近20年青藏高原闪电活动特征及其与对流不稳定能量的相关性分析

史东东， 杨仲江， 杨 虎， 许永彬

（1.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；2.南京信息工程大学大气物理学院，南京 210044；3.西藏自治区防雷中心，拉萨850000）

近20年青藏高原闪电活动特征及其与对流不稳定能量的相关性分析

史东东1,2， 杨仲江1,2， 杨 虎3， 许永彬3

（1.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；2.南京信息工程大学大气物理学院，南京 210044；3.西藏自治区防雷中心，拉萨850000）

利用NASA提供的LIS/OTD格点资料，分析了中国青藏高原地区近20年闪电的时空分布特征及其与对流不稳定能量CAPE之间的关系。结果表明：从1996至2013年，青藏地区闪电年际变化平缓，年均密度为2.6flash/(km2·year)。闪电主要发生在春夏季，秋冬季节很少。特殊的地理条件和气候使得该地区的闪电密度明显小于中国同纬度其他地区。闪电密度和对流不稳定能量年变化均呈现为准正态分布且具有较好的时空一致性，高原中部地区两者的相关性最佳，相关性系数为0.84。高原单位CAPE的闪电频数大于低海拔地区，这表明高原对流不稳定能量转化为雷暴天气并导致发生闪电的效率更高。

青藏高原；闪电；时空分布；对流不稳定能量；相关性

0 引言

闪电是自然界中一种独特的放电现象。近些年，人们对闪电已经进行了大量研究，揭示了其众多的物理性质，如：闪电的产生、发展等物理过程。为了减少闪电对电力、电子系统的危害[1-3]，近些年我国建设了覆盖大部分地区的地闪定位系统，对闪电活动进行探测。然而，青藏高原地区的闪电探测站网覆盖较为稀疏，特别是西部地区，此外高原闪电定位系统运行时间短，对高原闪电活动的气候特征描述存在不足。由美国国家航空航天局（NASA）发射的微试验室（MicroLab-1）所携带的光学瞬时探测器（OTD）和热带降雨测量任务卫星TRMM上携带的闪电成像感应器LIS自1995年以来（OTD和LIS数据有效时段分别为1995—2000年和 1998年至今），对全球中低纬度的闪电活动进行了持续的观测，为研究青藏高原地区闪电活动气候特征提供了条件。众多学者[4-6]利用LIS或OTD资料分析了青藏高原地区的闪电活动特征，整个青藏高原闪电分布呈东西走向，闪电高密度区分布在高原中部，高原边缘地带闪电密度小。另外，闪电还与局地的加热，对流等物理过程密切相关，Reeve and Toumi[7]利用卫星资料总结湿球温度与闪电的关系，指出在北半球，微小的湿球温度差别会引起闪电密度很大的变化。郄秀书等[8]通过类似的卫星定位资料，探究青藏高原地区闪电的时空特征并发现海拔高度和不稳定能量都能够影响闪电密度。袁铁等[9]将1995—2002年卫星观测的闪电资料和NCEP资料中的地表降水率、云功函数和热通量等物理量结合起来，分析高原上这些物理量与闪电的关系，结果发现鲍恩比（感热通量和潜热通量之比）是衡量闪电产生效率的一个重要参数。戴建华等[10]探讨了中国不同地区闪电活动与湿度、对流参数之间的相关性，发现两种参数对闪电的响应有明显的地区差异性。熊亚军等[11]研究包括青藏高原在内的全球不同区域闪电活动与相对湿度的关系，指出过高和过低的相对湿度都不利于闪电的产生。研究闪电与热力参数之间的关系有利于人们认识高原地区闪电的变化特征，但目前大多数研究采用的闪电资料时间跨度小，还不能准确反映地区长期的闪电气候特征。

笔者利用美国Marshall空间飞行中心全球水文和气候中心（GHCC）提供的18年全球闪电资料，分析青藏高原地区闪电气候特征，包括年际变化，季节变化和空间分布状况。结合对流不稳定能量的观测资料，首次给出青藏高原地区年均闪电密度与对流不稳定能量CAPE的日变化情况，探讨两者在时空上的响应关系。

1 青藏高原地形特征

图1是利用NCEP资料[12]给出的青藏高原地区地势分布图；高原地区包括了众多的山脉，北部是昆仑山和唐古拉山，中部为念青唐古拉山，南部则是高耸的喜马拉雅山脉。图1的结果表明，青藏高原地区地势呈现西北高，东南低。青藏地区西南部和北部等高线密集，海拔梯度大。中部的西藏自治区平均海拔高度为4 500m，高原的东北部是青海省，海拔高度相对较低，平均海拔高度为3 500 m，所以青藏高原主要位于青海省和西藏自治区，少部分地区位于四川和云南境内。青藏高原的隆起对我国的气候影响尤为显著，它的存在直接导致我国西北部地区的气候转干转冷。这样的地形和气候特征使得该地区闪电分布具有一定的独特性。青藏高原地域辽阔，不同地区，其闪电分布有一定差异。为了能描述青藏高原地区闪电空间分布以及使研究具有代表性，本文参考郄秀书等[13]，图1中，在青藏高原上选出5个研究区域。 分别为中部(C)、东部(E)、南部(S)、西部(W)和北部（N）。这5个区域分别包含了那曲、康定、拉萨、狮泉河和北麓河沿这5个地方。图1中等值线间隔为1 500m，5个区域分别用 2.5°×2.5°的方格来表示。

图1 青藏高原地区地形分布Fig.1 The topography of Qinghai-Xizang plateau

2 闪电时空分布特征

2.1 年际变化

首先分析1996—2013这18年间青藏高原地区闪电密度年际变化情况。数据由美国NASA的Marshall空间飞行中心全球水文和气候中心（GHCC）LIS/OTD科学组提供，版本为V2.3。数据产品为low resolution monthly time series(LRMTS)。该数据是将OTD和LIS的闪电观测数据按一定的比例结合在一起[14]，给出了空间分辨率为2.5o×2.5o的闪电密度。数据主要处理过程：首先选出距离每个区域最近或能完整覆盖该区域的格点，用该格点数据代表该区域的闪电密度。由于LRMTS中闪电密度单位为flash/(km2·day)，所以计算每月闪电密度时需将对应的数据乘以30或31，计算年闪电密度时将12个月份的闪电密度累加即可。利用5个区域的闪电密度平均值代表整个青藏高原地区闪电密度。图2是经过上述方法处理后得到的青藏高原地区闪电密度年际变化分布图。

图2 青藏高原地区闪电密度年际变化分布图Fig.2 Annual fluctuation of flash density in Qinghai-Xizang plateau

1996—2000年的闪电密度数据相对较低，闪电年平均密度值为 2.4 flash/（km2·year）；2001—2013年，整个青藏地区闪电年平均密度为2.8 flash/（km2·year）。 这与 OTD、LIS的探测效率有关，1997年之前，闪电数据主要由OTD采集，1998—2000年的闪电数据主要由OTD和LIS两种数据产品组合而成，2000年之后的闪电数据主要由LIS提供。Cecil等[14]指出OTD的探测效率只有0.47，而LIS的探测效率为0.87，因而两者在数值上相差明显。从1996—2013年，高原地区年际闪电密度平均值为2.6 flash/（km2·year），这与郄秀书等[15]利用 LIS/OTD 资料得到的1995—2002年青藏高原闪电平均密度约为3 flash/（km2·year）是一致的。

2.2 季节变化

图3是1996—2013年青藏高原不同地区闪电月分布情况，图3（a）—图3（e）分别代表前文所提及的青藏高原中部，东部，南部，西部和北部，其中图3（f）为5个区域的平均变化。

图3所反映的闪电月分布基本类似。中部那曲地区（图3（a））闪电起始于3月份，主要集中在4—9月，累计百分比达到91%；东部康定地区（图3（b））闪电起始于3月份，和其他地域一样，闪电月分布峰值在7月份出现，全年4—10月累计百分比达到了95%。 南部拉萨（图 3（c））、西部狮泉河（图 3（d））闪电月份状况同中部、东部类似，主要区别在于西部地区闪电月份峰值出现在6月，相比于其他地区提前了一个月。北部北麓河沿（图3（e））闪电月份分布更加集中，闪电主要分布在4—10月，累计百分比达到了98%。图3（f）表明，青藏高原地区5月份闪电占全年总闪的14%，这一结果同郄秀书等[13]所提及的13%相一致。闪电月分布趋势同青藏高原地区地面加热和水汽循环过程类似[16-17]，闪电月分布峰值主要位于7月份，这也是高原上一年中热量和水汽最充足的时候。综上所述，青藏地区闪电主要发生在春夏季，秋冬季节很少发生，这一特征同中国其他地区的闪电月分布、季节分布情况相同。青藏高原不同地区以及同一地区闪电时空分布的不同特征受高原地区特殊的地形和热力条件影响。南部喜马拉雅山脉、中部唐古拉山、念青唐古拉山，西北部的昆仑山等山脉使得青藏高原南北部地区气候差异大，不同气候影响着雷暴的发生，进而影响整个高原地区闪电的时空分布。

3 青藏地区不稳定能量及其对闪电的响应

闪电的发生常常与强对流天气有关，这样的过程中总伴随着能量的变化。在众多的物理参数中，对流不稳定能量（CAPE）是与强对流天气能量变化最为密切的物理量之一。其定义[18]为

式中：Zf为自由对流高度；Ze为平衡高度；Tva为气块虚温；Tve为环境虚温；为自由对流高度和平衡高度之间环境的平均虚温。笔者首先利用high resolution annual climatology（HRAC）数据产品给出1995—2014年中国地区年均闪电分布情况。随后根据闪电密度以及经纬度的不同，另选取5个地区并结合NCEP资料算出包括青藏高原地区在内的10个不同地区CAPE值，然后分析年均闪电密度与年均对流不稳定能量CAPE之间的响应关系。

3.1 数据处理

本节主要采用的数据产品为high resolution annual climatology（HRAC），空间分辨率为 0.5°×0.5°，格点数据表示该格点处多年的闪电密度平均值。为了能够解释闪电密度与对流不稳定能量CAPE之间的关系，得到对应地区多年CAPE的均值是尤为关键的。因此，文中所采用的NCEP数据时间尺度为2008—2014年（2008年之前数据格式为grib1，2008年之后数据格式统一为grib2。考虑到数据处理方法，本文所采用的数据统一为grib2格式）数据处理方法为取最靠近选定区域的4个格点数据的均值来代表选定区域内CAPE值。对于HRAC中闪电数据而言，采取同样的处理方法：找到最靠近指定区域的4个格点数据，取其平均值代表指定区域内的闪电密度。

3.2 中国大陆地区年均闪电密度分布情况

图4为截止至2014年中国大陆地区年均总闪（云闪和地闪）分布情况，单位：flash/（km2·year）。 图中青藏地区所选取的5个区域在前文已作介绍，在此不再重复；为了探讨青藏地区闪电与CAPE之间响应关系同全国其他不同经纬度地区的差异，图4中新增加了5个区域，分别对应：北京，重庆，杭州，广州和哈尔滨。图4显示我国东南沿海地区闪电密度明显偏大，平均值大于 6 flash/（km2·year），杭州地区年均闪电密度值大于8 flash/(km2·year)，广州地区闪电密度最大，平均值大于10 flash/(km2·year)自东南向西北方向，闪电呈现明显的递减趋势。青藏高原地区的闪电密度较同纬度中国东部其他地区明显偏少。

图4 截止至2014年，中国大陆地区年均总闪（云闪和地闪）分布图Fig.4 The distribution of average total lightning density in Chinesemainland

3.3 对流不稳定能量CAPE与闪电的响应关系

对流不稳定能量CAPE在一定程度上能反映地区的对流状况，进而影响着闪电的发生。为了探究对流不稳定能量与闪电的时空变化关系，图5给出了1995—2014年日平均闪电密度与 2008—2014年日平均CAPE的变化分布图。闪电密度单位：flash/km2·year，CAPE 单位：J/kg。 处理的时间统一为365天，如果是闰年，那么2月28和29两天取其平均值。图 5（a）—5（j）分别代表区域那曲、康定、拉萨、狮泉河、北麓河沿、北京、重庆、杭州、广州和哈尔滨。

10个不同地区的闪电密度在值上虽有一定的差别，但在分布形态上都呈现准正态分布。青藏高原5个地区中除拉萨外，其他4个地区闪电密度峰值分布在7月中旬，数值为0.007~0.024 flash/km2·day。低海拔地区图5（a）—5（e）的闪电密度峰值变化剧烈，最大峰值出现在广州地区，大于0.1 flash/km2·day；最小峰值出现在哈尔滨，为0.007 flash/km2·day。这是因为广州地处亚热带季风气候，濒临南海，充足的水汽和动力抬升使得该地区发生的雷暴强度大、闪电数量多；而哈尔滨地区气候干冷，不利于产生雷暴天气，闪电数量偏少。北京和重庆地区闪电密度峰值相当，数值为0.005 flash/km2·day，杭州地区闪电密度则相对较高，约为0.065 flash/km2·day。CAPE的时空变化比闪电密度变化复杂很多，图 5（a）—5（e）低海拔区域CAPE 值明显比青藏高原地区高，最大峰值超过1 000 J/kg，而高原地区CAPE最大峰值为250 J/kg，两者相差了一个数量级。高海拔地区水汽少，动力抬升小，所以云底发展高度低，云内包含的对流不稳定能量CAPE偏少。单位CAPE的闪电数（由总闪电密度乘以对应区域面积求得总闪频数，再用总闪频数除以总CAPE得到，笔者用Q表示）能够反映闪电对CAPE的敏感性[8]。青藏高原地区和低海拔地区的Q平均值分别为11.28和6.25，这说明高原上闪电对CAPE的敏感性更大，同时也间接表明，高原地区不稳定能量转化为雷暴天气并产生闪电的效率更高。

图5 研究区域内闪电密度与对流不稳定能量年均变化分布Fig.5 Annual variation of lightning frequency and CAPE in target regions

CAPE与闪电密度的变化具有明显的一致性，同一地区高CAPE值一般伴随着高闪电密度值。为了直接量化两者的相关性，表1给出了两个参数在10个地区的相关系数。从表中可以得到那曲、广州、康定等地两个参数相关性较好，拉萨和哈尔滨地区相关性较差。拉萨，哈尔滨两地的相关系数较低，这主要与两方面因素有关：1）从时间尺度来看，数据统计间隔为24 h，相对于雷暴天气过程的时间跨度显然要长一些，因此CAPE与闪电密度在时间尺度为24 h情况下并不一定呈现明显的相关关系。2）产生闪电活动的对流既可能是热力驱动，也可能是动力驱动，而CAPE更多与热力驱动有关，所以闪电密度与CAPE之间会存在不确定性。

表1 不同地区闪电密度与CAPE值的相关性系数Table 1 The correlation coefficients between lightning frequency and CAPE in different regions

4 结论

利用LIS/OTD闪电资料，对青藏高原地区的闪电时空分布特征进行了分析，同时结合NCEP资料，给出高原地区年均闪电密度与对流不稳定能量CAPE之间的日变化情况。结果发现：

1）高原地区近20年来闪电变化平稳，无明显上升或下降趋势，年平均闪电密度为2.6 flash/km2。从季节分布来看，整个青藏地区，闪电主要分布在5—8月，即闪电主要在春夏季，秋冬季节很少；南部地区拉萨由于其背靠喜马拉雅山脉，其闪电主要分布在4—9月，峰值出现时间早于高原其他地区。

2）我国大陆地区高闪电密度值集中在东南沿海地区，自东向西呈现明显的递减趋势。随着纬度升高，闪电密度也明显下降。在本文所选的10个区域中，7月高纬度地区的哈尔滨其闪电密度在10个区域中最小。青藏高原地区与同纬度其他地区的闪电密度相比明显偏小。这主要与高原地区高海拔和干燥的气候有关。

3）研究区域中闪电密度和对流不稳定能量CAPE均呈现准正态分布。两者日变化有着很好的相关性，高原地区相关系数平均值为0.69。高原中部相关系数最高，为0.84。

4）尽管高原地区的闪电密度比中国东部沿海城市的闪电密度少，但是高原地区单位CAPE的闪电密度即Q值大于低海拔地区，这表明高原地区对流不稳定能量CAPE转化效率更高。

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Characteristics of Lightning Activity in Tibetan Plateau over Last 20 Years and Its Correlation w ith Convective Available Potential Energy

SHIDongdong1,2,YANG Zhongjiang1,2,YANG Hu3,XU Yongbin3
（1.Key Laboratory for Aerosol－Cloud－Precipitation of China Meteorological Administration,Nanjing University of Information Science&Technology,Nanjing 210044,China;2.School of Atmospheric Physics,Nanjing University of Information Science and Technology,Nanjing 210044,China;3.Tibet Lightning Protection Center,Lhasa,Tibet850000,China）

Based on the Lightning Imaging Sensor(LIS)/Optical Transient Detector (OTD)data provided by the National Aeronautics and Space Administration (NASA),this paper has analyzed the spatial and temporal distribution of lightning activity at the Tibetan plateau over the past two decades and its response to Convective Available Potential Energy (CAPE).The results show thatmean flash density with a slight change from 1996 to 2013 is 2.63 fl·km－2·year－1.Lightning occursmainly in spring and summerwhile there is less lightning flash in the fall and winter.Special geographical conditions and climatemake the flash density in this region less than other regionswith the same latitude in China.The annual change of lightning density and CAPE presents quasi－normal distribution.There is a good consistency of time and space between lightning density and CAPE.The correlation coefficient in the Central Plateau is 0.84,which is the highest value among all regions in Tibetan plateau.Lightning frequency of each CAPE on Tibetan plateau is greater than the low altitude area,which means that the efficiency of convective instability energy on Tibetan plateau converted into energy used in developing the thunderstorm and then resulting in flashes is very high.

Tibetan plateau；lightning flash；spatial and temporal distribution；CAPE；correlation

10.16188/j.isa.1003－8337.2017.04.009

2016－04－27

史东东 （1991—），男，硕士研究生，主要从事雷电物理研究。

中国文物局重大项目"布达拉宫雷电灾害防御基础研究"资助；国家自然科学基金项目 （编号：41175003）；江苏高校优势学科建设工程资助项目（PAPD）。