引言

雷电已经被联合国列为“最严重的十种自然灾害之一”，常与短时暴雨、瞬时大风、冰雹、龙卷等灾害性天气伴随。国内外学者从研究闪电特性、闪电结构以及雷电与大气热力、动力条件的关系入手，取得了诸多进展^[1-15]。Brook等^[1]指出风切变与地闪特别是正地闪有很强的相关关系；Rust等^[2]研究强风暴发现负地闪分布在强降水核心区。Krehbiel等^[3]发现与闪电活动相联系的负电荷区主要源地在-25~-10 ℃(或-20~-10 ℃)，表明云中的带电与云中的冰相过程相联系。Reap^[4]对阿拉斯加地区雷电预报的研究表明产生雷电的基本先决条件是：要求存在大范围的层结不稳定以及由局地风场和湿度提供的辐合。Ravi等^[5]对比研究表明，多元回归方法对试验资料集和独立资料集始终都能得出较好的结果，是在业务运用中一种有潜力的预报方法。郄秀书等^[6]对青藏高原地区的闪电活动和层结状况的关系进行了研究。张义军等^[7]对6次不同云系电特性和回波研究认为，除不稳定能量外，-10 ℃层和0 ℃层高度以及两者之间的高度差、0 ℃层与云顶的高度差也是表征雷暴动力和电特性的重要参量；雷暴中的电活动与对流活动成正相关；郑栋等^[8]研究了多个大气不稳定参数与北京地区闪电活动的关系，并得出这些不稳定参数与闪电活动具有较好相关性的结论。但是由于监测手段的限制，加上对雷电形成机理的认识还不深入，对于雷电落区和强度的预报研究^[16-18]进展较为缓慢。目前国内对于雷电天气的定量预报研究成果比较有限。数值模式提供了丰富的物理量要素分析及预报产品，且可靠性、稳定性明显提高，已广泛应用于暴雨、强对流等灾害性天气的分析及预报。T639模式作为T213的升级已经在业务中应用，并具有较好的应用前景。河南省气象台从2006年开始基于T213资料建立了河南省雷电潜势预报模型制作24小时雷电概率预报产品，取得了较好的效果，2009年又将T639模式应用于雷电潜势预报，与T213并行制作雷电概率预报产品。

1 资料和方法

雷暴日资料和定义：资料来源于河南省气象信息化资料，为河南全省119站人工观测的雷暴日，年代为1960—2005年，日界为20:00至次日20:00。定义某站1日出现一次雷暴即为该站一个雷暴日，1日有3站雷暴连片即为一个区域雷暴日。

ADTD地闪定位资料：2004—2008年为河南省电力部门11个站ADTD资料(见表 1)。2009年6月，根据中国气象局监测预警工程安排，在开封、焦作、濮阳、商丘、宝丰、西华、正阳、南阳布设了8套ADTD型雷电探测设备，利用已有的中心站服务器，构建了气象部门自有的雷电探测系统。该系统将电力部门的三门峡站和前期郑州市气象局布设的登封站纳入其中。ADTD资料日界均为00:00—23:59。

T213/T639资料：T213/T639资料空间分辨率1°×1°，时间分辨率分别为6 h和3 h间隔。起报时间每日两次分别是08:00和20:00。T213为2004年以来的资料，T639仅为2009年。采用多元回归分析方法。

2 河南省雷电活动特征简介 2.1 河南省雷电活动空间分布

通过对河南全省119个地面观测站1960—2005年历年逐月雷暴日数信息化资料统计发现：河南多年平均雷暴日数为19.4~33.0 d，雷暴日数最少为宜阳站(19.4 d)，其次为新郑、郏县，最多为西峡站(33.0 d)。全省有3个明显的雷暴活动中心，分别是河南省的太行山地、伏牛山地和大别山地区(图 1)。

2.2 河南省雷电活动的季节变化和日变化

河南省一年四季均有雷暴发生，夏季(6—8月)雷暴活动最为频繁，占全年雷暴日数的75%；其次为春季(3—5月)和秋季(9—11月)，分别占全年雷暴日数的17%、7%；冬季雷暴出现的次数最少，仅占全年的1%。从雷暴的月分布来看，7月雷暴活动最多，占全年的35%；8月次之，占25%；6月占16%；11月至次年2月雷暴发生的概率很小。

根据河南省气候区划图，绘制代表站多年平均雷暴日逐月变化曲线(图 2)。分析发现，北中部的3个代表站(新乡、郑州、卢氏)雷暴日的月变化趋势一致，南部3站(南阳、驻马店、信阳)的雷暴日的月变化趋势一致，南北代表站两类曲线有显著差异的月份为3—4月。3月，南部雷暴活动迅速发展，至5月维持一个平台期；而北部雷暴活动自4月以后才呈现上升趋势，较南部偏晚1个月，这个特征与南部较早进入多雨期且汛雨相对较长的基本气候特征相吻合。

使用2004—2006年6—8月ADTD地闪定位资料，统计了河南闪电频数逐时变化规律，如图 3所示，闪电发生的时段具有明显的日变化，早晨至上午是低谷，午后开始增强到17—18时达到高峰，一直持续活跃到前夜，说明雷电活动与强对流天气的发生时间吻合。

3 基于T213/T639数值产品的雷电潜势预报模型

根据河南省雷电活动特征，选取雷电活动相对集中的6—8月进行研究。本方法最初的研究采用的是T213数值产品，2009年，T639数值产品下发后，借助于T213模式的研究思路和方法，用T639数值模式输出产品进行了建模。本文以T213资料的释用为例进行方法介绍。

由于河南省雷电发生时段主要在午后开始持续到前夜，2004—2006年T213资料只有20时。因此根据雷电出现时段，选取雷电样本日当天20:00的T213模式分析场要素作为雷电潜势预报的初始场与当日20:00至次日20:00的闪电密度进行相关分析和建模，2004—2006年共选取样本118个；采用2007年的样本共112个进行检验。

3.1 闪电资料的网格化和日界处理

研究表明，闪电密度(或闪电频数)可以反映闪电活动的强度，也是雷电防护中一个重要的参量。

采用ADTD地闪定位资料，资料范围为河南省内(31°~37°N、110°~117°E)。将上述全省范围内的闪电资料处理成逐日的闪电密度(以闪电频数表示)网格资料，网格距取1°×1°，以每个格点为中心点，取半径为50 km的区域1日内闪电个数总和表示该格点上的闪电密度(单位：个)。

ADTD资料时段取每日20:00至次日20:00，与数值分析预报产品时段相一致，处理后的资料可以存贮为MICAPS第4类数据格式。

3.2 雷电日的挑选

首先，根据计算的闪电密度，剔除河南省范围内1日中各个格点上闪电个数均为0的日期，剩余的日期作为初选的雷电日。

接着对初选的雷电日进行二次筛选，滤掉那些特别孤立(不成片)且孤立的格点上闪电密度＜50(个)的日期。

另外，根据雷电与降水的高相关性，结合人工观测雷暴日资料，将人工观测无雷暴且又无降水的雷电日剔除，最后得到的样本即入选为雷电日样本。

3.3 预报因子的选取

依据雷电学原理，雷暴产生需满足大气层结不稳定、水汽、抬升力三个条件，选取19个要素作为初选因子。这些要素表征了大气的环境场特征如湿度条件、热力条件、层结稳定度条件、动力抬升机制等等，包括：中低层(500 hPa、850 hPa)的散度、低层(850 hPa)的湿度、700 hPa的温度、温度露点差、中低层的垂直上升运动、低层和高层的风、温度平流等。同时，还计算了与强对流活动相联系的一些气象参数，如对流稳定度指数、位势稳定度指数、风的垂直切变、差动温度平流等。通过计算各要素及参数与闪电密度的相关系数，并进行了相关系数的显著性检验，最终选取相关性较好的5个预报因子，分别是对流稳定度指数、850 hPa假相当位温、700 hPa温度、850 hPa垂直速度、400~850 hPa垂直风切变(相关系数见图 4)，建立24小时雷电潜势预报的多元回归方程。

为检验计算的相关系数是否显著，据文献[19], 采用t检验法。即在原假设H₀(ρ=0) 的条件下，统计量$ t = \sqrt {n - 2} \frac{r}{{\sqrt {1 - {r^2}} }} $遵从自由度为n-2的t分布。本次共参与建模的样本长度n=118，当α=0.05，自由度n-2=116时，t_α=1.98，如果|t| > t_α，认为相关系数显著。为简便其见，可利用t_α求得一个临界的相关系数r_c，当|r| > r_c时，认为相关系数显著。经计算，r_c0.05=0.18。由前面计算的相关系数可知，相关性较好的5个因子大部分格点上的相关系数都在临界值(r_c=0.18) 之上。

3.4 多元回归方程的建立 3.4.1 因子的0，1化处理

通过与雷电日样本一一对应的各因子分析，对于每一个预报因子，取一合适的临界值进行0，1化处理。各因子0，1化临界值如表 2。

将样本日的各个格点上雷电密度 < 50时取0，否则取为1。

3.4.2 方程系数的求取

采用最小二乘法进行多元回归分析。雷电概率预报中选用了5个预报因子，制作的是31°~37°N、110°~117°E范围内每个格点上的概率预报方程。因此，此范围内共计56个格点上每个格点上的方程为y=b₀+b₁x₁+b₂x₂+b₃x₃+b₄x₄+b₅x₅，每个格点上分别有6个不相同的方程系数和5个不相同的预报因子值。计算后的数值为雷电发生的概率潜势，因概率在0，1之间，因此，当方程值小于0时取Y值为0，当方程值大于1时，取Y值为1。经回代分析后，取雷电概率预报值≥55%的区域为雷电可能发生的区域。

3.4.3 方程的显著性检验

利用复相关系数进行方程的显著性检验^[16]，可用复相关系数求得F值，当显著水平α=0.05时，F_α=2.31，从F检验分布上看，省内除东南部小部分区域外，大部分地区方程是显著的(图略)。

3.4.4 效果检验

用2004—2006年的资料对所建雷电概率预报方程进行回代，雷电概率预报准确率在62%~88%(图略)。利用2007年6—8月T213资料进行试报，资料集共112天，全省概率预报的准确率为70%~95%，其中黄淮之间的预报准确率基本在80%以上(图略)。检验结果表明，利用数值预报提供的要素产品进行雷电的概率预报是可行的，其预报结果可为河南省的雷电预报提供客观定量的参考依据。

4 业务应用情况 4.1 2008—2009年预报结果评估

2008年，基于T213产品的雷电概率预报方法正式投入业务化运行。2009年，基于T213产品的雷电概率预报方法继续在业务中应用，同时对T639数值产品在雷电概率预报中进行了释用。

表 3给出了省内6个代表站2008—2009年6—8月的雷电天气的TS评分；2009年6—8月6个代表站在不同天气型下雷电天气概率预报的TS评分见表 4；表 5是2009年6—8月低槽切变型(14例)雷电天气概率预报的评估结果。

2008年，基于T213数值产品的雷电概率预报TS评分全省119站中，有17站TS低于10%，总体20%~45%。2009年，基于T213数值产品的雷电概率预报TS评分全省仅有7站低于10%，其余站为20%~40%(6个代表站的预报正确率为64.9%~82.8%)；基于T639产品的雷电概率预报全省TS评分为10%~30%，正确率为60%~80% (省内6个代表站2008—2009年6—8月的TS评分见表 3)。

通过对河南省雷暴日(2002—2005年321个个例)高空形势特征的分析归纳总结，将河南雷暴天气型分为：低槽切变型、冷涡型、副高边缘型三类，所占比例分别为50.4%、21.2%、28.3%，说明低槽切变型最多。2009年6—8月14次低槽切变型(6—7月)、4次冷涡型(6月上中旬)、14次副高边缘型(7月中下旬—8月)6个代表站雷电天气的概率预报产品的TS评分表明：无论是T213还是T639，都对低槽切变型预报效果最好，其次是副高边缘型(冷涡型由于个例太少代表性不高，见表 4)。两个模式都对副高边缘型空报较多，对冷涡型漏报较多。低槽切变型产生的雷电天气系统性强且移动规律好，范围较大，是评分较高的主要原因；冷涡型出现雷电的范围较小，局地性强易造成漏报；副高边缘型空报较多的主要原因是动力、热力条件容易满足。

对低槽切变型，全省119站平均的TS评分T213、T639分别为42.9%、27.9%，平均正确率分别为60%、64.8%，空报率分别为50.6%、30.3%；漏报率为23.8%、65.7%(见表 5)。

2009年汛期，两个模式的释用效果评估结果表明，T213空报较多，但漏报较低；T639空报较T213低，但漏报较T213高(表 3、表 4和表 5)，这与建模时所选的预报因子、因子阈值及模式对不同要素的预报准确性等因素有关，基于T639模式的预报TS评分略低于T213模式，可能与T639模式产品下发时间短，用于建模的资料序列较短预报模型代表性较差有较大关系，但评估结果同样表明，T639模式释用的预报正确率较T213模式高。在今后的业务运行中，随着资料序列的增加，会不断改进完善预报模型，逐步提高雷电概率预报准确率。

4.2 2009年个例分析

2009年8月16日下午到夜间，受副热带高压边缘西南气流影响，河南省大部地区出现雷电天气(图 5c)。上午，T213模式的雷电概率潜势预报(16日08:00至17日08:00，图略)未来24小时内河南省的西部、南部将有雷电(雷电概率≥55%)；同时次的T639模式的雷电概率预报(图略)，仅有河南省西南部小范围内雷电活动出现的概率达到预报阈值。下午，两个模式的雷电概率预报(16日20:00至17日20:00) 达阈值的范围扩大(如图 5)，实况是河南省的西南部16日下午首先出现雷电，随后雷电扩展至省内大部，而且西南部是雷电密度高发区。根据天气形势演变，参考雷电概率潜势预报结果，预报员于16日中午发布了雷电预报并在14:20首次发布了雷电黄色预警信号，20:25继续发布内容为“当天夜里雷电活动将会持续”的雷电黄色预警信号。对此次个例T213、T639模式20:00雷电概率预报119站评估表明TS平均得分分别为63%、27%；空报率分别为27%、13%；漏报率分别为9.2%、45%。

5 结论与讨论

(1) 河南省雷电活动有3个明显中心，分别是河南省的太行山地、伏牛山地和大别山地区；省内一年四季均有雷暴发生的可能，夏季(6—8月)雷暴活动最为频繁，且雷电发生的时段具有明显的日变化，早晨至上午是低谷，午后开始增强到17—18时达到高峰，一直持续活跃到前半夜。

(2) T213/T639提供了时空分辨率较高的要素预报产品，可应用于雷电潜势预报的方法研制。雷电与对流稳定度指数、850 hPa的假相当位温、700 hPa的温度、850 hPa的垂直速度、400~850 hPa的垂直风切变等因子的相关性较好。

(3) 对不同天气型下的雷电潜势预报结果检验评估表明，无论是T213还是T639，都对低槽切变型预报效果最好，其次是副高边缘型，冷涡型由于个例太少代表性不高有待进一步检验。两个模式都对副高边缘型空报较多，对冷涡型漏报较多。低槽切变型产生的雷电天气系统性强且移动规律好，范围较大，是评分较高的主要原因；冷涡型出现雷电的范围较小，局地性强易造成漏报；副高边缘型空报较多的主要原因是动力、热力条件容易满足。

(4) 对两个模式产品在2009年汛期雷电潜势预报中释用效果评估发现，T213空报率较高而T639漏报率较高，T639模式的TS评分略低于T213模式(T639模式产品下发时间短，用于建模的序列资料较短)，但T639模式正确率则高于T213模式。

(5) 2008—2009年两年的业务运行结果和个例对比分析表明，该研究对河南省的雷电落区具有较好的预报能力，可供预报员制作雷电预报预警时参考。今后还需要不断改进完善预报模型，逐步提高雷电概率预报准确率。