粵港澳大灣區雷電移動軌跡統計規律與潛在應用

陳盛燃，邵向潮，夏云峰，劉貫科，陳浩，蘇盛

(1. 廣東電網公司東莞供電局，廣東 東莞523000；2. 清潔能源與智能電網湖南省協同創新中心(長沙理工大學)，長沙 410004)

0 引言

雷電數據挖掘分析是指導開展電網防雷設計的重要基礎。新世紀之初開始得到大面積推廣應用的雷電定位系統，積累了海量的雷電數據，可以提供雷電時間、經緯度、頻次、閃電類型和雷電流等信息，為深化對雷電機理的認識和改進電力系統防雷工作提供了重要基礎[1 - 5]。

已有雷電定位系統數據挖掘分析方法大體可分為3大類。早期的研究著重分析地閃密度、雷電種類和雷電流參數的時空分布特征，并研究利用雷電時間分布和空間分布等特性，進行差異化防雷[6 - 11]。第二類研究側重分析地形地貌、海拔高程及地表地質等地理因素對雷電數據統計分布特性的影響，為開展特殊地理條件下的差異化防雷提供支撐[12 - 13]。有別于上述兩類長時間尺度上靜態的雷電統計分析研究，近年來興起了圍繞雷電活動時空動態特性的研究。文獻[14]分析指出雷電在時空上具有叢聚性特點，通過時間和空間的聚類，識別出佛山和江門等地的雷暴移動走廊，可以為架設引雷塔提供決策依據。由于強雷暴對電網運行的威脅突出，文獻[15 - 18]根據雷電定位系統數據，進行雷暴云移動趨勢預測，預測雷暴云移動沿線輸電線路累積跳閘概率，從而提高電網安全的態勢感知能力。

雷電在時域上具有高度不均勻分布的特點，大量雷電集中出現在極少數的強雷暴過程中。雷電是云內、云空、云間或云地之間的瞬時放電現象，雷暴云團的移動路徑決定了雷電的移動軌跡。氣象領域的研究表明，天氣系統是在一定的氣候環境下產生的，在相對固定氣候和環境下產生的天氣系統具有比較確定的規律，而天氣系統的物理機制決定了雷暴云團的空間移動軌跡[19]。因此，特定的氣候環境下雷暴云團乃至與之伴生的雷暴的移動趨勢也可能具有特定的規律。搞清雷暴移動軌跡的統計特性，并探索其背后潛藏的形成機理，有可能深化對雷電行為規律特性的認識，并利用這種規律為提高電力系統雷電防護水平提供支撐。

1 數據來源和雷電統計分析

選取圖1所示香港及附近區域(黃色界限內，東經113°35′～114°36′，北緯21°54′～22°42′)在2005年至2014年間的歷史雷電地閃數據為研究對象，探討其間強雷暴移動軌跡及其統計規律。10年間，共包含1 148個雷電日，雷電總數1 994 067 次，其中地閃1 385 980次[20 - 21]。因影響電網安全的主要是雷電地閃，后文未加明確說明者均為地閃數據。

圖1 雷電研究區域的地理位置Fig.1 Location of investigated lighting data

雷電在時域上具有較強的不均勻分布特性，多數雷電日僅有少量雷電活動，電力系統遭雷擊風險較低。需要給予特別關注的是集中發生大量雷電活動、雷擊風險高的強雷暴日。為搞清香港地區雷電的時域分布特性，分析當地2005—2014年間每年雷電日地閃數據，進行了各種分布模型的擬合，選擇擬合度最高的Burr分布作為時域分布模型。Burr分布的分布函數如式(1)所示：

(1)

為驗證日雷電次數服從Burr分布的可靠性，對每年日地閃數據和擬合的Burr函數進行KS檢驗，結果如表1所示。當顯著性水平低于P值時，原假設成立服從Burr分布，取值為1，反之取0。由表可見理論分布與經驗分布擬合程度較高。

表1 2005—2014年日地閃次數分布函數KS檢驗Tab.1 KS test of lightning from 2005 to 2014

以每年日雷電次數為樣本，可將2005—2009及2010—2014年的年度Burr分布函數繪制如圖2和圖3所示。由圖可見，每年70%以上的雷電日的雷電地閃次數低于500次。大多數雷電日僅有少許雷電，而多數雷電集中發生于極少數強雷暴日。

圖2 2005—2009年日地閃次數統計分布Fig.2 Probability distributions of lightnings from 2005 to 2009

圖3 2010—2014年日地閃次數統計分析圖Fig.3 Probability distributions of lightnings from 2010 to 2014

為進一步明確強雷暴日雷電地閃數量占比，以下將最多雷電地閃的20～50 d的雷電地閃次數及總占比列如表2所示。由表可見，調研區域在10 a中，20個最多雷電日的雷電地閃次數近50萬次，占10年總數的30%；而50個最多雷電日的地閃次數為808 190次，占到了總地閃次數的50%。

表2 2005—2014年最多雷電日地閃次數占比Tab.2 Percentage of lightnings in the days with most lightning

2 雷暴移動軌跡分析

雷暴是由大量的云間放電和云地放電產生的，是雷暴云發展旺盛的產物。雷暴云的壽命一般為幾小時，在其存續期間，雷暴將隨著雷暴云的移動而遷移[21 - 22]。為展示雷暴的這種遷移特性，選取2005年7月18日一次包含11 247次閃電的雷暴過程介紹如下。該次雷暴主體發生在0時至3時，為方便展現遷移特性，以小時為界，將完整雷暴的雷電數據分為5段，在香港地區地圖上繪制如圖4所示。

圖4 典型雷暴分時段分布Fig.4 Location of a thunderstorm in consecutive time spans

圖4中，每個圈點標識一次雷電，圈點大小標識雷電流幅值，圈點顏色標識雷電發生時間。紫色圈點標識的雷電發生在7月17日23時，當時雷暴云團主體尚在深圳，香港境內僅有少量雷電；0時左右，藍色標識的雷電隨雷暴云南下至深圳東部的大梅沙和香港新界一帶；1時，黃色標識的雷暴主體部分覆蓋整個新界、香港島和深圳羅湖片區；2時，綠色標識的雷暴主體漂移至海上，在香港島區域仍有少量留存；3時，紅色標識的雷暴主體近乎完全集中于外海。從該雷暴過程的移動軌跡可見，在天氣系統的影響下，雷暴云伴生強雷暴的移動軌跡取決于雷暴云的運動。特定天氣場景下，風向明確，此時雷暴也將具有明確的移動軌跡。

術后感染5例，均為遲發性感染，發生于術后9～ 12個月，其中3例患者合并糖尿病。均行CT檢查發現骨折已愈合，行后路手術取出內固定并行清創灌洗引流術，膿液細菌培養僅1例培養出金黃色葡萄球菌，余未見明確致病菌生長。術后2周佩戴支具下床活動，1個月后去除胸腰背支具，均恢復良好。

由于雷暴整體的移動趨勢可能由多個雷暴云團的移動共同構成，進行雷暴移動趨勢預測時，需要聚類識別多個云團的中心，并分別預測每個雷暴云團中心的移動趨勢[17]。當前，在雷暴云團的識別和移動預測上，電力行業和氣象領域發展出了2種不同的思路。電力行業由于掌握的數據有限，主要根據雷電定位系統的雷電數據，通過雷電在時間和空間上的聚類來識別雷暴云[14,17]，并進行移動軌跡預測。除雷電數據以外，氣象領域還可根據多普勒雷達的回波反射率獲得更為直接和完整的雷暴云團信息[22 - 24]，并準確預報雷暴移動軌跡。

本文基于歷史雷電數據，分析雷暴移動軌跡的統計特性，著眼于雷暴整體移動趨勢的規律性統計分析，無需進行每個雷暴云團的移動趨勢的短期預測，因此只需計算區域中雷暴的質量中心，即可根據分時段的質量中心得到雷暴的移動軌跡。根據雷電數據的經、緯度坐標，結合各時段雷電數據計算質量中心。因香港地區70%以上雷暴消演生命周期約為3 h，為兼顧每個時段內有足夠雷電數量且有足夠數量的時段來標識雷暴移動軌跡，下文采用10 min時間間隔進行雷電數據分段分析。

根據前述步驟，對日雷電次數最多的2010年9月9日的雷暴過程進行分析。當天共發生雷電地閃6 2495次，占10年內總雷電地閃次數的3.9%。從凌晨00:00到2:00，地閃次數達58 903次，占該天總地閃次數的94.3%，將2小時內雷電按10 min間隔分為12段，得到各時段質量中心列如表3所示。根據各時段雷暴密度中心點進行線性擬合后，可將該雷暴過程的雷電移動軌跡擬合直線標注如圖5所示，其中標注的數字為時間序號。由圖可見，該次雷暴過程由東北向西南方向移動。

表3 2010年9月9日各時間段雷電中心Tab.3 Centers of lightning of various times in September 9 of 2010

圖5 2010年9月9日雷暴軌跡追蹤Fig.5 Moving track of lightning storm on September 9 of 2010

3 雷電軌跡統計特性、形成機理與潛在應用

3.1 雷電移動軌跡的統計特性

為搞清強雷暴移動軌跡的統計特性，根據前節方法分析了40個最多雷電的雷暴日雷電移動軌跡，共包含72.3萬次地閃，占全部地閃的44.7%。40天每天的地閃數、雷電移動軌跡方向及當天的最大風速列如表4所示。其中，2010年5月19日和2013年8月30日的雷電數據較為分散，移動軌跡擬合效果不佳。最終將所得38條強雷暴日雷暴軌跡繪制如圖6所示。

圖6 雷暴概率性移動軌跡Fig.6 Moving track of lightning storm

由表3和圖6可知：

1)40天中，僅2010年9月8日、9月11日和2013年5月22日這3天的雷暴軌跡如圖中紅線標注的由南往北；2010年5月19日和2013年8月30日，雷電地閃僅在萬次左右，數量不大，分時段的雷電質量中心又比較分散，沒有明確的軌跡方向。

2)除前述5天外，其他35天雷暴的軌跡為由東北向西南或由西北向東南。表4中將東北方向雷暴標識為陰影部分。由表可見兩者呈交錯分布，無明顯規律。

3)香港地區多年平均風速為5.4 m/s，但最強雷暴40天中，風速一般在10 m/s左右，約為平均風速的2倍。表4中有6天的風速標識為加粗字體，風速更是超過了沿海地區架空輸電線路風偏設計風速(15 m/s)，同時段地閃次數累積達16.8萬次，可能對電網的安全運行造成突出威脅。

3.2 機理解釋

雷電軌跡是雷暴云在特定氣候和環境條件的風向決定的[19,22]。作者認為，因氣候和環境條件具有多年穩定的特性，雷電軌跡的統計特性具有比較強的穩定性和可重復性。

表4 日雷電次數最多的40天雷暴移動方向Tab.4 Moving direction of lightning track in the top 40 days with most lightning

前期研究表明強雷暴往往伴隨著颮線發生[23]。颮線是我國夏季常見的災害性對流天氣，是由多個雷暴云團或雷暴單體側向排列組成的強烈雷雨帶，水平尺度長、寬均約幾十至上百千米。颮線天氣通常伴有雷暴、大風、冰雹和短時暴雨等，其中雷暴大風的出現頻率最高[26]。華南地區的颮線引起的強陣風又稱“石湖風”[27]。根據香港天文臺的研究，受地理與氣候條件影響，華南地區颮線天氣引起的石湖風可分為東北石湖風和西北石湖風[28]，具體描述如下。

1)春末夏初，當冷鋒或低壓槽南下影響華南及其沿岸地區時，如配合大氣層上空有擾動由西向東經過時，將會形成西北石湖風；它將推動雷暴積雨云自珠江口西北部移向香港，造成西北往東南方向的雷暴軌跡。表4中，20次雷暴軌跡來自西北方，其中13條雷暴軌跡發生于西北石湖風形成春末夏初時間段，占比達65%。

2)當熱帶氣旋移至臺灣附近海域時，外圍雨帶影響難以覆蓋廣東，而熱帶氣旋的下沉氣流一般會使華南沿岸地區云量稀少。長時間日照下，廣東內陸地區下午會變得酷熱，地面溫度上升可能會激發雷暴產生。由于當時該區大氣層中層的背景風一般為北至東北風，此時東北石湖風會推動多個雷暴云團或雷暴單體組成的颮線由東北往西南方向運動，并形成該方向的雷暴軌跡。粵港澳大灣區1961—2012年熱帶氣旋的月分布數據[29]表明熱帶氣旋大多集中于7—9月份，該時段日照充分，符合東北石湖風形成的主要條件。表4統計的15條東北方向的雷暴軌跡有12條發生于該時間段，占比達80%。

3.3 潛在應用

颮線天氣下強雷大風具有高并發性，強雷暴時超輸電線路風偏設計風速的概率甚至可達20%[30]，有可能造成輸電線路風偏雷擊跳閘，威脅電網安全。由于粵港澳大灣區雷暴移動軌跡的統計規律是由華南地區地理與氣候特征所決定的，這種雷暴軌跡移動的方位具有穩定性。有可能利用颮線天氣時強雷暴與風向具有明確統計規律的特點，對輸電線路進行針對性的優化設計與適應性改造。

輸電線路走向與風向的夾角是影響導線風偏、造成雷電繞擊或風偏閃絡的重要因素[31 - 32]。由于微地形會明顯改變地面氣象條件，從而對輸電線路覆冰、風舞和最大載流量造成明顯影響，科研人員研制了包括微氣象站在內的輸電系統在線智能監測系統[33]，并圍繞微地形的影響開展了大量研究[33 - 34]。目前，粵港澳大灣區輸電系統中已在相當數量輸電桿塔上安裝了輸電線路在線智能監測系統，可以比較準確地監測微地形條件下的風速、風向等指標。可以根據雷電定位系統記錄的雷電數據，分析確定強雷暴發生時段，再從輸電線路在線監測系統中找到對應時段的風速和風向。發現在線監測終端所在桿塔歷次強雷暴下的風向和線路垂直或相交角度大、引起風偏和繞擊風險大時，可通過調整架空地線保護角、加裝側向避雷針等方式，進行差異化和精細化防雷措施，提高輸電系統的雷電防護水平。

4 結論

本文挖掘分析2005—2014年間雷電定位系統采集的歷史雷電數據，圍繞雷電移動軌跡的統計特性展開研究，完成的工作主要包括：

1)發現粵港澳大灣區的雷電地閃在時域上呈高度不均勻分布，最多雷暴的50 d中雷電地閃數占到10 a總數的一半。

2)大灣區強雷暴日雷電移動軌跡具有明確的統計特性。在最多雷電的40 d中，20 d雷暴軌跡由西北往東南方，15 d雷暴軌跡由東北往西南方。

3)華南地區的地理與氣候條件共同決定了雷暴移動軌跡的統計特性。在氣候相對穩定的前提下，粵港澳大灣區雷暴移動軌跡的統計特性在未來很可能也還具有相同的規律。

4)強風與強雷暴具有高并發性，40個強雷暴日的風速多在10 m/s左右，其中相當部分超過沿海輸電線路風偏設計風速15 m/s，可能顯著放大雷電繞擊和風偏閃絡的風險。

5)利用強雷暴移動軌跡穩定的特點，提出了結合輸電線路在線監測系統實測氣象數據進行差異化防雷的思路。可根據強雷暴時段的風速風向統計信息，選擇強雷暴、高風速時段與風向垂直或相交角度大的線路進行防雷改造。