李卫平，许伟，任照环，何静

摘要 雷电监测预警服务是雷电灾害防御工作的重要环节。采用“阈值+过限计数”的预警算法，结合ADTD定位数据和SWAN拼图产品，分析了大气电场仪在一次典型雷暴天气过程中的预警效果。根据目标区域的大小，大气电场仪发出预警提前时间分别为10 min和50 min，但橙色和红色预警信号均出现滞后。针对探头解除预警过早的问题，可设置预警驻留时间，综合采用“服务端算法”+“探头算法”相结合的方法予以进一步优化。

关键词 大气电场;雷暴;预警应用;对比分析

中图分类号：S161 文献标识码：B 文章编号：2095–3305（2022）03–0106–04

重庆属东亚内陆季风区，冬季受东北季风控制，夏季受西南季风影響，加之盆地周围山脉阻挡，地形起伏，植被分布不均，形成了独特的气候特点。同时，重庆是雷暴活动较为频繁的地区之一，重庆市雷电监测网在2008—2021年年均监测地闪接近20万次，年均雷电密度2.43次/（km2·a）。中心城区、渝东北大部、渝东南大部地区雷电日数高值区年雷电日数为40～50 d。据统计，2000年以来，重庆市有记录的雷电灾害共548起，平均每年25起;因雷击受伤184人，死亡121人，雷电极大地危害着人们的生命和财产安全。做好雷电监测预警服务是雷电灾害防御工作的重要环节，但雷电在时空分布上具有瞬时、随机等特点，导致准确预报预警雷电存在较大的难度。提升雷电预报预警水平是现阶段科研工作的难点。

雷雨云内电荷积累导致地面电场强度发生变化，雷电发生时大量电荷在云-空-地间转移，也导致地面电场强度发生跳变甚至正负反转。因此，可以通过电场的变化情况来反演雷雨云中的电场变化，从而了解周围地区雷暴活动的初始、发展、成熟、消亡等阶段情况，对雷电的预警预报有一定的指示作用。

1 资料与方法

1.1 资料

地面电场强度测量方法很多，目前使用最广泛、兼顾测量精度与性能稳定的主要是场磨式大气电场仪，其基本原理为：电机带动转子（接地屏蔽片）旋转，使定子（感应片）交替暴露在电场中或被屏蔽，从而产生与外界电场强度呈正比的感应电荷，感应片连接到放大处理电路及波形调整电路，输出电压信号，经过标定，该电压可以表征大气电场的强度和极性变化。

利用重庆市防雷中心安装在重庆市金佛山雷电观测站的Pre-storm 2.0型大气电场仪在2021年4—10月获取的大气电场数据进行预警案例分析，该电场仪利用内置在探头内的算法电路和软件配合，可以在雷击发生前5～30 min发出预警信号，其主要技术参数见表1。

闪电定位资料来源于重庆市雷电监测网，由闪电定位仪、中心数据处理站、用户数据服务网络及图形显示终端组成，包括1个主站（沙坪坝），4个子站（酉阳、城口、云阳、石柱），且与四川、陕西、湖北、贵州等省邻近区域的雷电监测站点联网。ADTD各子站探测范围250 km，实现对地闪时间、位置（经度、纬度）、雷电流峰值和极性进行自动监测，探测效率85%以上，网内探测定位精度小于300 m，闪电回击的处理时间在1 ms左右。以金佛山雷电观测场为圆心，将半径10 km范围区域设定为目标区域，统计8月8日21：00～9日02：00半径35 km范围内共计581条ADTD闪电定位数据，并与大气电场场强数据进行融合对比。SWAN拼图产品来源于重庆市气象局，选取8月8日21：00～9日02：00重庆气象探测数据GIS查询平台组合反射率51/51数据。SWAN拼图产品用于区分层状云降水和对流性降水，对ADTD闪电定位资料进一步验证，与大气电场场强数据进行对比。

1.2 方法

李庆申等[2]基于电场阈值和电场变化率作为预警判断条件，融合电场正负转换对大气电场仪预警方法进行了研究;刘邕等[3]对雷电临近期大气电场的频谱特征进行了分析，对雷电预报预警具有指示意义;强玉华等[4]对雷暴天气和其他天气过程的大气电场差分幅值进行了统计对比分析，得出雷暴天气大气电场差分幅值较降雨、降雪天气要大。

单一的门槛阈值预警不能排除人为干扰或大风、降雨、沙尘暴等对大气电场仪的干扰，容易导致虚警的问题。本研究采用在观察窗口内大气电场数据“阈值+过限计数”的方法作为判断预警触发、解除、降级的依据。具体预警算法描述：设定1个观察窗口T（计数周期），大小为300 s，此观察窗口与时间同步向右滚动;设定3个门槛阈值Et1、Et2、Et3，分别为2 kV/m、4 kV/m、6 kV/m;设定3个计数器分别为N1、N2、N3。

预警触发条件：对窗口内实测数列Ec和门槛阈值进行比较，当Ec（t）大于相应门槛阈值时，对应的计数器加1，直至计数器大于16时，触发预警。

预警解除条件：在观察窗口内未出现任何1个大于6 kV/m的值，3级解除，未出现任何1个大于4 kV/m的值，2级解除，未出现任何1个大于2 kV/m的值，1级解除;如在观察窗口内t时刻出现高于某门槛阈值的实测值，则对应预警级别不能解除，且该级预警对应的观察窗口最左端平移至t时刻。

预警降级条件：当预警级别在t时刻升为3级时，观察窗口最左端平移至t时刻，并对窗口内实测数列Ec和门槛阈值进行比较，如没有大于6 kV/m但有大于4 kV/m的值，则预警

降为2级，以此类推。以下对预警的描述参照惯例，将1、2、3级预警分别称为黄、橙、红色预警。算法流程图见图1、图2。

图1 预警触发流程图

图2 预警解除流程图

大气电场仪的安装环境如周边建筑物、地面物体等会造成大气电场的畸变，在实际使用中应修正测量值。利用有限差分方法计算地面建筑物对大气电场畸变的影响，得到安装环境对观测结果造成影响的修正系数k。测量结果E和地面大气电场原始值E0之间的关系为。金佛山雷电观测站大气电场仪安装在观测场外围地面，周边无建筑物遮挡、测场仪器距离电场仪较远，可以认为不需要进行k值修正，即k=1。

对ADTD不确定数据进行剔除的方法参照曾金全等[5]的处理方法，即样本中的闪电强度I较小者可能是因观测水平限制存在的误差，有着不确定性。部分学者认为可能是云闪或有其不合理之处。

本研究假定闪电强度I遵循对数正态分布，即lnI～N（μ，σ2），对样本中P（I）值较小的闪电，可以认为是小概率事件，本研究针对一些关键事件，如目标区域首次闪电、预警等级转换时刻闪电，结合I值大小对其真实性进行了合理怀疑。其分布函数和概率计算如下：

张勇等[6]在对SWAN雷达拼图产

品对流云降水识别和效果检验中指出，小于25 dBZ的是层状云降水回波;大于45 dBZ的一般被认为是对流性降水回波，具有回波强度大、回波密实、回波发展高度较高、水平梯度较大、更容易产生雷电等特点;介于25～45 dBZ为混合性降水回波，在较均匀的层状云降水回波中镶嵌有较强的对流性回波。基于此结论，对目标区域的雷达回波进行时序对比，可从另一个角度验证雷暴活动发展和探头预警情况。

2 对比分析

目标区域（TA）为重庆市南川区金佛山雷电观测站，监测区域（MA）为半径10 km的圆形区域，周边区域（SA）为半径10 km的环形区域。图3详细描述了2021年8月8日21：00～8月9日02：00时段内重庆市金佛山雷电观测站的大气电场数据及其与闪电定位数据融合对比的验证结果。对比结果显示（图4～图7），本次雷暴天气过程呈现以下4个阶段（以目标区域为主，不涉及对更大尺度天气过程的讨论）。

图3 大气电场场强与闪电定位数据融合分析图

第一阶段：8月8日21：00～21：30，大气电场逐步负向增强，由-0.5 kV/m增加至-2.0 kV/m，21：24开始曲线出现多次尖峰跳变，目标区域南侧出现多次闪电。同时，电场仪探头发出第一次黄色预警（图4）。从SWAN拼图来看，目标区域西北、东南方向雷达回波较强，部分区域达到45 dBZ以上，与ADTD闪电定位数据表现一致（图7a）。

图4 首次黄色预警时目标区域情况及大气电场曲线

第二阶段：21：31～22：29。在此阶段，

地面大气电场场强出现“负-正-负”

连续倒转，并负向快速增加，22：20～ 22：29从-2.0 kV/m增加至-5.0 kV/m。

21：34目标区域内出现首次雷击（强度-25.2，陡度-5.1），预警提前时间为10 min。在此阶段目标区域共发生3次闪电，周边区域发生16次闪电。22：29电场仪探头发出橙色预警（图5）。随着对流天气过程发展，雷暴强回波中心迅速由西向东发展，目标区域内雷达回波逐步增强，22：29目标区域北部已达到40 dBZ（图7b、图7c）。

第三阶段：22：30～9日00：21，大气

电场场强曲线表现为急速“负—正”倒转并伴有部分尖峰跳变，电场仪探头于22：34发出红色预警，随后出现大量尖峰跳变，在场强曲线上表现为针状脉冲，场强极值出现在23：43，为44.02 kV/m（图6）。此阶段目标区域共发生14次闪电（其中4次为正极性），周边区域共发生闪电50次。从SWAN拼图来看，雷暴强回波中心进入目标区域，大部分地区雷达回波在40 dBZ以上，部分地区雷达回波强度达到45 dBZ（图7d、图7e）。

第四阶段：9日00：22～02：00，大气电场仪探头解除红色预警，场强变化曲线趋于平缓，围绕0 kV/m上下波动，随着场强负向增加过程中，依次发出黄色和橙色预警，但此阶段，目标区域及周边区域均无闪电发生，仅在区域外围发生少量闪电。电场仪探头由00：56开始，逐步发出预警降级直至01：22解除所有预警，即经历了“橙色预警—黄色预警—无预警”的过程。从SWAN拼图来看，雷达回波逐步减弱，至01：06部分地区已在20 dBZ以下（图7f）。

结合SWAN拼图产品和ADTD定位数据的分析，以上4个阶段基本上对应了目标区域雷暴活动的“生成、發展、成熟、消亡”阶段。按照“阈值+过限计数”算法，大气电场仪探头提前10 min发出了黄色预警，如将目标区域设定为5 km范围，则预警提前时间为50 min，说明此算法在本次雷暴过程中有效。同时应注意到，虽然橙色、红色预警持续时间和雷暴发展、成熟期较为吻合，但橙色预警和红色预警发出较为滞后，应在算法中进一步优化。值得注意的是：21：56～22：22共24 min、00：21～00：26共5 min，电场曲线在0值附近波动较为平缓，探头发出解除预警信号，致使这2个时间段均呈现为无预警状态。但结合SWAN拼图产品和闪电定位数据，附近仍有新的雷雨云靠近，闪电位置只是暂时远离目标区域，说明探头过早发出了预警解除信号，可能会误判后续雷暴活动的发展。解决此问题的办法可作如下考虑：根据SWAN拼图和闪电定位数据预判雷暴活动情况，从而在服务器软件算法里设置驻留时间（TTC），在驻留时间内，预警信号可以降级但不能解除（至少为黄色预警），TTC的大小应根据预判情况设置为10～30 min，雷电预警信号最终由服务端软件给出。本次雷电预警过程描述见表2、表3。

3 结论

（1）针对目标区域，地面大气电场仪使用“阈值+过限计数”的预警算法，在本次雷暴前10 min发出了黄色预警信号，发挥了相应的雷暴预警功能。例如，将目标区域限定在5 km范围内，则预警提前时间为50 min。但橙色和红色预警信号均滞后发出，这与本次雷暴过程第二阶段中电场正负转换时场强过限计数不足有关，因此，应进一步优化算法。

（2）在雷暴活动发展的过程中，由于大气电场场强正负倒转时曲线趋于平缓或新的雷雨云生成逐步靠近目标区域时，探头出现了解除预警过早的问题，可在服务器端预警策略中设置10～30 min的预警驻留时间，综合采用“服务端算法”+“探头算法”相结合予以进一步优化。

參考文献

[1] 马启明.雷电监测原理与技术[M].北京：科学出版社：北京，2015.

[2] 李庆申，张东东，赖晋科，等.基于电场变化的雷电预警分析[J].广东气象， 2021，43（5）：62-64.

[3] 刘邕，姚慧茹.雷电过程中大气电场信号处理方法探究[J].沙漠与绿洲气象，2021，15（5）：123-131.

[4] 强玉华，李敏.近60年丽水市气候变化特征分析[J].现代农业科技，2010（12）： 238-240.

[5] 曾金全，杨超，王颖波，等.基于统计分布特征的闪电强度等级划分[J].暴雨灾害，2016，35（6）：585-589.

[6] 张勇，吴胜刚，张亚萍，等.基于SWAN雷达拼图产品在暴雨过程中的对流云防水识别及效果检验[J].气象，2019，45 （2）：180-190.

[7] 中国气象局.QXT 594—2020地面大气电场观测规范[S].北京：气象出版社，2021.

[8] 秦微，张其林，姜苏，等.基于大气电场资料的雷电临近预警研究[J].南京信息工程大学学报，2016，8（3）：247-251.

责任编辑：黄艳飞

Application Analysis of Ground Atmospheric Electric Field Instrument in Early Warning of a Thunderstorm

LI Weiping et al（Chongqing Lightning Protection Center， Chongqing 401120）

Abstract Lightning monitoring and early warning service is an important part of lightning disaster prevention. This paper analyzed the early warning effect of electric field meter in a typical thunderstorm by using the warning algorithm of “threshold & limit counting”， combined with ADTD positioning data and SWAN puzzle products， the warning time of the electric field meter is 10 minutes and 50 minutes respectively according to the target area size，However， both orange and red warning signals are delayed. For the problem of premature releasing of warning signals， the combination of “server algorithm”&“probe algorithm” can be used for further optimizing by setting warning dwell time.

Key words Atmospheric electric field; Thunderstorm; Early warning application; Contrastive analysis