引言

郑州市是河南省政治、经济、文化中心，地处中原腹地，北临黄河，西依嵩山，东南为广阔的黄淮平原，陇海、京广铁路在这里交汇，是全国重要的交通、通讯枢纽，全市总面积7446.2 km²，总人口716万人。随着城市的快速发展，高层建筑、电子通讯设备日益增多，因雷电灾害引起的火灾及电子、通讯设备遭到破坏的事故逐年增加，雷电灾害导致人员伤亡事故也时有发生，郑州市的防雷减灾任务十分艰巨。每年汛期(6—8月)是雷电活动的频发期，而一直以来，对于雷电活动的预报仅局限于预报员的主观考虑，缺乏客观、定量的预报方法支持。为此，本文利用郑州市探空资料和雷暴观测资料对郑州雷电活动的气候特征、环境场参数与雷电活动的相关性等进行分析研究，并建立雷电潜势预报方法，其目的是为预报员制作雷电预报提供一个客观定量的参考依据。

国内一些学者对于雷电的时空分布特征及致灾雷电天气过程进行了研究和分析^[1-4]，指出东南近海区域是我国闪电活动最频繁的地区，并向西北地区逐渐减弱，我国闪电活动主要集中在夏季，且闪电活动绝大多数发生在午后至傍晚时分。雷电产生于有利于对流天气的大尺度天气形势背景下，往往有强降水、雷雨大风、冰雹等强对流天气伴随。气象工作者从研究雷电活动与大气不稳定因子间关系方面入手，取得了一些进展^[5-6]。张喜轩^[7]研究发现，有83%的冰雹天气，其中层(700~400 hPa)的平均相对湿度在30%~70%之间；63%的雷雨天气，其中层湿度也在这一范围内。郄秀书、张义军等^[8-9]对青藏高原地区的闪电活动进行了研究，指出青藏高原上的闪电活动呈现出大陆性气候特征，青藏高原上的闪电放电强度比其它地区弱得多，其差别归因于高原上较低的对流不稳定能量。郑栋等^[10]研究了多个大气不稳定参数与北京地区闪电活动的关系，指出潜在对流性稳定度指数、抬升指数等与闪电活动具有较好的相关性，并进一步分析了多参数综合预报的闪电活动的概率，提出了闪电活动的诊断指标。强对流天气过程中闪电活动特征的研究也有较多成果，冯桂力等^[11]研究了大范围降雹过程形成和发展的不同阶段闪电的变化特征，指出降雹前20~30分钟闪电频数有跃增现象。蔡晓云等^[12]研究了北京地区对流云天气的闪电特征，并根据闪电轨迹推断对流天气中小尺度天气活动。易笑园等^[13]分析了华北飑线系统中地闪活动与雷达回波顶高的关系，并提出雷电预警指标。以上的已有成果为我们的分析研究奠定了基础。

1 郑州市雷电天气特征

郑州辖区共有7个气象观测站，其中郑州站是国家基准观测站，每天有24次观测记录；且该站自建站以来未经搬迁，资料序列长且质量稳定，因此以下雷电天气特征采用郑州站雷暴观测资料进行分析。

1.1 雷暴的月变化特征

分析郑州市1951—2007年的雷暴观测资料发现：郑州市初雷日一般出现在每年的4月中下旬，9月以后，雷暴日数明显减少，终雷日一般在每年的9月底。一年中雷暴日主要集中在6—8月，约占全年总雷暴日数的77.8%，且以主汛期的7月为最多(占夏季雷暴日数的45.3%)，占全年总雷暴日数的35.2%(年平均各月雷暴日分布如图 1)。而郑州市的强对流天气一般也是出现在汛期的6—8月之间，据统计，有90%以上的雷暴天气同时伴有降雨、短时大风、冰雹等强对流天气。

1.2 雷暴的年变化及年代变化特征

图 2给出了1951—2007年郑州市逐年雷暴日的距平图，郑州市57年平均雷暴日为21天，各年间出现的雷暴日数有较大不同，雷暴出现最多的年份为1977年，全年共有雷暴日35天，最少的年份为1988年，全年共有雷暴日11天。20世纪70年代末至80年代末，郑州雷暴日数呈现减少趋势，90年代至本世纪初，雷暴日大都在多年平均线附近小幅波动。

1.3 雷暴出现的时段特征

统计雷暴出现的时段得出：只有较少的雷暴出现在上午时段，大部分雷暴开始于下午，以14时后出现的较多。

2 环境参数与雷电活动相关性分析 2.1 资料选取

根据郑州市雷暴天气的月分布特征和时段特征，选取2004—2006年6—8月郑州探空站(34°43′N、113°34′E)每日08时(北京时，下同)的探空资料和郑州观测站的雷暴观测资料进行研究，用2007年同期资料进行检验。

本文所选环境参数主要有：强天气威胁指数(Sweat指数)、850 hPa假相当位温、K指数、最有利抬升指数、对流稳定度指数，各参数值利用每日08时探空资料计算得到。雷电样本来自郑州站雷暴观测记录，以08时探空后至次日08时24 h内有雷暴记录者记为一个有雷电活动样本，否则记为无雷电活动样本。依据上述标准，2004—2006年试验期中共选取265个样本，其中有雷电活动样本78个，无雷电样本187个，2007年选取了82个样本参与预报检验。

2.2 单参数分析 2.2.1 强天气威胁指数(Sweat指数)

强天气威胁指数(Sweat)主要用于监测强烈的对流性天气，它反映了不稳定能量与风速垂直切变及风向垂直切变对风暴强度的综合作用，是一个无量纲值。其公式为:

$ Sweat = 12{T_{d850}} + 20\left( {TT-49} \right) + 2{f_{850}} + {f_{500}} + 125\left( {S + 0.2} \right) $

式中TT=T₈₅₀+T_d850-2T₅₀₀是全总指数；S=sin(α₅₀₀-α₈₅₀)，其中α₅₀₀、α₈₅₀、f₅₀₀、f₈₅₀分别是500 hPa和850 hPa的风向和风速。Sweat的值愈高，发生强雷电的可能性愈大。表 1是Sweat指数取不同值域时雷电活动出现与否的统计分析结果。

可以看出，62.8%的雷电活动发生在Sweat指数值为180及其以上的范围内，该取值范围内无雷电活动发生的比例仅有15%；而当Sweat指数小于180时，无雷电活动出现的比例增加到84.5%，雷电活动发生比例只有37.2%。随着Sweat指数值的增大，无雷电出现的几率迅速减小。因此，我们认为，Sweat指数值的增大有利于雷电活动的出现，Sweat≥180的值域范围与雷电活动的出现关系密切。

2.2.2 850 hPa假相当位温(θ_se)

分析850 hPa的θ_se发现(表 2)，有59%的雷电活动出现在850 hPa θ_se≥340 K的环境场中，该取值范围内无雷电活动出现的比例为32.6%；当θ_se＜340 K时，无雷电活动出现的可能性较雷电活动要大得多。

2.2.3 K指数(KI)

表 3给出了K指数与雷电活动的对应关系，78.2%的雷电活动出现在KI≥28 ℃的取值范围内，该范围内无雷电出现的比例有48%，随着K指数值的增大，无雷电出现的比例迅速减小，KI≥30 ℃的范围内，出现了65.4%的雷电日，而无雷电日的出现比例降低至36.4%，KI≥35 ℃，无雷电日的出现比例仅有14.4%。由此可见，K指数在一定程度上可以指示雷电活动的潜势。

2.2.4 最有利抬升指数

抬升指数LI是气块从自由对流高度沿湿绝热线抬升到500 hPa的温度T_L与500 hPa环境温度T的差值(LI=T_L-T₅₀₀)，本文选取了最有利抬升指数(BLI)来进行分析。其计算方法是利用700 hPa以下的1000、925、850和700 hPa各层空气块，分别沿干绝热抬升到凝结高度，然后沿湿绝热抬升到500 hPa，得出空气块的抬升温度T_L，选其中最高者再计算其与500 hPa环境温度T的差值，就得到最有利抬升指数。

如表 4所示，最有利抬升指数＞0 ℃的范围内，雷电活动出现的比例为91%，无雷电出现的比例为41.7%，BLI越大，无雷电出现的比例越小，在BLI≥3 ℃的范围内，无雷电出现的比例仅为13.9%，而在BLI≤-2 ℃的范围内，有雷电活动出现的比例为5.1%，这表明，在BLI＞0 ℃的范围内，雷电出现的几率是很高的。而在BLI≤-2 ℃时，雷电出现的几率很低。

2.2.5 对流稳定度指数

分析发现(表 5)，对流稳定度指数CI＜0 K时，雷电活动出现的比例为88.5%，无雷电活动出现的比例为53.5%，随着对流稳定度指数的减小，无雷电活动出现的比例大大降低，在CI≤-10 K时，仅有12.8%无雷电活动出现，该范围内雷电出现的比例为46.2%，仅有5.1%的雷电活动出现在CI≥5 K的值域范围内。

2.3 多参数综合分析

以上单个环境参数与雷电活动的相关性分析结果表明，各环境参数在一定的取值范围内与雷电活动出现与否具有一定的相关性，但就某一个环境参数而言，又不能完全反映雷电活动特征，如果把这些参数综合考虑其预报性如何？我们取Sweat≥180、850 hPa θ_se≥340 K、KI≥30 ℃、BLI＞0 ℃及CI≤-5 K时作为有利于雷电活动出现的环境参数判据，来分析当不同个数的环境参数达到该判据时(以下称有利环境参数)雷电活动出现的几率。表 6是分析结果。

可以看出，当5个环境参数均处于有利的取值范围内时，有32.1%的雷电活动出现，有超过74%的雷电活动出现在3个以上(含3个)环境参数都有利的状态，只有少数的雷电活动出现在2个环境参数或更少环境参数有利的状态下。无雷电活动通常出现在有利环境参数个数较少的状态下，有71.7%的无雷电活动出现在2个(含2个)以下参数有利的环境中。通过对相同有利环境参数状态与雷电有、无的分析比较，可以看到，有利环境参数个数越多，雷电活动出现的几率越大；反之，无雷电活动出现的几率越大，且有雷电活动的几率随着有利环境参数的个数增多而显著增大。这种特征说明了通过判别多种环境参数分布状态来预报雷电活动具有一定的可行性。

3 雷电概率潜势预报 3.1 预报方程的建立

本文选择2004—2006年资料齐全的265个样本，采用Miller提出的事件概率回归(Regression Estimation of Event Probability)方法^[14]，进行多元回归分析。把郑州市雷电出现与否作为预报量(出现为1，否为0)，选用Sweat指数(x₁)、850 hPa θ_se(x₂)、K指数(x₃)、最有利抬升指数(x₄)、对流稳定度指数(x₅)5个因子组建概率回归方程，各因子根据前文分析结果进行0，1处理(临界值如表 7)。根据最小二乘法原理解得雷电概率多元线性回归方程为:

$ \begin{array}{l} y = 0.3049{x_1} + 0.1364{x_2} + 0.1173{x_3} + \\ \;\;\;\;\;\;0.2388{x_4} + 0.1152{x_5} + 0.0412 \end{array} $

对上述所得方程进行F检验^[14]，其表达式为：$F = \frac{{{R^2}/p}}{{\left( {1-{R^2}} \right)/\left( {n-p-1} \right)}}$，其中p=5为预报因子个数，n=265为样本个数；R=0.45为复相关系数；当显著水平α=0.05时，F_α=2.24，计算得F＝13.15，F＞F_α，说明雷电概率预报方程是显著的。

3.2 方程回代和检验

采用建立的方程对2004—2006年间有雷电样本和无雷电样本分别进行回代，结果显示(图 3)大于69%(54/78) 的雷电活动出现在预报概率值为60%及其以上的范围内，这一取值范围内无雷电活动仅出现了19.8%(37/187)。依据“起报值域内包含尽可能多的雷电活动样本和尽可能少的无雷电活动样本”的原则，选取预报概率≥60%时预报未来24h内有雷电活动，否则预报无雷电活动发生。用所建方程对2007年6—8月逐日进行检验，资料齐全参与检验的样本共82个，预报概率达到60%以上的样本共有19个，实况共出现15次雷暴，方程报出11次，漏报4次，空报8次，可见该方法对雷电活动具有一定的预报能力。

3.3 业务试用情况

本方法于2008年6月起进行业务试运行，每日使用08时和20时探空资料进行郑州市雷电概率潜势预报，取预报概率≥60%预报未来24 h内有雷电，低于60%的为预报时段内无雷电，采用郑州地区ADTD闪电监测资料对业务试运行结果进行评估。2008年6—8月运行结果有174个样本，其中有雷电样本41个，方程预报正确35次，漏报6次，无雷电样本共133个，方程预报正确119次，空报14次，TS评分为63.6%，正确率为88.5%。试用结果表明，该方法对于郑州单站的雷电活动具有良好的预报能力，可以作为业务参考使用。

4 结论

(1) 郑州的雷暴日主要出现在每年夏季6—8月份，以7月为最多，雷暴活动具有明显的日变化，只有较少的雷暴出现在上午时段，大部分雷暴开始于午后，以14时后出现的较多。

(2) Sweat指数、850 hPaθ_se、K指数、最有利抬升指数、对流稳定度指数5个环境参数和雷电活动的发生有较好的相关性，但就某一个环境参数而言，又不能完全反映雷电活动特征。

(3) 多参数综合分析发现，有雷电活动主要出现在有利环境参数个数较多的环境状态下，而无雷电活动常出现在有利的环境参数个数较少的环境条件下；有雷电活动的发生几率随着有利环境参数的个数增多而显著增大。这种特征使得通过判别多种环境参数分布状态来预报雷电活动的方法具有一定的可行性。

(4) 采用合适的阈值对各个环境参数进行0，1化处理，建立郑州12~24 h雷电概率潜势预报模型，经检验方程显著，说明雷电活动与环境参数间有一定的回归效果。

(5) 本方法的业务试用效果表明，2008年6—8月，雷电TS评分达到63.6%，雷电有无预报评分达88.5%，可见，该方法对于郑州市的雷电活动具有良好的预报能力