濮陽市雷暴特點及區劃研究

摘要 根據濮陽市5個縣市氣象觀測站觀測的雷暴日（2001—2017年）數據、閃電定位系統監測資料（2005—2017年），以及濮陽市雷擊災害頻度、經濟損失模數、生命損失模數作為濮陽市各縣市區雷電災害綜合易損性評估評價指標，對濮陽市雷電災害致災進行風險評估。結果表明，某一區域雷暴災害的產生和帶來的影響既與該區域的地理位置、氣候條件、人文環境，以及該區域的人口密度、經濟社會發展條件密切相關。基于有關資料構建濮陽市雷電災害評價指標，為該區域預防與降低雷電災害提供了較為客觀的依據。

關鍵詞 雷電災害；變化趨勢；易損性指標；風險評估；濮陽市

中圖分類號：P446 文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2023）02–0067-04

雷暴是存在于自然界大氣環境中的瞬間放電過程，并伴隨聲、光等的自然現象，它能在短時間內釋放出巨大的能量，極易引起嚴重災害[1-2]。特別是隨著互聯網科技的快速發展，雷暴災害日益增多，造成的損害也隨之加劇[3-4]。

不少氣象科技工作者對雷電造成的危害進行了研究，程麗丹等[5]對河南省雷電災害進行了及時評估，并利用經濟損失、社會影響和環境損害指標，建立了河南省雷電災害的災情評估體系；王清川等[6]采用廊坊市各氣象臺站的雷暴日數、雷電災害發生的頻率、危害程度等指標，通過分析廊坊市雷電災害發生規律，并對該地區雷暴易損性進行評估，并對雷電災害的易損性評估指標進行分級和易損度區劃。賀艷秋等[7]對湖南省的雷電災情進行了易損性評價和大數據分析，并開展了雷暴災害區劃調查，結果顯示：雷電災害出現的概率和損失情況與該區域所處的地理環境、平均海拔高度、大氣條件狀況、人口密度、平均GDP水平等直接相關。

目前，隨著雷擊災害風險評估工作的開展，許多氣象科技工作者對雷電災害風險評估與區劃指標的確定進行了研究。本研究運用線性趨勢對雷暴的分布和變化特征進行了研究，然后采用加權綜合評價法和層次分析法，在前人研究的基礎上，通過危險度、暴露度、脆弱度和防災減災水平4個指數，對濮陽市的雷暴災害損失風險作出了綜合評估和雷暴災害等級劃分。

1 資料來源與研究方法

1.1 資料來源

采用濮陽市和所屬臺站2001—2017年的逐月雷暴數據。相對應年份的人口密度、土地面積、人均GDP等數據由濮陽市統計局提供。

1.2 研究方法

1.2.1 線性趨勢分析 利用Excel的統計分析功能，對濮陽市2001—2017年雷暴資料進行分析，畫出雷暴日數的線性變化趨勢。

1.2.2 加權綜合評價法 加權綜合評價法是基于指數i對目標因子j的影響程度的不同，賦予i不同的量化值[6]。利用公式（1）進行計算：

Cvj＝QvijWci（1）

式（1）中：Cvj是各個評價因子值的

總和，Qvij是對于因子j的指標i（Qvij≥0），

Wci是指標i的權重值（0≤Wci≤1）。m 是評價指標個數。

1.2.3 層次分析法（AHP） 層次分析法主要用于分析比較復雜的、模糊的，難于完全定量分析的問題[7]。層次分析法能夠合理地將研究范圍分成目標層、準則層和指標層并進行有針對性的分析。

2 濮陽市雷暴時空變化分析

濮陽市地處中國河南東北方位，黃河流域下游，冀、魯、豫三省交界處。東、南面與山東省濟寧、菏澤兩市隔河相望，東北面毗鄰山東省聊城、泰安兩市，北面與河北省邯鄲市連接，西面、西南面與河南省安陽、新鄉兩市相倚。位于35°20′0″N～36°12′23″N，114°52′0″E～116°5′4″E間，東西向長約125 km，南北寬約100 km。全市總面積約為4 188 km?。

2.1 濮陽市雷暴日變化趨勢

經過研究后表明（表1）：2001—2007年，濮陽市地區的年均雷暴日天數為19.9 d，年均最多雷暴日天數為30.8 d，

均發生在2013—2014年；年最多雷暴日天數為50 d，主要發生在濮陽縣（2013年）；最少值則發生在臺前縣為6 d。

逐年增加的趨勢十分明顯；在一年中雷暴日主要集中在7—8月。

圖1為2001—2017年濮陽市年平均雷暴日數年際變化圖，利用一次線性傾向方法得到，圖中的直線為線性趨勢線。線性變化趨勢函數的值y=1.0265x+11.138，R2=0.7485，通過了信度值為0.01的顯著性檢驗，年雷暴日數以10.3 d /10年的線性趨勢顯著遞增，年雷暴日數呈逐年上升的趨勢。

2.2 年雷暴日的空間分布

通過對濮陽地區雷暴日數研究：濮陽市南部濮陽縣、中部清豐、范縣的年均雷暴天數超過25 d，為中雷區；東部臺前縣、北部南樂縣年均雷暴天數都在25 d之內，為少雷區，總體空間分布呈西南部及中部地區偏多，東、北部偏少的特點。另外，濮陽市受到亞洲夏季風和黃河流域地形的影響，對流活動比較頻繁。

濮陽市2001—2017的年均雷暴天數為19.9 d若以平均值（19.9 d）作為歷年氣候的標準值，把年暴天數距平≥20%視為多雷暴年，將年雷暴天數距平≤20%視為少雷暴年，其他為正常年份；則有2年屬于多雷暴年且距平≥50%，分別是2013和2014年；少雷暴年有4年，分別是2001、2002年、2003和2004年（圖2）。

2.3 濮陽市云地閃特征

2001—2017年共檢測到的云地閃53 653個，由于在對流云中負電性大部分處于云體的下方，而正電荷則大部分處于云體的上方，云層的主體部分及其與地面間的放電大部分為負閃電，因此，負雷電約占了閃電總量的91.74%（約49 217個）；正閃電約占閃電總量的8.26%（約4 436個）。根據濮陽市閃電觀測數據分析，每年的平均閃電次數達

3 000次以上。1—12月均可出現雷電，但大多集中于4—8月，其中又以7—8月最為密集，占全年雷電總次數的75.6%。

2.4 閃電頻次的日變化

通過對濮陽市閃電頻率的逐日變化（圖3）研究表明：一天中，峰值出現在17：00～18：00，而最低值出現在09：00～10：00，變化為明顯的單峰單谷型，在09：00～17：00，閃電頻次逐小時上升尤其顯著；但從17：00至次日09：00，雷電頻次的逐小時下降態勢很明顯。證明：09：00～17：00，對流性雷電天氣出現的概率呈現明顯的增加態勢，17：00至次日09：00，出現對流性雷電天氣的概率逐步下降，14：00～23：00為對流性雷電天氣的主要出現時間段，同時也是雷電防范的重點時間段。

2.5 閃電強度分布特征

通過對負閃與總閃的百分率曲線（圖4）研究表明：負閃與總閃變化趨勢基本一致；由于負閃次數約為總閃次數的91%以上，導致了正、負閃電分布變化趨勢的差別顯著；負閃、正閃與總閃頻次百分率最大值都為20～30 kA。另外，也可看出濮陽市正閃與負閃的強度均為10～60 kA，為閃電防御的最主要防范的閃電強度范圍。

2.6 地閃活動的月變化特征

從地閃活動月變化圖上看，正地閃所占比例的月變化曲線表現為雙峰特征，與地閃頻數呈現負相關（圖5）。8月為濮陽地區對流活動最強烈，是地閃活動最密集的月份，占地閃總量的57.71%；次之是7月，占地閃總數的14.58%；最后是6月，占地閃總數的9.09%。結合濮陽市年平均各月地閃活動參數統計表（表2）可以看到，4月地閃頻數很少，但正地閃比例最高，約占7.56%；11月地閃頻數最少，正閃比例占6.95%；8月地閃頻數最多，但正地閃比例最低，僅占0.26 % 。

2.7 地閃時空分布特征

采用LD-Ⅱ型地閃定位儀，開展了濮陽市雷電活動的監測工作，對2001—2016年在濮陽地區觀察的云地間閃電（13 652個）進行分析：由于對流云中負電荷大部分處于云體底部，正電荷大部分處于云體上層，云的主體部分對地的放電大多為負閃電，因此，濮陽市的地閃活動中負閃占總閃的94.46%（約12 896個）；正閃占總閃的5.54%（約756個）。據濮陽市的閃電監測資料分析，每年平均雷電頻次在3 000次以上。1～12月均可出現雷電，但大多集中于4—8月，而又以7—8月最頻發，占全年雷電活動總頻次的75.6%。

濮陽市位于暖溫帶大陸性季風氣候區，夏季由于受副熱帶高壓北上影響（往往攜帶大量的水汽），加上山東半島地形的影響，導致南下的冷空氣與暖濕氣流輻合上升。另外，濮陽市南部和東南部緊鄰黃河流域，內有衛河、金堤河、馬頰河等水系，境內河流密布，水資源豐富，有利于形成較強的雷暴云。有學者分析指出，雷暴云中的云粒之間和降水粒子撞擊產生大量電荷，強烈的輻合上升也有利于粒子之間的撞擊，這都有利于云中的電荷產生和增加，從而使得閃擊的頻次增加。大面積的水域具有良好的導電性，這些因素均為濮陽市雷暴云對地閃擊的頻率較高的主要因素；濮陽市是國內主要的石化基地，人口密集，化工企業較多，造成該地區的地閃密度較大。濮陽地區年平均地閃密度為2.22次/（hm2·年），濮陽市區和濮陽縣是濮陽市地閃密度大值區。

通過研究濮陽市內正、負地閃的總次數及其空間分布，可看出：濮陽市正負地閃次數相差懸殊；正地閃僅占總地閃次數的5.54%，正地閃的年平均密值為0.11次/（hm2·年），臺前、范縣等黃河沖積平原一帶出現正地閃的概率很高；負地閃占總地閃的94.46%，負地閃的年平均密度值為1.95次/（hm2·年），負地閃的空間分布特征與總地閃的分布相似。

3 雷暴災害損失風險評估指標

在對前人探討的基礎上，提出了雷暴災害損失風險評估的目標層；選取雷暴災害的危險性、暴露性、脆弱度和防災減災能力等指標作為雷暴損失風險評價因子（準則層）；利用年平均雷暴日數、人口密度、人均GDP等子因子（指標層），對雷暴災害造成的危害進行評估。

運用AHP進行研究時，大致步驟包括：（1）首先確定需處理的問題；（2）利用選取的數據建立不同層次的結構模型；（3）建立風險評判的矩陣；（4）對層次實現單排序和總排序；（5）對風險結果進行一致性檢驗。在檢驗的過程中，如果單排序或層次總排序的隨機一致性比例不能通過檢驗，必須重新建立評判矩陣，直至所有檢驗指標的值小于0.10 為止。

雷暴災害損失風險評估是建立在對危險性、暴露性、脆弱性和防災減災能力上的綜合分析的基礎上的。

運用加權綜合評估法和層次分析法，并結合表1構建如下雷暴災害損失風險指數模型［7］。

TDLRI=（HWH）（EWE）（VWV）（RWR），（2）

H=WH1XH1+WH2XH2，（3）

E=WE1XE1+WE2XE2+WE3XE3+WE4XE4，（4）

V=WV1XV1+WV2XV2+WV3XV3，（5）

R=WR1XR1+WR2XR2，（6）

式中：方程（3）是綜合風險模型，TDLRI是雷暴災害損失風險指標，用來描述因雷暴造成的損失風險程度，DLRI數值的大小，對應損失風險的嚴重程度；H、E、V、R的數值代表了危害性、暴露性、脆弱性和防災減災能力因子的指標；WH，WE，WV，WR依次代表危害性、暴露性、脆弱性和防災減災能力因子的權重值，在上式（2）～（6）中，Xi代表為經過量化后的各指標數值，而Wi代表指標i的權重值，說明了各指標對造成雷暴災害損失的重要性（表3）。

采用層次分析法即可得出，危險性、暴露度、脆弱性和防災減災能力的權重依次為0.37、0.37、0.17、0.09，判斷矩陣一致性比例的值分別為0.581 0、0.000、0.058 1、0.037 2，通過一致性檢驗。

危險性的主要影響因子為年平均雷暴日數；暴露性的主要影響因子為人口密度和用電量，受教育程度，人均GDP等；通信設備是脆弱性主要影響因子、防雷設施的完善與否是防災減災能力的主要決定因素。

根據雷電災害風險指數的大小，運用自然斷點分析法，可以將雷電災害風險分為高風險等級（Ⅰ級）、次高風險等級（Ⅱ級）、中等風險等級（Ⅲ級）和低風險等級（Ⅳ級）。

采用自然斷點分級法，劃定的雷電風險等級對濮陽市各縣市網格單元的因子屬性，按照高、次高、中等和低4個等級分區，將雷電災害風險劃分為高風險區、次高風險區、中風險區和低風險區（表4）。

4 結論

經過對濮陽市雷暴發生規律和雷暴災害的危險性、暴露性、脆弱性及防災減災能力的綜合分析，結果表明：

（1）濮陽市雷暴日數呈逐年增多的趨勢，同時呈東多西少的分布。

（2）2001—2017年濮陽市年平均雷暴日數為19.9 d，年平均最多的是30.8 d，

出現在2013—2014年，濮陽市也是雷暴災害影響較為嚴重的地區。

（3）濮陽市雷暴災害多發區為濮陽市區和濮陽縣，防災減災能力較弱的地區主要為濮陽市東部的臺前縣。

參考文獻

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責任編輯：黃艷飛

Analysis of Thunderstorm Distribution Character-

istics in Puyang City

Ma Hui-yan （Puyang Meteorological Bureau， Puyang， Henan 457000）

Abstract According to the data of thunderstorm days （2001-2017） observed by meteorological observation stations in five counties and cities of Puyang City， the monitoring data of lightning positioning system （2005-2017） and the frequency， economic loss modulus and life loss modulus of lightning disaster in Puyang City as the comprehensive vulnerability assessment indicators of lightning disaster in all counties and urban areas of Puyang City， the disaster risk caused by lightning disaster in Puyang City was assessed. The results show that the occurrence and impact of thunderstorm disasters in a certain region are closely related to the geographical location， climate conditions， human environment， population density and economic and social development conditions of the region. Based on the relevant data， the evaluation index of lightning disasters in Puyang City was constructed， which provides an objective basis for the prevention and reduction of lightning disasters in this region.

Key words Lightning disaster; Change trend; Vulnerability index; Risk assessment; Puyang City

作者簡介 馬慧妍（1982—），女，河南周口人，工程師，主要從事天氣預報工作。

收稿日期 2022-11-21