引言

我国是雷电灾害的多发区之一，据不完全统计，每年有上千人因遭受雷击而伤亡，每年损失超过百万元的雷灾事故都有几十起^[1]，而且随着我国经济和科技的高速发展，以电力和电子为基础的现代化生活日渐普及，微电子器件和信息技术的应用越来越广，雷电灾害造成的经济损失也会越来越大。因此，对雷电进行有效地监测、预测和研究具有非常重要的社会和经济效益和科学价值^[2]。

中国气象科学研究院雷电物理和防护工程实验室在长期研究的基础上^[3-5]，开发了雷电临近预警系统(Lightning Nowcasting and Warning System, CAMS_LNWS)，该系统是一套自动化程度较高的集成化雷电预警系统，它集多种探测资料及算法于一体，能够综合利用雷达、卫星、闪电监测系统、地面电场仪和探空仪等的观测资料，并参考天气形势预报产品和雷暴云起电、放电模式的预报产品，自动生成雷电发生概率、雷电活动区域移动趋势和重点区域雷电危险度等级的临近预警产品^[6]。为了促进CAMS_LNWS在气象业务中的推广和应用，对CAMS_LNWS进行检验和评估，发现其不足并进行改进，完善可用于业务的诊断和预报技术和雷电预警和预报服务产品，使其更好地满足业务应用的需求，我们在北京地区开展了CAMS_LNWS业务运行试验，本文将对试验情况进行介绍并详细分析试验结果。

1 业务运行试验总体情况

2006年7—9月，CAMS_LNWS在北京参加了由中国气象局组织的奥运气象服务演练试验。6月24日，中国气象科学研究院雷电物理和防护工程实验室在北京市气象局的天气会商室对CA MS_LNWS进行了安装调试，并根据北京市气象台的实际情况，调整了CAMS_LNWS各种探测资料的接口，保证CAMS_LNWS在对雷电活动进行预警时能够使用到最新的实时探测资料。另外，CAMS_LNWS的研发人员还在试验前期对北京市气象台的业务人员进行了雷电临近预警系统及其产品使用的培训。

在2006年整个奥运气象服务演练试验期间，CAMS_LNWS运行稳定，能够24h连续自动运行，无需人工值守，可以定时读取多种探测资料，生成预警结果，并自动循环显示不同的预警产品，为北京气象台预报人员在天气预报中获取雷电预警信息提供了重要的参考工具。因此，在2007年和2008年的夏季，CAMS_LNWS继续在北京市气象局的天气会商室运行，一直处于准业务运行状态，为预报人员提供雷电预警信息。

试验期间，CAMS_LNWS每15min自动生成一次雷电0～1h临近预警产品, 每次包含6个结果文件，其中雷电发生概率预报按照时间段0～15min、15～30min、30～45min和45～60min分为4个，雷电活动区域移动趋势和重点区域雷电危险度等级预报产品各1个。雷电发生概率预报产品给出了每个格点区域(如5km×5km，用户可以指定)内在相应时间段内发生雷电事件的概率，其它两种预警产品均是基于雷电发生概率预报产品而生成，因此，我们将雷电发生概率预报产品和相对应时间段内实际的雷电监测资料(这里采用的是架设于北京地区的SAFI R系统^[7])进行比较，采用命中率(POD)、虚警率(FAR)和TS评分三个指标来对CAMS_LNWS的预警产品进行评估，具体的评估方法和软件请参见文献[8]。

表 1给出了2006年7—9月北京地区16次雷暴天气过程中CAMS_LNWS预警产品的评估参数的中值。从评估参数的中值变化来看，总体上预报的效果随预报时效的延长是呈下降趋势的。15min以内的预报效果最好，POD超过了50%，而45min以后的预报产品POD则仅有27%。

2 雷电临近预警系统运行试验个例 2.1 2006年7月12日试验 2.1.1 过程实况

受对流云带影响，2006年7月12日北京地区经历了一次自西北向东南的较强雷雨天气过程。此次过程降雨范围广泛，雨量分布不均匀。气象站观测到的最大雨量为门头沟的44mm。其间，延庆、怀柔、密云和通州出现了短时大风，八达岭还出现了冰雹天气。图 1(见彩页)给出了02:45—11:45时段内SAFIR监测得到的闪电辐射源的定位资料。

2.1.2 预报情况

图 2(见彩页)为此次过程中05:45 CAMS_LNWS给出的雷电发生概率预报产品与实测闪电资料的叠加显示。该时次CAMS_LNWS给出的0～1h雷电临近预警概率预报产品的命中率POD在22%～61%范围内变化，虚警率FAR变化范围为28%～40%，对应的TS评分为0.19～0.49，预报和实测还是比较一致的。

图 3为此次过程中各项评估参数对CAMS_LNWS 0～15分钟预报产品的评估结果随时间的变化曲线，从曲线变化也可以看出，该系统在过程强盛期间的预报效果比较好，POD能达到60%以上，虚警率低于40%，TS评分优于0.4，远好于初始发展阶段和末期移出或消亡阶段。

2.2 2006年7月24日试验 2.2.1 过程实况

7月24日下午，受对流云团的影响，北京市大部分地区出现了雷阵雨。这次降雨分布范围较广，雨量分布不均，部分地区达到暴雨，房山霞云岭地区还出现了短时冰雹。截止到25日06 :00，气象站观测到的最大降雨出现在车道沟，雨量为88mm，城区的平均降雨量为41.4mm。此次雷阵雨天气过程同样伴随着大量的闪电活动，图 4(见彩页)给出了7月24日14:00—20:00北京地区SAFIR系统得到的闪电定位结果，可以看到：与7月12日的过程不同，此次过程的雷电活动区域非常广，在某一时间段内，北京地区多个区域同时有雷电活动发生。

2.2.2 预报情况

这里首先以16:00 CAMS_LNWS给出的16:00—17:00的雷电发生概率预报结果为例说明其临近预报的效果，如图 5(见彩页)所示。可以看到，对于部分雷电发生区域，CAMS_LNWS做出了比较理想的预警，而有些区域存在漏警和虚警现象，评估指标较低，图 6也较为全面地体现出了这一点。

对于这次过程，CAMS_LNWS给出的0～15min的雷电发生概率预报结果的评估指标随时间的变化比较小，POD在40%～70%之间，而FAR则基本在70%～80%范围内变化，TS评分则稳定在0. 2左右。相对于7月12日的天气过程，这次过程中CAMS_LNWS的预警效果不是很理想，究其原因，主要是由于这次过程中雷电发生区域比较离散，存在多个单体的生消发展，造成预警结果漏警和虚警的情况比较多。

2.3 2007年8月1日试验

受强对流云团的影响, 8月1日午后到夜间北京市自北向南先后出现了强雷雨天气，由图 7(见彩页)可以很明显地看出此次过程中雷电活动区域从北向南移动的情况。

从连续27个时次的预报结果与实测结果对比得到的POD、FAR和TS评分的中值(表 2)可以看到：在该次过程中，预警软件获得了较好的预警效果，在4个时段当中的评估得分都比较高。这与此次过程的雷暴活动较有规律性有关，从闪电监测结果来看，此次过程自北向南扫过北京地区，虽然闪电活动范围很大，但雷电活动区域移动方向一致性较好，CAMS_LNWS中采用的区域识别、跟踪和外推算法对于这样的天气过程能够较好地预测将要发生雷电活动的区域。

2.4 2008年5月14日试验

受东移南下冷空气影响，5月14日午后开始，北京地区自西北向东南方向出现了一次较强雷阵雨天气过程，石景山等地区还出现短时冰雹。

CAMS_LNWS对此次天气过程中的雷电活动进行了准确地预警预报：北京范围内最早的雷电预警出现在15:00，预警区域位于昌平区西部和门头沟区北部；随后预警等级逐渐增强，预警区域向东南方向移动；16:15时系统对北京城区发布概率为75%～100%的红色雷电预警；17:00时预警达到最强，预警区域几乎覆盖整个城区和南部地区；18:30时预警强度开始减弱，最后经由大兴—通县线路移出北京。实际观测结果显示(如图 8所示，见彩页)。此次雷电过程最早出现于门头沟区；随后，雷电活动区域自西北向东南方向移动；大约在16：15左右开始影响北京城区；在16：45—17：00左右雷电活动达到最强；最后经由大兴县逐渐移出北京。

预警产品与实测资料得到了较好的吻合，CAMS_LNWS雷电临近预警系统从预警区域的出现时间、范围和移动趋势(图 9，见彩页)等方面为北京市气象台发布雷电黄色预警信号提供了重要参考依据。

3 结论和讨论

初步的运行试验表明：CAMS_LNWS能够稳定运行，定时读取多种探测资料、自动生成并循环显示雷电发生概率、雷电活动区域移动趋势和重点区域雷电危险度等级三种雷电临近预警产品；对于大部分雷暴过程，CAMS_LNWS均能成功进行雷电发生概率预警，预警产品具有较高的命中率，能够较好地对0～30min内可能发生闪电的区域进行有效预警，随着预警时间的延长，CAMS_LNWS的预警效果会有所降低。

与雷电活动区域相对简单时的情况(如个例1和3)相比，CAMS_LNWS在雷电活动分布比较复杂时的预报效果稍差一些(如个例2)，这主要是因为CAMS_LNWS是基于区域识别、跟踪和外推算法进行临近预报的。对于单体雷暴过程来说，该算法能够更准确地预报出有可能发生雷电的区域，而对于结构比较复杂的雷暴过程来说，可能包含多个单体，雷电活动虽然也会较为集中在某些区域，但雷电发生区域比较广，也有许多雷电会发生在离散的区域，这些雷电事件会影响CAMS_LNWS的POD，并且，这类天气过程会不断有对流过程生成、发展和消亡，外推算法对这些过程中的雷电活动的预报效果还不是很理想。

从2006年夏季开始至今，CAMS_LNWS不仅在北京市区象台进行了试运行试验，还在上海、武汉、昆明、青岛、沈阳等多个省市气象台以及中央气象台业务会商平台投入应用，为各地区顺利开展雷电临近预警业务工作奠定了基础。中国气象科学研究院雷电物理和防护工程实验室通过CAMS_LNWS的准业务运行试验，不断对CAMS_LNWS进行改进和完善，丰富其功能，以使其能够更好地为预报员提供支持。试验期间，CAMS_LNWS的雷电临近预警产品还通过域名为lightning.cma.gov.cn的雷电监测预警信息网页及时提供给用户，并且向奥运演练气象服务产品的数据交换的FTP服务器发布了多个时次的雷电临近预警产品，实现了雷电临近预警产品的生成和共享。

另外，从试验也可以看到，随着预警时效的增加，CAMS_LNWS预警的雷电活动区域的PO D会降低，FAR会升高，这些同样是受外推算法的准确性和时效性所限。在下一步工作中，我们将进一步深入分析奥运演练试验的每一次雷暴过程的资料，通过对雷电预警产品和雷电监测实况资料进行比较，对雷电临近预警的结果进行评估，发现CAMS_LNWS的不足，提出雷电临近预警方法和系统的改进方案，开发功能更加强大、产品更为丰富的雷电临近预警系统。虽然CAMS_LNWS的预报效果还需通过大量深入的研究来提升，但CAMS_LNWS为我国雷电预警预报的业务化提供了一个基础平台，填补了国内相关业务系统的空白，具有广阔的应用前景。