CMA_FEBLS低頻三維全閃探測技術研究及觀測10年進展

張陽，王敬軒,3，鄭棟，呂偉濤，張義軍，樊艷峰，范祥鵬，姚雯

（1.中國氣象科學研究院災害天氣國家重點實驗室，北京100081；2.復旦大學大氣與海洋科學系/大氣科學研究院，上海200438；3.成都信息工程大學，四川 成都610225）

1 引言

閃電監測定位常基于VLF/LF信號和VHF信號。雖然閃電放電過程中VHF信號具有更高的豐富程度，基于VHF信號能夠給出精細的通道定位結果，但是由于VHF信號直線傳輸的特性，容易受到地物遮擋，同時其信號強度較弱，容易受當地電磁環境的影響，因此，VHF定位對架設環境要求較高，對較低高度的放電活動(如先導、回擊等)的定位能力較差，一般應用于較小范圍的重點區域。而VLF/LF信號強度強、傳輸距離遠，適合大范圍的閃電活動監測。自上世紀以來，多個國家及地區建設了基于VLF/LF信號的業務化地閃定位網，例如，美國的NLDN[1]、中國氣象部門的ADTD[2]以及中國電力部門的定位系統[3]等。本世紀初原有的部分地閃定位系統正通過升級[4]或者重新研發[5-7]具備了全閃定位能力，但這些升級后的定位系統對云閃放電事件的探測效率仍較低。

在科研領域，為了獲得更加高效的三維全閃定位，研制了多種低頻三維全閃定位系統，例如，美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室的天電陣列(LASA)[8-9]，日本大阪大學的基于快電場的寬帶閃電和雷暴觀測網(BOLT)[10]，中國科學院大氣物理研究所的多頻段北京閃電探測網(BLNET)[11]，中國科學院寒區旱區環境與工程研究所的7站同步快天線探測網[12]，中國氣象科學研究院2007年在廣州建設的基于低頻信號的全閃探測試驗網，中國科學技術大學建立的江淮地區閃電觀測網[13]等。上述系統已經應用于雷暴過程及閃電活動的研究，雖然能夠給出比傳統業務系統更高的探測效率、更準確的平面及高度上的定位精度，但是由于探測定位效率的制約，其在精細定位能力方面仍存在不足，難以對閃電基本的發展傳輸過程進行刻畫。而當前閃電放電過程的研究已經由傳統的宏觀特征認識進入到了精細的機理揭示，閃電如何始發、通道如何發展、傳輸過程和雷暴云的配置關系如何，這些都需要更精細化的定位數據作為支撐。

為了進一步提高低頻全閃定位的精細化程度，不同的研究團隊采用不同的技術方案實現了更精細的全閃定位，特別是基于信號波形的定位技術顯著提升了閃電通道定位能力。例如，美國杜克大學研發了一套基于5站高靈敏度磁場探測的閃電成像陣列(LFI-LMA)[14]，基于低頻磁場信號波形、采用近場干涉法和時差法結合獲得了對閃電通道的定位。日本岐阜大學建設了一套基于快天線的閃電成像陣列(FALMA)，可以重建閃電的三維通道結構[15]。中國科學院大氣物理研究所、南京信息工程大學和中國氣象科學研究院也分別基于低頻磁場和快電場波形實現了閃電通道定位[16-18]。目前基于波形的低頻定位正成為主要的精細化定位手段，雖然研究人員從信號濾波、定位計算、尋峰匹配等方面發展出了不同的基于波形的定位方法，進一步提高了通道定位的精細化程度，但仍難以實現雷暴級別閃電活動的通道定位。這些具備通道描繪能力的低頻全閃定位系統，已開始應用于閃電放電過程、雷暴電活動規律等方面的研究[19-20]，揭示了閃電發展傳輸機制，深化了對閃電活動和雷暴云動力微物理關系的理解。

雖然低頻三維全閃定位技術已經發揮了越來越重要的作用，但隨著閃電放電過程研究的進一步深入，需要更精細的、雷暴級別的通道定位資料以及基于精細定位資料的放電參量，這需要進一步研究低頻全閃定位方法以及放電參量反演方法，以更準確揭示閃電發展傳輸規律。中國氣象科學研究院雷電團隊針對雷暴電活動和放電過程的精細化觀測需求，自2012年開始研制了高靈敏度的基于低頻信號的全閃探測系統，并發展了相應的定位方法，觀測揭示了新的雷電放電規律。本綜述將詳細介紹中國氣象科學研究院依托中國氣象局雷電野外科學試驗基地(CMA_FEBLS)在低頻全閃定位技術方面和基于全閃三維定位結果揭示閃電放電規律方面的研究進展。

2 低頻全閃定位系統

中國氣象科學研究院的低頻全閃定位系統是張義軍教授于2011年建議研發，張陽等[21]于2012年和2013年研制了該探測系統的高靈敏度傳感器和無死時間采集處理系統，并于2014年在中國氣象局雷電野外科學試驗基地建設形成閃電低頻電場探測陣列(LFEDA)[18]，主要觀測雷暴中三維全閃活動，用于雷暴電學和閃電放電機制研究。

2.1 低頻電場探測陣列

該陣列建設自2014年開始，在廣州從化及周邊地區架設了7個子站并進行了預觀測，2015—2016年增補形成10子站探測網絡，2017年因電磁環境噪聲問題將石嶺村(SLC)站整體搬遷至中田村(ZTC)，至此形成了穩定運行的10子站全閃定位網。如圖1A所示，探測站分布于113.2～113.9°E，23.1～23.7°N之間，基線范圍6～60 km，在至少5站同步探測信號的情況下，基于到達時差法可以實現以CHJ（廣州從化區氣象局）站為中心100 km×100 km范圍內的高精度的全閃三維定位，并且具備一定的通道定位能力(圖1B)。

圖1 低頻電場探測陣列站網布局圖(A)、一次云-地閃的三維定位結果圖(B)[18] 點的顏色代表時間。a.放電高度隨時間的分布；b.放電高度在東西方向的分布；c.隨高度放電事件的個數分布；d.放電事件的東西-南北平面分布；e.放電高度在南北方向上的分布。

LFEDA每個子站主要由高靈敏度快天線、信號采集器和高精度GPS時鐘源構成[18](圖2)，其中快天線靈敏度約為1 V/m，基本原理和LASA的傳感器[8]類似，但采用了正置電容平板接收空間電場變化信號，采用時間常數為1 ms的積分電路，經過低通濾波后將帶寬為160 Hz～600 kHz信號傳輸到采集器。采集器基于PXI平臺，采樣率為10 MS/s，AD12位，通過無死時間連續采集、浮動電平分段觸發記錄的方式獲得信號分段波形，每段采樣長度為1 ms，預觸發長度0.2 ms。在采集信號的同時，采用了PXI背板時間總線同步GPS時間的方式，精確標記觸發位置時間戳，GPS時鐘源時間精度優于30 ns，最終波形數據時間精度約為100 ns。每個子站實現了放電信號的無死時間捕獲及高精度時間戳標記(多站波形見圖2c)，從而能夠用于雷暴電活動的無遺漏探測和高精度的三維定位。相比于Wu等[15]的FALMA系統，該陣列由于采用了分段觸發記錄的方式，大大減小了數據量，有利于業務化推廣應用。

圖2 LFEDA子站信號采集器(a)、快天線和GPS天線(b)、多站的同步信號波形(c)

2.2 實時低頻電場探測陣列

在LFEDA運行的前5年，與國際上一些科研用低頻全閃定位系統類似，實時采集記錄每個子站的信號波形，多個子站的波形數據在上位機經后處理的方式基于TOA方法進行定位，給出包括經度、緯度、高度、脈放電類型等脈沖放電的定位結果，而閃電類型需要基于基本定位結果歸閃后進行分類。

為了滿足實時監測預警等應用需求，于2020年對LFEDA進行了實時化升級，形成了實時低頻全閃定位網(RT_LFEDA)。研發了基于FPGA實時信號處理技術的新一代低功耗實時探測子站(圖3a)，功耗10～24 W，太陽能供電；每個子站用以提取放電信號特征(并具備可選擇的原始波形保存的能力)，并將特征通過無線網絡實時傳送到中心站。建設了云中心站，用于實時接收子站數據、實時定位和結果展示，實時低頻全閃定位網于2020年7月開始運行，實現了雷暴過程的實時三維定位(圖3b)，并具備了初步的實時通道定位的能力(圖3c)。

在一輪歷史復習中，筆者還想要提醒大家的是，在復習開始前一定要制定一份可行性強的復習安排，挑選好的參考資料有助于學生的復習。另外，還需要清楚課本和參考資料的關系，記憶和訓練的關系。通過有效的復習措施，在高三最后一年中也可以有一個驚人的突破。

圖3 新一代低功耗的實時探測子站(a)、實時低頻全閃定位網中心站對半小時雷暴電活動的監測(點的顏色代表時間)(b)、一次閃電的實時定位結果(c)

3 低頻全閃定位方法

基于低頻信號的全閃三維定位的精度和精細化程度也取決于定位算法。目前，低頻全閃定位的基本步驟主要包括脈沖匹配及定位計算兩個方面。為了提高低頻全閃三維定位能力，科研人員基于陣列原始分段波形記錄數據，從脈沖匹配和定位計算兩方面開展了深入研究。

4.2.2 基于基準、粗放和集約利用等三種情景的各類用地面積SD模型仿真結果中城市土地利用預測總面積年均增長率分別為0.305%、0.761%和0.163%，且其中年均用地面積占比最大的兩類建設用地是粗放利用方案中的住宅用地和交通運輸用地面積，其值分別達到12.416%和10.090%；基于三種情景的SD-MOP模型的仿真結果中預測用地總面積年均增長率分別為0.743%、2.551%和2.210%，且其中年均面積占比最大兩類建設用地則為粗放利用情景下的工礦倉儲用地和集約利用情景下的商服用地，其值分別達到16.924%和13.811%。

3.1 基于簡單脈沖特征的LFEDA定位技術

高頻噪聲能夠降低尋峰時間的時間精度，而復雜的信號成分則可能降低脈沖信號的匹配能力。為了提高LFEDA的定位能力，可以通過對原始信號進行復雜濾波的方式，以增加脈沖信號的匹配成功率和提高脈沖峰值時間的精度，從而提高定位精度和精細化程度。

該算法展示了對云閃和地閃的可靠三維定位和一定的通道刻畫能力。圖1B為對發生在2015年8月15日的一次自然閃電的定位效果[18]，共定位到322個放電事件，高度分布在5 km和10 km為中心的兩個高度層，呈現雙層分布特征，對應雷暴云的經典分層電荷結構。通過該個例得到的整個初始階段的垂直速度是1.32×105m/s，與Yoshida等[10]研究結果一致。

相比于其它地閃定位系統，基于該算法的LFEDA的定位精度和探測效率都有了明顯提升。根據76次觸發閃電回擊的定位評估效果，對閃電和回擊的探測效率分別為100%和95%，回擊平面定位誤差平均值為102 m[18]。考慮到該站網主要集中在廣州從化及周邊地區，而觸發閃電位于子站密集區，因此定位精度較高，而子站較稀疏的GDJ（廣東省氣象局）和ZCJ（廣州增城區氣象局）周邊地區，基于蒙特卡羅方法模擬給出的定位精度為200 m左右。而中國電力部門的閃電定位系統閃電和回擊探測效率分別為94%和60%，定位誤差的均值為710 m[3]；粵港澳閃電定位系統的閃電和回擊探測效率分別為96%和89%，定位誤差均值532 m[22]。

該方法由于僅僅采用峰值時間和幅度進行匹配，在脈沖信號比較豐富的情況下，會出現較多的錯誤匹配，導致較低的定位計算效率；同時，采用相似幅度的匹配，也會導致部分放電事件不能有效匹配的情況，需要進一步改進算法。

3.玉米品種抗性。在國內還未發現有對玉米粗縮病高抗的品種，而國內大部分種植的品種均比較容易感染此病毒，比如：西玉3號、掖單2號均為易染病品種。只要在合適的環境下都有可能大面積發病，大面積的糧食產量降低，甚至絕收。但也有一些抗病的品種，盡管也會感染上病毒，但發病程度輕，產量上損失也性比較少，比如：中玉4號、魯單50等，如果結合一些其他防治措施，有可能達到理想的防治效果。

3.2 以經驗模態分解為特色的LFEDA定位技術

在早期的LFEDA三維定位中，所采用定位方法與LASA的類似[8]，主要基于簡單的脈沖特征(包括時間和幅度)進行脈沖匹配、通過到達時間差方法來定位。定位過程主要包括波形預處理、尋找脈沖、匹配脈沖以及到達時差方法解算最優解[18]。基于原始波形轉換的歸一化功率波形進行尋峰運算，獲得滿足條件的脈沖峰值幅度和峰值時間；基于兩個子站間脈沖的峰值時間差限制條件和幅度相近條件，獲得匹配的脈沖峰值時間，并結合子站位置信息，組成到達時間非線性方程組，使用最優化算法獲得最優解。

首先，根據招標文件、施工組織設計、企業定額、市場價格信息確定直接費單價；其次，計算相應間接費、利潤、稅金并考慮風險后確定全費用單價；最后，分別用全費用單價乘以工程量清單上的工程數量，匯總計算得出初步標價。

圖4 圖1B相同個例的采用基于經驗模態分解方法的定位結果[23]

由于EMD固有的模式混合和端點效應，在處理LFEDA電場脈沖信號時仍存在噪聲抑制能力不足、多站波形匹配不正確、脈沖信息提取不準確等問題。為此，Fan等[24]進一步將集成EMD技術引入LFEDA定位分析中，并應用了雙邊雙向鏡像(DBM)擴展方法，有效地抑制了模式混合和端點效應，提高了帶通濾波器后信號波形的準確性[24]。利用該算法的定位進一步提高了定位的精細程度，對上面相同閃電個例定位點數量由原來的2296個提高到2776個。

對閃電波形的復雜處理大大增加了運算量，獲得一次秒量級的閃電放電精細化定位的時間高達幾十分鐘，限制了在雷暴級別精細化定位中的應用。如何在保證精細定位的同時提高定位速度是需要進一步解決的重要問題。

3.3 結合時間反轉方法的定位技術

上述方法在定位解算部分均采用了到達時間差方法，這是針對低頻全閃定位的主要方法。雖然到達時間差方法在良好的信號條件下可以達到高精度的精細定位效果，但是定位精細程度和準確性受脈沖匹配能力和脈沖時間精度的影響很大。對較遠距離的閃電放電，其到不同探測子站的傳播路徑和子站空間電磁環境顯著不同，放電信號信噪比、相位、振幅和波形特征方面存在明顯差異，這將導致錯誤脈沖匹配以及較低的峰值時間精度問題。

當軸流泵以106 r/min的轉速旋轉時，空泡水筒試驗段進口處的平均流速為4 m/s，中心截面(y=0)處的速度場分布見圖5。由圖5可知，擴散段下游和導流片①D下游均產生了流動分離。水流經過導流片①C之后，其速度幅值沿z軸的分布較不均勻，此時軸流泵工作于非均勻流場中，但軸流泵處于水筒底部，壓力較大，葉片未發生空化。軸流泵下游存在旋轉流，速度分布較不均勻，導流片①B附近產生劇烈的流動分離，湍動能較大。

基于上述方法，張驍等[26]反演獲得了NBE和IBP的放電電流波形。對一次弱NBE事件的反演結果表明，NBE電流峰值約為35 kA，放電尺度約為494 m，放電速度約為6.5×107m/s，和實測觀測資料相符[26]。圖6為基于獲得的電流波形反演的CHJ站(距離放電事件8.9 km)和ZCJ(距離放電事件41 km)站的電場波形和實測電場的對比。可以看出，兩者在波頭和波尾都具有較好的一致性。同樣，反演IBP給出的放電峰值電流為59 kA，放電尺度約為296 m，放電速度約為1.8×108m/s。

范祥鵬[27]進一步研究了非垂直通道的三維空間傳輸線模型，發展了一種更精確的電流反演方法。該方法使用LFEDA多站波形數據，基于3D的MTLK模型，采用粒子群優化算法，獲得了爆發式脈沖簇(RPBs)的電流特征[27]。反演的電流結果給出，單個RPBs脈沖對應的平均通道長度為201.9 m，云內通道中的平均傳播速度為1.22×107m/s，峰值電流強度均值為88.8 kA，與IBP和NBE等電流脈沖相比，其電流特征表現為較小的時間、空間尺度和發展速度，與IBPs峰值電流強度相似，根據Karunarathne等[28]給出的IBPs的電流強度均值為62 kA，張驍等[26]反演得到的IBPs電流強度為59 kA。

4 基于低頻三維全閃的放電過程和閃電活動研究

4.1 典型放電事件電流波形反演

低頻電場探測陣列能夠提供多站電場波形，適合于科研用途，可用于反演閃電放電電流波形。而大多數閃電放電路徑比較復雜，難以精確獲得，很難進行精確的電流反演。但考慮到窄偶極性放電事件(NBE)和初始擊穿脈沖(IBP)多以垂直發展為主，可以采用垂直的傳輸線模型來計算空間電磁場。在柱坐標系下，設高度z處有一段垂直通道單元dz'，具有時變電流i(z'，t)，那么在場點P處的電場如公式(1)所示，ε0為真空介電常數，R為電流元到觀測點的空間距離，dz'距離地面的高度為z'，c為光速，其中的輸入電流i采用Heidler函數形式，通過和實測電場波形對比尋優獲得放電電流的特征，包括上升沿、下降沿、峰值電流、發展速度以及通道長度等，具體見文獻[26]。

The median follow-up period for all patients was 34.5(9.9-81) mo. Median follow-up time for group Ⅰ was 37.5 (9.9-74.5) mo and group Ⅱ was 31.2 (10.7-81) mo.Median follow-up was comparable in both groups (P =0.59).

針對上面的問題，Chen等[25]在LFEDA定位中引入了時間反轉技術。時間反轉技術基本過程如下，首先將接收陣列接收的信號經波形時序反轉處理后通過接收陣元再發射出去，在反向傳播過程中，時間反轉信號的延時得到補償，陣列中各個反轉信號在空間各個方向疊加，能量會在來波方向聚焦。Chen等[25]基于LFEDA每個子站天線接收到的閃電原始波形采用逐步縮減窗口的波形相關匹配方法獲得匹配脈沖波形，將多個匹配脈沖的信號在時間上反轉得到時間反轉信號并由子站位置向三維空間虛擬發射，在傳播過程中的三維空間任意位置疊加，將在實際放電源位置具有最大強度，即為三維定位位置，通過空間尋優的方法可以得到該位置。為了減小運算量，可以基于匹配的脈沖峰值時間和到達時差法獲得線性初解，在初解空間附近基于時間反轉技術獲得精確解[25]。

圖6 基于反演電流得到的電場和實測電場的對比

對相同的圖1B中自然閃電個例的定位效果表明(圖5)，與采用簡單脈沖特征的方法[18]相比，該方法獲得了更豐富的定位結果，有效定位點數量達到1659個。對比以經驗模態分解為特色的定位技術[23]，該方法在不經過復雜波形處理的情況下仍獲得了較精細的定位結果。區別于其他方法，該方法能夠在最低4站以及較差的信噪比和時間精度的情況下，獲得更豐富、更準確的定位結果，從而有益于實際遠距離弱信號(低信噪比信號)的定位和低時間精度信號的定位。

4.2 NBE和IBP始發閃電的初始特征

目前，閃電如何始發已經成為雷電物理研究的熱點問題。傳統的研究將IBP作為閃電始發放電的標志[29]，但最近有研究認為NBE放電事件導致了閃電的始發[30]。閃電始發放電有哪些類型并有何異同，這些需要進一步探討。

針對2015年8月15日廣州的一次雷暴過程，基于LFEDA波形和定位數據，張驍等[31]獲得了可靠的始發鑒別，研究了閃電始發放電的特征及始發階段的放電規律，不同始發過程定位如圖7所示，發現NBE和IBP均是始發閃電放電的標志，在兩百多次閃電中，兩者始發閃電的比例是15%和85%。相比于始發IBP脈沖，作為始發的NBE脈沖，其相對孤立并且具有較大的相對幅度。NBE與后續緊鄰放電脈沖的時間間隔約7 ms，幅度比為3.5，而始發IBP脈沖的對應值分別為0.6 ms和0.8[31]。NBE始發過程的前15 ms平均速度隨初始高度的增大而減小，平均速度略快于IBP始發過程。正極性NBE和IBP的大多數始發了開始向上的閃電，而負極性NBE和IBP則大多數始發了開始向下發展的閃電。NBE可以出現在始發位置或閃電過程中，但始發NBE放電高度明顯低于過程中NBE，這和Wu等[32]的結果相似。

基于上述考慮，Fan等[23]將經驗模態分解(EMD)信號處理技術應用到LFEDA波形處理中，實現多站閃電放電波形的低頻濾波和高頻噪聲降低。基于處理后的波形，通過逐步縮減窗口進行波形相關匹配后轉化形成匹配的功率波形，尋找脈沖獲得匹配的脈沖峰值時間，并采用傳統到達時差方法解算最優解[23]。相比于基于簡單脈沖特征匹配的LFEDA定位，該方法明顯提高了定位精細程度，在相同輸出限制條件下，對圖1B相同個例給出了2296個點的定位結果(圖4)，并且兩種方法通道結構基本一致，放電位置均呈現出明顯的雙層結構，應用EMD的定位方法對較低層放電的定位數量提高更加明顯(這也導致了脈沖放電事件定位數量隨高度分布結果的不同)，分析對應的閃電電場波形信號，發現增加的較低層的定位主要來自于一些低幅度、不規則的連續脈沖信號，同時，對于先導回擊的路徑定位也更清晰。基于一次晴天霹靂地閃放電事件評估給出的定位精度小于60 m。

圖7 閃電始發過程的定位結果和對應的電場波形

4.3 閃電始發特征及與雷暴結構的關系

國內外基于始發過程的精細化定位結果開展了多方面的研究，而LFEDA對閃電始發過程具有很好的定位能力，為始發過程的進一步認識提供了關鍵的數據支撐。

基于廣州的兩次雷暴過程的全閃數據，Zheng等[20]研究了始發階段多種特征，并分析了和發生高度及始發位置的相關性。兩次雷暴共包含了1056次具有明顯始發通道的閃電，初始先導的持續時間中值為11.1 ms，脈沖豐度為1.1 fl/ms，步進發展的垂直步長為179 m，空間步長224 m。始發階段的垂直(三維)發展尺度和速度分別約為2.2 km(2.7 km)和1.9×105m/s(2.4×105m/s)，和Wu等[33]的結果一致；發展通道以垂直成分為主、與垂直方向夾角為28°。隨著起始高度增加，初始階段持續時間和步長增加，發展速度和脈沖豐度下降。相比于始發于較弱對流區的情況，始發于強烈對流區時通常有更大的始發速度和脈沖豐度，但持續時間、發展距離、發展步長較小。這些和史東東[34]研究的對流核心區內和對流核心區外始發階段的差異性相一致。史東東[34]發現，閃電主要起始于回波強度30～40 dBZ區域，對流核心區內始發高度受對流核心影響較大，分布于對流核心上部(約8.8 km)或下部(約6.6 km)；并且對流核心區更傾向于短距離的垂直發展。

我國的普惠金融迅速起步并在城鎮范圍內快速發展起來，但是我國農村金融的發展距離普惠金融的最低要求還有很大的差距,具體表現在農村金融機構的覆蓋面較低、農村金融機構的可持續發展較弱以及減少農村貧困的效果有限等方面。因此，中國要想實現真正意義上的普惠金融還有很長的路要走,亟需對法律法規及制度進行完善,并加大對軟件、硬件基礎設施的投資力度,同時，不斷對農村金融體系及服務產品進行變革和創新,特別是對農村來說，其風險管理產品尤為重要，通過金融機構的不斷努力，使客戶的金融能力大大提升，使其有更大的責任感，去履行社會責任,改進激勵約束機制。

5 結論

低頻電場探測陣列及后續升級的實時低頻全閃定位系統是近10年CMA_FEBLS在觀測手段上的重要發展，不但具備高精度的三維定位能力和一定的通道刻畫能力，而且能夠提供閃電放電波形，在雷電探測技術、雷電物理過程及雷暴電活動研究中發揮了重要作用[25-26,34]。

自2015年低頻電場探測陣列連續運行觀測以來，針對該陣列的三維定位方法在不斷發展中。從最初采用簡單的低頻脈沖特征的TOA定位，到波形精細化處理、變窗口波形相關匹配后的TOA定位，獲得了百米的定位精度，定位的精細化水平提高了數倍。而融合到達時差和時間反轉技術的定位算法，則在精細化定位的同時提升了抗干擾能力、降低了對站網的要求。上述低頻全閃精細化定位主要基于放電原始波形的事后處理，處理速度較慢，難以實現雷暴級別的全閃活動的實時定位應用。而升級的實時低頻三維全閃定位系統，以FPGA高效脈沖信號處理技術和云平臺的實時三維定位技術為特色，在具備三維定位能力的同時，也具備了初步的實時通道定位能力。

目前，雖然低頻電場探測陣列通過定位方法的發展可以獲得精細的定位結果，相似研究報道個例效果甚至可以和LMA(閃電成像陣列)輻射源定位結果相比擬[35]，但是，目前的精細定位只能夠在部分云閃中、針對脈沖信號豐富的放電過程實現。為了獲得大多數閃電全過程的放電通道描繪，需要繼續推進基于低頻信號的探測方法研究，從升級傳感器、縮短站網基線、提高靈敏度等多方面著手，獲得高豐富度的閃電放電脈沖信號。另外，目前的低頻全閃精細化定位算法多基于事后波形定位，實時低頻全閃定位系統雖然能夠初步獲得通道定位結果，但其通道定位能力仍明顯落后于基于波形的事后定位，如何實時提取更豐富的特征，獲得更高效率的實時精細化定位能力是需要繼續研究的課題，也是未來精細化低頻全閃在業務中推廣應用的關鍵。

基于低頻三維全閃觀測數據的研究，獲得了對閃電放電物理過程的新認識，實現了對典型放電事件的電流波形反演，獲得了兩種始發放電事件(NBE和IBP)的差異性，研究給出了閃電始發特征、發生高度及與始發位置關系。低頻電場探測陣列及實時低頻全閃定位系統同時具備的定位能力和放電信號記錄能力，特別有助于推進放電參量計算方面的研究。目前基于低頻全閃觀測數據給出了一些典型放電事件的參量反演方法，但是，對于大多數云內放電過程，特別是水平傳輸過程中的放電參量仍難以精確計算，而這些信息的完善對于全面認識閃電活動規律及物理化學效應非常重要，是亟需解決的重要問題。

康熙二十三年(1684)，康熙帝第一次南巡時至寄暢園，曾在臥云堂中小憩，問及園主家中長幼情況，并對堂外一株巨樟表達了喜愛之情。第二次南巡時，正值梅花盛開，與大紅山茶相映成趣，康熙帝親書“品泉”兩字賞賜?。康熙三十八年(1699)四月初七，南巡返程途中，康熙帝駐蹕定堰，賜原任左春坊秦松齡御書“山色溪光”“松風水月”?。康熙四十年，康熙帝游賞寄暢園后書聯“明月松間照，清泉石上流”?。康熙四十二年，康熙帝游寄暢園后安排秦氏子侄秦道然到九皇子府中教書。

企業管理是一個非常復雜的工作，因而經過多年的建設，企業形成的各類管理系統具有不同的管理要求服務。當前企業眾多管理系統影響企業管理中各部門之間信息交流與共享，影響業務與財務之間融合。

低頻全閃探測的應用也為雷暴電學的研究開辟了新方向，特別是低頻全閃的通道定位能力，將顯著提升對閃電活動和雷暴云動力、微物理配置關系的認識水平。目前基于低頻全閃觀測數據的分析已經推進了閃電活動的認識，比如在閃電的始發過程方面，發現了強弱對流區在始發的速度、脈沖豐度、持續時間、發展距離、發展步長等方面的差異等，但目前基于三維全閃數據對雷暴的研究多基于放電的三維位置，隨著精細化能力的提升、通道刻畫能力的普及，如何通過精細定位結果給出更多的閃電放電的特征，特別需要科研工作者進一步研究探討。

致謝：感謝中國氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所的陳紹東、陳綠文、顏旭和杜賽在低頻三維全閃探測試驗方面的大力支持。