CN105468898A - 一种雷电灾害易损度的区划方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种雷电灾害易损度的区划方法和系统，选取评估雷电灾害易损度的区划指标，所述区划指标包括有评估区域的雷电活动、高程分布、人口密度、经济发展、房屋用途以及房屋结构进行计算获得雷电灾害易损度。引入了多个与雷电灾害防御能力有关的指标内容，能够更加客观和全面的反应雷电发生与灾害响应的情况，评价结果更加科学、全面，在数据处理上更为合理。

Description

一种雷电灾害易损度的区划方法及系统

技术领域

本发明涉及一种雷电灾害易损度的区划方法及系统。

背景技术

易损度是指事物容易受到伤害或损伤的程度，它反映特定条件下事物的脆弱性。目前国内有许多学者都对雷电灾害易损度进行了研究与应用实践，主要集中在雷电灾害易损度的区划上，如尹娜、肖稳安、王惠、邓勇、郭虎、熊亚军等人针对广东省、云南省、北京市等地进行了雷灾易损度的计算与区划，通过选取雷电灾害发生后的灾害表达因子作为指标，建立区划模型进行区划计算，这些研究成果在实际指导雷电灾害防治工作上取得了积极的意义。

目前国内雷电灾害易损度区划主要是应用雷电灾害发生后的一些数据，如雷击人身伤亡、雷击经济损失、雷击事件发生频次等事后数据作为指标，经计算后，对每一个计算评判指标值按大小进行分级、赋值，再对赋值后的指标值进行直接加和来计算区域的综合易损度。该方法简单易行，但在进行分级赋值过程中，赋值的大小存在一定的主观性，没有对雷灾基础数据的真实性程度对总易损值的影响进行判定，最终区划方法也相对简单，主要是表现雷电灾害的损失分布，不能完全反映区域雷电灾害易损程度发生的可能性。

发明内容

本发明要解决的技术问题，在于提供一种雷电灾害易损度的区划方法，包括以下步骤：

步骤1，建立指标体系：选取评估雷电灾害易损度的区划指标，所述区划指标包括有评估区域的雷电活动、高程分布、人口密度、经济发展、房屋用途以及房屋结构；

步骤2，数据归一化处理：收集评估区域的各区划指标值的原始数据，将原始数据进行统一化处理成标准化数据，并设定各区划指标值的原始数据为X，原始数据中的最大值为M，最小值为N，标准化数据为Y，标准化数据的区间为[0，1]，原始数据的M对应于标准化数据的1，原始数据中的N对应于标准化数据的0，利用平面解析几何直线方程的两点式方程可得各区划指标值的原始数据与标准化数据的关系方程为：

即有：

步骤3，各指标的权重设计：采用AHP即层次分析法来获取各区划指标权重值，即通过专家评分对区划指标两两比较建立判别矩阵C，求解判别矩阵C最大特征值对应的特征向量ξ，并对矩阵的一致性系数CR进行计算，并保证CR<0.1，获得各区划指标的权重值；

步骤4，综合计算得出易损度预估数值：记各区划指标的权重值为α_i，标准数据值为A_i，评估区域的综合雷电灾害易损度预估数值为R，建立下列算式：

进一步的，还包括步骤5，根据综合计算得出的易损度预估数值通过结论输出应用模块输出结果。

进一步的，所述结论输出应用模块包括易损度预测区划GIS图产品模块和雷电监测预警系统，所述结果包括易损度预测区划图、防灾预警信息和防灾决策信息。

进一步的，所述雷电活动包括闪电定位和人工观测两个指标。

进一步的，所述房屋用途包括生活用房和经营用房两个指标。

进一步的，所述房屋结构包括钢混结构、砖石结构和其他结构三个指标。

一种雷电灾害易损度的区划系统，包括数据采集模块、计算处理模块、数据存储模块和结论输出应用模块；

所述数据采集模块采集的信息包括闪电定位、年总雷暴日、高程地理信息数据、人口密度、专家AHP权重判断矩阵六个分类数据，所述计算处理模块包括数据标准化计算模块、AHP权重计算模块、数据汇总服务器和易损度计算模块，所述结论输出应用模块包括易损度预测区划GIS图产品模块和雷电监测预警系统，通过数据标准化计算模块、AHP权重计算模块将采集的数据按预测评价模型格式要求进行处理后并入数据汇总服务器中，易损度计算模块从汇总服务器中获取数据并计算得到结果，将结果输出至易损度预测区划GIS图产品模块中，通过预设的GIS处理代码实现自动化生成易损度预测区划图，同时将结果也输出到雷电监测预警系统中，根据系统计算结果生成防灾信息。

进一步的，所述数据采集模块采集的信息还包括统计年鉴。

本发明的优点：

1、相比于目前现有的方法在指标选择上仅停留在雷电灾害发生后的一些参数上，本方法引入了多个与雷电灾害防御能力有关的指标内容，能够更加客观和全面的反应雷电发生与灾害响应的情况，评价结果更加科学、全面；

2、由于计算雷电灾害易损度的评价指标的单位不是同一个量纲，因此在数据处理上，不能直接的采用简单的加和方式进行叠加，需要进行一定的数据处理，本方法采用解析几何里的直线方程对数据按比例进行标准化换算，保留了各个指标数据之间的比例关系，又屏蔽了量纲差异的问题，在数据处理上更为合理；

3、评判指标数据源的收集是建立在人为获取的基础上，指标数值(例如雷灾造成的经济损失)的确定有很大的主观成分，记录值与实际值存在一定的误差，为了较合理的均衡和降低这些误差对区划结果的影响，更好的体现出这些数据的真实性及区划结果的合理性，本方法采用层次分析法(AHP)来计算各指标真实性权重的方式来调整指标对最终结果的影响，进一步又降低了评价结果存在的主观误差。

附图说明

下面参照附图结合实施例对本发明作进一步的说明。

图1是本发明的雷电灾害易损度的区划系统的工作流程示意图；

图2是本发明的雷电灾害易损度的区划系统的结果输出界面示意图；

图3是本发明的雷电灾害易损度的区划系统的重点区域界面示意图；

图4是福建省雷电灾害易损度图。

具体实施方式

请参阅图1，是作为本发明的最佳实施例的一种雷电灾害易损度的区划方法，包括以下步骤：

步骤1，建立指标体系：一个区域雷电灾害易损事件的发生应与如下两方面有关，一是这个区域有没有发生雷闪，雷闪的频繁程度如何；另一方面，即使某个区域发生了雷闪，但如果雷闪没有击中承灾体，如建构筑物或设备，或者承灾体本身抵抗雷电灾害的能力强，也可能影响易损程度的大小。从上述两方面出发，结合指标数据源收集的难易程度与可行性，选取了评估雷电灾害易损度的区划指标，所述区划指标包括有评估区域的雷电活动（包括闪电定位和人工观测）、高程分布、人口密度、经济发展、房屋用途（包括生活用房和经营用房）以及房屋结构（包括钢混结构、砖石结构和其他结构）。

雷电活动：目前表征一个区域历史雷电活动情况的主要参数包括区域年总雷暴日、闪电定位观测数据。区域年总雷暴日数能大致代表一定范围内雷暴活动的频繁程度，但该数据只能记录某区域某年发生雷暴的天数，无法得到发生闪电时的精确参数，精确度不高；闪电定位观测系统是一种近年来被广泛使用的新兴闪电探测手段，主要用来探测云地闪，可实现对闪电发生时间、地点、次数、极性及强度等闪电参数的实时自动连续监测，是目前较为科学的一种探测闪电的手段，但闪电定位观测系统的建设时间较短，所获得的闪电资料相对较少。为了弥补区域年总雷暴日与闪电定位观测数据在各自方面的不足，本方法将两个参数都作为表征雷电活动的指标，进行分析计算。

高程分布：高程分布与雷电活动的频繁程度有一定的相关性，一般而言，海拔高度越高，雷电活动的频次也就越大，进而存在雷击发生事故、灾害的概率也越高。

人口密度：人口密度也是表征一个区域雷击事故发生概率的参数。第一点，区域人口密度越大，雷电闪击后可能导致的人员伤亡也就越多；第二点，区域人口密度与区域的经济发展水平存在一定的相关性，经济发展水平越高，存在的数字信息化装置等雷电敏感设备也越多，在同等的雷电活动频次下，发生雷击事故的可能性也就越大。

经济发展：同理于上述人口密度第二点的分析，经济发展也是预估一个区域雷电灾害易损度的指标。

房屋用途：根据我国发布统计年鉴对房屋用途的分类，房屋用途包括生活用房、经营用房两类，经营用房的房屋一般存在着较多敏感或重要的电子设备与数据信息，在发生雷电灾害后导致的损失程度也比较大，特别是一些重要数据的丢失，引起的间接经济损失甚至无法估量，因此将一个区域生活用房与经营用房的比例和数量作为表征其发生雷击事故后灾害程度大小的指标。

房屋结构：根据我国发布统计年鉴对房屋结构的分类，房屋结构包括钢混、砖石、其他（草、木及其他结构）三类。一般而言，钢混结构的房屋建造年代较晚，比较多安装了匹配的防雷装置，雷电防御能力较强；而砖石类的房屋建造年代相对较早，在当时不一定都安装过防雷装置，总体而言其雷电防御能力较之钢混的会差一些；而其他（草、木及其他结构）结构的房屋多为农村或郊野区域自行建造的房屋，多数没有匹配适宜的防雷装置，雷电防御能力最差。

步骤2，数据归一化处理：收集评估区域的各区划指标值的原始数据，将原始数据进行统一化处理成标准化数据，并设定各区划指标值的原始数据为X，原始数据中的最大值为M，最小值为N，标准化数据为Y，标准化数据的区间为[0，1]，原始数据的M对应于标准化数据的1，原始数据中的N对应于标准化数据的0，利用平面解析几何直线方程的两点式方程可得各区划指标值的原始数据与标准化数据的关系方程为：

即有：

通过上述方法，可将不同量纲、不同取值区间的样本数据列标准化为无量纲、同一取值区间的统一化样本，进行下一步的计算。

步骤3，各指标的权重设计：采用AHP即层次分析法来获取各区划指标权重值，即通过专家评分对区划指标两两比较建立判别矩阵C，求解判别矩阵C最大特征值对应的特征向量ξ，并对矩阵的一致性系数CR进行计算，并保证CR<0.1，获得各区划指标的权重值。

步骤4，综合计算得出易损度预估数值：分别记闪电定位、人工观测、高程分布、人口密度、经济发展、房屋用途（生活用房）、房屋用途（经营用房）、房屋结构（钢混）、房屋结构（砖石）、房屋结构（其他）的权重值和归一化后的标准数据值为α₁、A₁，α₂、A₂，……，α₁₀、A₁₀，评估区域的综合雷电灾害易损度预估数值为R，建立下列算式：

步骤5，根据综合计算得出的易损度预估数值通过结论输出应用模块输出结果。所述结论输出应用模块包括易损度预测区划GIS图产品模块和雷电监测预警系统，所述结果包括易损度预测区划图、防灾预警信息和防灾决策信息。

请查阅图1、2、3，由于的雷电灾害易损度预测评价模型的数据计算量较大，计算规则复杂，同时还涉及GIS处理与绘图等工作，为了提高计算效率，在.netFramework4.0框架下采用VisualC#语言开发了APS.Net应用。根据上述区划方法设计了一种雷电灾害易损度的区划系统，包括数据采集模块、计算处理模块、数据存储模块和结论输出应用模块，实现了自动化计算和绘制预测图的功能，同时也将易损度预测结果与雷电监测预警系统进行了结合，达到综合决策应用的目的。

所述数据采集模块采集的信息包括闪电定位、年总雷暴日、高程地理信息数据、统计年鉴、人口普查数据、专家AHP权重判断矩阵六个分类数据，所述计算处理模块包括数据标准化计算模块、AHP权重计算模块、数据汇总服务器和易损度计算模块，所述结论输出应用模块包括易损度预测区划GIS图产品模块和雷电监测预警系统，通过数据标准化计算模块、AHP权重计算模块将采集的数据按预测评价模型格式要求进行处理后并入数据汇总服务器中，易损度计算模块从汇总服务器中获取数据并计算得到结果，将结果输出至易损度预测区划GIS图产品模块中，通过预设的GIS处理代码实现自动化生成易损度预测区划图，同时将结果也输出到雷电监测预警系统中，根据系统计算结果生成防灾信息。

该雷电灾害易损度的区划系统包括如下功能：

数据导入：系统可将年度雷电灾害易损度预测指标数据导入到系统，采用文件的方式直接导入，提高了工效效率。

数据查询：实现对各年度、行政区域、指标等进行查询，查询结果可导出到Excel文件，方便的提取数据。

等值线绘图：实现按年度、指标绘制各设区县的等值线图并实现等值线图形的导出。

分级输出：实现按年度输出全省的雷电灾害易损度预测结果的输出并实现分级显示。

重点区域：实现在GIS地图上按年度对雷电灾害易损度预测重点区域的标识，同时联系雷电临近预警系统，实现对重点区域的预警监测，为实时提供决策服务提供必要信息。

请查阅图4，基于2014年福建省人口经济发展信息及最近一次人口普查的数据得出来的福建省雷电灾害易损度高预估区域主要集中在福建省中部的三明东部、泉州大部以及龙岩东北部的一些地域，这与这些地区雷电活动频繁、高程水平大、经济发展与人口密度有很大关系。沿海一线的城市虽然经济发展水平与人口密度较高，但沿海一线的闪电活动、高程分布、房屋结构对雷电灾害的影响比较小，易损度预估分布在中下间层次；龙岩地区虽然雷闪活动较为频繁，但其人口密度、经济发展对雷电灾害的易损度的影响起了一定的作用，综合来看其易损度预估也没有到达最高一层；南平、宁德区域则参数都相对居中，综合易损度预估也在中间层次。本发明方法设计的易损度预估模型基本上符合福建省雷电灾害易损度的分布情况。

综上所述，本发明的优点：

1、相比于目前现有的方法在指标选择上仅停留在雷电灾害发生后的一些参数上，本方法引入了多个与雷电灾害防御能力有关的指标内容，能够更加客观和全面的反应雷电发生与灾害响应的情况，评价结果更加科学、全面；

2、由于计算雷电灾害易损度的评价指标的单位不是同一个量纲，因此在数据处理上，不能直接的采用简单的加和方式进行叠加，需要进行一定的数据处理，本方法采用解析几何里的直线方程对数据按比例进行标准化换算，保留了各个指标数据之间的比例关系，又屏蔽了量纲差异的问题，在数据处理上更为合理；

3、评判指标数据源的收集是建立在人为获取的基础上，指标数值(例如雷灾造成的经济损失)的确定有很大的主观成分，记录值与实际值存在一定的误差，为了较合理的均衡和降低这些误差对区划结果的影响，更好的体现出这些数据的真实性及区划结果的合理性，本方法采用层次分析法(AHP)来计算各指标真实性权重的方式来调整指标对最终结果的影响，进一步又降低了评价结果存在的主观误差。

上面结合附图对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种雷电灾害易损度的区划方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1，建立指标体系：选取评估雷电灾害易损度的区划指标，所述区划指标包括有评估区域的雷电活动、高程分布、人口密度、经济发展、房屋用途以及房屋结构；

步骤2，数据归一化处理：收集评估区域的各区划指标值的原始数据，将原始数据进行统一化处理成标准化数据，并设定各区划指标值的原始数据为X，原始数据中的最大值为M，最小值为N，标准化数据为Y，标准化数据的区间为[0，1]，原始数据的M对应于标准化数据的1，原始数据中的N对应于标准化数据的0，利用平面解析几何直线方程的两点式方程可得各区划指标值的原始数据与标准化数据的关系方程为：

即有：

步骤3，各指标的权重设计：采用AHP即层次分析法来获取各区划指标权重值，即通过专家评分对区划指标两两比较建立判别矩阵C，求解判别矩阵C最大特征值对应的特征向量ξ，并对矩阵的一致性系数CR进行计算，并保证CR<0.1，获得各区划指标的权重值；

步骤4，综合计算得出易损度预估数值：记各区划指标的权重值为αi，标准数据值为Ai，评估区域的综合雷电灾害易损度预估数值为R，建立下列算式：

。

2.根据权利要求1所述的雷电灾害易损度的区划方法，其特征在于：还包括步骤5，根据综合计算得出的易损度预估数值通过结论输出应用模块输出结果。

3.根据权利要求2所述的雷电灾害易损度的区划方法，其特征在于：所述结论输出应用模块包括易损度预测区划GIS图产品模块和雷电监测预警系统，所述结果包括易损度预测区划图、防灾预警信息和防灾决策信息。

4.根据权利要求1所述的雷电灾害易损度的区划方法，其特征在于：所述雷电活动包括闪电定位和人工观测两个指标。

5.根据权利要求1所述的雷电灾害易损度的区划方法，其特征在于：所述房屋用途包括生活用房和经营用房两个指标。

6.根据权利要求1所述的雷电灾害易损度的区划方法，其特征在于：所述房屋结构包括钢混结构、砖石结构和其他结构三个指标。

7.一种雷电灾害易损度的区划系统，其特征在于：包括数据采集模块、计算处理模块、数据存储模块和结论输出应用模块；

所述数据采集模块采集的信息包括闪电定位、年总雷暴日、高程地理信息数据、人口密度、专家AHP权重判断矩阵六个分类数据，所述计算处理模块包括数据标准化计算模块、AHP权重计算模块、数据汇总服务器和易损度计算模块，所述结论输出应用模块包括易损度预测区划GIS图产品模块和雷电监测预警系统，通过数据标准化计算模块、AHP权重计算模块将采集的数据按预测评价模型格式要求进行处理后并入数据汇总服务器中，易损度计算模块从汇总服务器中获取数据并计算得到结果，将结果输出至易损度预测区划GIS图产品模块中，通过预设的GIS处理代码实现自动化生成易损度预测区划图，同时将结果也输出到雷电监测预警系统中，根据系统计算结果生成防灾信息。

8.根据权利要求7所述的雷电灾害易损度的区划系统，其特征在于：所述数据采集模块采集的信息还包括统计年鉴。