5.2.1.1对收集的资料进行归一化处理，归一化处理方法参见附录A。

2.1.1对收集的资料进行归一化处理，归一化处理方法参见附录A。 2.1.2采用百分位数法对雷电流幅值进行等级划分，百分位数法参见附录B。

地闪密度，并进行归一化处理，形成地闪密度栅格数据。 5.2.2.3按表1 将雷电流幅值划分为5 个等级。

地闪密度设计图纸，并进行归一化处理，形成地闪密度栅格

5.2.2.3按表1将雷电流幅值划分为5个等

5.2.2.4将区域划分为3kmX3km的网格，统计各网格内不同雷电流幅值等级的地闪频次，并进行 归一化处理。 5.2.2.5按照公式（1)计算各网格内的地闪强度，形成地闪强度栅格数据

式中： 地闪强度； 2 雷电流幅值等级； F 雷电流幅值为i等级的地闪频次的归一化值

5.2.3社会经济资料

2.3.1以人口除以土地面积，得到人口密度，并进行归一化处理，形成3km×3km的人口密度机 据。 2.3.2以GDP除以土地面积，得到GDP密度，并进行归一化处理，形成3kmX3km的GDP密 格数据。

.4.1统计单位面积上的年平均雷电灾害次数（单位为次每平方千来年)与单位面积上的雷击造 员伤亡数（单位为人每平方千米年），并进行归一化处理。 .4.2按照公式（2)计算生命损失指数，形成3kmX3km的生命损失指数栅格数据。 C, = 0.5 X F ±+ 0.5 X C

式中： C,一生命损失指数； F年平均雷电灾害次数的归一化值； C—年平均雷击造成人员伤亡数的归一化值。 5.2.4.3统计单位面积上的年平均雷电灾害次数（单位为次每平方千米年)与雷击造成直接经济损失 （单位为万元每平方千米年），并进行归一化处理。 5.2.4.4按照公式（3)计算经济损失指数，形成3kmX3km的经济损失指数栅格数据。 M, = 0.5 X F ± 0.5 X M .· (3)

5.2.4.4按照公式（3)计算经济损失指数，形成3kmX3km的经济损失指数栅格数据， M, =0.5XF+0.5XM （3)

式中： 经济损失指数：

式中： 经济损失指数：

年平均雷电灾害次数的归一化值； M 一年平均雷击造成直接经济损失的归一化值

5.2.5地理信息资料

5.2.5.1对土壤电导率资料进行归一化处理，形成归一化的土壤电导率栅格数据。 5.2.5.2对数字高程模型（DEM)资料进行归一化处理，形成归一化的海拔高度栅格数据。 5.2.5.3计算以目标栅格为中心、大小为3×3栅格的正方形范围内高程的标准差，并进行归一化处 理，形成归一化的地形起伏栅格数据。 5.2.5.4根据GB/T21010一2007表A.1的三大类分类，将土地利用数据按表2进行赋值，并进行归 一化处理，形成归一化的防护能力指数栅格数据

表2防护能力指数赋值标准

5.2.6建立GIS数据库

将气象资料、社会经济资料和地理信息资料处理成相同的空间分辨率和空间投影坐标系 理信息系统（GIS）数据库

数计算包括致灾因子危险性分析和承灾体易损性分析。承灾体易损性分析包括承灾体暴露度分析和脆 弱性分析。区划模型见图2

图2雷电灾害风险区划模型

6.2.1雷电灾害风险指数计算

雷电灾害风险指数按式（4)计算： LDRI=(RHw)X(REwXRFw) ·.. (4) 式中： LDRI 雷电灾害风险指数； RH 致灾因子危险性； wh 致灾因子危险性权重； RE 承灾体暴露度； we 承灾体暴露度权重； RF 承灾体脆弱性； wf 承灾体脆弱性权重。 各权重值的计算参见附录C。

6.2.2致灾因子危险性分析

6.2.3承灾体暴露度分析

6.2.4承灾体脆弱性分析

OX/T4052017

6.2.5雷电灾害风险等级划分

OX/T 405=2017

归一化是将有量纲的数值经过变换，化为无量纳的数值，进而消除各指标的量纳差异。计算公 式为

Di i站(格)点第i个指标的归一化值； A i站（格）点第i个指标值； min.max: 分别是第个指标值中的最小值和最大值

Q:(p) 第i个百分位数； p 百分位数； Y 对应第位的中间计算量； X 升序排列后的样本序列； i 第j个序列数； n 序列总数。

OX/T 405=2017

附录C (资料性附录) 权重大小确定方法

摘是系统无序程度的度量，可用于度量已知数据所包含的有效信息量和确定权重。通过对摘的计 算确定权重，即根据各项指标值的差异程度，确定各指标的权重。当评价对象的某项指标值相差较大 时，嫡值较小，说明该指标提供的有效信息量较大，其权重也应较大；反之，若某项指标值相差较小，摘值 较大，说明该指标提供的信息量较小，其权重也应较小。当各被评价对象的某项指标值完全相同时，摘 值达到最大，意味着该指标无有用信息，可以从评价指标体系中去除

C.1.2.1原始数据矩阵归一化

设m个评价指标i、n个被评价对象j，构成原始数据矩阵（ag）mx，对其归一化后，对大者为优的评 价指标，归一化公式为：

式中： r——j站(格)点第i个指标的归一化值； 一j站（格）点第i个指标值。 对小者为优的评价指标，归一化公式为：

rj站(格)点第i个指标的归一化值 i站（格）点第i个指标值

C. 1. 2. 2 定义焰

在有m个评价指标i、n个被评价对象i的评估案例中，第i个评价指标的摘的计算公式为：

h 第i个评价指标的摘； 与样本m有关的常数，一般为1/lnm； f 第i项评价指标下第i个评估方案占该评价指标的比重，计算公式见（C.4）

C.1.2.3 定义权

式中： W; 第i个评价指标的摘权： 第i个评价指标的嫡； m 评价指标数量。

OX/T4052017

把一个复杂系统中的每个指标都分解为若干个有序层次，每一层次中的元素具有大致相等的地位， 并且每一层与上一层次的某个指标和下一层次的若干指标有着一定的联系，每一个层次之间按照隶属 关系组建成一个有序的递阶层次结构模型。在这个层次结构模型中，根据客观事实的判断，通过两两比 较判断的方式确定同一层次中每个指标的相对重要性，以数字的方式建立判断矩阵，然后利用向量的计 算方法得出同一层次中每个指标的相对重要性权重系数，最后通过组合计算所有层次的相对权重系数 得到每个最底层指标相对于目标的重要性权重系数

C.2.2.1构造判断矩阵

采用1～9标度法对各指标进行成对比较，确定各指标之间的相对重要性并给出相应的比 表C.1。

表C1两两比较赋值表

上述过程得出的判断矩阵A为：

α1n A=（ag）X a22 a2 . a3, ax am

C.2.2.2计算相对权重

通过求解判断矩阵A的最大特征值入max及最大特征值对应的特征向量W，得出同一层次各指标 过权重系数。

C. 2. 2.3一致性检验

用平均随机一致性指标（R.1.)对各指标重要程度比较链上的相容性进行检验，当成对比较得出 的判断矩阵的阶数大于或等于3时，则需要进行一致性检验。 根据判断矩阵得出一致性指标(C.I.）

根据判断矩阵阶数，按照表C.2找出对应的R.I.

建筑技术交底表C.2平均随机一致性指标值

根据C.I.和R.I.的值，计算一致性比例(C.R.）

C.2.2.4计算合成权重

当所有层次的相对权重计算得出后，利用各层次指标的层次单排序结果，进一步计算递阶层次 型中最底层指标相对于总目标的组合权重，由下而上逐层进行，进行层次总排序

自然断点法(Jenksnaturalbreaksmethod)是一种地图分级算法。该算法认为数据本身有断点，可 利用数据这一特点进行分级。算法原理是一个小聚类，聚类结束条件是组间方差最大、组内方差最小。 计算方法见式（D.1）：

式中： SSD 方差； ij 第i、j个元素； 长度为N的数组； k i、i中间的数，表示A组中的第k个元素

路桥管理及其他OX/T 405=2017