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采用气象观测、地理信息、社会调查等数据,基于层次分析法(AHP)和分级统计法,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性方面建立评估模型,综合分析北京地区雷电灾害易损度分布特征。结果表明,致灾因子极高危险区主要分布在怀柔、密云和门头沟等地区;孕灾环境低敏感区主要分布于建筑物以钢筋混凝土结构为主的地区;承灾体最脆弱的地区为东西城、海淀和朝阳等经济发达且人口稠密的核心城区。综合分析发现,北京地区雷电灾害易损度区域分布比较分散,极高易损区包括东西城及北部延庆和密云,高易损区包括西南部丰台、门头沟、房山及北部怀柔,极高易损区和高易损区占北京市总面积62%以上。 相似文献
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[目的]针对北京地区首次开展闪电定位系统(Lightning Location System,LLS)数据与人工观测雷暴日的关系研究,解决北京地区人工观测雷暴日停止后雷暴日数据无法获取的问题。[方法]选取北京地区2008-2011年LLS监测数据,以20个人工观测站为圆心,1 km为间距,统计各站周围半径(r)1~20 km圆形区域内LLS监测的闪电次数及雷电日数。采用直接替代法、地闪密度法和二元法计算雷电日,分别从全市年平均雷电日及各站年平均雷电日两方面与人工观测雷暴日数进行比较,寻求最适合北京地区的LLS资料转换为雷暴日数方法,建立转换关系。[结果]结果表明:当r =13 km时,LLS监测年平均雷电日数与人工观测年平均雷暴日数最为接近。通过直接替代法、地闪密度法和二元法计算所得的结果中,二元法效果最好,直接替代法次之,地闪密度法效果最差。对于单个观测站,各站周围的地闪密度与人工观测雷暴日数没有统一的函数关系,采用直接替代法得到的各站等效观测半径来确定各站的雷暴日数较为准确。[结论]该结果表明了北京地区LLS数据与人工观测雷暴日之间的关系,使雷暴日可作为基础数据继续应用于北京地区的雷电防护和研究中。 相似文献
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