為揭示地形及土地利用類型對(duì)江西地區(qū)強(qiáng)雷電活動(dòng)影響,本文選取閃電密度極大值和閃電平均強(qiáng)度極大值作為反映強(qiáng)雷電活動(dòng)的兩個(gè)主要參數(shù),利用江西雷電監(jiān)測(cè)資料、地表植被遙感以及地形高程影像文件,提取不同土地利用類型以及海拔高度、坡度和坡向參數(shù)值,重點(diǎn)分析強(qiáng)雷電活動(dòng)分布與土地利用及地形的相關(guān)性。結(jié)果表明:江西強(qiáng)雷電活動(dòng)活躍區(qū)主要分布于城鄉(xiāng)建設(shè)用地,雷電活動(dòng)的落雷概率最高,其次為耕地。閃電平均強(qiáng)度極大值的雷電活動(dòng)集中發(fā)生在贛州及九江的丘陵和山地,其土地利用類型主要為林地,其次為耕地。影響強(qiáng)雷電活動(dòng)分布的地形因子主要包括坡度、坡向及海拔高度。 

【文章來(lái)源】：氣象科技. 2020,48(06)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

閃電密度極大值不同海拔高度分布曲線

江西閃電次數(shù)極大值三維地形分布

坡度（slope）是地表單元陡緩的程度，通常把坡面的垂直高度h和水平方向的距離I的比叫做坡度，其計(jì)算公式如下：坡度=（高程差/路程）×100%。為分析各坡度對(duì)強(qiáng)雷電活動(dòng)活躍度的影響，結(jié)合空間分辨率100m×100m的DEM數(shù)據(jù)，通過(guò)ArcGis 10.0提取江西地區(qū)閃電密度極大值處的坡度[12-13]，分析不同坡度的閃電密度極大值分布特征。圖6為江西閃電密度極大值在不同坡度下的分布特征，本文將地形坡度分為5類，分別為（0°～2°）：平坦平原、盆地中央部分以及臺(tái)面等；（2°～6°）：山前地帶、山前傾斜平原、淺丘以及谷地等；（6°～15°）：丘陵、山麓地帶以及盆地周圍；（15°～25°）：一般在200～1500m的山地中；（25°以上）：接近山頂部分。從圖中可以看出，在坡度為（0°～2°）的地形強(qiáng)雷電活動(dòng)最為活躍，其次為（2°～6°）的山前地帶。雷電活動(dòng)相對(duì)較弱的是在坡度為6°～15°的丘陵、山麓地帶以及盆地周圍以及15°～25°的山地（200～1500m）。這與江西地區(qū)閃電密度極大值在地形海拔高度及各土地利用類型的分布特征分析的結(jié)果一致，因?yàn)槠皆�、丘陵及城鄉(xiāng)建設(shè)地其地形坡度主要在0°～6°范圍內(nèi)。圖5 各地形閃電平均強(qiáng)度極大值占比

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]區(qū)域海拔高度對(duì)云地閃電參數(shù)分布的影響[J]. 王學(xué)良,余田野,賀姍,張科杰.  高電壓技術(shù). 2020(04)
[2]重慶市地形對(duì)雷電災(zāi)害主要致災(zāi)因子影響分析[J]. 趙生昊,覃彬全,劉青松.  氣象科技. 2020(01)
[3]南昌市土地利用與城市熱環(huán)境時(shí)空關(guān)系研究[J]. 謝哲宇,黃庭,李亞靜,劉雅,吳代赦,王浩.  環(huán)境科學(xué)與技術(shù). 2019(S1)
[4]浙江省地理參數(shù)對(duì)地閃的影響[J]. 張祎,姜瑜君,趙偉,李浩.  氣象科技. 2019(03)
[5]南昌市熱島效應(yīng)研究及分析[J]. 唐豪,夏麗紅.  中國(guó)資源綜合利用. 2019(01)
[6]宏觀坡向?qū)Σ煌燃?jí)降水的影響[J]. 喬淼,曾燕,邱新法.  水土保持研究. 2018(01)
[7]一種基于特征選擇的面向?qū)ο筮b感影像分類方法[J]. 王永吉,孟慶巖,楊健,孫云曉,李鵬,邢武杰.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2016(32)
[8]基于面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像目標(biāo)信息提取[J]. 吳文歡,于宏,趙英俊,陸冬華,伊丕源.  世界核地質(zhì)科學(xué). 2016(02)
[9]多尺度遙感數(shù)據(jù)協(xié)同的干旱地區(qū)植被覆蓋度提取[J]. 李秀瑞,孫林,朱金山,韋晶.  生態(tài)學(xué)雜志. 2016(05)
[10]基于實(shí)況資料的閃電定位系統(tǒng)定位精度分析[J]. 余建華,李玉塔,高雅雋,呂振東.  氣象與減災(zāi)研究. 2015(02)



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