李静， 曾金全， 邹斌, 孙豪， 张其林*

(1.南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室， 南京 210044； 2.南京信息工程大学气候与环境变化国际合作联合实验室， 南京 210044； 3.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心， 南京 210044； 4.南京信息工程大学中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室， 南京 210044； 5.福建省气象科学研究所， 福州 350001)

闪电是强对流天气过程中伴随的放电现象，雷暴发生时产生的强电流和强电磁脉冲会对建筑物以及其内的电力系统造成损害，甚至威胁人类的生命财产安全[1]。因此，结合不同的闪电探测技术研究闪电放电特征以及活动特征，对雷电灾害的监测预警具有重要意义[2]。随着高速大容量数据采集技术、高精度全球定位系统(global positioning system，GPS)时钟授时技术以及卫星遥感探测技术的快速发展，目前已经实现了对闪电光亮度、电磁场、声波等方面的探测研究[3]。基于这些技术的应用，中外建立了许多覆盖不同区域范围的地基闪电探测系统[4-6]和星载闪电探测系统[7-8]。目前，地基闪电探测系统在局域范围内实现了实时连续的闪电定位，而且具有较高的探测精度[9]。从1980年开始，美国国家航空航天局(national aeronautics and space administration, NASA)利用飞机搭载光学脉冲探测器研究发现：闪电光谱在近红外777.4 nm和868.3 nm处辐射最强，从而为发展低轨卫星和静止卫星闪电探测技术奠定基础。

低轨卫星闪电探测技术包括光学瞬态探测仪(optical transient detector, OTD)和闪电成像仪(lightning imaging sensor, LIS)，主要用来探测闪电的全球分布特征以及年际变化规律[7-8,10-11]。静止卫星闪电成像仪能够提供全天候、无间断的闪电探测，实现对强对流天气系统的连续监测预警[12-13]。中外诸多学者结合卫星、地基闪电探测资料进行分析，以此评估闪电探测系统的性能，实现不同闪电资料的融合互补[14-21]。Thomas等[14]利用三维甚高频闪电资料与LIS资料对比分析发现，两组观测数据在空间和时间上具有很好的相关性。LIS在中低海拔的云对地放电比云内放电探测效果更差。Thompson等[15]利用星载LIS数据与地基全球闪电定位网(world wide lightning location network, WWLLN)、地球闪电探测网(earth networks total lightning network, ENTLN)的数据匹配分析，发现WWLLN总匹配值为11%，海洋高于陆地。ENTLN 匹配值具有较大的时空变化性，北美地区夏季的变化量小于冬季，冬季的匹配值高于夏季。Marchand等[16]利用美国的GOES-R静止卫星闪电测绘仪(geostationary lightning mapper, GLM)资料与ENTLN资料对比分析发现，相对于ENTLN,GLM探测性能存在空间差异性，并且探测正地闪能力优于负地闪。目前，中国新一代静止气象卫星风云四号 FY-4A 闪电成像仪是中国自主研发的星载闪电成像仪，曹冬杰等[17]结合地基闪电定位系统和卫星同步资料初步验证了LMI 能够很好地探测到观测范围内的闪电活动，对新生对流和较弱对流产生的闪电监测具有优势。惠雯等[18]利用卫星闪电成像仪TRMM LIS与中国国家雷电监测网资料匹配分析，发现卫星闪电成像仪在夜间的探测能力优于白天。支树林等[19]利用FY-4A闪电资料与ADTD资料、雷达回波资料对比分析，发现卫星闪电数目高于地闪数目，雷达强回波面积的变化与卫星闪电频数的变化有较好的相关性。张晓芸等[20]将FY-4A闪电资料与地基闪电数据融合，减少了天基与地基闪电数据的误差和不完整性。综上可知，尽管静止卫星闪电成像仪能够实现连续、实时的监测闪电的发生发展，并且能够与地基资料互补融合，但是对于LMI探测性能的评估以及影响其探测性能的因素未做过多研究。

因此，现利用低频三维闪电资料、FY-4A的LMI数据和FY-4A的云顶温度数据，初步检验LMI与地基系统的探测能力。使用蒙特卡洛方法模拟检验低频三维闪电资料的定位精度。通过匹配阈值的敏感性试验确定 LMI 探测数据与低频三维闪电资料的匹配阈值，实现卫星闪电资料与地基闪电资料的匹配。选取一次雷暴过程进行详细的特征分析，并在此基础上使用3次雷暴过程进行验证，总结昼夜变化因素对LMI探测性能的影响。研究结果可为未来卫星闪电探测设备优化闪电探测算法提供参考。

1 探测资料来源与特点

1.1 低频三维闪电探测资料

2019年在广东省安装了由5个探测子站组成的低频三维闪电探测系统，探测范围覆盖广东省及周边地区。各个测站地理位置分布如图1所示，地形高程数据来自地理空间数据(http://www.gscloud.cn/)。每个测站主要由两个正交的频率为1～300 kHz磁天线、高精度GPS时钟和高速采集系统构成。如图2所示，设计的磁天线在1～100 kHz频率范围内，电压与磁场变化率dB/dt成正比，而在100～300 kHz频率范围内电压正比于磁感应强度。设计目的在于能够探测到快速变化的闪电脉冲信号，更加有利于闪电三维定位。系统使用触发式采集，考虑到环境电磁噪声的影响，将触发阈值设置超出噪声的10%～20%，采样频率为1 MHz，动态范围±10 V，预触发时间300 μs。图3是2020年9月14日5个测站探测的一次闪电脉冲的同步磁场信号波形。系统在定位前，采用波形互相关技术实现脉冲辐射源的匹配，然后使用时间差(time of arrival, TOA)定位技术，再采用非线性最小二乘法拟合算法，计算得到脉冲辐射源三维位置，最终可以刻画出闪电的三维放电通道[21]。系统采集记录的闪电参数主要包括闪电类型、极性、时间、位置、陡度、强度以及高度。

图1 测站分布地理图Fig.1 Geographic map of station distribution

图2 频响曲线图Fig.2 Frequency response graph

图3 典型的云地闪同步磁场信号波形Fig.3 Typical synchronous waveform of cloud to ground lightning

由于没有可供参考的闪电数据，无法准确获得具有最佳探测效率的闪电探测范围。因此，采用蒙特卡洛法[22]模拟分析闪电定位探测网的定位误差。模拟结果如图4所示，探测网内误差较小，水平定位误差低于180 m，因此，选取探测区域范围是东经111.7°～114.2°，北纬21.6°～23.4°(图4中黑色方框圈出的部分)。

图4 低频三维闪电探测网蒙特卡洛模拟水平误差图Fig.4 Horizontal error diagram of Monte Carlo simulation of low frequency three-dimensional lightning detection network

1.2 风云四号闪电成像仪探测资料

风云四号静止轨道卫星(FY-4A)于2016年12月11日成功发射，标志着中国气象卫星的更新换代[23]。LMI作为中国首次自主研发的星载闪电成像仪，实现了对中国以及周边地区闪电的连续、实时观测与跟踪，在气象领域发挥重要作用。LMI采用的电荷耦合装置(charge coupled device，CCD)观测波长为777.4 nm，观测间隔2 ms，与美国气象卫星GOES-R相同。LMI距离地球表面36 000 km，定位在104.7°E，采用两块面元为400×600的CCD阵列观测，空间分辨率由星下点的7.8 km降低至边缘处的20 km[17,24]。LMI探测闪电数据为L2级的闪电“事件”(event)和“组”(group)，“事件”作为闪电的基本单元，通过聚类算法得到“组”(LMIG)，“组”对应云闪的一次K过程或者地闪的一次回击过程。因此，采用“组”与三维闪电资料进行匹配分析。

1.3 风云四号云顶温度资料

静止轨道辐射成像仪(advanced geosynchronous radiation imager，AGRI)是FY-4A的主要荷载之一，相对于风云二号静止卫星，观测通道增加到14个，空间分辨率在可见光/近红外为0.5～1.0 km，在中波/长波红外为2.0～4.0 km，时间分辨率为15 min/全原盘[25]。

云顶温度(cloud-top temperature,CTT)作为AGRI的L2级产品，它的变化与对流云的发生发展具有密切的联系。CTT值越低，代表对流强度越大，云层越深厚。AGRI采用全原盘和区域扫描交替进行，区域扫描时间分辨率为4 min，全原盘与区域扫描空间分辨率均为4 km。选用的CTT为区域与全原盘的叠加，因为高时间分辨率的区域扫描结果并不能覆盖所有时段。

2 卫星资料与地基资料结合分析方法

低频三维闪电探测系统是根据闪电发生时产生的电磁波进行闪电定位，而卫星闪电成像仪是探测雷暴云内闪电发生时产生的光脉冲强度，因此地基与卫星对于闪电信号的探测具有一定的差异性。两种探测技术特点决定地基闪电的探测比卫星闪电的探测具有更好的时空分辨率，并且地基探测不会受到昼夜的变化因素影响定位的结果。所以，以三维闪电定位结果为参考，分析昼夜变化因素对LMI探测性能的影响。因为两种数据直接耦合会造成单个LMIG数据与多个地基数据之间的匹配，所以把地基数据先聚类处理再进行耦合。通过卫星坐标转换，得到广东地区LMIG数据的空间分辨率约为9.2 km。将2 ms以内、距离小于9.2 km的地基数据进行聚类并命名为LLSG(lightning location system group)数据。由地基数据的平均值计算出LLSG数据的TOA和坐标。参考Thompson等[15]对WWLLN和ENTLN资料与LIS资料的匹配分析方法以及Hui等[26]对WWLLN和LIS资料与LMI资料的匹配分析方法。定义匹配率(coincidence percent, CP)表示LMI和LLS两个系统匹配程度的指标，表达式为

CP=NCP/NLLSG×100%

(1)

式(1)中：NCP为LMIG与LLSG在一定的时空范围内匹配数目；NLLSG为低频三维闪电探测到脉冲辐射源的总数量。在一次雷暴发生发展过程中，LMI探测到的LMIG数量也是评估LMI探测性能的重要指标。闪电频数的大小以及变化程度的快慢，相应地代表着雷暴发展的各阶段过程。为了更加直观地评估LMI的探测性能，以LLSG的探测数量为基准，定义探测比率(detection ratio, DR)表示LMI的探测性能，表达式为

DR=NLMIG/NLLSG

(2)

考虑到地基与星载闪电探测的机制不同，为了能够确保两种仪器探测到是相同的闪电过程，需要把两种仪器探测到的闪电数据进行筛选匹配。在完成匹配之前，首先需要确定两组数据的匹配阈值，由于探测到相同的闪电的差异性主要是时空分布的差异性，因此只需要确定闪电发生的时间匹配阈值与空间匹配阈值。通过2020年9月6—15日，广东省及其周边地区发生的4次雷暴过程探测到的LMIG和LLSG为样本，进行闪电的时空匹配敏感性试验，确定两个探测系统的匹配阈值。当空间阈值固定时，改变时间间隔，在匹配曲线趋于平缓时，得到时间匹配阈值。如图5所示，当时间间隔增加到2 s后，匹配曲线变化趋于平缓，得到时间阈值为2 s。

同理，时间阈值固定，改变空间间隔，观察匹配曲线随空间改变的变化趋势，当匹配曲线趋于平缓时，得到空间匹配阈值。结果如图6所示，当空间间隔增加到0.25°后，匹配曲线变化趋于平缓，得到空间阈值0.25°，由此可知地基探测系统与星载探测系统探测到的闪电数据在时间上相差小于2 s，空间上小于0.25°时，地基探测到的LLSG与星载探测到的LMIG为相同的闪电脉冲事件。

图5 匹配率随时间阈值的变化趋势图Fig.5 The trend diagram of the matching rate with the time threshold

3 结果分析

3.1 卫星与地基探测闪电空间分布特征对比

2020年9月14日广东省及其周边部分地区发生一次强烈的雷暴过程(雷暴0914)，本次雷暴持续近30 h。图7是9月14日14：00—15日20:00的FY-4A LMIG数据、LLSG数据同CTT数据的叠加图。如图7所示，本次雷暴主要由4个大尺度对流云组成，分别是分布在阳江市北部与云浮市南部交界处、江门市北部与东部、广州市中部地区，以及澳门东南沿海区域。根据LMIG的分布变化过程分析，此次雷暴先是从广东省西北地区向东南沿海区域发展，最终在深圳东南沿海区域消散。闪电频次的变化与雷暴的发生发展过程密切相关，由闪电频次的变化可知，此次闪电强度先由弱到强，在15日凌晨5:00分布在江门市的雷暴云与东南沿海区域雷暴雨汇聚产生更大的雷暴单体，此时闪电活动最为剧烈，随着时间的变化，大区域块状雷暴云再次分裂成点簇状雷暴云，沿着广州、深圳东南方向逐步发展成线状闪电分布，再从线状闪电聚集成块状闪电，此时闪电变化呈现下降趋势，最终于15日20：30后消散。

对比同时段LMIG与LLSG的数量，几乎在各个区域地基探测到的数量远远高于卫星探测到的数量，LMIG与LLSG地理位置几乎一致。在江门市南部沿海区域，卫星探测闪电数量多于地基探测的闪电数量，可能由于起伏的海浪和海路混合路径对电磁波的传输造成影响[27-28]。

综上可知，地基与星载探测闪电的空间分布特征、时间的变化特征与雷暴发生发展过程类似，但是地基探测的闪电数量更多，闪电分布更加密集。为了研究两种闪电数据的空间分布特征，分别选取闪电初始发生阶段、发展旺盛阶段和快要消散3个阶段。由于整个闪电的发生发展过程较长，所以分别取时长为1 h以及为4 min的CTT数据与闪电数据叠加对比。由图7和图8可知，两种闪电数据的高密度区域主要分布在温度低于210 K的冷云区域，并且在一些没有LMIG分布的区域，地基也有探测到闪电，通过云顶温度来判断，这些地基探测到的闪电数据几乎是正确的。

3.2 卫星与地基探测闪电时间变化特征对比

为了探讨两种闪电探测系统探测闪电随时间的变化的分布差异性，分别统计了此次雷暴发生过程中每小时闪电的数量，以及两个探测系统探测到的同一闪电数目，如图9(a)所示，雷暴0914的NLLSG数量从14日14：00开始上升，在15日14：00达到峰值，每小时发生643次闪电，其间多次达到小峰值，总体呈上升趋势，随后呈现下降趋势，直至闪电数目下降为零，雷暴消亡。NLMIG数量也是从14：00开始上升，在15日凌晨3：00达到峰值，然后呈阶梯级下降，在15日18：00再次产生一次小峰值，随后逐渐下降，直至数量为零。在14日18：00—15日6：00，15日18：00—21：00，两者数量变化趋势大致相同，而在白天时段，两者差异性巨大，即使雷暴活动剧烈，NLMIG数量依然很少。从图9(b)可以发现，CP变化过程与DR变化过程类似，CP从开始的3%上升，呈阶梯状变化，在15日凌晨4：00达到峰值14.55%，DR从0.1上升，在15日凌晨1:00达到峰值0.85，综上所述，在整个雷暴过程中，日间CP平均为1.02%，DR为0.061，夜晚CP平均为6.5%，DR为0.25。对比LLS和LMI的日间与夜晚的探测数据，发现两者之间存在显著的差异。在白天，即使雷暴活动更加剧烈，CP与DR依然相对较低。这表明卫星探测闪电能力在夜晚优于白天时段，可能是因为卫星探测的是光信号，白天的背景太阳光对卫星的探测造成了影响。尽管如此，还需要更多的案例来分析验证本研究的结果。

除了上述研究的雷暴0914，还选取了广东省及其周边地区在2020年9月份发生的其他3次雷暴过程，分别是雷暴0904、雷暴0907以及雷暴0913。每次雷暴过程数据均由相同的测站采集处理，从系统探测到的第一个闪电脉冲辐射源到最后一个闪电脉冲辐射源作为一次雷暴的发生过程。这4次雷暴活动均比较强烈，持续时间超过13 h，都有跨越白天与夜晚，可以用来研究LMI昼夜探测能力的差异性。统计4次雷暴发生过程的NLLSG、NLMIG、NCP、CP和DR，以便于更加直观地分析LMI探测能力受昼夜变化因素的影响。结果如表1所示。

在4次雷暴过程中，白天、夜晚的CP与DR都具有较大的差异性，白天CP的变化范围是1.03%～5.61%，均值是2.36%，DR变化范围是0.035～0.179，均值是0.093。夜晚CP的变化范围是6.51%～39.12%，DR变化范围是0.171～1.378，均值是0.672。夜晚CP是白天的8.5倍，DR是白天的7.23倍。由此可知，昼夜变化因素对LMI的探测性能具有较大的影响，在夜晚LMI的探测能力显著增强。

除此之外，还对每次雷暴过程进行逐小时分析。结果如图10所示，在雷暴0904、雷暴0907、雷暴0913、雷暴0914这4次过程中，地基与卫星分别探测的闪电以及匹配的闪电数目随时间的变化趋势。图11为4次雷暴过程CP与DR逐小时变化的折线图。

根据当地气象资料可知，9月4日、9月7日、9月13日、9月14日的日出时间均在6：10左右，日落时间在18：40左右。从图10可以看出，雷暴0904与雷暴0913均是在下午15：00开始发生，在第二天的凌晨消亡。两次雷暴过程中LMI探测数量在日落前3 h内达到一次峰值。雷暴0904在日落前，NLMIG突然增加，从17：00开始，NCP开始上升，随后CP也在增加。雷暴0913同样如此，从16：00开始，NLMIG突然增加，NCP与CP同时增大。雷暴0907于晚上20：00形成，在第二天下午13：00结束。在日出之后3 h内，NLMIG急剧下降，由824快速下降到12，NCP也急剧减小，导致 CP从80.92%下降到1.85%。而雷暴0914在14日下午13：35形成，在15日晚上20：00消散。雷暴过程持续时间较长，均经历了日出与日落过程。在14日日落前2 h内，CP突然增加，由1.41%增加到10%，15日日落前2 h，CP同样增大，由0.36%增加到1.09%。而在15日日出后4 h内CP急剧下降，由9.09%下降至0.36%。此次雷暴过程的CP在日出后与日出前变化情况与之前3次雷暴过程变化趋势相同。

如图11所示，雷暴0904白天的CP处于0.67%～11.63%，DR处于0.044～0.197，CP均值为3.48%，DR均值为0.035。夜间的CP在3.70%～28.83%，DR在0.245～1.929，CP均值为19.47%，DR均值为1.378。在日落后CP与DR都急速增加。雷暴0907夜间的CP在7.84%～86.92%，DR在0.167～2.841。在9月4日6：11日出后，CP在3 h内由86.92%下降至1.856%，平均每小时下降28%。DR在3 h内由2.841减小到0.013，下降速率为0.94/h。雷暴0913白天的CP在0.41%～8.71%，DR在0.033～0.219。在9月13日日落前2 h CP由0.41%增加到8.71%，每小时增长4.15%，DR在2 h内由0.033增加0.216，增长速率为0.092/h。雷暴0914白天的CP在0.163%～10%，DR在0.0062～0.663。夜间的CP在0.723%～14.55%，DR在0.0146～0.845。在9月14日18：31日落前2 h内，CP由0.36%上升到1.09%，每小时增长0.365%，DR在2 h内由0.081 7增加到0.208 3，每小时增加0.063 3。在9月15日6：13日出后，CP在4 h内由4.19%下降至0.361%，下降速率为每小时0.957%。DR在3 h内由0.118 9下降至0.013 8，每小时下降0.035。

综上所述，CP与DR在日落前2 h左右会突然增加，CP增加速率平均为2.26%/h，DR增加速率平均为每小时0.077 6。此外，CP与DR在日出后3～4 h内急剧下降，CP下降的平均速率为14.48%/h，DR下降速率平均为0.487 5/h。造成CP与DR突然变化的原因可能是日夜更替时LMIG探测数量的快速变化。并且夜晚的CP与DR都高于白天，即使在白天雷暴活动比较活跃时，CP与DR都相对较低。

4 结论

利用低频三维闪电探测系统与风云四号闪电成像仪采集的闪电资料，对比分析2020年广东省4次雷暴过程闪电发生的空间分布特征以及日夜变化因素对LMI探测性能的影响研究。主要结论如下。

地基与卫星探测闪电的空间位置分布以及时间变化趋势大致相同，两种闪电都主要分布在云顶温度小于210 K的对流云区域。在白天，地基探测到的闪电数量远多于卫星探测到的闪电数量。

白天总CP与DR分别为2.36%和0.093，而夜间两个值分别为20.6%和0.672。夜间总CP与DR分别是白天的8.50倍和7.23 倍。通过以上观测表明，昼夜变化因素显著影响LMI探测性能。LMI在夜间探测能力优于白天。

在日出后3～4 h内，CP与DR均急剧下降。CP下降的平均速率为每小时14.48%，DR下降的平均速率为每小时0.487 5。除此之外，在日落前2 h左右，CP和DR会突然增加。CP上升幅度为每小时2.26%，DR上升范围为每小时0.077 6。研究发现CP与DR的突然变化主要是由日夜交替时LMI探测的雷电数目的快速变化造成的。即使白天雷暴活动比较强烈，CP与DR也相对较低。

LMI在白天与夜间探测性能的差异可能和LMI闪电定位的算法有关。在白天，阳光的反射造成云层背景噪音多，增加LMI探测闪电的困难。因此，LMI的闪电定位算法在白天有待于优化。