基于两种观测资料的雁江区闪电活动规律分析

左迎芝，孙 健，韩 通，马家蒙，杨仲江

(1.山东省日照市气象局，山东 日照 276800；2.山东省日照市莒县气象局，山东 莒县 276800；3.南京信息工程大学 大气物理学院，江苏 南京 210044)



基于两种观测资料的雁江区闪电活动规律分析

左迎芝1，孙 健2，韩 通1，马家蒙1，杨仲江3

(1.山东省日照市气象局，山东 日照 276800；2.山东省日照市莒县气象局，山东 莒县 276800；3.南京信息工程大学 大气物理学院，江苏 南京 210044)

摘要：针对雁江区的雷电活动规律研究较少问题，利用雷暴日资料以及闪电定位资料，通过数学统计方法对雁江区雷电活动规律进行分析。结果表明：雁江区年雷暴日呈现波动下降趋势，且波动较为强烈，初雷日呈推迟趋势，终雷日呈提前趋势，雷暴持续期呈缩短趋势，雷暴日呈现逐渐集中趋势。年雷暴日在4～8 a、24～32 a尺度上存在明显周期性震荡。雁江区闪击主要集中在夏季,以负闪电为主。日变化呈现单峰趋势，半晚时分最频繁，夜间呈现下降趋势，在早晨闪电活动最弱。此外，负闪击主要分布在21～40 kA，雷电流强度超过100 kA的闪电出现的概率较小。

关键词：年雷暴日；气候倾向率；小波分析；闪电日变化；闪电定位系统；雷电流强度

闪电是雷暴云能量释放过程中的强放电过程，具有较高电压，较强电流等特点[1-4]。在电网故障分析中表明，闪电直接击中输变电线路及其产生雷电电磁脉冲是造成电网系统中输变电线路跳闸的主要原因。目前我国社会经济正处于加速发展阶段，各地对于电力的需求加速了电网的扩张，超高压线路、高杆塔、多回传输线路的增多，使输变电线路遭受雷击的事件呈明显上升趋势。因此，对各地区进行相关的雷电活动规律研究对于有效开展雷电防护工作显得至关重要[5-9]。

在20世纪美国进行了雷电定位系统的研究，并迅速在全国进行了站点布置。同样我国在20世纪90年代也开始了大量雷电定位系统的站点布置工作，用于监测闪电发生的位置、极性、雷电流强度、陡度等雷电参数，为相关部门的雷电防护工作打好基础。目前国内外学者利用闪电定位资料已经进行了很多有关雷电活动规律的研究。王欣眉等[10]利用闪电定位资料统计分析了青岛雷暴的时空分布规律。高燚等[11]通过分析海南市县雷暴资料，计算出平均雷暴日数。程向阳等[12]根据雷暴日资料，对安徽雷暴的时空变化规律进行了研究，并对其成因进行了分析。钟颖颖等[13]对比分析2006～2008年4～8月江苏省闪电定位数据和地面观测站雷暴数据，发现两者具有很好的一致性。王维佳[14]通过闪电定位资料对四川盆地西部闪电活动特征进行了分析。

虽然学者们利用雷暴日资料和闪电资料对全国很多地区进行了雷电活动规律研究，但是雷电活动规律具有很明显的地域特点，而针对四川省资阳市雁江区的雷电活动规律的研究十分稀少。因此笔者拟利用雁江区1957～2010年雷暴日资料和2005～2012年闪电定位资料对雁江区雷电活动规律进行了研究，从而为该地区雷电监测预警、雷电防护工作提供可靠的资料。

1资料来源及方法

1.1资料来源

雁江区雷暴日资料为雁江区气象局人工观测雷暴日统计资料。闪电定位资料为通过四川省闪电定位站点监测到的闪电资料。其中，雷暴日资料年份选取范围为1957～2010年，闪电定位资料年份选取范围为2005～2014年。

1.2方法

气候倾向率为分析气象要素变化趋势的一种统计方法，即通过最小二乘法拟合线性趋势；从而分析气象要素的变化趋势，其计算公式如下：

y=a+bx

其中b为气候倾向率，y表示雷暴日天数，x表示雷暴日天数对应的年份。

气候倾向率b反映气象要素变化趋势倾向。当b>0时，气象要素随年份的增长呈现上升趋势；当b<0时，则反之。b值的大小反映了气象要素变化的速率[12]。

小波变换方法是20世纪70年代出现的一种时频分析方法，既可以了解时间序列不同时间的频率特征，又可以分析不同频率的时间分布特征[10]。

小波变换的定义[10]是把基本小波的函数φ(t)做位移τ后，再在不同尺度a下与待分析的信号x(t)做内积：

等效的频域表示如下：

其中X(ω)和ψ(ω)分别是x(t)和φ(t)的傅里叶变换。

2基于雷暴日资料的雁江区雷电活动规律的

分析

2.1雷暴日年际变化特征

根据雁江区1957～2010年年雷暴日统计资料，利用气候倾向率方法对雁江区年雷暴日年际变化趋势进行研究。从图1可以看出，运用最小二乘法拟合的雁江区年雷暴日变化趋势拟合方程如下：

y=-0.3314x+690.4219

其中x为年份，y为雁江区年雷暴日数。

通过图1可以看出，雁江区年雷暴日呈现减少趋势。自1957年开始，年雷暴日随年份的增加呈明显减少趋势，每10年减少约3 d。此外，雁江区年雷暴日年际变化幅度较大，在1957～2010年，年雷暴日最大值达到57 d(1975年)，年雷暴日最小值达到20 d(2003年)，两者相差接近3倍，说明雁江区年雷暴日整体呈现波动减少趋势，且具有较大的波动幅度。同时，近54 a雁江区平均年雷暴日为33.14 d/a，属于多雷区[11]。雁江区境内有一江七河十八溪留灌全境，老鹰湖、鲤鱼湖等人工湖泊更是星罗棋布，丰富的水资源为雷暴云的产生提供了条件，从而促进了雷暴的产生。

图1　年雷暴日年变化趋势

2.2初雷日、终雷日及雷暴持续期的变化特征

根据雁江区历年初雷日和终雷日的统计情况，分别计算出每年初雷日、终雷日距当年1月1日的天数以及各年雷暴持续期的天数，进而绘制出历年初雷日、终雷日及雷暴持续期变化趋势图(图2)。其中，1、3、5、7、8、10、12月均取31 d，4、6、9、11月均取30 d，2月取28 d(平年)或29 d(闰年)。

从初雷日、终雷日及雷暴持续期变化趋势中可以看出，初雷日变化趋势拟合方程斜率为0.026 d/a，即雁江区初雷日呈现推迟趋势。终雷日变化趋势拟合方程斜率为-0.052 d/a，即雁江区终雷日呈现提前趋势；此外，雷暴持续期的拟合方程斜率为-0.079 d/a。综上所述，雁江区雷暴日呈现缩短趋势，未来雷暴日分布将更加集中，需要提前做好雷电防护工作。

2.3小波周期分析

小波变换方法可以较好地了解时间序列不同时间的频率特征，同时又可分析不同频率的时间分布特征。笔者利用小波分析方法，对雁江区年雷暴日时间序列进行了周期分析。由于年雷暴日选取了一定的时间段内雷暴日数进行分析，小波分析时在边界区域会出现边界效应。因此，笔者为消除数据的边界效应，利用Matlab软件对年雷暴日时间序列进行了延拓，从而消除时间序列在进行小波分析时出现的边界效应[15]。

图2　初雷日、终雷日及雷暴持续期变化趋势

利用Matlab软件对处理后的时间序列进行计算，求出其复小波系数，再进一步提取小波系数的实部，最后根据小波系数的实部值，利用Surfer8.0软件中的Kriging插值方法，绘制出雁江区雷暴日数小波周期分析图(图3)。其中，实线部分为正值，虚线部分为负值。由此可知，雁江区近54 a间雷暴日高、低值中心主要集中在5～7 a的时间尺度上，而在4～8 a、24～32 a的时间尺度上存有明显的周期震荡，即其年雷暴日在4～8 a、24～32 a呈现出周期震荡现象，在时间尺度24～32 a上，近54 a来呈现出明显的由多到少的3次循环交替，具有全域性。

图3　雷暴日小波分析变换图

3基于闪电定位资料的雁江区雷电活动规律的分析

3.1闪击次数时空分布规律

雷暴日[16]定义一天内至少一次闪电发生，即为一个雷暴日。而忽略了闪电发生的频次以及持续时间。因此仅仅利用雷暴日对地区闪电活动规律进行研究具有很大的局限性。相比于利用雷暴日来进行闪电活动规律研究，闪击次数能够有效地反映雷电的活动情况，因此，笔者利用闪击次数对雷暴时空分布特征进行分析。

笔者根据雁江区2005～2014年闪电资料进行按月统计分析，得到雁江区闪击次数统计结果(图4和表1)。从表1和图4可知，2005～2014年雁江区闪击次数从4月开始逐月增加，7、8月闪击发生频繁，且7月闪击次数达到峰值，自9月后闪击次数明显减少，其中6、7、8月共发生闪击45209次，约占总闪击次数的76.2%。

从雷暴的季节特征看，夏季雷暴日最多，秋季次之，冬季雷暴日最少。秋季10、11月，冬季12、1、2月的雷暴活动较少，以及春天的3月闪电也较少，4月闪电开始增多，5月份闪电迅速增加，在7月最多，9月闪电迅速减少，11、12、1、2、3月雷暴出现的几率很低。此外，对比各年正、负闪击出现次数可知，雁江区负闪击次数明显多于正闪击次数的现象，由此可知，雁江区各月均以负地闪为主。

图4　闪击次数月分布趋势表1　雁江区闪击次数统计

月份正闪次数负闪次数总闪次数1101200033202344892497251313518364967632773353741719723201408445212712171691899256944510628341113412000

3.2闪电日变化分布规律

为分析闪电日分布规律，笔者利用闪电定位资料进行了统计。从图5可知，雁江区闪电频数的日变化图，整体呈现单峰值趋势。闪电活动的高峰期为14：00～22：00，其中在13：00和20：00为2个主峰值时刻，20：00的闪电比例较13：00的闪电比例更高。闪电发生的低频时间段为2：00～12：00，谷值发生在6：00～9：00。因此对于雁江区闪电活动在一天中的变化规律可以总结为下午最频繁，夜间呈现下降趋势，在早晨闪电活动最弱。闪电在下午活动最频繁是由于下午太阳辐射最强，地面蒸发较快，与上方空气形成对流。因此闪电在下午发生最为频繁。在太阳落山后，辐射锐减，气流趋向于稳定，因此闪电活动较少，在早晨达到了最低。

图5　雁江区闪电频数日变化

3.3雷电流强度的概率分布

雷电流强度概率[17]分布是极其重要的雷电参数，是雷电活动规律的重要反映指标，防雷工程设计施工中的重要基础数据。为更加详细地了解雁江区雷电流强度分布情况，笔者对雁江区雷电流强度进行了概率统计分析。

从表1、图4可知，雁江区负闪击远远多于正闪击，因此，笔者在进行雷电流概率统计中仅对负闪击进行统计分析，如图6所示。雁江区负极性闪电雷电流强度幅值主要集中在21～40 kA，概率为58.79%；雷电流强度幅值分布在11～20 kA和41～100 kA的概率相近，为20%左右。由此可知，雁江区负闪击以21～40 kA雷击为主，雷电流强度超过100 kA的闪电出现的概率较小。因此在雁江区进行防雷工作时，需要重点考虑100 kA以下雷电流强度的闪击。

4结论

根据四川省雁江区1957～2010年年雷暴日资料以及2005～2014年闪电定位资料，对雁江区雷电活动规律进行分析，得到以下结论：

(1)雁江区年雷暴日整体呈现波动减少趋势，且具有较大的波动幅度。同时，近54 a雁江区平均年雷暴日为33.14 d/a，属于多雷区。这与雁江区具有丰富的水资源有一定关系，雁江区丰富的水资源为雷暴云的产生提供了条件，从而促进了雷暴产生。此外，雁江区雷暴日呈现缩短趋势，未来雷暴日分布将更加集中，需要提前做好雷电防护工作。

图6　雁江区负极性闪电雷电强度概率分布

(2)雁江区近54 a期间雷暴日高、低值中心主要集中在5～7 a的时间尺度上，而在4～8 a、24～32 a的时间尺度上，存有明显的周期震荡，即其年雷暴日在4～8 a、24～32 a呈现出周期震荡现象，在时间尺度24～32 a上，近54 a来呈现出明显由多到少的3次循环交替，具有全域性。

(3)从雷暴的季节特征看，雁江区夏季雷暴日最多，秋季次之，冬季雷暴日最少。秋季10、11月，冬季12、1、2月的雷暴活动较少以及春天的3月闪电均较少，4月闪电开始增多，5月份闪电迅速增加，在7月最多，9月闪电迅速减少，11、12、1、2、3月雷暴出现的几率很低。此外，对比各年正、负闪击出现次数可知，雁江区负闪击次数明显多于正闪击次数的现象，故可知雁江区各月均以负地闪为主。

(4)雁江区闪电活动呈现单峰趋势，一天中傍晚时分最频繁，夜间呈现下降趋势，在早晨闪电活动最弱。闪电在下午活动最频繁是由于下午太阳辐射最强，地面蒸发较快，与上方空气形成对流。因此闪电在下午发生最为频繁。在太阳落山后，辐射锐减，气流趋向于稳定，因此闪电活动较少，在早晨达到了最低。

(5)雁江区负闪击雷电流强度以21～40 kA为主，雷电流强度超过100 kA的闪电出现的概率较小。因此在雁江区进行防雷工作时，需要重点考虑100 kA以下的雷电流强度的闪击。

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(责任编辑：曾小军)

收稿日期：2015-12-23

基金项目：国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2014CB441405)；国家自然科学基金项目(41175003)；江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)；山东省日照市气象局气象科技研究项目(2013rzqx13)。

作者简介：左迎芝(1971─)，女，山东临沂人，研究方向：大气电学。

中图分类号：P427.32

文献标志码：A

文章编号：1001-8581(2016)07-0116-05

Law Analysis of Lightning Activity in Yanjiang District Based on Two Kinds of Observational Data

ZUO Ying-zhi1, SUN Jian2, HAN Tong1, MA Jia-meng1, YANG Zhong-jiang3

(1. Meteorological Bureau of Rizhao City in Shandong Province, Rizhao 276800, China; 2. Meteorological Bureau of Juxian County in Shandong Province, Juxian 276800, China; 3. School of Atmospheric Physics, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China)

Abstract：Aiming at less studies on the law of lightning activities in Yanjiang district, we used the data of thunderstorm day and lightning location system to analyze the law of lightning activities in Yanjiang district by using mathematical statistical method. The results showed that: in Yanjiang district, the number of annual thunderstorm day fluctuated downward and strongly; the date of the earliest thunderstorm day revealed a delaying trend, and the date of the final thunderstorm day revealed an ahead trend, namely the thunderstorm duration was shortened and the thunderstorm days were concentrated; the oscillation of annual thunderstorm day number had obvious periods in the scales of 4～8 a and 24～32 a. The lightnings in Yanjiang were mainly concentrated in summer, and they were mainly negative lightning; the daily lightning activity showed a single-peak trend, and it was frequent at owl-light, moderate at night, and weak in the morning. In addition, the negative lightning was mainly distributed in 21～40 kA, and the occurrence probability of lightnings with the current intensity of more than 100 kA was small.

Key words：Thunderstorm days every year; Climatic tendency; Wavelet analysis; Daily lightning change; Lightning location system; Lightning current intensity