)精度要求過(guò)高的決策性問(wèn)題。

      參考文獻(xiàn)

      [1]尹娜,肖穩(wěn)安.雷災(zāi)易損性分析、評(píng)估及易損度區(qū)劃[J].熱帶氣象學(xué)報(bào),2005,21(04):441-449.

      [2]馮民學(xué),焦雪,韋海容,等.江蘇省雷電分布特征分析[J].氣象科學(xué),2009,29(02):246-251.

      [3]鄧世聰,曹寧,馮杰.利用雷電參數(shù)劃分深圳雷區(qū)分布[J].廣東電力,2009,22(01):35-38.

      (編輯:劉曉芳)

      Abstract: According to Ningxia 2007-2013 lightning location monitoring and the “Ningxia Statistical Yearbook(2012 Edition)” information by selecting 10 AHP analysis indicators flash density, population density, average GDP and so on, each region of Ningxia lightning risk assessment carried out press grade index 19 counties in the area is divided into four risk areas, made of Ningxia lightning disaster risk zoning map.

      Key words: Ningxia; lightning; risk zoning; analytic hierarchy modelendprint

      摘 要:根據(jù)寧夏2007—2013閃電定位監(jiān)測(cè)和《寧夏統(tǒng)計(jì)年鑒(2012版)》資料,用層次分析法選取閃電密度、人口密度、平均GDP等10項(xiàng)分析指標(biāo),對(duì)寧夏各區(qū)域進(jìn)行雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,并按等級(jí)指標(biāo)將該區(qū)19個(gè)縣區(qū)劃分為4個(gè)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域,制成寧夏雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖。

      關(guān)鍵詞:寧夏;雷電災(zāi)害;風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃;層次分析模型

      中圖分類號(hào):P429;X820.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2095-6835(2014)13-0141-02

      氣象災(zāi)害在自然災(zāi)害中發(fā)生頻率最高、影響范圍最大、危害面最廣,造成的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失也最為嚴(yán)重。而雷電又是世界十大氣象災(zāi)害之一,它的危害性和預(yù)防措施已越來(lái)越受到人們的重視。如何將雷電災(zāi)害防御管理提升至雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理的程度,已逐漸成為社會(huì)關(guān)注的新焦點(diǎn),對(duì)于促進(jìn)我區(qū)科學(xué)防雷、減災(zāi)救災(zāi)都具有十分重要的指導(dǎo)意義。

      1 雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的原理和方法

      1.1 建立層次結(jié)構(gòu)模型

      層次結(jié)構(gòu)模型實(shí)際上是系統(tǒng)問(wèn)題被概化后各層次間的邏輯結(jié)構(gòu)關(guān)系。依照所需雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的要求,可將模型分為三層,即區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)程度的目標(biāo)層、雷電災(zāi)害形成因子的準(zhǔn)則層和綜合比對(duì)影響因素的指標(biāo)層。

      1.2 構(gòu)造判斷矩陣

      層次結(jié)構(gòu)反映了各層次之間的支配關(guān)系,但影響目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)則層內(nèi)部因子之間的衡量比重卻并不相同。

      1.5 計(jì)算結(jié)果及雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)

      經(jīng)上述計(jì)算及驗(yàn)證通過(guò)后,取判斷矩陣特征向量Aw與指標(biāo)層中各因子的乘積作為各區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)程度的最終結(jié)果,并依據(jù)一定的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),將雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)程度按照不同的大小劃分等級(jí)。

      2 寧夏雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度分析

      2.1 資料應(yīng)用及解析

      本文選取的影響雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度的指標(biāo)包括區(qū)域閃電密度、雷暴密度、人口密度、平均GDP、大型醫(yī)療機(jī)構(gòu)分布密度、校園分布密度、平均第二產(chǎn)業(yè)值、平均第三產(chǎn)業(yè)值、農(nóng)村居民家庭平均每百戶家電擁有量、雷電災(zāi)害密度的10個(gè)指標(biāo)。閃電密度(單位:次/km2·年)代表一個(gè)區(qū)域自有監(jiān)測(cè)記錄以來(lái)的云地閃擊頻繁程度,表征了該區(qū)域內(nèi)雷電災(zāi)害的孕災(zāi)程度;雷暴密度(單位:天/km2·年)代表一個(gè)區(qū)域自有監(jiān)測(cè)記錄以來(lái)雷暴天氣發(fā)生的頻繁程度,表征了該區(qū)域內(nèi)雷電災(zāi)害的孕災(zāi)環(huán)境狀況;人口密度(單位:人/km2)代表區(qū)域內(nèi)單位土地面積上的人口數(shù)量,表征了該區(qū)域生命對(duì)雷電的敏感性;寧夏各縣、區(qū)雷平均GDP(單位:元/km2)代表區(qū)域內(nèi)單位土地面積上的生產(chǎn)總值,表征了該區(qū)域經(jīng)濟(jì)對(duì)雷電的敏感性;雷電災(zāi)害密度(單位:起/km2)代表2000年以來(lái)區(qū)域內(nèi)歷年發(fā)生的雷電災(zāi)害分布密集程度,從側(cè)面表征了該區(qū)域人員對(duì)雷電認(rèn)知水平以及建(構(gòu))筑物的雷電防護(hù)水平。雷電活動(dòng)分布具有明顯的差異性,其中,沙坡頭區(qū)、涇源縣和寧夏中東部地區(qū)雷電活動(dòng)頻繁程度明顯高于其他區(qū)域。

      2.2 評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算

      2.3 寧夏雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)值計(jì)算

      將通過(guò)驗(yàn)證后的判斷矩陣特征向量Aw值和指標(biāo)層中各縣、區(qū)雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度評(píng)估指標(biāo)的歸一化結(jié)果進(jìn)行點(diǎn)乘,得出寧夏各縣、區(qū)雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)值。

      根據(jù)寧夏各縣、區(qū)雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度評(píng)估指標(biāo)和寧夏各縣級(jí)區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度評(píng)估指標(biāo)的歸一化結(jié)果可知,寧夏各縣、區(qū)人口分布、經(jīng)濟(jì)財(cái)富、社會(huì)發(fā)達(dá)程度、易受雷災(zāi)群體密集程度及雷電防護(hù)措施現(xiàn)狀和水平等均有較大差異,其中,銀川市區(qū)在人口分布和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)方面的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)遠(yuǎn)高于其他地區(qū);涇源縣閃電密度和雷災(zāi)密度均位于各縣、區(qū)排行之首;利通區(qū)各項(xiàng)數(shù)據(jù)均屬偏高范圍,且農(nóng)村家電擁有量居全區(qū)之首。

      3 寧夏雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域劃分

      3.1 寧夏雷電災(zāi)害危險(xiǎn)度等級(jí)劃分

      區(qū)域雷電災(zāi)害危險(xiǎn)等級(jí)劃分的目的在于把導(dǎo)致雷電災(zāi)害形成的風(fēng)險(xiǎn)值按大小進(jìn)行分級(jí),揭示雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度的地域差異,合理地劃分出寧夏各縣、區(qū)不同的雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度等級(jí)。根據(jù)計(jì)算結(jié)果確定風(fēng)險(xiǎn)度等級(jí)標(biāo)準(zhǔn),按歸一化指標(biāo)將其劃分為以下5個(gè)等級(jí),如表3所示。

      3.2 繪制寧夏雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖

      根據(jù)寧夏回族自治區(qū)19個(gè)縣、區(qū)的雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)值及其區(qū)劃,銀川市區(qū)為雷電災(zāi)害高風(fēng)險(xiǎn)區(qū);石嘴山市區(qū)、永寧縣、隆德縣、利通區(qū)、涇源縣為雷電災(zāi)害中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū);平羅縣、原州區(qū)、彭陽(yáng)縣、賀蘭縣、鹽池縣、紅寺堡區(qū)、靈武市、青銅峽市為雷電災(zāi)害中風(fēng)險(xiǎn)區(qū);海原縣、同心縣、西吉縣、沙坡頭區(qū)、中寧縣為雷電災(zāi)害低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。

      4 總結(jié)

      根據(jù)層次分析模型評(píng)估結(jié)果,寧夏回族自治區(qū)各縣、區(qū)雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)最高的是銀川市區(qū),主要因其雷暴活動(dòng)中等偏高,人口及相關(guān)人員密集場(chǎng)所密集程度和社會(huì)經(jīng)濟(jì)財(cái)富均位列榜首所致;而風(fēng)險(xiǎn)居于中高水平的石嘴山市區(qū)、永寧縣和利通區(qū)因其雷暴活動(dòng)偏高、人口和經(jīng)濟(jì)敏感性均較強(qiáng)所致,其中,利通區(qū)受其僅次于銀川市區(qū)人口和相關(guān)人員密度以及全區(qū)最高的農(nóng)村家電擁有量影響,排名風(fēng)險(xiǎn)中高區(qū)次席。以上研究所得風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與我區(qū)實(shí)際情況相吻合,并且評(píng)估方法科學(xué)、有效,結(jié)果真實(shí)可用。

      本文以層次分析法為基本原理,構(gòu)建區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,選取區(qū)域閃電密度、人口密度、平均GDP等10個(gè)指標(biāo)建立風(fēng)險(xiǎn)判斷矩陣,分析區(qū)域雷電活動(dòng)情況、人口、社會(huì)以及經(jīng)濟(jì)和防雷重點(diǎn)行業(yè)敏感性等影響雷電災(zāi)害形成的潛在風(fēng)險(xiǎn),并對(duì)不同地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行區(qū)域劃分,評(píng)估方法科學(xué)、實(shí)用,與我區(qū)實(shí)際情況有較好的吻合度,為區(qū)域雷電風(fēng)險(xiǎn)的科學(xué)管理和雷電災(zāi)害防護(hù)提供了良好的依據(jù)。

      由于雷電活動(dòng)本身具有不規(guī)律性,加之本文涉及到準(zhǔn)則層所選取的眾多雷電災(zāi)害影響指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)和必然性達(dá)不到完全客觀,可能會(huì)對(duì)評(píng)估結(jié)果和區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的精確度造成一定影響,這也使得本文的研究結(jié)論尚不能應(yīng)用于一些對(duì)精度要求過(guò)高的決策性問(wèn)題。

      參考文獻(xiàn)

      [1]尹娜,肖穩(wěn)安.雷災(zāi)易損性分析、評(píng)估及易損度區(qū)劃[J].熱帶氣象學(xué)報(bào),2005,21(04):441-449.

      [2]馮民學(xué),焦雪,韋海容,等.江蘇省雷電分布特征分析[J].氣象科學(xué),2009,29(02):246-251.

      [3]鄧世聰,曹寧,馮杰.利用雷電參數(shù)劃分深圳雷區(qū)分布[J].廣東電力,2009,22(01):35-38.

      (編輯:劉曉芳)

      Abstract: According to Ningxia 2007-2013 lightning location monitoring and the “Ningxia Statistical Yearbook(2012 Edition)” information by selecting 10 AHP analysis indicators flash density, population density, average GDP and so on, each region of Ningxia lightning risk assessment carried out press grade index 19 counties in the area is divided into four risk areas, made of Ningxia lightning disaster risk zoning map.

      Key words: Ningxia; lightning; risk zoning; analytic hierarchy modelendprint

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