風云四號A 星閃電產品在一次強對流天氣中的應用

2024-04-17 04:32:02武冰路高源許俊卿廖錦濤

衛星應用 2024年3期

文| 武冰路高源許俊卿廖錦濤

河北省信息工程學校

一、引言

閃電多發生于旺盛的積雨云中，是對流性天氣系統發展到一定階段的產物之一。研究表明，閃電數據能在強對流天氣的短時預報中發揮重要作用，閃電的頻數與對流強度都有一定正相關性，并可作為強對流天氣的“示蹤器”[1-2]。目前獲取閃電觀測資料的方式有兩種：一種是基于輻射地磁場傳播理論的地面閃電探測技術；一種是基于光學成像原理的衛星閃電探測技術[3]。本文針對2022 年6 月12 日京津冀的強對流天氣過程，將風云四號A 星（FY-4A）探測到的閃電和地基閃電探測儀探測到的閃電進行比對和分析，探究星地閃電在京津冀一帶強對流天氣監測預警中的應用。

二、風云四號A 星閃電產品介紹

我國在2016 年發射的風云四號A 星上搭載了閃電成像儀（LMI），成為世界上少數在靜止氣象衛星上搭載閃電成像儀的國家之一。靜止軌道衛星相對于極軌衛星而言能夠連續追蹤閃電，時間分辨率大幅提高。FY-4A LMI閃電觀測資料從2018年開始業務應用，部分學者在LMI 閃電數據的可靠性檢驗、強對流天氣閃電活動特征、閃電數據模式同化等方面開展了研究。不同地區LMI 閃電探測效率并不相同，LMI 閃電資料能否定量化地應用到強對流天氣中還有待驗證。

本研究使用的FY-4A 衛星的LMI 閃電數據來自國家衛星氣象中心提供的L2 級1min 定量產品。該產品探測原理是衛星閃電成像儀的電荷耦合器件（CCD）利用777.4nm 近紅外通道探測發光事件，經星上實時事件處理器進行背景光評估，輸出背景光濾除后發光事件的位置、輻照度、面積等信息。產品包括閃電“事件”和閃電“組”[4]。閃電“事件”通過聚類算法得到閃電“組”，多個閃電“事件”組成1 個閃電“組”。大部分學者認為“組”對應云閃的一次放電過程或者地閃的一次回擊過程[5]。本文也選取閃電“組”作為衛星閃電監測數據進行分析。地基閃電定位儀（ADTD）數據來自國家氣象信息中心牽頭建設的全國綜合氣象信息共享平臺（CIMISS）數據資源池。該產品探測原理是地基閃電定位儀通過多站組網的方式，利用定向交匯法和到達時間差法測量閃電發生的位置、閃電歸一化電流強度、極性、陡度等信息。

三、強對流天氣實況

2022 年6 月12 日下午到13 日凌晨，在冷渦背景下，京津冀北部地區上空生成一中尺度云團，云團在發展移動過程中，給京津冀北部地區帶來短時強降水、冰雹、雷暴大風等強對流天氣。強對流天氣過程分為三個階段：6月12 日11 : 00—17 : 00，對流云團發展階段，在京津冀西北部少數站點出現7 級以上大風；6 月12 日17 : 00—23 : 00，對流云團發展成熟階段，北京及其周邊地區發生了劇烈的對流性天氣，短時強降水、雷暴大風站數迅速增加，短時強降水站點個數301個，雷暴大風的站點個數為92 個。期間，北京市密云區、平谷區出現冰雹，經濟損失達4.3494 億元；6 月12 日23 : 00—13 日05 : 00，對流云團減弱階段，天津及周邊地區發生短時強降水與雷暴大風，其中強降水站點個數為70 個，雷暴大風的站點個數為58 個（圖1）。

圖1 京津冀2022 年6 月12 日11：00—13 日05：00 短時強降水與雷暴大風站點分布

四、閃電時空分布特征分析

圖2 為強對流天氣發生過程中衛星閃電監測數據和地基閃電監測數據每6h 的空間分布。將閃電時空分布與短時強降水以及雷暴大風的時空分布對照發現，無論是衛星閃電監測數據還是地基閃電監測數據均與強對流天氣的發生演變路徑基本一致。

圖2 2022 年6 月12 日11：00—13 日05：00 衛星閃電監測數據和地基閃電監測數據分布

不同發展階段的衛星閃電監測數據和地基閃電監測數據分布特征略有不同。6 月12 日11 : 00—17 : 00，衛星閃電監測數據比地基閃電監測數據頻次少，這是由于白天輻照度閾值較高，導致白天衛星只能探測到高輻照度的閃電，而無法探測到低輻照度的閃電[6]。6 月12 日17 : 00—23 : 00，衛星閃電監測數據與地基閃電監測數據的空間分布基本一致。6 月12 日23 : 00—13 日05 : 00，渤海一帶衛星閃電監測數據的密度分布遠高于地基閃電監測數據的密度，主要原因在于地基閃電定位儀的儀器布網大多分布在陸地上，導致其很難監測到海洋上的閃電，衛星閃電監測恰好彌補了地基閃電監測的缺陷。

綜上所述，衛星閃電成像儀與地基閃電定位儀在監測閃電方面互為補充，在進行閃電數據研究與應用中可以將二者進行融合，形成優勢互補。

五、閃電產品對強對流天氣的預警

1. 閃電產品對短時強降水的預警

將京津冀區域內閃電監測頻次與發生短時強降水的站數對比分析（圖3），發現閃電監測頻次的躍增發生在6 月12 日19 : 00—20 : 00 之間，短時強降水站數的躍增發生在6 月12 日21 : 00—22 : 00之間，閃電監測頻次的躍增對于短時強降水的發生具有1 ～2h 的提前量；閃電監測頻次的驟降發生在6 月13 日01 : 00—02 : 00，短時強降水站次的驟降發生在6 月13 日02 : 00—03 : 00，閃電監測頻次的驟降對于短時強降水結束也有約1h 的提前量。星地閃電監測頻次之和的躍增效果比單獨一種閃電監測頻次的躍增效果更加明顯，因此將星地閃電數據融合之后的總閃頻次的躍增和驟降指數作為短時強降水的預警指標效果會更好。

圖3 京津冀閃電頻次與短時強降水站次的時間演變圖

2. 閃電產品對冰雹的預警

6 月12 日密云區和平谷區都出現了冰雹天氣。密云區于12 日18 : 00 開始降雹，19 : 00結束降雹；平谷區19 : 00 開始降雹，20 : 00 結束降雹，降雹之后隨之而來的是短時強降水。圖4顯示，在開始降雹之前10min，密云區和平谷區的閃電監測頻次會發生躍增，結束降雹之后，閃電監測頻次會發生二次躍增，預示短時強降水即將發生。閃電監測頻次的首次躍增對于當地冰雹具有較大的預警意義。衛星閃電監測數據的躍增率比地基閃電監測數據的躍增率更大，指示性意義更強。