潘健+畢碩本++沈香++陸源++周浩

摘要：首先針對(duì)雷電強(qiáng)度空間定量分析不足的問題，利用R語言對(duì)江蘇省雷電強(qiáng)度進(jìn)行聚類分析，得到江蘇省2007—2009年夏半年雷電強(qiáng)度的5個(gè)等級(jí)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，占據(jù)雷電強(qiáng)度90%以上（31 kA以下）的1、2級(jí)組內(nèi)成員最多，而后3個(gè)等級(jí)則呈遞減趨勢(shì)。為了給實(shí)際雷電防護(hù)工程提供參考，對(duì)江蘇省各市的雷電強(qiáng)度空間變化范圍進(jìn)行區(qū)劃，得出各市相應(yīng)的強(qiáng)度等級(jí)分區(qū)。其中，淮安市的雷電強(qiáng)度空間變化最突出，連云港市則是13個(gè)地級(jí)市中變化最不顯著的。最后探討了雷電強(qiáng)度等級(jí)與6種土地利用類型的關(guān)系，結(jié)果顯示，林地對(duì)于雷電強(qiáng)度等級(jí)的空間分布影響最大，其余5種地表類型在雷電強(qiáng)度為2級(jí)時(shí)關(guān)聯(lián)性最大，隨著雷電強(qiáng)度等級(jí)的增大，雷電強(qiáng)度等級(jí)的空間分布與這5種土地利用類型的關(guān)系逐漸減弱。

關(guān)鍵詞：雷電強(qiáng)度；等級(jí)；空間分布；江蘇??；R語言；聚類分析；土地利用類型

中圖分類號(hào)： S161.9；F323.211文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2017）08-0219-05

雷電學(xué)作為氣象領(lǐng)域的重要分支，一直深受國內(nèi)外專家學(xué)者的廣泛關(guān)注。江蘇省每年因雷電所引發(fā)的直接和間接的經(jīng)濟(jì)損失達(dá)數(shù)億元，群眾的生命財(cái)產(chǎn)也受到嚴(yán)重威脅。如何通過科學(xué)合理的防護(hù)技術(shù)手段將這類損失降到最低，是防雷工作者所急需解決的問題。雷電具有隨機(jī)性、局域性、分散性、突發(fā)性、瞬時(shí)性及三維性這些鮮明的特點(diǎn)[1]。現(xiàn)階段，隨著數(shù)據(jù)的多元化，在通過人工觀測(cè)、地基和空基等渠道所獲得的大量資料支持下，對(duì)于雷電數(shù)據(jù)的分析越來越深入。Reap等使用線性逐步回歸法和模式輸出統(tǒng)計(jì)法（MOS）分析閃電資料與套網(wǎng)模式（NGM）預(yù)報(bào)結(jié)果[2-3]，提出其所研究的區(qū)域阿拉斯加地區(qū)形成雷暴的先決條件是：要求存在大范圍的層結(jié)不穩(wěn)定以及由局地風(fēng)場(chǎng)和濕度提供的輻合[4]。馮桂力等利用1998—2000年山東地區(qū)雷電探測(cè)網(wǎng)獲取的云對(duì)地閃電資料，研究山東地區(qū)閃電時(shí)空分布特征，指出閃電分布與地形和下墊面性質(zhì)有關(guān)[5]；李霞等利用蘇州地區(qū)2002—2004年閃電定位系統(tǒng)監(jiān)測(cè)資料，分析該地區(qū)地閃的月變化、日變化以及強(qiáng)度、閃電密度等特征[6]；馮民學(xué)等通過對(duì)雷暴日數(shù)據(jù)和地閃數(shù)據(jù)的分析，研究了近43年江蘇省的雷電分布特征，得出了江蘇省雷電分布的總趨勢(shì)并指出江蘇省雷電的多發(fā)區(qū)分布特征[7]；李政在對(duì)重慶地區(qū)雷電下墊面狀況的研究中分析了重慶市雷電分布的時(shí)空規(guī)律和雷電分布對(duì)應(yīng)下墊面狀況，但主要分析了雷電發(fā)生頻次與下墊面的關(guān)系，缺乏對(duì)于雷電強(qiáng)度和陡度的系統(tǒng)分析[8]；趙偉等利用浙江省電力和氣象部門的相關(guān)數(shù)據(jù)，研究了浙江省雷電的時(shí)空分布特征及影響因素，同時(shí)得出地閃高密度區(qū)的分布，與氣候、地形、地貌、地面大型水體和城市熱島效應(yīng)具有密切的關(guān)系[9]；宋曉爽等利用LS800閃電定位系統(tǒng)觀測(cè)地閃的2009—2011年資料對(duì)上海及周邊地區(qū)（120.0°～122.5°E、30°～32°N）的地閃活動(dòng)特征進(jìn)行了研究并對(duì)上海及其周邊地區(qū)雷電的海陸分布差異進(jìn)行了探討[10]。氣象數(shù)據(jù)和地理數(shù)據(jù)都有著數(shù)據(jù)量大、維度高的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，這使得兩者毫無爭(zhēng)議躋身大數(shù)據(jù)的潮流之中。在無先驗(yàn)知識(shí)的情況下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類分析方法是用于研究這類數(shù)據(jù)的有效手段[11]。自聚類算法提出至今，國內(nèi)外學(xué)者結(jié)合各自領(lǐng)域的研究需要提出或改進(jìn)了多種聚類算法，如K-means、OPTICS、DBSCAN、CURE、CLIQUE、DENCLUE等聚類算法[12-18]。聚類分析可以根據(jù)樣本相似度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，從而發(fā)現(xiàn)對(duì)象空間的分布特征[19]。本研究采用的K-means算法是硬聚類算法，是典型的基于原型的目標(biāo)函數(shù)聚類方法的代表。R語言是目前世界上最流行的計(jì)算統(tǒng)計(jì)軟件之一，該語言具有強(qiáng)大的數(shù)學(xué)分析功能，是適用于各領(lǐng)域的高質(zhì)量軟件擴(kuò)展包，具有出色的可視化效果及很好的兼容性，支持跨平臺(tái)運(yùn)行[20]。本研究對(duì)江蘇省閃電定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維分析，針對(duì)前人對(duì)于雷電強(qiáng)度定量分析研究的不足，在R語言環(huán)境下利用GIS功能，通過聚類算法對(duì)雷電強(qiáng)度進(jìn)行等級(jí)分類，并對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行空間分布分析。本研究同時(shí)結(jié)合前人研究經(jīng)驗(yàn)，考慮到下墊面因素對(duì)雷電強(qiáng)度的可能影響，對(duì)雷電強(qiáng)度與土地利用類型進(jìn)行關(guān)系分析。

1資料與數(shù)據(jù)處理

江蘇省架設(shè)的ADTD雷電探測(cè)儀可提供閃電發(fā)生的經(jīng)度、緯度、時(shí)間、強(qiáng)度、極性等資料，本研究采用該設(shè)備2007—2009年的地閃資料，根據(jù)雷電發(fā)生的顯著季節(jié)差異，將雷電高發(fā)的4—9月定義為夏半年，而同年中的1—3、10—12月則為受雷電影響極小的冬半年。因?yàn)閷?duì)應(yīng)年份的地閃時(shí)空特征[21]已經(jīng)作出了詳細(xì)的探討，本試驗(yàn)則側(cè)重結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘的算法在更為高效的架構(gòu)下深化對(duì)應(yīng)年份夏半年雷電強(qiáng)度的定量研究，并對(duì)其與相關(guān)下墊面因素的關(guān)系進(jìn)行了探索。

1.1雷電數(shù)據(jù)分析及預(yù)處理

當(dāng)前對(duì)于雷電定位的方式多為2站混合、3站混合、4站算法、磁向和時(shí)差聯(lián)合法。表1是雷電數(shù)據(jù)的原始記錄形式，由于本試驗(yàn)研究的屬性主要是緯度、經(jīng)度、強(qiáng)度和監(jiān)測(cè)的時(shí)間等，其余的屬性諸如定位方式、誤差（雷電電磁波沿復(fù)雜地表傳播時(shí)，會(huì)引起閃電定位系統(tǒng)的定位誤差，進(jìn)而影響閃電定位系統(tǒng)的定位精度。表對(duì)閃電定位精度的影響主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面，其一，電磁波沿有限電導(dǎo)率起伏地表傳播會(huì)使高頻分量衰減；其二，電磁波傳播路徑的延長導(dǎo)致傳播時(shí)間的増加。）等不在本試驗(yàn)重點(diǎn)考慮范圍。雷電強(qiáng)度的正負(fù)電荷對(duì)于損害程度和預(yù)防措施來說沒有區(qū)別，所以對(duì)于雷電的強(qiáng)度和陡度取絕對(duì)值，經(jīng)過這一系列的數(shù)據(jù)預(yù)處理后得到表2。為了從多變量的雷電數(shù)據(jù)中確定強(qiáng)度的重要程度，本試驗(yàn)先采用降維方法中的因子分析法，通過因子分析法中的相關(guān)檢驗(yàn)來判定強(qiáng)度對(duì)于雷電的重要程度。

2雷電強(qiáng)度等級(jí)的聚類分析

本試驗(yàn)首先將不同強(qiáng)度的雷電進(jìn)行聚類等級(jí)劃分，再依據(jù)不同雷電強(qiáng)度聚類等級(jí)進(jìn)行空間分析。

2.1K-means聚類算法

K-means算法是基于距離劃分的硬聚類方法，也是適用范圍十分廣泛的數(shù)據(jù)挖掘算法之一。對(duì)于處理氣象類的海量級(jí)數(shù)據(jù)集，這個(gè)算法具有相對(duì)可伸縮和高效性的優(yōu)點(diǎn)。K-means算法的基本思想是：以空間中K個(gè)點(diǎn)為中心進(jìn)行聚類，對(duì)最靠近它們的對(duì)象歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結(jié)果。

算法主要流程描述如下：（1）對(duì)于要聚類的數(shù)據(jù)集適當(dāng)選擇K個(gè)類作為初始中心；（2）通過適當(dāng)次數(shù)的迭代，對(duì)任意一個(gè)樣本，求其到n個(gè)中心的距離，將該樣本歸到距離最短的中心所在的類；（3）利用均值等方法更新該類的中心值；（4）對(duì)于所有的n個(gè)聚類中心，如果利用（2）、（3）的迭代法更新后，值保持不變，則迭代結(jié)束，否則繼續(xù)迭代。

2.2K-means的R語言實(shí)現(xiàn)

該方法是在RStudio框架下進(jìn)行R語言的編譯運(yùn)行。以2008年夏半年數(shù)據(jù)聚類過程為例，具體編譯運(yùn)行過程如下：（1）數(shù)據(jù)調(diào)用及加載用于分析的軟件包（RODBC、stats、ggfortify）。本試驗(yàn)根據(jù)聚類對(duì)象的數(shù)據(jù)特點(diǎn)選用基于距離的K-means聚類作為具體的聚類函數(shù)。利用R語言在RStudio框架下對(duì)雷電的夏半年數(shù)據(jù)進(jìn)行K-means聚類。該函數(shù)在R中的基本格式為

Kmeans（x，centers，iter.max=10，nstart=1，algorithm=c（“Hartigan-Wong”，“Lloyd”，“For-gy”，“Macqueen”））。（2）

式中：X為進(jìn)行聚類分析的數(shù)據(jù)集，本試驗(yàn)即為處理好的雷電數(shù)據(jù)集；centers為預(yù)設(shè)類別數(shù)k；iter.max為迭代的最大值，且默認(rèn)值為10，本試驗(yàn)根據(jù)數(shù)據(jù)的量級(jí)將迭代次數(shù)設(shè)為1 000；nstart為選擇隨機(jī)起始中心點(diǎn)的個(gè)數(shù)，默認(rèn)值為1；而參數(shù)algorithm則提供4種算法選擇，上述4種算法由不同專家學(xué)者在不同時(shí)期圍繞算法的本質(zhì)提出。本試驗(yàn)選用的“Hartugan-Wong”算法為Hartugan和Wong等2位科學(xué)家提出，該算法相較于另外3種算法的優(yōu)勢(shì)在于較高的運(yùn)算效率。

（2）調(diào)節(jié)聚類優(yōu)度。對(duì)于K-means聚類算法的關(guān)鍵問題是類別數(shù)的確定，在R中對(duì)于類別參數(shù)center的取值也是決定聚類效果的一個(gè)重要指標(biāo)。本試驗(yàn)通過討論預(yù)設(shè)置的類別數(shù)的組間平方和占總平方和的比值來確定最優(yōu)類別數(shù)。通過遍歷數(shù)據(jù)來確定類別數(shù)，當(dāng)類別數(shù)小于5時(shí)，隨著類別數(shù)的增加，聚類效果越來越好，組間平方和占總平方和的比值快速提高，其值為89.0%，說明組內(nèi)差距小，組間差距很大；當(dāng)類別數(shù)超過5以后繼續(xù)增加時(shí)，聚類效果提高的非常緩慢。因?yàn)槭羌s值，本試驗(yàn)考慮到較小的類別數(shù)對(duì)于后續(xù)的分析更加方便有效，所以取K=5。

2008年夏半年總的樣本數(shù)為256 659，5個(gè)簇的中心強(qiáng)度值分別為18.216 09、30.552 05、46.637 54、74.920 79、139.792 07 kA，每個(gè)簇的組內(nèi)成員數(shù)量分別為96 661、99 197、46 142、12 617、2 042。因?yàn)槭菍?duì)于強(qiáng)度這個(gè)單一變量進(jìn)行聚類，所以將結(jié)果處理為從弱到強(qiáng)的5級(jí)，這樣更方便后續(xù)的分析。

2.3聚類結(jié)果與分析

通過分別對(duì)2007、2008、2009年夏半年雷電強(qiáng)度的聚類，將對(duì)應(yīng)的聚類中心強(qiáng)度值取平均值后，得到表3中各夏半年在不同地閃強(qiáng)度等級(jí)上的頻數(shù)分布情況。從表3可以看出，占據(jù)雷電強(qiáng)度79.64%以上（31 kA以下）的1、2級(jí)組內(nèi)成員最多，而后3個(gè)等級(jí)則呈遞減趨勢(shì)。從時(shí)間尺度上看，可以反映出2008年前3個(gè)等級(jí)強(qiáng)度的發(fā)生次數(shù)在3年中是最低的，這主要是受當(dāng)年地閃總頻次低于另外2年的影響。通過整理對(duì)應(yīng)年份的統(tǒng)計(jì)年鑒發(fā)現(xiàn)，2008年夏半年江蘇省的月平均氣溫為23.2 ℃，低于2007、2009年。由于雷電是一種中小尺度的強(qiáng)對(duì)流現(xiàn)象，對(duì)氣溫變化較為敏感，所以月平均氣溫的下降有可能是造成2008年雷電總頻次下降的原因。但在雷電強(qiáng)度較大的4、5級(jí)中，3年發(fā)生雷電的次數(shù)則幾乎不受總地閃頻次的影響，呈逐年上升的趨勢(shì)。這反映出江蘇省高強(qiáng)度雷電流的發(fā)生次數(shù)有逐年上升的趨勢(shì)。

3雷電強(qiáng)度等級(jí)空間分布分析

將在R語言聚類后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入GIS中，利用GIS對(duì)5個(gè)等級(jí)雷電簇組內(nèi)成員的空間分布進(jìn)行分析，結(jié)果如圖1所示，全省13個(gè)地級(jí)市在各雷電等級(jí)強(qiáng)度上存在著明顯的波動(dòng)。在雷電強(qiáng)度為1級(jí)即聚類中心雷電強(qiáng)度值約為19 kA時(shí)，淮安、南京、揚(yáng)州、鹽城和鎮(zhèn)江為頻次最高的前5位城市，頻次總和占總值的56.38%；在雷電強(qiáng)度等級(jí)為2級(jí)即聚類中心雷電強(qiáng)度值約為31 kA時(shí)，淮安、鹽城、蘇州、徐州和南京分列前5位，占總值的51.40%；在雷電強(qiáng)度為3級(jí)即聚類中心雷電強(qiáng)度值約為47 kA時(shí)，南京、鹽城、淮安、揚(yáng)州和蘇州為前5位的城市，頻次總和占總值的50.01%；在雷電強(qiáng)度等級(jí)為4級(jí)即聚類中心雷電強(qiáng)度值約為75 kA時(shí)，蘇州、鹽城、南通、淮安和徐州為排名前5位的城市，頻次總和占總值的53.89%；最后一類即當(dāng)聚類中心雷電強(qiáng)度值約為138 kA時(shí)，鹽城、淮安、宿遷、徐州和南通為占據(jù)前5位的城市，且頻次總和占總值的52.71%。從上述統(tǒng)計(jì)分析情況可以看出，各等級(jí)全省排名前5位的城市的頻次總和均超過了該等級(jí)頻次總和的一半以上。這說明各等級(jí)排名前5位的城市最具有代表性。

雷電主要通過直擊雷和雷電感應(yīng)現(xiàn)象威脅人類的生命和財(cái)產(chǎn)安全。本試驗(yàn)將雷電按強(qiáng)度等級(jí)進(jìn)行聚類，并根據(jù)聚類結(jié)果進(jìn)行空間分析，其意義在于對(duì)某地區(qū)進(jìn)行雷電風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，對(duì)建筑或服務(wù)設(shè)備防雷定級(jí)時(shí)，可以考慮周邊的環(huán)境分量。在實(shí)際的工程實(shí)施中，是否須要提高防護(hù)等級(jí)、提高到多少，則須要參考當(dāng)?shù)氐睦纂姀?qiáng)度變化。因此，本試驗(yàn)通過對(duì)雷電強(qiáng)度的聚類，得到反映雷電強(qiáng)度空間分布的5類雷電簇，以此作為防雷工程實(shí)施時(shí)的參考依據(jù)，以期在采用最有效的等級(jí)防護(hù)措施的同時(shí)將成本降到最低。通過對(duì)聚類后的結(jié)果進(jìn)行3年5類強(qiáng)度的均值計(jì)算，得到全省市1級(jí)的雷電強(qiáng)度基本變化情況，并按照其均值對(duì)13個(gè)地市進(jìn)行等級(jí)區(qū)劃，結(jié)果如圖2所示，1級(jí)區(qū)代表該等級(jí)內(nèi)的地級(jí)市雷電強(qiáng)度的變化最高，情況最復(fù)雜，在施工時(shí)應(yīng)綜合多方因素針對(duì)不同等級(jí)的設(shè)施進(jìn)行最大化的防護(hù)，淮安市屬于這一等級(jí)范疇，其數(shù)值遠(yuǎn)超其他城市，為9 019次，往后各等級(jí)區(qū)劃所代表的的雷電強(qiáng)度復(fù)雜度遞減；鹽城、南京屬于2級(jí)，均值分別為7 239、7 053次；徐州、揚(yáng)州和蘇州屬于3級(jí)，均值范圍在5 000～7 000次之間；宿遷、泰州、南通、鎮(zhèn)江、常州和無錫為4級(jí)，均值范圍在4 000～6 000次之間；5級(jí)區(qū)均值最小，為3 136次，該等級(jí)僅連云港市。依照上述等級(jí)區(qū)劃，在江蘇省不同城市進(jìn)行雷電防護(hù)施工時(shí)，可參考其所處的雷電強(qiáng)度變率等級(jí)區(qū)，進(jìn)行相應(yīng)的防雷措施的調(diào)整，以加大對(duì)施工工程有效保護(hù)的作用。

4雷電強(qiáng)度等級(jí)及與土地利用類型關(guān)系的分析

雷電與下墊面因素之間的關(guān)系挖掘是研究雷電空間分布的一個(gè)重要組成部分。MODIS地表反射率產(chǎn)品（MOD90A1）提供經(jīng)過大氣校正的地表反射率數(shù)據(jù)。本試驗(yàn)對(duì)MOD90A1中的1～7波段從可見光到近紅外、短波紅外豐富的光譜信息進(jìn)行監(jiān)督分類，將江蘇省土地利用類型劃分成林地、草地、濕地、耕地、建設(shè)用地和其他六大類，并與前文中各雷電等級(jí)頻數(shù)進(jìn)行分析。

從圖3可以看出，江蘇省4.14%的土地為林地，草地占

0.17%，濕地占15.9%，耕地占56%，建設(shè)用地占土地總量的23.72%，其他占0.07%。圖4給出了反演后的江蘇土地利用類型，該圖能夠直觀地反映出各土地利用類型的空間分布狀況。

各雷電強(qiáng)度等級(jí)的頻次統(tǒng)計(jì)量與各土地利用類型的面積計(jì)算進(jìn)行密度計(jì)算后，對(duì)照各雷電強(qiáng)度等級(jí)，由圖5可知，單位面積上各雷電強(qiáng)度等級(jí)發(fā)生的概率最大的為林地，其余5個(gè)土地利用類型的對(duì)應(yīng)密度分別為1.37、1.23、1.03、0.40、0.02 d/km2，而林地僅占江蘇省土地面積的4.41%。這說明雷電強(qiáng)度與林地的關(guān)聯(lián)性最大。其余5種土地利用類型與各雷電強(qiáng)度等級(jí)的分布趨勢(shì)大體一致，值得注意的是該5類并

非同林地曲線一樣呈衰減狀分布，而是在雷電強(qiáng)度為2級(jí)，即中心雷電強(qiáng)度為31 kA時(shí)，出現(xiàn)拐點(diǎn)并達(dá)到峰值，而后才成衰減趨勢(shì)。峰值大小依次為0.88、1.13、1.05、1.14、0.93、1.23 d/km2。造成該處拐點(diǎn)原因可能有2個(gè)：一是云層在江蘇境內(nèi)當(dāng)帶電離子數(shù)量達(dá)到最佳的泄放量級(jí)時(shí)，即本試驗(yàn)2級(jí)雷電流強(qiáng)度達(dá)到31 kA時(shí)的云層電荷結(jié)構(gòu)，最有利于地閃的產(chǎn)生；二是在聚類過程中對(duì)第2類的聚類寬度范圍略大于其余幾類，所以造成該雷電簇組內(nèi)成員數(shù)量增多。以上2點(diǎn)認(rèn)識(shí)豐富并完善了文獻(xiàn)[9]的相關(guān)結(jié)論。林地除對(duì)雷電的頻次有影響外，也對(duì)雷電的強(qiáng)度分布存在顯著的影響。此外，第2個(gè)認(rèn)識(shí)則反映出了地域差異性，即在強(qiáng)度2級(jí)時(shí)，對(duì)除林地外的5種土地利用類型的影響遠(yuǎn)大于其他強(qiáng)度，這也反映出雷電強(qiáng)度受土地利用類型影響。

5結(jié)束語

本試驗(yàn)針對(duì)雷電強(qiáng)度的空間定量分析不足問題，考慮到雷電強(qiáng)度在雷電防護(hù)工程中的重要參考價(jià)值。將R語言架構(gòu)下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與GIS技術(shù)相結(jié)合，通過聚類算法將江蘇省夏半年的雷電進(jìn)行基于強(qiáng)度等級(jí)的聚類。在得到相應(yīng)的等級(jí)區(qū)劃后還與土地利用類型的關(guān)系進(jìn)行分析，結(jié)果顯示，在2007、2008、2009年夏半年，占據(jù)雷電強(qiáng)度90%以上（31 kA以下）的1、2級(jí)組內(nèi)成員最多，而后3個(gè)等級(jí)則呈遞減趨勢(shì)。在雷電強(qiáng)度較大的4、5級(jí)中，3年發(fā)生雷電的次數(shù)則幾乎沒有受到總地閃頻次的影響，呈逐年上升趨勢(shì)，這反映出江蘇省高強(qiáng)度雷電流的發(fā)生次數(shù)有逐年上升的趨勢(shì)。雷電強(qiáng)度復(fù)雜程度的等級(jí)劃分如下：淮安市屬于1級(jí)范疇；鹽城、南京屬于2級(jí)；徐州、揚(yáng)州和蘇州屬于3級(jí)；宿遷、泰州、南通、鎮(zhèn)江、常州和無錫為4級(jí)；5級(jí)區(qū)為連云港。林地除對(duì)雷電的頻次有影響外，對(duì)雷電的強(qiáng)度分布也存在著顯著的影響。此外，第2個(gè)認(rèn)識(shí)則反映出了地域差異性，即在強(qiáng)度等級(jí)為本試驗(yàn)的第2類時(shí)，對(duì)除林地外的5種土地利用類型的影響遠(yuǎn)大于其他強(qiáng)度，這也反映出雷電強(qiáng)度受土地利用類型的影響。

基于上述研究的成果，本試驗(yàn)后續(xù)將對(duì)雷電強(qiáng)度等級(jí)的空間尺度進(jìn)一步細(xì)化，得到13個(gè)地級(jí)市各縣（市）的強(qiáng)度等級(jí)劃分，以進(jìn)一步提高在實(shí)際工程中的參考價(jià)值；此外，考慮將其他下墊面因素與雷電強(qiáng)度進(jìn)行分析，以拓展研究內(nèi)容。

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