雷電災(zāi)害是“聯(lián)合國國際減災(zāi)十年”公布的影響人 類活動的嚴(yán)重災(zāi)害之一，雷電災(zāi)害已成為影響內(nèi)蒙古 經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的嚴(yán)重災(zāi)害之一。近15年間，內(nèi)蒙古平 均每年發(fā)生雷災(zāi)事故 43.5 次 ，每年雷擊經(jīng)濟(jì)損失 1167.8 萬元，每年雷擊人員傷亡 15 人左右；雷擊人員 傷亡和電氣、電子設(shè)備受損事故較為嚴(yán)重。目前，雷 電災(zāi)害已引起廣泛關(guān)注，許多學(xué)者也開展了關(guān)于雷電 災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃的一些研究，如郭虎、李家啟、李彩 蓮、王惠等分別對北京、重慶、陜西等地選取不同的 指標(biāo)進(jìn)行了雷電災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃分析，以上研究側(cè)重于 不同指標(biāo)及方法的選取，對于風(fēng)險區(qū)劃結(jié)果驗證方面 研究較少，而對于運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)法對雷電災(zāi)害 評估模型驗證更是甚少。故本研究結(jié)合內(nèi)蒙古地區(qū)實 際，基于ArcGIS和層次分析法對該區(qū)域進(jìn)行雷電災(zāi)害 風(fēng)險區(qū)劃分析，并運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)法進(jìn)行區(qū)劃結(jié)果驗證， 以期為各級政府和相關(guān)部門進(jìn)一步加強(qiáng)雷電災(zāi)害防御 管理、降低雷災(zāi)損失提供客觀的科學(xué)依據(jù)。

雷暴日和閃電定位資料：雷暴日資料來自于內(nèi)蒙 古氣象局 119 個氣象觀測站 30 年（1981—2010 年）逐 日雷暴觀測資料；閃電定位資料取自內(nèi)蒙古氣象局42 個ADTD閃電定位儀2014—2016年的地閃定位資料， 包含每次地閃發(fā)生的具體日期、時間、經(jīng)緯度、雷電流 波形陡度和電流幅值等參數(shù)。 社會經(jīng)濟(jì)資料：數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境 科學(xué)數(shù)據(jù)中心2010年1 km×1 km柵格數(shù)據(jù)，包括內(nèi)蒙 古地區(qū)1 km格網(wǎng)GDP和人口數(shù)據(jù)。 基礎(chǔ)地理信息資料：DEM數(shù)字高程數(shù)據(jù)來源于中 國科學(xué)院計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心國際科學(xué)數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站 SRTM地形數(shù)據(jù)，分辨率精度為90 m數(shù)據(jù)。土地利用 數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心中國1: 10 萬土地利用現(xiàn)狀遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)庫的內(nèi)蒙古地區(qū) 1 km柵格數(shù)據(jù)。水系數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理信息 中心1:100萬全國基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫的內(nèi)蒙古地區(qū)水系 數(shù)據(jù)。土壤電導(dǎo)率數(shù)據(jù)來源于黑河計劃數(shù)據(jù)管理中 心、寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心基于世界土壤數(shù)據(jù)庫 (HWSD)的土壤數(shù)據(jù)集(v1.2)，中國境內(nèi)數(shù)據(jù)源為第二 次全國土地調(diào)查南京土壤所提供的1:100萬土壤數(shù)據(jù) 集中內(nèi)蒙古地區(qū)土壤數(shù)據(jù)。 雷電災(zāi)情資料：1998—2016年內(nèi)蒙古雷電災(zāi)情資 料來源于中國氣象局雷電防護(hù)管理辦公室編寫的《全 國雷電災(zāi)害匯編》，包含人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失等。

孕災(zāi)環(huán)境敏感性評價因子 VE 主要選取地形變化 Eh 、水系 Sc 和土壤電導(dǎo)率 Tr 3 個評價指標(biāo)進(jìn)行評 價。區(qū)域地勢越高、地形高程標(biāo)準(zhǔn)差越大，越容易孕育 雷災(zāi)。地勢采用高程表示，直接從DEM數(shù)字高程數(shù)據(jù) 中提?。桓叱虡?biāo)準(zhǔn)差是計算與周邊相鄰8個格點(diǎn)的差 值，空間分辨率為1 km×1 km；然后根據(jù)高程和高程標(biāo) 準(zhǔn)差的值運(yùn)用 ENVI (The Environment for Visualizing Images)軟件按照不同分級進(jìn)行賦值計算得到地 形變化 Eh 的柵格數(shù)據(jù)。

致災(zāi)因子危險性評價因子 VH 主要選取雷暴日密 度 Ng 、地閃密度 Ld 和強(qiáng)度 Ln 3 個評價指標(biāo)，從雷電 密度和強(qiáng)度兩個方面進(jìn)行評價，雷電密度越大、電流強(qiáng) 度越高，雷擊危險性越強(qiáng)。 雷電密度是指單位面積雷擊大地的年平均次數(shù)， 其值越大說明該地區(qū)雷電活動越頻繁。雷擊密度值的 獲取有兩種方法 ，第一種方法是根據(jù) GB 50057— 2010規(guī)定的由雷暴日計算得出，即 Ng = 0.1Td ，再利 用Kriging插值法插值成全區(qū)范圍的1 km×1 km數(shù)據(jù)， 然后歸一化處理，形成 Ng 柵格數(shù)據(jù)。第二種方法是 利用內(nèi)蒙古氣象局 42 個 ADTD 閃電定位儀 2014— 2016 年的地閃定位數(shù)據(jù)資料，將全區(qū)劃分為 1 km× 1 km的網(wǎng)格，計算其地閃頻次且歸一化，形成地閃密 度 Ld 柵格數(shù)據(jù)。

雷電造成的危害程度與承受雷電災(zāi)害的載體有 關(guān)，故承災(zāi)體的易損性評價因子 VS 主要選取人口密度 Pd 、地均GDP Gd 、土地利用 Tl 3個指標(biāo)來評價，雷電 災(zāi)害造成的損失大小一般取決于發(fā)生地的經(jīng)濟(jì)、人口 密集程度和該地區(qū)土地利用的情況。人口密度和地均 GDP柵格數(shù)據(jù)的空間分辨率為1 km×1 km；土地利用 柵格數(shù)據(jù)是根據(jù)GB/T 21010—2007將土地利用數(shù)據(jù)。

防災(zāi)減災(zāi)能力評價因子 VR 主要選取人均GDP Pg 和雷電敏感單位防護(hù)能力 Pc 兩個指標(biāo)，某區(qū)域雷電敏 感單位防雷設(shè)施越完善，當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，防雷減災(zāi) 能力就越強(qiáng)。其中人均GDP以某一地區(qū)GDP除以同 期平均人口得出，并進(jìn)行歸一化處理，形成1 km×1 km 人均GDP柵格數(shù)據(jù)。

根據(jù) QX/T 103—2017規(guī)定的雷電災(zāi)害分級標(biāo) 準(zhǔn)（表6），本研究選擇雷擊人員傷亡、直接經(jīng)濟(jì)損失等 3個指標(biāo)進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)評估。將上述3個指標(biāo)采用區(qū) 間值法作相應(yīng)的函數(shù)轉(zhuǎn)換，計算式(11)~(13)，使得各項 指標(biāo)對應(yīng)于歸一化的區(qū)間為[0.2，0.4)、[0.4，0.6)、[0.6， 0.8)、[0.8，1]，便于統(tǒng)一雷災(zāi)等級劃分標(biāo)準(zhǔn)。據(jù)不完全統(tǒng)計，內(nèi)蒙古自治區(qū)1998—2016年間共 發(fā)生雷電災(zāi)害676起，雷擊死亡人數(shù)153人，雷擊受傷 81人，雷擊造成的直接經(jīng)濟(jì)損失18332.48萬元。內(nèi)蒙 古中東部地區(qū)發(fā)生的雷電災(zāi)害較多，呼和浩特市發(fā)生 的雷電災(zāi)害數(shù)最多，為117起；西部區(qū)域發(fā)生的雷災(zāi)較 少，烏海市19年間共發(fā)生9起雷災(zāi)事故，為全區(qū)最少地 區(qū)。雷擊人員受傷呼和浩特市最多，共雷擊受傷 22 人；雷擊死亡人數(shù)最多的地區(qū)是赤峰市，為40人。雷 擊 直 接 經(jīng) 濟(jì) 損 失 最 多 的 地 區(qū) 是 呼 倫 貝 爾 市 ，為 13206.99萬元。由圖7全區(qū)各個旗縣的雷電災(zāi)害關(guān)聯(lián) 度分布來看，關(guān)聯(lián)度較高值分布在中東部地區(qū)，說明該 區(qū)域災(zāi)情較重；而西部地區(qū)的關(guān)聯(lián)度值較小，雷災(zāi)災(zāi)情 較輕；雷電災(zāi)害灰色關(guān)聯(lián)度值總體分布與雷電災(zāi)害綜 合風(fēng)險區(qū)劃圖較為一致。

（1）本研究基于自然災(zāi)害風(fēng)險理論，運(yùn)用層次分析 法構(gòu)建了雷電災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)，選取地形變化、水系、土 壤電導(dǎo)率、雷暴日密度、地閃密度、地閃強(qiáng)度、人口密 度、地均GDP、土地利用、人均GDP、敏感單位防雷能 力等11個指標(biāo)從雷電災(zāi)害的致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境、承 災(zāi)體和防災(zāi)減災(zāi)能力4個方面進(jìn)行了系統(tǒng)的分析，并 利用ArcGIS進(jìn)行了綜合風(fēng)險區(qū)劃。分析結(jié)果表明全 區(qū)雷電災(zāi)害的高敏感區(qū)主要與地形有關(guān)，分布在東北 部的大興安嶺地區(qū)和中西部的陰山山脈和賀蘭山地 區(qū)；中東部地區(qū)為雷電活動高發(fā)區(qū)，且中部局部地區(qū)為 高易損區(qū)；全區(qū)整體防雷減災(zāi)能力較差，雷電高風(fēng)險區(qū)主要集中在東北大部和中部南部地區(qū)，需重點(diǎn)加強(qiáng)該 區(qū)域雷電災(zāi)害防御。

（2）通過選擇雷擊人員傷亡、直接經(jīng)濟(jì)損失等3個 指標(biāo)進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)評估，評估結(jié)果與雷電災(zāi)害風(fēng)險區(qū) 劃分布大體一致，關(guān)聯(lián)度較高值分布在中東部地區(qū)，西 部地區(qū)的關(guān)聯(lián)度值較小，但也存在個別差異。究其原 因一方面與雷電災(zāi)情資料有關(guān)，可能由于災(zāi)情的收集 不是特別全面，存在知情不報現(xiàn)象；另一方面風(fēng)險區(qū)劃 各指標(biāo)的選取及運(yùn)用層次分析法計算權(quán)重可能存在一 定的非客觀性，故使得區(qū)劃的結(jié)果與個別災(zāi)情沒有對 應(yīng)。下一步如能進(jìn)一步完善風(fēng)險區(qū)劃指標(biāo)，選取更為 客觀的權(quán)重計算方法，會使區(qū)劃結(jié)果更加科學(xué)。