摘要:
闪电定位仪作为一种监测雷电发生的气象探测仪器,可以探测闪电发生的时间、位置、强度、极性等参数.随着闪电定位仪分布的日趋完善,收集到的闪电定位资料越来越多,采用传统方法处理,不易对其进行深层次分析,从中提取有价值的信息,不利于防灾减灾管理水平的提高;同时,虽明知这些数据中蕴藏着重要信息,但由于缺乏从数据库中提取有价值信息的方法,许多决策缺乏直观数据的支撑,只是凭借工作经验的总结.数据和信息之间的鸿沟要求必须找到对数据分析、分类、汇总的方法,在多种需求的驱动下,数据挖掘应运而生.通过对闪电监测数据(如经纬度、强度、陡度、时间)进行处理,结合雷雨云的运动趋势,建立模型,预测未来闪电发生的方位,及时向用户发布雷电预警信息.预测方式的数据挖掘在研究雷电预警中具有重要的实用价值.在数据挖掘技术的各项功能中,采用关联分析,在海量闪电定位资料中,拟以1平方公里为取值域,寻找经纬度数据的相似值,对出现概率较高值,建立其关联规则,分析高雷暴区域与其周围地理、地质、土壤、水文等因素的隐性关联;采用聚类方式,将每个微区域作为一个类,数据相似的为同一类,数据相异的为不同类,建立数据的分布模式图,寻找不同域雷暴属性的相互关系;采用时序模式,搜索出重复出现概率较高的域,可以实时判断雷暴的未来运动趋势,也可以用于研究雷暴发生域的日变化、月变化、年变化的特征,为防灾减灾的决策提供资料.采用关联分析法,根据记录到的闪电发生的时间、经纬度是否与灾害发生地位置吻合,并结合现场的损失特征,直接判断是否因雷击遭受损害,或者根据闪电定位资料、雷电流的特征以及发生地的环境特征,判断该地遭受雷击的概率,并结合其他调查手段,分析雷灾成因.此外,结合使用关联分析以及聚类的方法,剔除偏差数据,寻找雷暴、雷灾、地理环境之间的联系,并且针对有防雷装置的建筑,分析其受灾原因,有助于雷电灾害风险区划的研究.