DB3415-T 47-2022 雷电灾害风险等级划分技术规程

ICS07.060CCSA473415IDB3415/T47—2022本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由六安市气象局提出并归口。本文件起草单位：六安市气象灾害防御技术中心、皖西学院、金寨县气象局、舒城县气象局。本文件主要起草人：孙自胜、张春龙、代先进、李春影、吴立波、张坤、江亮、方杰、戴红梅、刘洪民、张刚。DB3415/T47—20221雷电灾害风险等级划分技术规程本文件规定了雷电灾害风险等级中资料收集、资料处理、等级划分方法等技术要求。本文件适用于六安市境内雷电灾害风险等级的划分。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。QX/T405—2017雷电灾害风险区划技术指南3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。地闪cloud-to-groundlighting雷暴云与大地之间的放电现象。3.2雷击点密度groundflashdensity每平方公里面积上每年的平均雷击点个数。3.3雷电灾害lightningdisaster因雷电对生命体、建（构）筑物、电气和电子系统等造成的损害。[来源：QX/T103—2017,3.2，有修改]3.4雷电灾害风险lightningdisasterrisk雷电灾害发生的可能性及其可能损失。[来源：QX/T405—2017,3.1]4资料收集及处理4.1应收集10年及以上雷电定位系统的地闪观测数据。4.2雷电定位资料只收集与云地闪有关的要素，并对雷电定位资料进行质量控制，雷电定位资料的质量控制方法应符合QX/T405—2017中5.2.2的要求。4.3选用雷电流幅值2kA～200kA的地闪数据，剔除该范围以外的雷电定位资料。4.4收集地形起伏数据、海拔高度数据、土壤电导率数据等孕灾环境信息，其中地形图应采用1：50000分辨率或更高精度，宜由相关部门共享数据。DB3415/T47—202224.5收集承灾体信息，应包括：行政区域名称和代码、GDP密度、人口密度。4.6承灾体数据应按规定基准年份收集，如无法收集基准年份数据，以收集与基准年份接近的最新数据代替。4.7承灾体信息发生变化时，应及时收集或实地调查获取最新资料进行更新。5雷电灾害风险指标5.1致灾危险性5.1.1致灾因子5.1.1.1剔除雷电流绝对值小于2kA和大于200kA的雷电定位数据，按表1中的百分位数法对雷电流幅值进行等级划分。表1雷电流幅值等级划分P≤60%P＞95%123455.1.1.2将区域划分为3km×3km大小的格网，统计格网内的雷击频次，除以资料年限和格网面积，得到雷击点密度，并按附录A的方法进行归一化处理，形成雷击点密度栅格数据。5.1.1.3将区域划分为3km×3km大小的格网，统计格网内不同雷电流幅值等级的雷击频次，并按附录A的方法进行归一化处理，按公式（1）计算各网格内的地闪强度，形成地闪强度栅格数据。式中：Ln——地闪强度；i——雷电流幅值等级；Fi——雷电流幅值为i等级的地闪频次归一化值。5.1.2孕灾环境5.1.2.1对海拔高度和土壤电导率数据按照附录A的方法进行归一化处理，形成归一化的海拔高度和土壤电导率栅格数据。5.1.2.2基于海拔高度数据计算以目标栅格为中心、大小为3km×3km单元栅格的正方形范围内高程的标准差或高差，并按附录A的方法进行归一化处理，形成归一化的地形起伏栅格数据。5.2承灾体易损性5.2.1雷电灾害风险的承灾体包括人口、GDP，承灾体暴露度RE指标主要考虑单位面积上的密度。5.2.2对人口密度数据Pd和GDP密度数据Gd按附录A的方法进行归一化处理，形成人口密度和GDP密度栅格数据。DB3415/T47—202236雷电致灾危险性等级划分6.1致灾危险性指数雷电致灾危险性指数RH按公式（2）计算。式中：RH——致灾危险性指数；Ld——雷击点密度；ωd——雷击点密度权重；Ln——地闪强度；ωn——地闪强度权重；Sc——土壤电导率；ωc——土壤电导率权重；Eh——海拔高度；ωh——海拔高度权重；Tr——地形起伏；ωr——地形起伏权重。各因子的权重应按QX/T405—2017附录C中的层次分析法进行计算。6.2致灾危险性等级划分图根据雷电致灾危险性指数RH计算结果，按照自然断点法（见附录B）将危险性指数划分为低、较低、较高和高4个等级，并绘制致灾危险性等级划分图。7雷电灾害风险等级划分7.1雷电灾害风险指数雷电灾害风险指数计算按公式（3）进行计算。式中：LDRI——雷电灾害风险指数；ωr——致灾危险性权重；RE——承灾体暴露度；ωe——承灾体暴露度权重。注：RH和RE和在风险计算时底数乘以统一数量级使底数大于1。指标权重的计算按QX/T405—2017附录C中的层次承灾体暴露度RE取人口密度Pd，进行归一化处理，按公式（3）计算雷电灾害人口风险。承灾体暴露度RE取GDP密度Gd，进行归一化处理，按公式（3）计算雷电灾害GDP风险。DB3415/T47—202247.2雷电灾害风险等级划分图7.2.1根据雷电灾害风险指数LDRI的计算结果，采用自然断点法将雷电灾害风险划分为5个等级：高风险、较高风险、中等风险、较低风险和低风险，并绘制雷电灾害风险等级分布图。7.2.2雷电灾害人口风险和GDP风险等级图色彩样式见附录C。DB3415/T47—20225（规范性）归一化处理方法归一化是将有量纲的数值经过变换，化为无量纲的数值，进而消除各指标的量纲差异。计算方法见公式（A.1）。式中：Dij——j站（格）点第i个指标的归一化值；Aij——j站（格）点第i个指标值；mini——第i个指标值中的最小值；maxi——第i个指标值中的最大值。DB3415/T47—20226（规范性）自然断点法自然断点法（Jenksnaturalbreaksmethod）是一种地图分级算法。该算法认为数据本身有断点，可利用数据这一特点进行分级。算法原理是一个小聚类，聚类结束条件是组间方差最大、组内方差最小。计算方法见公式（B.1）。式中：SSDi-j——方差；i、j——第i、j个元素；A——长度为N的数组；k——i、j中间的数，表示A组中的第k个元素；N——总的元素个数。DB3415/T47—20227（资料性）雷电灾害风险等级色带选择雷电灾害风险等级区域选用的色彩样式见表C.1和表C.2。表C.1雷电灾害人口风险图色彩样式00505000表C.2雷电灾害GDP风险图色彩样式070050020000DB3415/T47—20228参考文献[1]GB/T37047—2022