瓦房店地区闪电数据质量控制及雷电分布特征分析

张有业 郑羽

摘要    本文选用2015—2018年瓦房店地区闪电资料，采用数理统计方法，对闪电数据进行质量控制，分析闪电时间变化规律及雷电流强度变化特征。结果表明，在瓦房店地区闪电数据质量控制上，剔除2 kA以下闪电即可满足闪电正态分布;瓦房店地区地闪远大于云闪，云闪所占比例仅为4.01%，负闪比例远大于正闪，正闪平均比例为14.74%;瓦房店地区年平均闪电变化差异较大，闪电月分布呈现出单峰特点;闪电频次以夏季（6—8月）发生较多，一天之中凌晨（0：00—2：00）发生较多;闪电强度秋季（9—11月）发生较强，大幅值闪电近年来呈逐渐增多的趋势。

关键词    地闪;数据质量控制;闪电强度;分布特征;辽宁瓦房店

中图分类号    P427.32        文献标识码    A

文章编号   1007-5739（2019）22-0127-02                                                                                     开放科学（资源服务）标识码（OSID）

闪电活动的发生具有明显的区域特点，其局地性强[1-2]，受地形、产业结构布局、下垫面环境等要素的影响很大，由于气候特点差异较大，不同地区的闪电活动规律不同。近年来，闪电定位系统已经被广泛应用于雷电的监测，已经取代人工观测。其监测资料在雷电防护、监测预警、雷电活动规律研究中具有非常重要的作用。通过该系统可以记录闪电发生的具体位置（经度、纬度）、时间、极性、陡度、强度等参数[3-4]。一些学者[5-7]开始研究地闪数据的变化规律，如王学良等[8]对湖北省闪电时空变化特征进行分析。与此同时，由于闪电定位系统受到环境、地形地貌以及不同气候条件的影响，加上不同设备的厂家参数有差异，其数据监测结果可能不同。因此，针对瓦房店地区，很有必要对区域内闪电数据进行质量控制，进而研究闪电活动特征。

1    资料来源与处理方法

1.1    资料来源

选取2015—2018年大连市ADTD联网测得的地闪数据资料。ADTD系统由布设在瓦房店、旅顺、长海、庄河的4个探测站和1个位于大连的中心站组成，集定位、授时、时统等多种功能于一身，采取多站方位汇交和时差定位原理综合算法进行定位，对1～500 km范围内的地闪活动进行实时监测。系统对地闪的探测效率≥90%，网内探测精度<500 m。闪电定位资料包含了每次闪电发生的时间、位置（经度、纬度）、极性、强度、陡度等参数。

1.2    数据质量控制

1.2.1    地闪数据处理依据。Popolansky在早期（1972年）对雷电流幅值分布特征研究时发现，雷电流幅值符合正态分布规律，并认为2 kA以下雷电流为小幅值雷电流。Krider等[9]的研究表明，小幅值地闪所占比例为2%。IEEE工作组建议对于雷电流幅值≤2 kA的地闪数据可以不考虑。之后，有学者对重庆地区地闪进行正态分布拟合质量控制，结果发现剔除5 kA以下数据拟合最优。而李京校等[10]使用SAFIR资料对北京地区地闪参数统计分析时，剔除了10 kA以下数据。上述研究表明，为了提高地闪数据的准确性，需要对数据质量进行控制，而常见的方法之一就是利用正态分布拟合分析来剔除干扰数据，提高地闪数据监测质量。本文分析瓦房店地区2015—2018年地闪资料，采用正态分布拟合分析技术、数理统计等方法，对监测数据进行质量控制，为瓦房店地区地闪资料处理提供理论支撑。

1.2.2    数据质量控制方法。本文选取探测数据13 047次，剔除云闪数据（占比4.01%），地闪数据为12 524条记录，所占比例为95.99%。由于地面上的雷电灾害主要是由地闪引起的，所以本文着重研究地闪分布特点。本次统计样本数据中正闪1 661次，负闪10 867次，正闪比例为13.26%（表1）。

按照0.1 kA地闪数据取雷电流幅值绝对值对数进行统计，结果如表2所示。可以看出，2 kA雷电流幅值比例仅为0.01%，因而可以剔除2 kA以下雷电流。

2    结果分析

2.1    雷电年分布特征

对2015—2018年瓦房店地闪数据进行分析，如图1所示，结果表明，瓦房店地区年均地闪频次分布不均，2015年、2017年发生地闪频次较多，2016年次之，2018年较少;年均地闪频次为3 131次，最大值为5 835次，最小值为1 122次，最高值与最低值之间相差5倍以上。

2.2    雷电月分布特征

对样本区域地闪数据进行逐月统计，如图2所示，结果表明，地闪活动呈典型的单峰特点，雷电活动高发期在8—9月，主要由当地强对流天气发展旺盛、雷电活动頻繁导致。

2.3    雷电时分布特征

对瓦房店地区闪电数据进行分时统计（图3），结果表明，闪电高发区时刻为凌晨前后（0：00—2：00）、早晨（6：00—8：00）和午后（13：00—15：00）。其主要是由本地的气候特点决定。瓦房店地区气候特点为暖温带半湿润大陆性季风气候，兼有海洋性气候，午后太阳的辐射在海洋的调节下有所减弱，热力对流强度不旺盛，因而雷暴的高频期为凌晨和夜间，午后不是主要出现时段。

2.4    雷电幅值分布特征

闪电是由雷暴云能量释放而引发的巨大放电现象产生的，闪电强度是衡量闪电破坏能力的重要因素之一[11]，雷电流幅值越大，破坏能力就越强，带来的危害性越广。因此，雷电流幅值是研究雷电的重要参数之一。从多年统计雷电流强度来看（表3），雷电强度4—8月平均为20 kA左右，较大月份在10月、11月，达到100 kA以上。

2.5    大幅值闪电变化

闪电强度是雷电防护的基础研究内容之一，其平均极值越大，破坏能力就越强，危害性越广[12]。统计闪电强度极值 >100 kA的数据，结果表明，该范围内闪电次数较少，仅占闪电总数的0.2%，但是闪电强度与其破坏力成正比的关系，这种极值不容忽视。对瓦房店地区2015—2018年度雷电流幅值>100 kA进行统计（图4），结果表明，近年来大幅值雷电所占比例提高，这就说明雷电危害更加广泛。

2.6    闪电强度时间变化特征

对闪电强度进行逐月统计（表4），可以看出，正闪平均强度和负闪平均强度均在秋季（9—11月）较大，正闪均值为36.98 kA，秋季明显大于夏季。负闪在秋季（9—11月）较大，均值在77.14 kA，远大于其他季节。因此，对于瓦房店地区来说，除了夏季要注意防范雷电灾害外，秋季更不能忽视。

3    结论

综上所述，得到瓦房店地区闪电统计特征如下：在瓦房店地区闪电数据质量控制上，剔除2 kA以下闪电即可满足闪电正态分布;瓦房店地区地闪远大于云闪，云闪所占比例仅为4.01%，负闪比例远大于正闪，正闪平均比例为14.74%;瓦房店地区年平均闪电变化差异较大，闪电月分布呈现出单峰特点;闪电频次夏季（6—8月）发生较多，一天之中在凌晨（0：00—2：00）发生较多;闪电强度秋季（9—11月）发生较强，大幅值闪电近年来呈逐渐增多的趋势。

通过本文的研究，可以掌握当地闪电活动特征，研究成果为防雷设计提供了可靠依据，为科学指导防雷减灾工作提供了决策依据，能够有效避免或者减少雷电造成的人民财产损失，提高抵御雷电灾害能力。但本文未考虑由于仪器自 身可能会导致的数据误差，今后随着数据的不断积累，可进一步考虑加权处理，不断完善分析结果。

4    参考文献

[1] 门福录.关于灾害学和灾害研究方法若干问题的浅见[J].自然灾害学报，2002，11（4）：149-152.

[2] 孙翠梅，沈兴建，钱鹏，等.镇江雷暴气候特征及天气学预报方法分析[J].气象与环境科学，2014，37（3）：8-13.

[3] 王建华，张涛，杨雨春，等.沈阳雷电监测定位系统建设研究[J].气象与环境学报，2006，22（6）：65-68.

[4] 王赟，李成昊，王洪祥，等.大连地区闪电分布特征研究[J].现代农业科技，2015（5）：248-250.

[5] 许洪泽，王振会，冯民学.闪电定位资料分析[J].气象与环境科学，2007，30（1）：93-95.

[6] 王洪祥，王赟，李锐.辽宁地区闪电定位资料应用分析[J].现代农业科技，2015（3）：248-250.

[7] 曾楚英，谷定燮，陈志述，等.雷电流参数与海拔高度、地理纬度关系的统计分析[J].高电压技术，1991，17（2）：70-76.

[8] 王学良，刘学春，黄小彦，等.湖北地区地闪电时空分布特征分析[J].气象，2010，10（36）：91-96.

[9] KRIDER E P，NOGGLE R C，UMAN M A.A gated，wide band magnetic direction finder for lightning return strokes[J].Appl Mectoer，1976，15：301.

[10] 李京校，郭凤霞，沈永海，等.利用SAFIR资料对北京及其周边地区地闪参数的特征分析[J].高原氣象，2013，32（5）：1450-1453.

[11] GOLDE R H.雷电：上卷[M].周诗健，孙景群，译.北京：电力工业出版社，1982.

[12] 朱润鹏，袁铁，李万莉，等.基于卫星观测资料的全球闪电活动特征研究[J].气候与环境研究，2013，18（5）：639-649.