針對貴州省220 kV和500 kV電網(wǎng)輸電線路,分析了電網(wǎng)線路沿線的暴雨、短時強(qiáng)降雨的時空分布特征。為了考察強(qiáng)降雨對輸電線路的影響,運用層次分析法構(gòu)建貴州省電網(wǎng)沿線強(qiáng)降雨影響指標(biāo)體系指標(biāo),分3個等級討論強(qiáng)降雨的嚴(yán)重程度。結(jié)果表明:對于220 kV和500 kV電網(wǎng)輸電線路,受暴雨和短時強(qiáng)降雨最嚴(yán)重的時段均為每年的5～8月,其中6月是暴雨和短時強(qiáng)降雨集中多發(fā)的時期。220 kV有53%的線路、500 kV有47%的線路位于暴雨影響較重區(qū)域;220 kV有34%的線路、500 kV有40%的線路位于短時強(qiáng)降雨影響較重的區(qū)域。強(qiáng)降雨對輸電線路影響重的區(qū)域有安順市、黔東南中部、黔南中南部、黔西南南部,貴州省的北部地區(qū)多為影響輕或較重的區(qū)域。 

【文章來源】：人民長江. 2020,51(07)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 數(shù)據(jù)和方法
    1.1 數(shù)據(jù)來源
    1.2 研究方法
2 暴雨、短時強(qiáng)降雨對輸電線路的影響
    2.1 時間分布特征
    2.2 空間格局分布特征
    2.3 影響分析
3 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]深圳地區(qū)輸電線路邊坡病害類型分析[J]. 陳濱華,王浩,戴旭明,劉丙財,周偉才.  電力勘測設(shè)計. 2019(04)
[2]基于極端降水概率分布的山洪災(zāi)害預(yù)警指標(biāo)估算模型研究[J]. 原文林,付磊,高倩雨.  水利水電技術(shù). 2019(03)
[3]近57 a 5—9月貴州極端強(qiáng)降水變化特征[J]. 甘文強(qiáng),李剛,萬雪麗.  干旱氣象. 2018(04)
[4]短時強(qiáng)降水和暴雨的區(qū)別與聯(lián)系[J]. 孫繼松.  暴雨災(zāi)害. 2017(06)
[5]降雨誘發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險預(yù)警模型:以云南省紅河州監(jiān)測示范區(qū)為例[J]. 李芳,梅紅波,王偉森,李正杰.  地球科學(xué). 2017(09)
[6]甘肅省暴雨洪水時空分布及風(fēng)險評估[J]. 裴惠娟,陳晉,李雯,孫艷萍,陳文凱.  自然災(zāi)害學(xué)報. 2017(03)
[7]基于加密降水資料的貴州地質(zhì)災(zāi)害概率預(yù)報模型[J]. 齊大鵬,汪超,韓小令,萬超.  氣象科技. 2016(05)
[8]資料匱乏地區(qū)山洪災(zāi)害臨界雨量確定方法分析[J]. 劉媛媛,胡昌偉,張紅萍,劉舒.  水利水電技術(shù). 2014(08)
[9]云南省山洪地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)報預(yù)警方法研究[J]. 胡娟,閔穎,李華宏,李湘,李超,李磊.  災(zāi)害學(xué). 2014(01)
[10]短時強(qiáng)降水臨近預(yù)報的思路與方法[J]. 俞小鼎.  暴雨災(zāi)害. 2013(03)



本文編號：3170877