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    江西省雷災(zāi)災(zāi)情和閃電活動時(shí)空分布特征及災(zāi)情等級劃分研究

    2022-05-10 11:37:40金勇根段和平周潔晨
    自然災(zāi)害學(xué)報(bào) 2022年2期
    關(guān)鍵詞:傷亡事故災(zāi)情雷電

    夏 雪,金勇根,段和平,周潔晨

    (江西省氣象災(zāi)害防御技術(shù)中心,江西 南昌 330096)

    引言

    做好防雷減災(zāi)工作,是氣象部門履行防雷市場監(jiān)管和氣象服務(wù)職能的重要部分,是保障人民人身財(cái)產(chǎn)安全的重要舉措,已被列入中國氣象局氣象現(xiàn)代化實(shí)施方案[1-2]。

    近年來,氣象災(zāi)害時(shí)空分布特征及其災(zāi)害等級的劃分受到國內(nèi)外氣象學(xué)者的密切關(guān)注,并做了大量的研究[3-11]。倪曼和艾瑞雯等[12-13]對火災(zāi)和地震災(zāi)情分析方法進(jìn)行了研究和探討,指出合理的統(tǒng)計(jì)分析評價(jià)方法,能夠有效的指導(dǎo)防災(zāi)減災(zāi)工作順利實(shí)施。聚類分析法[14-15]、災(zāi)情指數(shù)分析法[16-19]和灰色關(guān)聯(lián)分析法[20-21]被相繼運(yùn)用到災(zāi)情分析和評估中,對風(fēng)暴潮災(zāi)情、雷電災(zāi)情等自然災(zāi)害災(zāi)情及水土生態(tài)安全進(jìn)行了合理地分析和評估,為各個(gè)省市的自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估和氣象服務(wù)提供了科學(xué)的依據(jù)。Geographic Information System(GIS)作為強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理工作,被廣泛的應(yīng)用于氣象數(shù)據(jù)分析中[22-24]。當(dāng)聚類指標(biāo)的意義、量綱不同,且在數(shù)量上懸殊較大時(shí),通常采用定權(quán)聚類分析法,即對各聚類指標(biāo)事先賦權(quán)[25]。江西省是全國雷電高發(fā)區(qū),且雷電災(zāi)害頻繁發(fā)生。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),2003-2019 年江西省因雷擊事故造成的人員傷亡近千人,其中傷亡發(fā)生在農(nóng)村地區(qū)的比例超過90%,其造成的財(cái)產(chǎn)損失不計(jì)其數(shù)。

    因此,本文基于江西省雷災(zāi)數(shù)據(jù)和閃電定位數(shù)據(jù),采用灰色定權(quán)聚類分析方法和ArcGIS軟件,對比分析2003-2019 年雷災(zāi)災(zāi)情和閃電活動時(shí)空特征,繪制江西省各地市的雷擊事故分布圖和年平均雷擊密度分布圖;確定雷災(zāi)災(zāi)情等級因子和雷災(zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級因子,評估各地市的雷災(zāi)災(zāi)情等級和雷災(zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級,繪制雷電災(zāi)害等級劃分圖和雷災(zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級劃分圖,對比分析二者區(qū)別和聯(lián)系,為江西省防雷減災(zāi)工作提供科學(xué)的指導(dǎo)建議。

    1 資料來源和處理方法

    1.1 資料來源

    文中使用的雷電災(zāi)害數(shù)據(jù)來源于《全國雷電災(zāi)害事例匯編》。每個(gè)雷電災(zāi)害事例包括雷電災(zāi)害發(fā)生的時(shí)間、地點(diǎn)、雷擊點(diǎn)、人員傷亡情況及經(jīng)濟(jì)損失情況等。由于資料上報(bào)統(tǒng)計(jì)的問題,部分雷電災(zāi)害事例中缺少時(shí)間、人員傷亡及經(jīng)濟(jì)損失等情況,致使部分雷電災(zāi)害統(tǒng)計(jì)信息不完整。使用的閃電監(jiān)測數(shù)據(jù)來源于江西省氣象局閃電定位系統(tǒng),其包含了11個(gè)二維閃電探測儀和16個(gè)三維探測子站,運(yùn)行穩(wěn)定可靠。

    1.2 資料處理方法

    建立灰色聚類分析模型:

    式中,n是指有n個(gè)聚類的對象,即江西省各個(gè)地市,i=1,2,3,…,11是為第j個(gè)指標(biāo)k等級的臨界值是第j個(gè)指標(biāo)k等級的聚類權(quán),由此可得樣本的灰色定權(quán)聚類系數(shù):

    式中,m是指m個(gè)聚類指標(biāo);xij為i市關(guān)于j指標(biāo)的樣本值,f kj(·)表示j指標(biāo)k等級的白化權(quán)函數(shù)。

    當(dāng)聚類指標(biāo)的意義、量綱不同,且在數(shù)量上懸殊較大時(shí),通常采用定權(quán)聚類分析法,即對各聚類指標(biāo)事先賦權(quán)。文中基于歷史雷災(zāi)數(shù)據(jù)和閃電監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行雷電災(zāi)情分析,分別選取雷擊事故密度、雷擊事故和傷亡事故,以及地閃密度、正地閃密度、負(fù)地閃強(qiáng)度和雷電日作為統(tǒng)計(jì)指標(biāo)因此,由于各個(gè)指標(biāo)因子意義和數(shù)量級的差異,因此本文采用灰色定權(quán)聚類分析方法來評估江西省各地市的雷災(zāi)災(zāi)情等級和雷災(zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級。在雷電災(zāi)情分析中,通常采取歸一法、權(quán)重法等分析方法,將統(tǒng)計(jì)因子歸一化之后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,這樣會平滑了一些重要?dú)庀髷?shù)據(jù)的貢獻(xiàn),而權(quán)重法一般是采用專家賦值法。采用定權(quán)聚類分析法既可以避免歸一化造成的過度平滑,也可以避免專家賦值帶來的誤差性,使得災(zāi)情分析更具客觀性。

    2 雷電災(zāi)害和閃電的時(shí)空分布特征分析

    2.1 雷擊點(diǎn)及傷亡統(tǒng)計(jì)分析

    據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),江西省2003-2019累計(jì)雷電災(zāi)害事故共計(jì)2 566起,雷擊傷亡事故共計(jì)579起,其中發(fā)生在農(nóng)村的累計(jì)傷亡事故共計(jì)501起,占雷擊傷亡事故總起數(shù)的86.52%。表1 是雷擊點(diǎn)傷亡人數(shù)統(tǒng)計(jì)表,可見雷擊點(diǎn)在農(nóng)田、建(構(gòu))筑物和野外(空曠處)附近雷擊傷亡人數(shù)最多;在農(nóng)田勞作和在野外(空曠處)活動的人遭受直擊雷死亡的人數(shù)最多;雖然在建(構(gòu))筑物中活動受直擊雷的概率不大,但由于建(構(gòu))筑物是人員密集場所,因雷擊受傷的人數(shù)是最多的,其中易燃易爆場所傷亡人數(shù)最多。

    表1 2003-2019年江西省雷擊點(diǎn)傷亡人數(shù)統(tǒng)計(jì)表Table 1 The statistics of casualties in lightning strikes from 2003 to 2019 in Jiangxi Province

    2.2 雷電災(zāi)害和閃電的時(shí)間特征分析

    據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,雷擊事故發(fā)生的時(shí)間特征和閃電活動的時(shí)間特征具有較高的動態(tài)吻合性。

    2.2.1 年分布特征

    圖1 是2003-2019 年江西省閃電頻數(shù)、雷擊事故、雷擊傷亡事故(農(nóng)村)的年際變化。由圖可見,閃電頻數(shù)的年際變化呈振蕩分布,在2009年前,閃電頻數(shù)和雷擊事故的年際變化特征相似,2009年后,雷擊事故開始逐年減少。閃電頻數(shù)、雷擊事故、雷擊傷亡事故、發(fā)生在農(nóng)村的雷擊傷亡事故的極大值均在2007 年,雷擊傷亡事故的年際變化特征較為一致,2003 年至2007 年整體呈現(xiàn)上升趨勢,從2007 年開始,整體呈現(xiàn)下降趨勢,這與江西省防雷減災(zāi)工作的逐步開展密不可分。自2015年后,江西省的雷擊事故和雷擊傷亡事故明顯減少,一方面是由于收集雷擊事故途徑的單一以及機(jī)制的落后,另一方面是因?yàn)榻┠杲魇》览诇p災(zāi)工作的加強(qiáng)。

    圖1 閃電頻數(shù)、雷擊事故、雷擊傷亡事故(農(nóng)村)的年際變化Fig.1 Inter-annual changes of lightning frequency,lightning strikes and lightning strike casualties(in rural areas)

    2.2.2 月分布和時(shí)分布特征

    圖2 是2003-2019 年江西省雷擊事故和年平均閃電頻數(shù)的月、日分布圖。由圖可見,雷擊事故和年平均閃電頻數(shù)月分布和日分布特征一致,月分布峰值段是6~8 月,時(shí)分布的極值都是在16 時(shí),傍晚時(shí)分。據(jù)統(tǒng)計(jì),6~8 月雷擊事故發(fā)生共計(jì)達(dá)1 714 起,占總數(shù)的60%,造成傷亡人數(shù)共計(jì)達(dá)698人,16時(shí)雷擊事故發(fā)生累計(jì)達(dá)193起。

    圖2 雷擊事故和年平均閃電頻數(shù)的月變化(a)和日變化(b)Fig.2 The monthly variation(a)and daily variation(b)of lightning accidents and annual average lightning frequency

    2.3 雷電災(zāi)害和閃電的空間特征分析

    2.3.1 雷擊事故密度和雷擊點(diǎn)密度分析

    根據(jù)2003-2019年江西省雷擊事故經(jīng)緯度信息和閃電定位數(shù)據(jù),基于ArcGIS 軟件的柵格計(jì)算器和點(diǎn)密度計(jì)算模塊計(jì)算江西省雷擊事故密度和年平均雷擊點(diǎn)密度,并進(jìn)行了歸一化處理,見圖3。根據(jù)點(diǎn)密度計(jì)算結(jié)果,我們將雷擊事故密度和年平均雷擊密度分為低、中高、高、極高4 個(gè)密度等等級。從整體上看,贛北地區(qū)雷擊事故密度要高于贛南地區(qū),高密度和極高密度多分布于贛北地區(qū),在贛北地區(qū)有2 條明顯的東北-西南走向的雷擊事故密度分布帶,其中上饒市的雷擊事故密度高值區(qū)最多,其次是撫州、吉安和景德鎮(zhèn)三市。從左右密度圖的分布看,雷擊密度高值區(qū)(贛北地區(qū))和年平均雷擊密度高值區(qū)有一定的對應(yīng)關(guān)系。

    圖3 雷擊事故(a)和年平均雷擊密度(b)分布圖Fig.3 Distribution map of lightning accidents(a)and annual average lightning density(b)

    2.3.2 各地市差異

    據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),江西省各個(gè)地市發(fā)生的雷擊事故起數(shù)總體上呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢。表2 是2003-2019 年江西省各地市雷擊事故密度和年平均閃電頻數(shù)密度統(tǒng)計(jì)表。據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知,鷹潭、南昌和上饒的雷擊事故密度較大,均超過了3×10-2起/km2,鷹潭、南昌、撫州、吉安的年平均閃電頻數(shù)密度較大,均超過了4 次/km2,二者密度的最大值地市都是鷹潭市,其次都是南昌市。此外,對2 組數(shù)據(jù)做了相關(guān)性分析,其相關(guān)性在0.4~0.6區(qū)間,屬于中等程度相關(guān)。

    表2 2003-2019年江西省各地市雷擊事故密度和年平均閃電頻數(shù)密度統(tǒng)計(jì)表Table 2 Statistical table of lightning accident density and annual average lightning frequency density in Jiangxi Province from 2003 to 2019

    2.3.3 城鄉(xiāng)差異

    從2003-2019 年江西省統(tǒng)計(jì)雷擊事故分析可知,雷擊傷亡事故的城鄉(xiāng)差異顯著,雷擊傷亡事故發(fā)生在農(nóng)村的年平均占比是85.16%。圖4 是雷擊傷亡事故農(nóng)村占比的年際變化圖,可見雷擊傷亡事故農(nóng)村占比整體上呈現(xiàn)緩慢上升趨勢的,2018 年江西省雷擊傷亡事故全部發(fā)生在農(nóng)村,雷擊傷亡事故農(nóng)村占比最高達(dá)100%,最低的也達(dá)到了63.16%。結(jié)合雷擊點(diǎn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果,農(nóng)田、水邊、建(構(gòu))筑物、樹下、山地、野外(空曠處)是雷擊傷亡事故多發(fā)的地點(diǎn),其中農(nóng)田、建(構(gòu))筑物和野外(空曠處)發(fā)生雷擊傷亡事故最多,而農(nóng)田和野外(空曠處)基本上是在農(nóng)村范圍。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),發(fā)生雷擊傷亡建(構(gòu))筑物中大部分也是農(nóng)村建(構(gòu))筑物,其原因主要是因?yàn)槲窗惭b雷電防護(hù)措施。

    圖4 雷擊傷亡事故農(nóng)村占比的年際變化圖Fig.4 The inter-annual changes in the proportion of lightning casualties

    3 雷災(zāi)災(zāi)情等級評估和雷災(zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級評估

    基于歷史雷災(zāi)數(shù)據(jù)和閃電監(jiān)測數(shù)據(jù),使用灰色聚類分析法,開展“基于歷史雷災(zāi)數(shù)據(jù)的雷災(zāi)災(zāi)情等級劃分”和“基于閃電監(jiān)測數(shù)據(jù)的雷災(zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級劃分”,對比分析二者的不同特征。

    3.1 統(tǒng)計(jì)指標(biāo)因子的確定

    表3是江西省各地市基于雷災(zāi)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)因子表,表中j參數(shù)因子都是年平均的值。雷擊事故和雷擊傷亡事故的值是根據(jù)江西省近17年雷災(zāi)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)計(jì)算得到。

    表3 基于雷災(zāi)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)因子表Table 3 Statistics index factors based on lightning disaster

    表4是江西省各地市基于閃電監(jiān)測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)因子表,表中j參數(shù)因子同樣都是年平均的值。在選擇基于閃電監(jiān)測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)因子時(shí),將雷擊事故密度和正地閃密度、負(fù)地閃密度、正地閃強(qiáng)度和負(fù)地閃強(qiáng)度與雷擊事故密度進(jìn)行了相關(guān)性分析,發(fā)現(xiàn)正地閃密度和負(fù)地閃強(qiáng)度與雷擊事故密度的相關(guān)性更大,于是選取其二者作為參數(shù)因子。地閃密度、地閃強(qiáng)度和雷電日的值是根據(jù)江西省現(xiàn)有閃電定位數(shù)據(jù)以來的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

    表4 基于閃電監(jiān)測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)因子表Table 4 Statistical index factors based on lightning frequency

    3.2 雷災(zāi)災(zāi)情等級和雷災(zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級的計(jì)算

    假設(shè)將江西省雷災(zāi)災(zāi)情等級分為3類,重災(zāi)、中災(zāi)、少災(zāi),k=1,2,3,根據(jù)灰色聚類分析模型和表3各個(gè)指標(biāo)因子的值,我們定性分析并給出各個(gè)指標(biāo)的白化權(quán)函數(shù):

    則指標(biāo)1'的白化權(quán)函數(shù)分別為:

    指標(biāo)2'、3'的白化權(quán)函數(shù)同指標(biāo)1'形式相同?;诖耍覀兛梢缘玫剑?/p>

    根據(jù)式(1)和式(2)可得聚類系數(shù)矩陣,如下:

    根據(jù)聚類系數(shù)矩陣,找出各對象的最大聚類系數(shù)所在的灰類,即為該對象的所屬灰類,因此:

    根據(jù)雷災(zāi)災(zāi)情等級的灰度計(jì)算結(jié)果可知,上饒市的雷災(zāi)災(zāi)情等級為1 級,屬于重災(zāi)區(qū);九江市、景德鎮(zhèn)市、南昌市、撫州市和吉安市的雷災(zāi)災(zāi)情等級為2 級,屬于中災(zāi)區(qū);鷹潭市、宜春市、萍鄉(xiāng)市、新余市和贛州市的雷災(zāi)災(zāi)情等級為3級,屬于少災(zāi)區(qū)。

    同理,假設(shè)將江西省雷災(zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級分為3 類,高風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)和低風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)灰色聚類分析模型和表4基于閃電頻數(shù)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)因子的值,計(jì)算可得,宜春市和贛州市的雷災(zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級為1級,屬于高風(fēng)險(xiǎn);九江市、景德鎮(zhèn)市、上饒市、鷹潭市、新余市、撫州市和吉安市的雷災(zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級為2 級,屬于中風(fēng)險(xiǎn);南昌市和萍鄉(xiāng)市的雷災(zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級為3級,屬于低風(fēng)險(xiǎn)。

    3.3 評估結(jié)果的對比分析

    對比江西省雷災(zāi)災(zāi)情等級和雷災(zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(見表5)可知,江西省有1個(gè)重災(zāi)區(qū)、5個(gè)中災(zāi)區(qū)和5 個(gè)少災(zāi)區(qū),以及2 個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)、7 個(gè)中風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)和2個(gè)低風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)。其中重災(zāi)區(qū)和高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)不相匹配,中災(zāi)區(qū)、中風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)和少災(zāi)區(qū)、低風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)較匹配。九江市、景德鎮(zhèn)市、萍鄉(xiāng)市、撫州市和吉安市計(jì)算得到的雷災(zāi)災(zāi)情等級和雷災(zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級一致,都是2 級,屬于同一等級,其中九江市、景德鎮(zhèn)市、撫州市和吉安市是中災(zāi)區(qū)和中風(fēng)險(xiǎn)地區(qū),萍鄉(xiāng)市是少災(zāi)區(qū)和低風(fēng)險(xiǎn)地區(qū);評估結(jié)果差異明顯的是宜春市和贛州市,都是基于雷災(zāi)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)計(jì)算得到的是少災(zāi)區(qū),而基于閃電監(jiān)測數(shù)據(jù)得到的是高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū);上饒市和南昌市是也存在差異,其評估等級相差一個(gè)級別,南昌市是中災(zāi)區(qū)和低風(fēng)險(xiǎn)地區(qū),上饒市是中災(zāi)區(qū)和中風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)。

    表5 雷災(zāi)災(zāi)情等級和雷災(zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級統(tǒng)計(jì)表Table 5 Statistical table of lightning disaster level and lightning disaster risk level

    分析二者存在差異可能的原因,首先是雷災(zāi)數(shù)據(jù)的不完整性和偶然性,而閃電監(jiān)測數(shù)據(jù)是系統(tǒng)的和連續(xù)的,其次對于雷災(zāi)災(zāi)情分析而言,雷災(zāi)數(shù)據(jù)是比較直接相關(guān)的,而閃電監(jiān)測數(shù)據(jù)是間接相關(guān)的,若用閃電監(jiān)測數(shù)據(jù)去評估雷災(zāi)災(zāi)情等級,可能還需考慮其他客觀氣象因素;其次,在做基于雷災(zāi)數(shù)據(jù)進(jìn)行災(zāi)情等級劃分時(shí),只考慮了人員傷亡和基于人員傷亡的雷災(zāi)密度分布,未考慮經(jīng)濟(jì)及其他存在的損失情況??偟膩碚f,不論是基于雷災(zāi)數(shù)據(jù)還是閃電監(jiān)測數(shù)據(jù),對雷災(zāi)災(zāi)情的分析都存在進(jìn)一步的研究空間,比如說數(shù)據(jù)的完整性和二者統(tǒng)計(jì)指標(biāo)因子的選取方面。

    4 結(jié)論

    基于江西省雷電災(zāi)害數(shù)據(jù)和閃電監(jiān)測數(shù)據(jù),首先對比分析雷電災(zāi)害和閃電活動的時(shí)空分布特征,其次采用灰色定權(quán)聚類分析法和ArcGIS 軟件,評估江西省各地市的雷災(zāi)災(zāi)情等級和雷災(zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級,確定二者的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)因子,制作江西省雷災(zāi)災(zāi)情等級劃分圖和江西省雷災(zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級劃分圖,并對比分析二者的聯(lián)系和區(qū)別,研究表明:

    (1)雷擊事故和閃電活動的時(shí)間特征表明,在2009年前,江西省雷擊事故與閃電活動的年際變化特征相似,2009年后,雷擊事故開始逐年減少,這與江西省防雷減災(zāi)的工作開展密切相關(guān);二者的月、日變化特征有高度的一致性,集中發(fā)生在6~8 月份和16 時(shí),這個(gè)時(shí)間段與農(nóng)民外出勞作時(shí)間相吻合,在一定程度上加大了農(nóng)村雷災(zāi)事故發(fā)生的概率。

    (2)據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),農(nóng)田、水邊、建(構(gòu))筑物、樹下、山地、野外(空曠處)是雷擊傷亡事故多發(fā)的地點(diǎn),其中農(nóng)田、建(構(gòu))筑物和野外(空曠處)發(fā)生雷擊傷亡事故最多,在農(nóng)村發(fā)生的雷擊傷亡事故占總雷擊事故數(shù)的85.16%。

    (3)雷擊事故和雷擊點(diǎn)密度空間特征表明,雷擊密度高值區(qū)(贛北地區(qū))和年平均雷擊密度高值區(qū)有一定的對應(yīng)關(guān)系,雷擊事故和雷擊點(diǎn)密度的最大值地市都是鷹潭市,其次是南昌市,贛北地區(qū)雷擊事故密度要高于贛南地區(qū),高密度和極高密度多分布于贛北地區(qū)。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),江西省各個(gè)地市發(fā)生的雷擊事故起數(shù)總體上呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢。

    (4)對比分析基于歷史雷災(zāi)數(shù)據(jù)和閃電監(jiān)測數(shù)據(jù)的雷災(zāi)災(zāi)情等級劃分和雷災(zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級劃分可知,二者有一致的地方,也有明顯的差異。整體上看,二者有45%的匹配度,江西省雷災(zāi)災(zāi)情等級要比雷災(zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級低,也就是說根據(jù)雷電監(jiān)測數(shù)據(jù)分析得到的雷災(zāi)發(fā)生的概率要大于實(shí)際發(fā)生的雷災(zāi)事件,這是因?yàn)槔诪?zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級不僅僅與雷電活動的特征有關(guān),還和雷災(zāi)的防御能力有很大的關(guān)系,后期可綜合考慮多項(xiàng)資料的統(tǒng)計(jì)因子,進(jìn)一步分析江西省的雷災(zāi)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級。

    基于不同類型資料數(shù)據(jù)雷災(zāi)災(zāi)情的分析,可能是互補(bǔ)的或者是部分正確的,這有待進(jìn)一步研究的。為了獲得更具普適性的結(jié)果,后期可對比分析江西省雷電防御能力相關(guān)數(shù)據(jù)和雷擊事故數(shù)據(jù),從而判斷在做雷災(zāi)災(zāi)情分析時(shí)是否需要加入防雷防御能力相關(guān)因子,亦可結(jié)合其他氣象相關(guān)要素因子開展雷災(zāi)災(zāi)情分析研究,并將雷災(zāi)災(zāi)情分析研究深入到市縣級,這樣對江西省防雷減災(zāi)工作的開展更具指導(dǎo)意義。

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