基于DEM数据的长沙地区地形因子与地闪活动关系研究

周明薇 刘越屿 黄浩 胡欣 刘为

(1.湖南省气象灾害防御技术中心，湖南长沙 410005； 2.气象防灾减灾湖南省重点实验室，湖南长沙 410118)

引言

地闪活动受地域、地形等下垫面因素影响较大，具有较强的局地性和区域性特征，不同的地表环境下，受地表粗糙度、地表能量通量等因子影响，地闪强度存在较大差异[1-4]。因此，区域地闪活动与地表要素关系的研究成为近年来雷电科学技术研究的重要课题之一。Schulz和Diendorfer[5]、Dissing和Verbyla[6]、Mazarakis[7]通过研究认为，地闪密度与海拔高度呈正相关。国内学者也发现闪电活动频数、雷电流强度随着海拔高度的增加表现出一定的规律。朱润鹏等[8]基于卫星上的全球闪电资料发现闪电活动随海拔高度的变化表现出峰谷特征。李永福等[9]研究了重庆西部地区的雷电流参数，表明负地闪密度与海拔高度增加呈负相关。李家启和申双和[10]统计了重庆地区闪电频次与海拔高度的关系，认为闪电频次随着海拔高度上升而减少。刘海兵等[11]发现江西省闪电平均电流强度与海拔高度表现出正相关。费蕾蕾等[12]对香港地区的地闪密度与海拔高度的关系进行分析表明，地闪密度随着海拔高度的增加而增大。除海拔高度这一地表因子外，赵生昊等[13]还发现坡向与地闪密度呈负相关。王赟等[14]对大连水库区域的闪电特征与地形因子的关系进行研究，发现闪电频次与地形起伏度和地表切割深度呈正相关。崔雪东和张卫斌[15]分析浙江省地形与雷暴路径的关系发现，雷暴主路径为丘陵地形，平原和山地偏少，地势越高路径越少。

中国幅员辽阔，不同地形下的闪电活动特征研究可对防雷工作的开展提供参考，还可以提高雷灾预警能力，防止或减少雷灾事故的发生。本文利用2009—2018年长沙地区地闪定位资料和DEM数字高程数据，提取海拔参数，基于DEM数据计算坡度、坡向等10个参数，分析这11个地形因子与地闪参数(地闪频次和雷电流强度)之间的关系，建立地闪参数预报模型，以期为长沙地区的防雷减灾提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源

DEM数字高程数据来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn/)，数据类型为img，空间分辨率为30 m，起始于2009年。长沙地区位于111°53′—114°15′E、27°51′—28°41′N，面积为11819.5 km2，根据文献[16]将该区域的地形分为平原(海拔高度<200 m)、丘陵(200 m≤海拔高度<500 m)、低山(500 m≤海拔高度<1000 m)、高山(海拔高度≥1000 m)，绘制地形分布(图1)，得出各地形面积。长沙地区平原面积为9487.15 km2，丘陵面积为1677.42 km2，低山面积为521.59 km2，高山面积为125.66 km2。

图1 长沙地区海拔高度示意Fig.1 Distribution of altitude in Changsha area

地闪资料来源于湖南省地闪定位系统，该定位系统是由中科院科学研究中心和北京华云东方探测技术有限公司合作研发生产并布点建设的ADTD型闪电定位系统，分别在长沙、益阳、岳阳、常德、张家界、怀化、邵阳、永州、郴州、衡阳设有探测子站，站点之间相隔距离最远为179 km，最近为89 km(图2)，于2008年初在湖南省布设完成，主要用于探测云地闪电，获取闪击的发生时间、经纬度位置、雷电流极性、峰值强度、雷电流上升陡度等参数，时间精度可达10-7s，湖南省内地闪探测效率大于80%，定位精度可达300 m。由于2020年的闪电数据正在进行质量控制检验，本文暂未应用。

图2 湖南省ADTD型雷电监测网分布Fig.2 Distribution of ADTD lightning monitoring network in Hu′nan province

2009—2018年地闪资料用于建立地闪特征参数预测模型，应用2019年地闪资料对预测模型进行检验。根据文献[17]，统计地闪数据时，去掉2站定位，删除雷电流强度为-500～500 kA和-5～5 kA的数据，雷电流波前陡度区间为绝对值小于500 kA/μs，大于0 kA/μs。按照《基于雷电定位系统(LLS)的地闪密度 总则》GB/T 37047—2018中4.5小节内容，根据《雷电灾害风险区划技术指南》QXT 405—2017中5.2.2小节内容划分网格大小，将长沙地区以3 km×3 km划分单位网格，统计每一单位网格内的地闪回击频次和平均电流强度。

1.2 地形要素的提取

提取同一网格点内全部闪电数据所对应的经度、纬度、海拔高度(H)、坡度(SL)、坡向(AS)、剖面曲率(SE)、平面曲率(SU)、坡度变率(SOS)、坡向变率(SOA)、地形起伏度(RDLS)、地表切割深度(CD)、地表粗糙度(RO)、高程变异系数(EV)等11个地表因子。

1.3 回归模型

为研究各个因子与地闪活动的关系，用SPSS软件进行相关性分析，对结果进行95%置信度的显著性检验，当因子的显著性水平P-value<0.05时，表示有显著差异；当P-value≥0.05时，表示没有显著差异。

按每50 m为一间隔，分析每个海拔高度区间单位面积年均地闪回击频次(Y)、年均电流强度绝对值(I)与地形因子的相关程度，选取相关性好(P-value<0.05)的地形因子建立回归模型，分别对Y和I模型进行正态分布检验。

2 结果分析

2.1 地闪频次分布

2009—2018年长沙地区单位面积年均地闪频次分布见图3，结合图1可知，长沙地区年均地闪回击密度≥2 次·km-2·a-1分布在西部丘陵，平原的年均地闪回击密度值为0.5～1.5 次·km-2·a-1，东部山地年均地闪回击密度值普遍小于0.5 次·km-2·a-1。统计地闪回击频次发生在各类地形单位面积所占的比例，平原占比最大，为74.34%，其次为丘陵，占比为20.65%，低山和高山发生的地闪占比分别为4.64%和0.37%。

单位网格为3 km×3 km图3 2009—2018年长沙地区单位面积年均地闪回击密度空间分布Fig.3 Distribution of annual average return strike density of ground lightning per unit area in Changsha from 2009 to 2018

以海拔高度50 m为间隔，统计2009—2018年长沙地区各海拔高度区间的年均单位面积地闪频次，如图4所示。从图4可以看出，海拔高度低于200 m，地闪回击频次急剧增加，从0.58 次·km-2·a-1增加至1.78 次·km-2·a-1。海拔高度为200～600 m，地闪回击频次呈波动变化。海拔高度由600 m上升至1550 m，地闪回击频次从1.28 次·km-2·a-1降至0.07 次·km-2·a-1。统计分析表明，随着海拔高度的增加，地闪回击频次呈减少趋势，与文献[11，17]得出的结论一致。有研究表明，大气中的气溶胶浓度影响闪电的发生，根据观测结果，气溶胶多分布在5 km及以下的对流层中，气溶胶浓度随海拔高度呈指数级减少[18-19]，导致地闪回击频次随海拔高度的增加而减少。

图4 2009—2018年长沙地区单位面积年均地闪回击频次随海拔高度变化Fig.4 Variation of annual average return strike frequency of ground lightning per unit area in Changsha with altitude from 2009 to 2018

2.2 电流强度分布

2009—2018年长沙地区地闪平均电流强度分布见图5。由图5可知，电流强度主要集中在25～65 kA，所占比例为74.91%。其中，发生在平原的地闪占比为77.84%，丘陵为14.66%，低山为6.45%，高山为1.05%。

单位网格为3 km×3 km图5 2009—2018年长沙地区地闪回击平均电流强度分布Fig.5 Distribution of average current intensity of ground lightning in Changsha from 2009 to 2018

2009—2018年长沙地区地闪平均电流强度在各海拔高度区间的分布见图6。由图6可知，700 m及以下海拔高度区间，地闪平均强度比较平缓，为46～51 kA。海拔高度700～1450 m，地闪平均强度呈波动式增加，从海拔高度700 m的50.73 kA增加至83.94 kA。海拔高度在1450 m以上时，地闪平均电流强度随海拔高度的增加而变小。随着海拔高度的增加，地闪平均电流强度呈上升趋势，与年均地闪回击频次随海拔高度的变化趋势相反，这一结论与江西地闪幅值分布特征一致[11]。

图6 2009—2018年长沙地区平均电流强度随海拔高度变化Fig.6 Variation of the average current intensity of ground lightning in Changsha with altitude from 2009 to 2018

2.3 地闪频次与地表要素

按海拔高度每隔50 m统计，使用SPSS软件计算2009—2018年长沙地区单位面积年均地闪频次与11个地形因子的皮尔逊相关系数，对相关系数进行显著性检验，结果见表1。由表1可知，Y与EV和SE的相关系数分别为0.550、0.434，呈正相关，与H、SU、RO、CD及RDLS呈负相关关系，均通过了置信度为95%的显著性检验。

表1 2009—2018年长沙地区单位面积年均地闪频次与地形因子相关性Table 1 Correlation between annual average ground lightning frequency per unit area and several topographic factors in the Changsha area from 2009 to 2018

2.4 电流强度与地表要素

按每50 m海拔高度统计2009—2018年长沙地区地闪回击数据电流强度年均值，地闪回击电流强度年均值与区间平均海拔高度的皮尔逊相关系数见表2。由表2可知，I与H、AS、RO、CD及RDLS这5个地形因子之间为正相关，均通过了置信度0.05的显著性检验；与EV和SOS呈负相关，P分别为0.000、0.001，表明这两个因子对I的影响也具有统计学意义。

表2 2009—2018年长沙地区年均电流强度与地形因子相关性Table 2 Correlation between annual average current intensity and several topographic factors in the Changsha area from 2009 to 2018

2.5 模型的建立与检验

综合上述分析，基于相关性显著的地形因子，建立单位面积年均地闪回击频次、年均电流强度的多元线性回归模型：

Y=3.666-0.002×H-46.873×EV+7.80×10-11×SU+8.05×10-5×RO+6.73×10-11×SE+0.108×CD-0.174×RDLS

(1)

I=28.252+0.026×H+372.709×EV+0.195×AS-0.453×SOS-0.002×RO-2.289×CD+3.347×RDLS

(2)

式(1)～式(2)中，两个回归模型的复相关系数分别为0.944和0.936，均通过了置信度0.05的显著性检验，为高度正相关。

将2019年闪电数据带入模型进行检验，按3 km×3 km网格绘制单位面积年均地闪回击频次和平均电流强度的分布(图7a和图7b)，分别与实况数据(图7c和图7d)进行对比。由图7可知，单位面积年均地闪回击频次的模型计算结果(图7a)小于观测值(图7c)，计算结果中(图7a)，宁乡市北部和浏阳市东南部出现两个高值区，计算最大值与观值最大值相差13.22%。

根据误差率=(预测值-实况值)/实况值，计算出每个网格计算值与观测值之间的误差，对所有网格的误差率取平均值，得到单位面积年均地闪回击频次的预测值与观测值之间的误差均值为9.20%。

图7 2019年长沙地区单位面积年均地闪回击频次计算结果(a)和观测结果(c)、平均电流强度计算结果(b) 和观测结果(d)空间分布Fig.7 Distribution of calculated (a) and observed (c) of average annual return strike frequency of ground lightning per unit area,and calculated (b) and observed (d) average current intensity in Changsha area in 2019

对比图7b和图7d可知，平均电流强度计算结果与观测结果的分布较相似，数值表现为计算结果偏高于观测结果。每个网格内模型计算电流值与观测电流值之间的差异，平均值约为4.40%。

3 结论与讨论

(1)2009—2018年长沙地区地闪回击频次发生在平原的占比最大，其次为丘陵，高山最低，且随着海拔高度的增加，地闪回击频次呈减少趋势。

(2)2009—2018年年长沙地区电流强度主要集中在25～65 kA，其中，发生在平原的地闪回击占比为77%以上，随着海拔高度的增加，地闪平均电流强度呈上升趋势。

(3)利用2019年闪电数据对模型进行检验，单位面积年均地闪回击频次的计算值较观测值小，误差平均值为9.20%；平均电流强度计算值偏高，与观测数据之间的误差平均值约为4.40%。

(4)雷电流幅值是根据100 km处的辐射场波形计算得出的近似值，实际上地面、树木、建筑物等均会发生反射，作用于雷电流的电场[17]，导致雷电流幅值与实际值之间存在一定误差。另外，由于长沙地区闪电定位仪布设位置及探测半径造成相邻省份接壤地区被监测到的地闪数据较实际发生的地闪少，今后将通过相邻省份的闪电定位组网系统对数据集进行补充，如长沙东部浏阳地区的闪电数据可增加江西省组网系统监测到的长沙地区闪电数据，有助于减小模型计算的误差。