[發明專利]一種精細化雷電災害風險評價與區劃方法

有效

• 申請號: 202110546046.3
• 申請日: 2021-05-19
• 公開（公告）號: CN113191670B
• 公開（公告）日: 2023-08-25
• 發明（設計）人: 吳安坤;丁旻;李迪;郭軍成;黃天福;張弛;黃鈺;朱曦嶸;曾勇;張開華;楊群;陳春;劉波;吳仕軍
• 申請（專利權）人: 貴州省氣象災害防御技術中心
• 主分類號: G06Q50/26
• 分類號: G06Q50/26;G06F18/2132;G06F18/2337;G06N3/126;G06F16/2458;G06F16/29
• 代理公司: 成都中亞專利代理有限公司 51126
• 代理人: 王崗

1.一種精細化雷電災害風險評價與區劃方法，其特征在于；按照如下方式實施；

(一)建立評價模型：模擬雷電災害風險形成過程，從致災因子、孕災環境、承災體三個方面選取相應的評價指標，基于目標、準則、指標層建立雷電災害風險評價結構模型；其中地閃密度、地閃強度采用歷史閃電定位監測資料密度分析、IDW插值生成，強雷電流密度選取雷電流幅值大于100kA的閃電進行密度分析生成；

從致災因子H、孕災環境E以及承災體S三個方面選取指標因子，建立雷電災害風險評價模型；

其中，R為雷電災害風險，H_i、E_j、S_k分別評價致災因子危險性、孕災環境敏感性、承災體易損性的第i、j、k個指標，X_Hi、X_Ej、X_Sk為對應的指標權重，a、b、c分別為H、E、S對應的指標權重；

(二)指標權重的確定：

采用投影尋蹤模糊聚類(Projection?Pursuit?Classification，稱PPC)的客觀方法，直接由樣本數據驅動進行數據挖掘，通過遺傳迭代，尋求最優投影方向，將多維數據投影到低維空間，最終各指標的最佳投影方向即為各自的權重；

建模過程如下：

(1)指標處理；消除量綱間的差異、統一變化范圍；

(2)線性投影；隨機抽取若干個初始投影方向a(a₁,a₂,…,a_m)進行計算，根據指標選大的原則，確定最大指標對應的解為最優投影方向，投影特征值Z_i的表達為：

(3)優化投影目標函數；投影值Z_i的分布特征應滿足：整體上投影點團之間盡可能散開；局部投影點盡可能凝聚成單個的點團；故將目標函數T(a)定義為類間距離L(a)與類內密度d(a)的乘積，即T(a)＝L(a)·d(a)：

其中為序列{Z(i)|i＝1,2,…,n}的均值，愈大，分布愈開；設投影特征值間的距離r_ij＝|Z_i-Z_j|(i,j＝1,2,…,n)，則

f(t)為一階單位階躍函數，t≥0時，其值為1；t＜0時，其值為0；

R為窗寬參數，其選定原則為寬度內至少包括一個散點；合理取值范圍為r_max＜R≤2m，其中，r_max＝max(r_ik)(i,k＝1,2,…,n)；類內密度d(a)愈大，分類愈顯著；

當T(a)取得最大值時，對應的投影方向即為尋找的最優投影方向；因而尋找最優投影方向的問題可轉化為下列優化問題：

(4)將最優投影方向代入對應的指標權重；

(三)承災體數據空間化：

(1)人口數據空間化；

根據人居指數模型反演人口數據，具體可根據區域地形、河流水系、路網等地理信息數據對人居指數HSI進行修正；

其中：HIS為人居指數，NDVI_max為NDVI的最大值，OLS_nor為經歸一化處理的夜間燈光(0-1)，OLS_max、OLS_min分別為夜間燈光數據的最大值和最小值；

人口統計數據通過人居指數分配到每個像元，為降低誤差，采用區縣級人口統計數作線性調整糾正人口密度分布圖，具體公式如下：

(2)經濟數據空間化

結合經濟GDP數據分類特點，采用土地覆蓋數據與夜間燈光數據相互結合，實現GDP數據空間化；

第一產業模型：第一產業數據G1中農、林、牧、漁與耕地、林地、草地、水域土地利用數據具有一一對應關系，以此建立空間化模型

其中，G1_i分別為與耕地、林地、草地、水域四種土地利用數據相關的第一產業GDP值，Area_ij為第j個區縣i種土地利用數據對應的面積，A_i為四種土地利用數據對應的系數；

第二、三產業模型：二、三產業主要涉及工業、建筑業和各種服務業，與間接表征社會經濟情況的夜間燈光數據具有明顯的相關性；提取DMSP/OLS夜間燈光數據強度值(0DN≤63)，建立空間化分布模型；

其中，Int_j為第j個區縣夜間燈光強度值，B為擬合系數；

經濟數據空間化：為保證空間化后的GDP誤差控制在區縣級行政區域內部，采用k1、k2分別對第一、二三產業修正處理；

G＝k1_j×G1+k2_j×G2/3?????(13)

其中G為地均GDP，k1_j為第j個區縣第一產業實際值與模型計算值的比值，k2_j為第j個區縣第二三產業實際值與模型計算值的比值；

(四)風險等級劃分：

雷電災害風險評價等級的確定采用自然斷點分級法，亦稱Jenks優化方法；其原理是采用數據聚類方法，減少類的方差，最大限度地提高類之間的差異；計算采取重復迭代過程，通過重復計算不同的數據集，以確定最小的類方差，直到偏差的總和達到最小值為止；其公式為：

其中

式中：SSD是方差，A是一個數組，數組長度為N，mean_i-j是每個等級中的平均值；

該方法還包括；建立以柵格化處理的風險評價因子，包括致災因子、孕災環境、承災體，及其對應的指標為基礎的風險評價集合，利用GIS技術獲取各縣區評價指標的均值，代入基于遺傳算法的投影尋蹤模型，逐一計算其最優投影方向向量，得到評價指標體系的權重；建立以DMSP/OLS夜間燈光遙感數據、NDVI植被指數、土地覆蓋數據等的人口、經濟數據空間化模型獲取人口密度、地均GDP分布；

根據建立的風險評價模型及指標權重值代入式(1)進行柵格數據計算分析，采用自然斷點分級法獲取中斷值，將雷電災害風險劃分為低風險區、次低風險區、中風險區、次高風險區、高風險區5個等級。