廣東地區近53年雷暴活動特征分析

張春燕，周寶琴，問楠臻

(廣州市氣象局，廣州　510000)

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廣東地區近53年雷暴活動特征分析

張春燕，周寶琴，問楠臻

(廣州市氣象局，廣州510000)

摘要：利用廣東省86個常規觀測站近53 a(1960—2012年)雷暴逐日觀測資料，使用數理統計、氣候傾向率、滑動平均、M-K突變檢驗和Morlet小波分析等方法，分析了廣東地區雷暴變化的基本氣候特征，結果表明：廣東地區年平均雷暴日為74.8 d，屬于多雷區；近53 a廣東省雷暴總體為減少趨勢，1984年發生突變；雷暴的發生有明顯的季節和月變化特征，雷暴日主要集中在5—8月，與廣東省的汛期及臺風季節相吻合；有2個多雷暴帶，分別為清遠及珠江三角洲一帶和湛江、茂名一帶；廣東地區雷暴存在多尺度振蕩，主周期為11 a左右，另外還存在3～5 a、18 a左右的變化周期。

關鍵詞：雷暴；氣候傾向率；M-K突變檢驗；Morlet小波分析

雷暴因其電流大、電壓高，能量釋放時間短，危害性極大。隨著高層建筑的增多和各種通訊設備的廣泛應用，雷災損失越來越嚴重[1-4]。雷災造成的損失僅次于暴雨洪澇和氣象地質災害。因此不少學者對各地雷暴活動的氣候特征及成因進行了大量的研究。陳思蓉等[5]通過對我國雷暴的氣候分布特征的研究，指出雷暴發生頻繁的區域共有5個，分別是青藏高原東部、四川境內、云南中南部、新疆西部和華南兩廣地區；通過對我國南方62個氣象觀測站雷暴日數資料分析，徐桂玉等[6]指出我國南方雷暴近30年來變化的總體趨勢是逐漸減少的。針對廣東雷暴結構、特點，也些研究成果[7-9]，但研究區域范圍較小，或側重點不同，雷暴的氣候特征分析方面研究雖多，但針對廣東地區的雷暴長序列氣候變化趨勢方面的研究較少，本文利用廣東省86個常規氣象觀測站1960—2012年53 a的雷暴逐日觀測資料，分析雷暴的時空分布特征和周期變化特征，旨在全面了解廣東地區雷暴的氣候特征，以期為雷暴潛勢預報和雷電預測及防雷減災提供科學依據。

1資料與方法

采用廣東地區86個常規氣象觀測站1960—2012年53 a的逐日雷暴觀測資料，其中，部分存有缺測資料的站點的處理方法是采用多年平均值，并參考周圍測站的雷暴分布情況進行插值。在資料統計時，觀測站1 d中聞雷一次以上就計1個雷暴日。

利用數理統計、氣候傾向率、滑動平均、Mann-Kendall(M-K)突變檢驗和Morlet小波分析(Wavelet Analysis)[10]等方法，分析廣東地區雷暴變化的時空分布特征、氣候變化趨勢和周期性規律。

2雷暴的時間變化特征

2.1年際變化

廣東53 a來共出現3 963個雷暴日，年平均雷暴日為74.8 d，屬于多雷區。圖1為廣東地區雷暴線性變化趨勢圖。由圖1可知，廣東雷暴日數年際變化較大，雷暴出現最多的年份是1975年，為105.2 d；出現最少的年份是2003年和2011年，為55.4 d。年雷暴日最多年是最少年的1.9倍。從圖1還可看出，從20世紀60年代開始到1983年是雷暴多發時期，平均雷暴日達83.7 d，除了1966、1976、1980和1981年外，雷暴的年際變化都在多年平均線以上波動，在70年代中(1975年)達到最高峰，然后逐年下降，在80年代初回升，并于1983年升到波峰，然后又逐年下降，基本在多年平均值下波動，到2003年到到最低值，之后雖稍有回升但基本低于年平均值。總體上，廣東雷暴日呈減少趨勢，平均氣候傾向率為-4.842 d/10 a(通過α=0.01水平的顯著性校驗)，這與徐桂玉等[6]研究指出的我國南方雷暴近30年總體呈逐漸減少的變化趨勢一致。此外，單站年雷暴日最多為138 d，于1975年出現在雷州站；單站年雷暴日最少為14 d，于1995年出現在汕頭澄海站。

圖1　1960—2012年廣東雷暴年際變化圖

為進一步了解該雷暴日的時間序列變化特征，一是對該序列做標準化處理；二是做5年滑動平均處理。由圖2可看出，雷暴日的標準化值(直方圖)，5年滑動平均值(曲線)有10年左右的年際變化特征。1960—2012年年雷暴日的均方差為11.4 d。若以雷暴日的標準化距平絕對值1作為標準，即對應雷暴日的距平百分率為15.2%來選取多、少雷暴年。廣東多、少雷暴年選取結果列于表1。由表1可見，多雷暴年共有8 a，少雷暴年共有10 a，出現頻率相當，但多雷暴年多出現在20世紀80年代中期以前，少雷暴年則剛好相反，全部出現在80年代中期之后。

圖2　1960—2012年廣東雷暴序列的標準化距平及5年滑動平均

對廣東地區年雷暴日進行了M-K突變檢驗(圖3)，從UF線值看出廣東省近53 a間雷暴日呈減少趨勢，與年際變化(圖1)一致。根據UF和UB曲線相交位置來看，雷暴序列在1984年發生突變，說明廣東年平均雷暴日在20世紀80年代中期開始明顯減少。

表1　1960—2012年廣東地區多、少雷暴年

圖3　1960—2012年廣東年雷暴日數M-K檢驗結果(直線為ɑ=0.05顯著性水平臨界值)

2.2季節和月變化

根據華南地區的氣候特征，用3—5月代表春季，6—8月代表夏季，9—11月代表秋季，12月到次年2月代表冬季。

廣東地區雷暴具有明顯的季節和月變化特征，其中，夏季雷暴日最多，平均為40.5 d，約占全年雷暴日的54.44%；其次為春季，平均為21.3 d， 約占全年的28.63%； 秋季為11.3 d，約占全年的15.19%；冬季最少，為1.3 d，約占1.75%。

由廣東累年各月平均雷暴日分布(圖4)可見，一年12月中任何月份都有可能出現雷暴天氣，但雷暴主要集中出現在5—8月，累計51.31 d，約占全年雷暴日的70%。峰值出現在8月，平均14.4 d，占全年的19.6%；其次是6月和7月，分別為13 d和13.2 d，占全年的17.7%和17.9%；1月、11月和12月最少，2月次之。雷暴集中期與廣東省的汛期及臺風季節相吻合，可見雷、雨、大風現象時常相伴發生。

圖4　1960—2012年廣東月平均雷暴日變化

從圖4中還可以看出，雷暴日在1—8月逐月遞增，8月達到峰值，9—12月逐月減少。其中，4月到5月增幅最大，增加了3.7 d；10月減幅最大，比9月減少了6.6 d。造成這種季節、月變化的主要原因是：3月氣溫開始上升，熱力不穩定條件增強，對流性天氣增多從而使得雷暴天氣增多；前汛期(4—6月)，受副高、高空槽、低壓槽和鋒面等天氣系統的影響，廣東經歷一個多雷雨時期；后汛期(7—9月)，廣東經歷另一個多雷雨時期，這個階段出現的雷雨主要是由熱帶天氣系統如副高、熱帶輻合線、臺風等造成。

3雷暴空間分布特征

廣東省處于中國大陸最南端，地處低緯，南臨南海，地形多樣，陸地、海洋、大氣之間的作用強烈，受天氣系統的影響，因強熱力對流引起的雷電、暴雨頻繁出現，是我國雷暴多發區域之一。圖5為1960—2012年廣東年平均雷暴日空間分布圖。由圖5可見，廣東雷暴空間分布特征為北多南少、西多東少，粵西和粵西北平均雷暴日最多，粵中和粵北次之，粵東和粵東北最少。雷暴日最多為粵西地區，年平均雷暴日達86.87 d；其次為珠江三角洲地區，年平均雷暴日為76.26 d；粵北地區為73.19 d，粵東地區為55.3 d。主要有兩個多雷暴帶，分別為清遠及珠江三角洲一帶和湛江、茂名一帶。這一結論與易燕明等[11]利用閃電定位資料分析的閃電分布情況較為一致。

圖5　1960—2012年廣東年均雷暴日空間分布(單位：d)

4雷暴日周期分析

Morlet小波變化實部表示了雷暴發生的時間尺度特征，可以了解到不同頻率上的時間分布特征。通過分析廣東省近53 a年雷暴日數的標準化距平時間序列(圖6)，小波變化顯示出雷暴日主要存在3～5 a、8～11 a及18 a左右的變化周期。首先，20世紀60年代到90年代末，雷暴序列在11 a時間尺度上正負閉合中心最為明顯，表明廣東在該時間段雷暴日的年際變化存在11 a左右周期震蕩；從90年代末至今，8～11 a的周期較為明顯；70年代中后期雷暴日存在18 a左右周期變化，振蕩模態的周期較穩定。其次，在整個時間段內，存在著3～5 a的小周期振蕩。華南后汛期降水主周期為3 a，另一明顯的周期在11 a附近[12]，與雷暴活動的周期相吻合。

圖6　1960—2012年廣東省雷暴日標準化距平序列的小波系數實部部分

5結論與討論

(1)廣東53 a來共出現3 963個雷暴日，年平均雷暴日為74.8 d，屬于多雷區。雷暴日年際變化較大，總體上呈減少趨勢，與華南后汛期降水的變化趨勢比較相似。年平均雷暴日序列在1984年發生突變，雷暴日在20世紀80年代中期開始明顯減少。

(2)廣東地區雷暴活動具有明顯的季節和月變化特征，主要集中出現在春、夏兩季，占全年的83.07%，5—8月為雷暴高發期，占全年的70%。

(3)廣東省有兩個多雷暴帶，分別為清遠及珠江三角洲一帶和湛江、茂名一帶。

(4)從小波分析結果看，廣東雷暴存在多尺度振蕩，主周期為11 a 左右，另外還有3～5 a、18 a左右的變化周期。

(5)雖然本文分析得出廣東地區雷暴有減少的趨勢，但雷電活動造成的災害還與雷電的頻數、雷電流強度以及國民經濟的發達程度、城市化進程、防災減災措施等諸多因素有關。因此，防雷減災工作仍然任重而道遠。

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文章編號：1006-4354(2016)04-0027-05

收稿日期：2015-08-04

作者簡介：張春燕(1983—)，女，漢，江蘇淮安人，碩士，工程師，從事雷電監測與防御工作。

基金項目：廣州市氣象局科技項目(201420)；廣東省氣象局科學技術研究項目(2014B15)

中圖分類號：P429

文獻標識碼：A

張春燕，周寶琴，問楠臻. 廣東地區近53年雷暴活動特征分析[J].陜西氣象，2016(4)：27-31.