基于PSR 模型的雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化方法研究

黃惺惺，魯峻麟，莊燕洵，葉澤文，殷啟元

（1.廣東省氣象公共安全技術(shù)支持中心，廣州 510640；2.廣州市突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布中心，廣州 511430）

隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展和信息時代的到來，雷電災(zāi)害已逐漸擴展到生活中所涉及的大部分行業(yè)領(lǐng)域，面對越來越嚴重的雷電災(zāi)害，需要進行正確地認識和評價，才能提出科學(xué)合理有效的雷電災(zāi)害防御措施。在中國，每年的雷災(zāi)傷亡人員數(shù)以千計［1-3］。對于廣東省來說，偏遠地區(qū)（農(nóng)村）仍是雷電災(zāi)害多發(fā)區(qū)和雷電防御的薄弱地區(qū)。該省氣象局、省民政廳和省農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳開展的全省農(nóng)村雷電災(zāi)害隱患排查結(jié)果顯示，農(nóng)村電力、電信等基礎(chǔ)設(shè)施防雷裝置不合格及各種線路私拉亂接情況突出，農(nóng)村住宅的設(shè)計和施工容易忽視防雷裝置建設(shè)。大部分農(nóng)民雷電災(zāi)害防護意識依然十分薄弱，存在知識盲區(qū)和僥幸心理等，加上不能及時獲取雷電預(yù)警信息，同時受地理環(huán)境和生產(chǎn)條件的限制，野外作業(yè)無雷電防御措施，極易發(fā)生事故。根據(jù)歷年廣東省雷電災(zāi)害造成的人員傷亡數(shù)據(jù)來看，農(nóng)村傷亡事件占80%以上。

雷電災(zāi)害形成的原因復(fù)雜多樣，馬明等［4］通過研究雷電災(zāi)害及其致災(zāi)因子，認為雷電災(zāi)害類型與承載體有密切關(guān)系。易燕明等［5］通過研究雷暴日和閃電日變化，認為雷電災(zāi)害不僅與雷電活動有關(guān)，還與經(jīng)濟增長、城市發(fā)展以及防災(zāi)減災(zāi)措施有關(guān)。目前也有研究認為雷電災(zāi)害的形成與人口數(shù)量、社會經(jīng)濟、氣候等因素均存在一定的相關(guān)性［3，6-9］。Roeder 等［10］利用GIS 軟件將閃電密度和人口密度在網(wǎng)格上相乘，預(yù)測雷災(zāi)傷亡人數(shù)。袁湘玲等［11］、劉巖等［12］、金晨路等［13］、王赟等［14］均采用層次分析法結(jié)合多種雷電災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)作為雷電災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)，確定評估指標(biāo)權(quán)重分布，建立雷電災(zāi)害風(fēng)險評估模型。

目前雷電災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃中權(quán)重計算方法，主要是采用專家打分法和定性分析法，風(fēng)險區(qū)劃結(jié)果的科學(xué)性、精確性有待提高。為了能夠為雷電安全防護策略提供定量化的技術(shù)支撐，本研究探索尋找出一種雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化的方法。基于廣東省2007—2016 年閃電定位數(shù)據(jù)、1995—2016 年的雷電傷亡資料以及精細化的社會經(jīng)濟特征，利用定量分析法來確定各評價指標(biāo)權(quán)重，建立PSR 雷電風(fēng)險定量化模型，形成一種具有可行性的雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化評估方法。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

雷電造成人員傷亡數(shù)據(jù)來自《廣東省雷電災(zāi)害匯編》（1995—2020 年）。該匯編中記錄的每次雷災(zāi)事件都由雷電防護專業(yè)技術(shù)人員赴現(xiàn)場調(diào)查核實，并了解詳細情況。每月先由縣級氣象局向市級氣象局報告雷擊造成的當(dāng)?shù)厝藛T傷亡和經(jīng)濟損失，市級氣象局再將責(zé)任范圍內(nèi)發(fā)生的所有雷災(zāi)報告匯總后上報省級氣象局。該資料對每場雷災(zāi)發(fā)生情況均有詳細記錄，是廣東省目前較全面的官方文字記載資料［15］。

研究采用廣東省閃電定位系統(tǒng)（Guangdong Lightning Location System，簡稱 LLS）2007—2016 年共10 年閃電數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)能實時監(jiān)測大范圍內(nèi)云對地閃電的時間、極性、位置、回擊電流等參數(shù)［16］，地閃探測效率能達到93%，定位精度誤差約為760 m［17］。社會經(jīng)濟特征數(shù)據(jù)、人口數(shù)據(jù)（2010 年全國人口普查數(shù)據(jù)）和GDP 數(shù)據(jù)（2015 年）均來自《廣東省統(tǒng)計年鑒》。

1.2 研究方法

在雷電災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃中，為了確保各項評價指標(biāo)權(quán)重的準確性和科學(xué)性，本研究在建立評價模型時采用熵值法和主成分分析相結(jié)合的方式確定各評價指標(biāo)權(quán)重，通過對評價指標(biāo)的定量分析得出合理的權(quán)重。最后采用ArcGIS 空間分析技術(shù)，即克里金插值對數(shù)據(jù)進行處理分析，將離散的點數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成連續(xù)的面，其實質(zhì)是使用協(xié)方差函數(shù)和變異函數(shù)確定某個變量隨空間距離的變化規(guī)律，在有限區(qū)域內(nèi)對區(qū)域化變量進行無偏最優(yōu)估計，通過對網(wǎng)格賦予不同顏色，經(jīng)過平滑和濾波后，得出各種評價指標(biāo)的空間分布特征及最終的雷電風(fēng)險定量化結(jié)果。

2 雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化評估模型

2.1 評價指標(biāo)選取

PSR 模型是基于壓力、狀態(tài)、響應(yīng)3 狀態(tài)搭建的數(shù)學(xué)模型，該模型已較為成熟地用于評價人類活動對生態(tài)環(huán)境的影響程度。定量化評估體系（圖1）借助PSR 模型思想來研究區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險，在評價指標(biāo)選取方面，地閃密度、雷電流強度代表區(qū)域所受到的環(huán)境壓力（P），地閃密度為每平方千米范圍內(nèi)平均每年發(fā)生地閃的次數(shù)，雷電流強度表征該區(qū)域發(fā)生地閃時電流強度絕對值；人口密度、國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）代表區(qū)域狀態(tài)（S），表征當(dāng)前區(qū)域下自然環(huán)境、人口、經(jīng)濟狀況等環(huán)境狀態(tài)和環(huán)境變化情況；人身傷亡、經(jīng)濟損失代表區(qū)域響應(yīng)（R），即區(qū)域遭受雷電災(zāi)害后，呈現(xiàn)出的結(jié)果。

圖1 基于PSR 的雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化評估體系

2.2 雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化模型建立

將廣東省行政區(qū)域范圍劃分為3 km×3 km 網(wǎng)格，利用克里金插值法將6 種評價指標(biāo)插值成各網(wǎng)格數(shù)據(jù)，通過熵值法和主成分分析法，引入斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)，確定各評價指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，根據(jù)PSR 模型進行計算。

2.2.1 熵值法權(quán)重確定

1）原始數(shù)據(jù)形成m×n的原始數(shù)據(jù)矩陣。m為格點樣本數(shù)，n為指標(biāo)數(shù)，xmn表示第m個樣本第n項評價指標(biāo)的數(shù)值。

2）標(biāo)準化處理。為消除數(shù)據(jù)差異對評估結(jié)果的影響，對各評價指標(biāo)進行標(biāo)準化處理，形成新矩陣。

3）求熵值。

4）求差異系數(shù)。

5）求權(quán)重。

用熵值法計算權(quán)重結(jié)果見表1。

表1 雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化熵值法權(quán)重結(jié)果

2.2.2 主成分分析法權(quán)重確定 借助SPSS 工具，先對各評價指標(biāo)進行歸一化、降維等處理，通過主成分分析法計算6 種評價指標(biāo)的貢獻程度，最后得出各評價指標(biāo)的權(quán)重（表2）。

表2 雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化主成分分析法權(quán)重結(jié)果

2.2.3 2 種方法的相關(guān)性研究 選用2 種不同的方法確定各指標(biāo)權(quán)重，評價結(jié)果出現(xiàn)了一定的差異，為了能確定出各評價指標(biāo)最合理的權(quán)重結(jié)果，本研究通過斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)（rs）來計算所選熵值法和主成分分析法之間的相關(guān)性。根據(jù)斯皮爾曼等級系數(shù)相關(guān)程度分類，當(dāng) 0＜rs＜0.2，極弱相關(guān)或無相關(guān)；當(dāng)0.2＜rs＜0.4，弱相關(guān)；當(dāng) 0.4＜rs＜0.6，中等程度相關(guān)；當(dāng)0.6＜rs＜0.8，強相關(guān)；當(dāng)0.8＜rs＜1.0，極強相關(guān)。

通過公式（6）得出2 種不同方法的權(quán)重結(jié)果，相關(guān)性rs=0.828 6，大于0.8，屬于極強相關(guān)，因此取2 種方法得出的平均權(quán)重，較為準確合理（表3）。

表3 雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化選取指標(biāo)權(quán)重結(jié)果

3 結(jié)果與分析

3.1 評價指標(biāo)空間分布特征

利用ArcGIS 對6 種評價指標(biāo)開展空間分布特征分析，得出了地閃密度空間分布、雷電流強度空間分布、GDP 空間分布、人口密度、經(jīng)濟損失空間分布及人身傷亡空間分布特征（圖2）。

由圖2a 得出，2007—2016 年全省的平均地閃密度值為17.19 次/（km2·年），閃電在珠三角地區(qū)發(fā)生次數(shù)較多，閃電活動較為頻繁；相比之下粵東、粵北區(qū)域閃電活躍度較低。

由圖 2b 得出，2007—2016 年湛江、茂名西南部為雷電流強度最強區(qū)域，其次是陽江、江門、梅州、河源、汕尾、中山、珠海和茂名大部分區(qū)域。

由圖2c 得出，近3 年GDP 高值區(qū)主要匯集在廣州、深圳、東莞、佛山、中山等珠江三角洲區(qū)域，廣州、深圳作為中國“歷史最悠遠”的一線城市，已經(jīng)完成了各自經(jīng)濟核心的塑造，而東莞、佛山、中山等地靠近一線城市，在一線城市的帶動下，許多產(chǎn)業(yè)和人口向其轉(zhuǎn)移，經(jīng)濟快速增長。

由圖2d 得出，人口主要集中在珠江三角洲區(qū)域，特別是廣州、深圳、佛山和東莞，且人口和GDP高值區(qū)相互對應(yīng)；同時在粵東地區(qū)也出現(xiàn)了一個人口密度高值區(qū)，與2017 年廣東省人民政府統(tǒng)計的人口狀況基本一致，排名第一和第二的分別為珠三角地區(qū)和粵東地區(qū)。

從雷電災(zāi)害經(jīng)濟損失空間分布特征（圖2e）來看，經(jīng)濟損失量大的地區(qū)主要有廣州、深圳、東莞、佛山、江門、清遠、韶關(guān)市，其次是湛江市，經(jīng)濟損失量最少的為粵東地區(qū)，這與地閃密度、雷電流強度等因子密切相關(guān)。

圖2 評價指標(biāo)空間分布特征

從人身傷亡空間分布特征（圖2f）來看，主要集中在廣州市、湛江市，其次是茂名市，這也與當(dāng)?shù)刭Y料上報的完整性有一定的關(guān)系。

3.2 雷電災(zāi)害定量化結(jié)果

根據(jù)6 種評價指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，采用加權(quán)法，得出雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化結(jié)果。利用ArcGis 采用3 km×3 km 的網(wǎng)格進行計算，通過空間插值方法將網(wǎng)格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成柵格數(shù)據(jù)并進行平滑處理，得到根據(jù)各評價指標(biāo)影響度的分析，從而得出雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化結(jié)果（圖3），分為低、次低、中等、次高和高風(fēng)險5 級。

圖3 雷電災(zāi)害定量化結(jié)果

由圖3 可知，高風(fēng)險區(qū)位于廣州、深圳、東莞、中山、佛山、惠州、珠海，主要集中在珠三角——廣東經(jīng)濟發(fā)展核心區(qū)域，從南往北風(fēng)險區(qū)域依次降低；粵東區(qū)域有一片次高風(fēng)險區(qū)，位于汕頭西北大部、揭陽中東部和潮州西南大部分區(qū)域；粵西風(fēng)險次高區(qū)主要位于茂名和湛江北部。高風(fēng)險區(qū)中對應(yīng)著人口密度、GDP 高值中心，說明人口密度、GDP 是反映雷電災(zāi)害危險性的重要因子，因此，將人口密度、GDP 等指標(biāo)納入PSR 體系模型中具有一定的科學(xué)性。

3.3 定量化結(jié)果驗證

雷電災(zāi)害是廣東省第三大氣象災(zāi)害，雷電災(zāi)害涉及面廣，社會影響大，遍及社會生活的各個方面。本研究選取1995—2016 年的1 075 個廣東省雷災(zāi)資料中的雷災(zāi)傷亡事件發(fā)生位置對定量化模型結(jié)果進行驗證（圖4）?？梢钥闯觯纂姙?zāi)害高風(fēng)險區(qū)發(fā)生的雷災(zāi)傷亡事件也相對較多，不同等級的雷電災(zāi)害區(qū)域與雷電災(zāi)害實際發(fā)生情況基本吻合。

圖4 雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化與實際雷災(zāi)疊加結(jié)果

為了研究雷電災(zāi)害高風(fēng)險區(qū)與雷災(zāi)傷亡事件是否具有一定的相關(guān)性，以地級市為單位，將雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化結(jié)果與該地區(qū)實際發(fā)生的雷災(zāi)傷亡事件計算二次回歸相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)為0.882 0，相關(guān)性較好（圖5），說明6 種評價指標(biāo)的權(quán)重選取合理，得出的雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化結(jié)果圖能較好地反映實際情況。

圖5 雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化結(jié)果與實際雷災(zāi)相關(guān)性分析

4 小結(jié)

本研究選取地閃密度、雷電流強度、GDP、人口密度、經(jīng)濟損失和人身傷亡6 種評價指標(biāo)，搭建PSR雷電風(fēng)險定量化模型，利用克里金插值法、熵值法和主成分分析法分別對區(qū)域壓力、區(qū)域狀態(tài)和區(qū)域響應(yīng)進行數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計分析，實現(xiàn)了廣東省雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化計算，獲得全省雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化結(jié)果，通過驗證分析得出以下結(jié)論。

1）廣東省高風(fēng)險區(qū)位于廣州、深圳、東莞、中山、佛山、惠州、珠海，主要集中在珠三角地區(qū)，從南往北區(qū)域風(fēng)險逐漸降低；粵東區(qū)域有一片次高風(fēng)險區(qū)，位于汕頭西北大部、揭陽中東部和潮州西南大部分區(qū)域；粵西風(fēng)險次高區(qū)主要位于茂名和湛江北部。

2）通過借助廣東省1 075 個雷災(zāi)傷亡發(fā)生位置進行驗證，發(fā)現(xiàn)雷電風(fēng)險區(qū)與實際雷災(zāi)發(fā)生情況相符，二者的二次回歸相關(guān)系數(shù)達0.882 0，說明本研究選用的6 種指標(biāo)納入PSR 體系模型中具有可行性和科學(xué)性。

3）雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化方法依托PSR 模型，實現(xiàn)區(qū)域雷電安全災(zāi)害定量化評價，可直觀反映區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險等級，為雷電安全資料不完整尤其是偏遠農(nóng)村的雷電安全防護策略制定提供技術(shù)依據(jù)和參考。

4）雷電災(zāi)害風(fēng)險形成的原因復(fù)雜多樣，本研究僅基于現(xiàn)有風(fēng)險區(qū)劃方法和資料開展了區(qū)域雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化分析研究，下一步將結(jié)合精細的地質(zhì)環(huán)境數(shù)據(jù)和精準的社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)，獲得更加完備的雷電災(zāi)害風(fēng)險定量化結(jié)果。