雷電監測產品與潛勢預報在抗震救災中的運用

李一丁, 余 勇, 王基全

(四川省防雷中心,四川成都610072)

雷電災害是全球最嚴重的10種自然災害之一。四川省雷電活動十分頻繁,是雷電災害多發區之一,雷電災害多見于盆地區和川西高原南部。盆地區和川西高原南部的雷電活動主要發生在3月至10月。四川省每年因雷擊造成人員傷亡、財產損失巨大。

隨著四川省閃電定位儀網、大氣電場儀、新一代天氣雷達網、地面氣象自動站監測系統、先進的信息網絡系統、高性能計算機和數值天氣預報在業務上的應用,四川省在已經開展的雷電監測、雷電災害調查、雷災上報等基礎業務上,開展了0-12小時雷電潛勢預報業務,并初步建立了ARCGIS公用平臺,將上述業務都整合在ARCGIS平臺上,顯著提升了四川省雷電監測預報預警的現代化水平。在5.12汶川大地震后,雷電監測預報業務在航空保障以及災區安置點選址上主動開展服務,為抗震救災作出了重大貢獻。

四川省已于2007年開始應用決策樹方法開展雷電潛勢預報,并取得了較好的預報效果,雷電潛勢預報決策樹是利用決策樹方法、以數值預報產品為基礎、利用8個預報因子提練形成。目前雷電潛勢預報決策樹還存在預報因子和方法優化、業務推廣等諸多缺陷。在已經開展工作基礎上,對已有的利用決策樹方法建立的重點城市及區域雷電潛勢預報模型進行介紹、特別是川西高原地區和地震災區的雷電潛勢預報,進一步提高雷電潛勢預報的準確率。

1 監測系統簡介

閃電以其大電流、高電壓、強電磁輻射和發生的瞬態性等為特征。閃電放電擊穿過程可以產生頻率范圍很寬且連續的電磁輻射。

閃電監測系統就是利用閃電回擊輻射的聲、光、電磁場特性來遙測閃電回擊放電參數的一種自動化探測系統。四川省的閃電監測系統是一個專業性較強的系統,涉及到氣象、計算機等各領域。系統具有良好的人機界面,操作簡單,方便易用,并能結合各種氣象資料統計分析雷電特征,為雷電監測及數據的應用提出了一定的思路和方法。

圖1 雷電監測產品業務流程圖

圖1為四川省雷電監測產品的生成流程,全省各探測子站的探測數據,同時上報中國氣象局和四川省氣象局信息中心,并在四川省氣象局信息中心匯總、計算、生成雷電監測產品所需要的因子。由四川省防雷中心雷電監測預警預報平臺統一生成各種雷電監測產品,傳送給各類用戶。

2 主要功能及產品

2.1 基礎數據處理

雷電監測系統的數據處理主要包括：

(1)數據合并與分解。根據用戶所需時間或地點等條件對圖形處理平臺生成的多閃電數據進行合并或分解,能同時支持MDB和TXT等格式文件的讀取,方便用戶查詢。

(2)數據處理和轉換。對數據庫MDB和TXT格式的數據進行處理和相互轉換,滿足不同系統對特定格式的需求。

2.2 雷電資料統計分析

數據前期處理后,可以進行后期的雷電資料分析統計,可以細分為以下幾個功能：

(1)數據查詢和統計。本平臺能快速準確地對全省及指定的地、市、州及縣域范圍內的雷電數據進行統計,如圖2所示。并自動生成所查詢數據的起始時間,最大正、負閃電對應的時間、強度、經緯度和具體地名20kA以下、20kA-50kA、50kA-100kA和100kA以上等不同等級的閃電次數;省內各地、市、州發生雷電的總數以及每小時內發生雷電的總數,和成都市各區、市、縣的雷電統計次數以及分時段的雷電統計次數。

圖2為四川省雷電監測資料的主窗口,負責查詢和顯示全省各地市州以及成都市各區縣的具有統計意義的雷電監測信息,并提供其他分類統計軟件的鏈接端口。

(2)分時統計、分周統計和分月統計。分時統計是根據用戶所輸入的時間段進行綜合統計,并顯示數據統計結果。

周統計是根據用戶所輸入的開始日期,自動計算出該日期所在周的綜合數據,并自動生成各類相關報告產品。

月統計是根據用戶所輸入的月份,進行當月閃電強度的分析,并自動生成各類相關報告產品。

根據雷電監測和統計數據,可以監測雷暴發生、發展和消亡的全過程,為各重要部門提供準確的雷電災害調查資料。

2.4 在抗震救災中的運用

“5.12”抗震救災期間,防雷中心應用雷電監測預警系統,對地震災區進行實時的雷電監測,及時公布雷電活動信息,積極配合地震前線指揮部普及防雷知識,避免新的人員傷亡。從2008年5月12日地震發生后到5月22日,災區共發生閃電1905次,其中正閃559次,負閃1346次,雷電活動具體日分布表如表1所示。

圖2 四川省雷電監測資料界面

表1 地震災區雷電日分布表

結合歷史資料,對四川省地震災區的6個地、市、州,39個區市縣進行了雷暴特點分析,計算了關于地震災區的閃電密度和強度值,對地震災后的選址和重建工作提供了雷電風險評估。根據2005-2007年的雷電監測數據,統計出地震災區的雷電密度分布圖如圖3所示。其中每個格點大小表示為1平方公里,用5種不同灰度的顏色對不同級別雷電密度進行分類。雷電密度最高,表示范圍從11.5-128.5次/平方公里。圖3顯示四川地震災區最大雷電密度出現在德陽市境內,為25次/平方公里。

通過對災區雷暴日數和閃電密度的計算,可以為以后災區的重建工作提供重要的依據,并且可以將臨時安置房臨界檢測面積的換算值應用到災后重建的防雷設施檢驗當中去。可以看出,四川省雷電監測系統為地震災區的重建工作做出了重要的貢獻。

3 雷電潛勢預報

隨著新一代天氣雷達網、氣象衛星、閃電定位儀網、大氣電場儀、地面氣象自動站監測系統,以及高性能計算機、先進的信息網絡系統和數值天氣預報等技術在雷電監測業務上的應用,四川省雷電天氣預報的現代化水平得到了顯著提升。同時,四川省防雷減災管理、技術服務項目也已基本成型。為了使四川省防雷管理業務適應現代化管理發展的需要,爭取實現防雷管理的數字化、網絡化、集約化以及資源共享等目標,結合本省防雷工作的實際情況,著手建設了雷電潛勢預報平臺,流程如圖4所示。

圖3 地震災區雷電密度分布圖

3.1 雷電潛勢預報算法

雷電潛勢預報一直是氣象預報的難點之一,目前四川省的潛勢預報主要采用決策樹方法。

決策樹方法是應用最廣泛的歸納學習方法之一,速度快、很直觀,在專家系統、工業控制過程、金融保險預測以及醫療診斷等領域有廣泛的應用,能夠在一個平臺上較好地整合雷電潛勢預報中的各種資料和各種預報方法。

四川省雷電潛勢預報決策樹是一棵二叉樹,成長的算法采用成長-修剪法。最初建立的樹節點太多,預報效果不太理想,經過不斷修剪和選擇后,四川省雷電潛勢預報決策樹在2007年8-9月對四川地區雷電潛勢預報正確率較高,空、漏報率較低,預報效果較好,特別是預報概率值≥75%時具有較好的預報指示意義。

圖4 雷電潛勢預報模塊技術方案流程圖

3.2 雷電潛勢預報產品

四川省監測預警系統的0-12小時雷電潛勢預報業務,是在ARCGIS公用平臺上生成的。其中包括柵格樣條插值圖即概率色差圖和預報數據等高線圖。將色差圖和等高線圖同時疊加在ARCGIS平臺的地圖上,使概率色差和數據等高線相互呼應,提高了預報的直觀可讀性。

為了驗證潛勢預報的準確性,將定時采用雷電監測系統中的閃電定位數據對潛勢預報進行驗證。圖5為2007年7月18日08時12小時雷電潛勢預報及對應的閃電實況對比圖。

圖5中,“▼”為閃電定位儀監測的閃電資料,黑色線條為雷電潛勢預報概率等值線。從圖中可看出：雷電潛勢預報概率75%以上分布,與閃電定位儀監測的閃電實況區域基本一致,只是在甘孜州雷電潛勢預報概率50%以下時實況有閃電產生。

3.3 雷電潛勢預報在抗震救災中的運用

圖5 潛勢預報與閃電定位效果比較圖

“5.12”地震期間,為避免雷電帶來的次生災害,更好地為抗震救災工作服務,防雷中心應用雷電潛勢預報,對各地震災區進行雷電預報工作。向四川省“5.12”抗震救災指揮部、成都軍區抗震救災前線指揮中心、濟南軍區抗震救災指揮部、軍地氣象水文聯合保障組以及西南空管局等相關部門提供了及時有效的雷電潛勢預報數據,特別是搶險物資空投航線上的雷電預報資料,為軍、民運輸飛機提供了防雷保障,圓滿完成了航空氣象保障工作,為抗震救災工作做出了重要貢獻。

4 結論

雷電監測預警系統具有高集成、高精度、實時性、多用途和網絡化的特點,能夠較準確地對閃電雷擊進行監測定位,以及對未來12小時雷電進行預報。因而在工程選址、災害預警、雷電防御、雷災鑒定防雷技術服務以及管理等多方面發揮了積極作用,顯示了廣泛的應用前景。并且在“5.12”地震中,為抗震救災提供了航空氣象保障,以及為災后臨時安置房建設中提供了大量的雷電統計數據,為災后重建工作做出了貢獻。

然而,目前四川省雷電監測預警系統的建設和所獲信息的應用尚處于起步階段,只有不斷地對我省的監測預警系統進行開發和完善,實現多站點信息的綜合有效定位,才能發揮閃電探測和預警在各行業的保障作用,推動氣象事業的發展。

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