基于层次-灰色关联分析法的闪电灾害风险区划研究

基于层次-灰色关联分析法的闪电灾害风险区划研究

林念萍1,2 吴荣军1王小英3华立新2

（1. 南京信息工程大学环境科学与工程学院，210044；2. 浙江省苍南县气象局，325800；

3. 浙江省温州市气象局，325007）

摘要：为寻求合适的闪电灾害风险区划方法，本文以浙江省苍南县为例，利用2007-2011年闪电监测数据、

1996-2011年雷灾统计资料及基础信息数据等，从闪电灾害发生的特征出发，引入层次-灰色关联分析法，采用层次分析法确定闪电灾害风险评价指标的权重，运用灰色关联分析法确定评价对象的灰色关联系数，进而综合加权得出闪电灾害风险评价指标的灰色关联度，给出闪电灾害的风险区划。结果表明，苍南县闪电灾害风险等级区划由高到低分别是灵溪镇、龙港镇为极高风险区，宜山镇、钱库镇、金乡镇为高风险区，矾山镇、马站镇、桥墩镇、藻溪镇为中风险区，赤溪镇、岱岭畲族乡、凤阳畲族乡为低风险区。在此基础上，对该区域的风险区划结果进行了验证，表明引入的层次-灰色关联分析法适合于闪电灾害风险区划。本文的研究结果为编制闪电灾害防御规划以及重点项目灾害风险评估可行性论证提供了参考，对提高闪电灾害防御的综合能力具有非常重要的科学和现实意义。

关键词：闪电灾害；层次-灰色关联分析法；风险；区划

闪电灾害被国际电工委员会（IEC）称为“电子化时代的一大公害” ，据有关部门估计，全世界平均每分钟发生雷电2000次，全球每年因雷击造成的人员伤亡超过1万人，所导致的火灾、爆炸等时有发生。其特点有受灾面广、频率高、破坏性强、入侵方式由二维空间向三维空间转变，随着微电子技术的应用渗透到各种生产和生活领域，微电子器件极端灵敏，很容易受到雷电电磁脉冲（LEMP）无孔不入的破坏。近年来国内外对闪电灾害风险区划的研究很多，对于闪电灾害有很多学者采用不同的方法作了研究。郭虎等[1]对北京市雷电灾害易损性分析、评估及易损度区划，刘垚等[2]对杭州市雷电活动特征及雷电灾害风险区划进行了研究，汪志红等[3]用投影寻踪与遗传算法技术对广东省雷电灾害风险评价，曾金全等[4]采用综合评价算法对雷电灾害易损度区划模型研究。目前闪电灾害风险区划研究基本局限于在省市一级气象部门，多以市、县行政区域作为分析单元进行分析研究，能将闪电灾害风险区划精细化到乡镇一级的研究并不多。2010年4月1日起实施的《气象灾害防御条例》规定：“县级以上地方人民政府应当组织气象等有关部门对本行政区域发生的气象灾害的种类、次数、强度和造成的损失等情况开展气象灾害普查，建立气象灾害数据库，按照气象灾

基金项目：苍南县农业科技重点科研专项“苍南县雷电灾害防御区划研究”（2011N03）资助 作者简介：林念萍，男，（1980—），在读硕士，工程师，主要从事雷电科学与防护技术的研究。邮箱：38571899@qq.com

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害的种类进行气象灾害风险评估，并根据气象灾害分布情况和气象灾害风险评估结果，划定气象灾害风险区域。”闪电灾害风险区划是县级以上气象主管机构当前迫切需要履行的行政职能之一，同时也为编制闪电灾害防御规划以及重点项目灾害风险评估可行性论证提供了参考，对提高闪电灾害防御的综合能力具有非常重要科学和现实的意义。

本文充分考虑了致灾因子的危险性、承灾体的脆弱性等特点，建立闪电灾害风险评价指标体系，运用层次-灰色关联分析法，分析了闪电灾害危险性、承灾体潜在易损性的综合风险，结合Arcgis技术得到苍南县闪电灾害风险区划乡镇分布图，并对风险区划结果进行验证。

1 资料与方法

1.1数据来源

本文研究中所使用的数据主要包括：浙江省闪电监测网的2007-2011年苍南县闪电监测数据；1996-2011年（未包括1997、2001、2002和2003年雷灾资料）温州市雷灾统计资料；《苍南统计年鉴2010》的人口、经济数据等。

1.2 研究方法

层次分析灰色关联法是一种把灰色关联分析法用于分析具有层次结构评价系统、能将定性分析和定量分析有效结合的综合评价方法[5]。本文通过层次分析灰色关联法建立闪电灾害风险评价综合模型，并对其进行研究，采用层次分析法确定闪电灾害评价指标的权重，运用灰色关联分析法计算评价对象的灰色关联系数，进而综合加权得出闪电灾害评价指标的灰色关联度，结合Arcgis技术得到苍南县闪电灾害的风险区划图。该方法在闪电灾害指标评价及风险区划应用研究中具有重要的价值。

1.2.1用层次分析法确定各评价指标的最终权重 ①建立风险评价指标的层次分析结构

基于上述研究方法和思路，根据闪电灾害的特点，建立闪电灾害综合风险评价指标体系见表1，由目标层、准则层和指标层构成。目标层是闪电灾害综合风险。准则层由致灾因子危险性和承灾体脆弱性、社会经济发展水平组成。各指标层的计算方法如下：

平均地闪密度：单位土地面积上发生的平均地闪次数（次/km2）； 闪电灾害次数：历年统计实际发生的雷灾频次（次）； 平均地闪强度：各年地闪强度的平均值（kA）；

防雷重点单位数：每年必须进行防雷装置定期检测的防雷重点单位总数（个）； 用电量指标：各乡镇总用电量（万千瓦时）；

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电信固定电话数：各乡镇固定电话总数（门）； 有线电视用户数：各乡镇有线电视用户总数（户）； 人口密度：单位土地面积上的总人口数（人/km2）； 农民人均收入：各乡镇农民人均收入水平（元）。

表1. 闪电灾害风险评价指标体系

Table1 The index system of lightning disaster risk evaluation

目标层A 准则层B 指标层C 平均地闪密度C1

致灾因子危险性B1 闪电灾害次数C2 平均地闪强度C3 防雷重点单位数C4

闪电灾害综合风险A

承灾体脆弱性B2

用电量指标C5 电信固定电话数C6 有线电视用户数C7

人口密度C8

社会经济发展水平B3

农民人均收入C9

②构造判断矩阵

采用Saaty的1-9标度法对给定的评价指标体系每一层次各因素的相对重要性给出判断，以数据形式表示出来，写成矩阵形式。判断矩阵是层次分析法工作的基础，构造判断矩阵是层次分析法的关键一步。

③层次单排序检验一致性

根据判断矩阵计算对于上一层某指标而言，本层次与之有联系的因素重要性次序的权重，也就是计算判断矩阵的最大特征值?max和特征向量W。计算一致性指标CI?一致性比率CR??max?nn?1、

CI，其中CI为一致性指标，RI为平均随机一致性指标，CR为一致性比RI率。得出所有CR<0.1，表明该矩阵具有较好的一致性，否则需要修改判断矩阵。

④层次总排序及一致性检验

层次总排序要从上到下逐层顺序进行，一致性检验也是由高到低逐层进行，计算一次性

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?CI(j)b比率CR?mj?RI(j)bj?1j?1m，得出CR?0.1，认为层次总排序结果具有较好的一致性并接受该

j分析结果，可以得到评价指标体系中各指标层相对于总目标的最终权重。 1.2.2用灰色关联分析法确定评价指标关联系数、关联度 ①定量指标数据归一化处理

由于所选数据存在不同量纲且数值间差异较大，需要对定量指标数据进行归一化处理，闪电评价指标中人均收入属于越大越好的指标，其他指标均为越小越好的指标。不同类型的指标，数据归一化转换公式也不同。

越大越好型指标转换公式：

Li(j)?si(j)/Dj

越小越好型指标转换公式：

Li(j)?1?dj/Dj?si(j)/Dj

其中si(j)为初始数据，Li(j)为标准数据。Dj和dj分别为各项指标中第j项指标的最大值和最小值。

②生成最佳指标数列、计算关联系数

从每列单项指标中选出最优的评价指标值，虚构生成最佳指标数列L0，由公式

R0i(y)?d??D，取分辨率?=0.5，求出闪电评价指标比较数列Li对闪电评价指标最

?i(y)??D佳（参考）数列L0的关联系数R0i。

③求出关联度 根据公式?0i(y)??Ry?190i(y)W(y)，式中W(y)是各项指标的权重系数，求得关联度

?0i(y)，最后按求的关联度进行排序，确定最小者为闪电灾害极高风险区，最大者为闪电灾

害低风险区，其余依次排序。 2 闪电灾害风险综合评价应用实例

2.1 运用层次分析法确定闪电灾害风险评价指标权重

根据表1所列的评价指标体系，通过专家打分法构造两两比较矩阵，见表2。 表2. 闪电灾害风险评价指标体系层次判断矩阵

Table2 The Judgement matrix of lightning disaster risk evaluation index system

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