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摘要 基于星地多源闪电观测数据，挖掘了以“闪电跃增”为商洛地区冰雹短临预警辅助指标的价值，对于商洛地区冰雹等强对流过程的初生判断与预警，对于人工防雹作业的有效开展具有一定的理论意义和业务应用价值。
关键词 闪电特征;冰雹;强对流预警
中图分类号：P427.3 文献标识码：B 文章编号：2095–3305（2021）06–0122–02
1 资料与方法
1.1 资料
LMI的探测原理充分利用瞬间爆发的闪电发光事件和缓变的海洋、陆地、云层、绿色植被等背景噪声之间，在光谱、空间和时间等维度上的特性差异，分别采取有针对性的滤除方法，实现噪声的削减及增强，识别有效闪电信号[1]。
研究所使用的地面闪电观测数据来自国家雷电监测网，该网络基于对电磁脉冲形的分析来识别闪电信号，300多个探测站均采用中科院ADTD闪电探测系统，保证了数据的一致性。数据以闪击（stroke）为基本记录单位，包含闪电发生的日期、时间、经纬度位置、极性、强度等信息[2]。国家雷电监测网目前主要用来监测和分析我国境内发生的地闪，包括正地闪和负地闪，可以获得网络覆盖范围内的陆地上较为精确的闪电观测信息，但观测站点位置布设不均、信号衰减、信号长距离传输干扰等因素，在一定程度上影响着其探测效能。
1.2 方法
针对陕西省商洛市及周边地区开展研究，选取的空间地理范围为108.0～112.0? E、32.0～35.0? N。选取的时间研究区间为2018年5月至2020年7月。分析上述时空区间内星地两种探测手段观测到的闪电活动特征，避免了单一来源数据的不确定性、不完整性，同时结合探索星地闪电观测技术的优势和特点，为多源数据协同观测与分析提供支撑。
在上述工作的基础上，采用阈值检验闪电跃增算法[3]，针对商洛区域的特点，构建有针对性的闪电频数跃变模型，充分挖掘闪电活动对该地区冰雹等深对流过程预测预警的指示能力，有助于拓宽闪电资料的应用领域，提升区域冰雹精细化预报水平。
2 商洛地区闪电时空分布特征
在空间上，基于我国首次获取的高轨道平台星载闪电观测数据——FY4A卫星上的闪电成像仪LMI观测数据（L2级，Group数据），取空间经纬度分辨率均为0.1?，分析上述区域和时段内的闪电密度分布情况，所得结果如图1。从图1中可以看到，商洛及其周边区域，2018—2020年卫星观测到的闪电活动分布并不均衡。其中，商州、岚皋、平利等区县都是闪电密度高值区，卫星观测到的年平均闪电密度明显高于其他区域，与这些区域的地形地貌特征及气候特点有关联[4]。
在时间上，将FY4A LMI观测到的闪电数据与同时期地基闪电站网探测数据综合分析。从中可以看到，商洛及其周边地区每日不同时刻闪电活跃程度并不一致，呈现比较明显的单峰值特征，且受观测原理和观测角度的影响，卫星与地基观测到的闪电活动又有一定的差异。白天（世界时00：00～10：00），地基设备观测到的闪电频数比卫星观测到的闪电频数多;而夜间，这一规律正好相反。尤其深夜（世界时16：00～18：00），星地两种闪电频数有所波动，均出现了小幅增长，这与当地夜雨较多的气候特征相吻合，且与秦巴山区夜间多山谷风效应紧密联系[5]。
3 商洛地区闪电跃变对冰雹强对流的指示作用研究
用前文构建的区域性阈值检验闪电跃增判识模型，针对2020年4月9日商洛地区洛南、商州、商南县一带的一次典型的冰雹天气过程开展研究，挖掘闪电跃增在区域冰雹过程预警中的应用价值。
根据洛南、商州、商南国家基本气象站地面冰雹观测记录，2020年4月9日有一次突发的降雹过程，且在雹暴系统移动过程中多次降雹。在北京时间16：00、17：00、19：00（分别对应世界时08：00、09：00、11：00），共觀测到三地3次降雹，冰雹直径为1 cm。
根据阈值检验闪电跃增判识模型，计算降雹前后的总闪电数量随时间的变化情况，得到结果见图2。可以看出，总闪电频数在洛南08：00、商州09：00（世界时）2次降雹之前都出现了明显的突增特征，对于冰雹过程的初生判识具有较好的指示作用，而在商南11：00（世界时）降雹过程前，未发生明显的闪电跃增现象。说明总闪频数的变化、闪电活动在短时间内明显增强，对于冰雹的预警具有一定的辅助判识作用，对于优化冰雹过程的预警时间有一定的帮助。
4 结论与讨论
将国家雷电监测网数据与地基闪电观测数据相结合，系统分析了陕西商洛一带2018—2020年间的闪电时空分布规律，并与当地地形地貌、气候特点关联分析，加深了对该区域闪电活动的认识。基于此，构建了基于闪电跃变判识技术的区域冰雹强对流判识模型，基于一次典型冰雹强对流过程，通过计算其伴随的闪电频数随时间变化率，挖掘了以“闪电跃增”为商洛地区冰雹短临预警有效辅助指标的价值，在理论研究和业务应用两个层面，均有利于对商洛地区冰雹等强对流过程进行初生判断与预警，优化预警时间，同时有助于人工防雹作业的有效开展。
参考文献：
[1] 张丹，邢海虹.1950—2000年陕南冰雹灾害的时空分布规律[J].陕西气象， 2014（2）： 20-23.
[2] 刘嘉慧敏，郑然，梁绵，等.2018年陕西商洛一次罕见强雹暴环境条件及雷达特征分析[J]. 陕西气象， 2020（2）： 1-11.
[3] 李丽丽，邹书平，曾勇，等.连续两次冰雹天气过程的多源资料分析[J].中低纬山地气象， 2020， 44（3）： 27-32，44.
[4] 周康辉，郑永光，蓝渝.基于闪电数据的雷暴识别、追踪与外推方法[J]. 应用气象学报， 2016， 27（2）： 173-181.
[5] 井宇，黄少妮，陈闯.商洛一次局地暴雨诊断分析[J]. 陕西气象， 2016（2）： 1-4.
责任编辑：黄艳飞
Study on the Characteristics of Lightning Activity in Shangluo Area and Its Indicative Effect on Hail Severe Convective Warning
SONG Wen-chao et al （Shangluo Meteorological Bureau， Shangluo， Shaanxi 726000）
Abstract Based on multi-source lightning observation data from the star and ground， this paper explores the value of "lightning jump" as a short-term and impending early warning indicator for hail in Shangluo area， for the initial judgment and early warning of severe convective processes such as hail in Shangluo area， and for artificial hail prevention operations The effective development of the company has certain theoretical significance and business application value.
Key words Lightning characteristics; Hail; Severe convective warning
关键词 闪电特征;冰雹;强对流预警
中图分类号：P427.3 文献标识码：B 文章编号：2095–3305（2021）06–0122–02
1 资料与方法
1.1 资料
LMI的探测原理充分利用瞬间爆发的闪电发光事件和缓变的海洋、陆地、云层、绿色植被等背景噪声之间，在光谱、空间和时间等维度上的特性差异，分别采取有针对性的滤除方法，实现噪声的削减及增强，识别有效闪电信号[1]。
研究所使用的地面闪电观测数据来自国家雷电监测网，该网络基于对电磁脉冲形的分析来识别闪电信号，300多个探测站均采用中科院ADTD闪电探测系统，保证了数据的一致性。数据以闪击（stroke）为基本记录单位，包含闪电发生的日期、时间、经纬度位置、极性、强度等信息[2]。国家雷电监测网目前主要用来监测和分析我国境内发生的地闪，包括正地闪和负地闪，可以获得网络覆盖范围内的陆地上较为精确的闪电观测信息，但观测站点位置布设不均、信号衰减、信号长距离传输干扰等因素，在一定程度上影响着其探测效能。
1.2 方法
针对陕西省商洛市及周边地区开展研究，选取的空间地理范围为108.0～112.0? E、32.0～35.0? N。选取的时间研究区间为2018年5月至2020年7月。分析上述时空区间内星地两种探测手段观测到的闪电活动特征，避免了单一来源数据的不确定性、不完整性，同时结合探索星地闪电观测技术的优势和特点，为多源数据协同观测与分析提供支撑。
在上述工作的基础上，采用阈值检验闪电跃增算法[3]，针对商洛区域的特点，构建有针对性的闪电频数跃变模型，充分挖掘闪电活动对该地区冰雹等深对流过程预测预警的指示能力，有助于拓宽闪电资料的应用领域，提升区域冰雹精细化预报水平。
2 商洛地区闪电时空分布特征
在空间上，基于我国首次获取的高轨道平台星载闪电观测数据——FY4A卫星上的闪电成像仪LMI观测数据（L2级，Group数据），取空间经纬度分辨率均为0.1?，分析上述区域和时段内的闪电密度分布情况，所得结果如图1。从图1中可以看到，商洛及其周边区域，2018—2020年卫星观测到的闪电活动分布并不均衡。其中，商州、岚皋、平利等区县都是闪电密度高值区，卫星观测到的年平均闪电密度明显高于其他区域，与这些区域的地形地貌特征及气候特点有关联[4]。
在时间上，将FY4A LMI观测到的闪电数据与同时期地基闪电站网探测数据综合分析。从中可以看到，商洛及其周边地区每日不同时刻闪电活跃程度并不一致，呈现比较明显的单峰值特征，且受观测原理和观测角度的影响，卫星与地基观测到的闪电活动又有一定的差异。白天（世界时00：00～10：00），地基设备观测到的闪电频数比卫星观测到的闪电频数多;而夜间，这一规律正好相反。尤其深夜（世界时16：00～18：00），星地两种闪电频数有所波动，均出现了小幅增长，这与当地夜雨较多的气候特征相吻合，且与秦巴山区夜间多山谷风效应紧密联系[5]。
3 商洛地区闪电跃变对冰雹强对流的指示作用研究
用前文构建的区域性阈值检验闪电跃增判识模型，针对2020年4月9日商洛地区洛南、商州、商南县一带的一次典型的冰雹天气过程开展研究，挖掘闪电跃增在区域冰雹过程预警中的应用价值。
根据洛南、商州、商南国家基本气象站地面冰雹观测记录，2020年4月9日有一次突发的降雹过程，且在雹暴系统移动过程中多次降雹。在北京时间16：00、17：00、19：00（分别对应世界时08：00、09：00、11：00），共觀测到三地3次降雹，冰雹直径为1 cm。
根据阈值检验闪电跃增判识模型，计算降雹前后的总闪电数量随时间的变化情况，得到结果见图2。可以看出，总闪电频数在洛南08：00、商州09：00（世界时）2次降雹之前都出现了明显的突增特征，对于冰雹过程的初生判识具有较好的指示作用，而在商南11：00（世界时）降雹过程前，未发生明显的闪电跃增现象。说明总闪频数的变化、闪电活动在短时间内明显增强，对于冰雹的预警具有一定的辅助判识作用，对于优化冰雹过程的预警时间有一定的帮助。
4 结论与讨论
将国家雷电监测网数据与地基闪电观测数据相结合，系统分析了陕西商洛一带2018—2020年间的闪电时空分布规律，并与当地地形地貌、气候特点关联分析，加深了对该区域闪电活动的认识。基于此，构建了基于闪电跃变判识技术的区域冰雹强对流判识模型，基于一次典型冰雹强对流过程，通过计算其伴随的闪电频数随时间变化率，挖掘了以“闪电跃增”为商洛地区冰雹短临预警有效辅助指标的价值，在理论研究和业务应用两个层面，均有利于对商洛地区冰雹等强对流过程进行初生判断与预警，优化预警时间，同时有助于人工防雹作业的有效开展。
参考文献：
[1] 张丹，邢海虹.1950—2000年陕南冰雹灾害的时空分布规律[J].陕西气象， 2014（2）： 20-23.
[2] 刘嘉慧敏，郑然，梁绵，等.2018年陕西商洛一次罕见强雹暴环境条件及雷达特征分析[J]. 陕西气象， 2020（2）： 1-11.
[3] 李丽丽，邹书平，曾勇，等.连续两次冰雹天气过程的多源资料分析[J].中低纬山地气象， 2020， 44（3）： 27-32，44.
[4] 周康辉，郑永光，蓝渝.基于闪电数据的雷暴识别、追踪与外推方法[J]. 应用气象学报， 2016， 27（2）： 173-181.
[5] 井宇，黄少妮，陈闯.商洛一次局地暴雨诊断分析[J]. 陕西气象， 2016（2）： 1-4.
责任编辑：黄艳飞
Study on the Characteristics of Lightning Activity in Shangluo Area and Its Indicative Effect on Hail Severe Convective Warning
SONG Wen-chao et al （Shangluo Meteorological Bureau， Shangluo， Shaanxi 726000）
Abstract Based on multi-source lightning observation data from the star and ground， this paper explores the value of "lightning jump" as a short-term and impending early warning indicator for hail in Shangluo area， for the initial judgment and early warning of severe convective processes such as hail in Shangluo area， and for artificial hail prevention operations The effective development of the company has certain theoretical significance and business application value.
Key words Lightning characteristics; Hail; Severe convective warning