基于DEM數據的長沙地區地形因子與地閃活動關系研究

周明薇 劉越嶼 黃浩 胡欣 劉為

(1.湖南省氣象災害防御技術中心，湖南長沙 410005； 2.氣象防災減災湖南省重點實驗室，湖南長沙 410118)

引言

地閃活動受地域、地形等下墊面因素影響較大，具有較強的局地性和區域性特征，不同的地表環境下，受地表粗糙度、地表能量通量等因子影響，地閃強度存在較大差異[1-4]。因此，區域地閃活動與地表要素關系的研究成為近年來雷電科學技術研究的重要課題之一。Schulz和Diendorfer[5]、Dissing和Verbyla[6]、Mazarakis[7]通過研究認為，地閃密度與海拔高度呈正相關。國內學者也發現閃電活動頻數、雷電流強度隨著海拔高度的增加表現出一定的規律。朱潤鵬等[8]基于衛星上的全球閃電資料發現閃電活動隨海拔高度的變化表現出峰谷特征。李永福等[9]研究了重慶西部地區的雷電流參數，表明負地閃密度與海拔高度增加呈負相關。李家啟和申雙和[10]統計了重慶地區閃電頻次與海拔高度的關系，認為閃電頻次隨著海拔高度上升而減少。劉海兵等[11]發現江西省閃電平均電流強度與海拔高度表現出正相關。費蕾蕾等[12]對香港地區的地閃密度與海拔高度的關系進行分析表明，地閃密度隨著海拔高度的增加而增大。除海拔高度這一地表因子外，趙生昊等[13]還發現坡向與地閃密度呈負相關。王赟等[14]對大連水庫區域的閃電特征與地形因子的關系進行研究，發現閃電頻次與地形起伏度和地表切割深度呈正相關。崔雪東和張衛斌[15]分析浙江省地形與雷暴路徑的關系發現，雷暴主路徑為丘陵地形，平原和山地偏少，地勢越高路徑越少。

中國幅員遼闊，不同地形下的閃電活動特征研究可對防雷工作的開展提供參考，還可以提高雷災預警能力，防止或減少雷災事故的發生。本文利用2009—2018年長沙地區地閃定位資料和DEM數字高程數據，提取海拔參數，基于DEM數據計算坡度、坡向等10個參數，分析這11個地形因子與地閃參數(地閃頻次和雷電流強度)之間的關系，建立地閃參數預報模型，以期為長沙地區的防雷減災提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

DEM數字高程數據來源于中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云平臺(http://www.gscloud.cn/)，數據類型為img，空間分辨率為30 m，起始于2009年。長沙地區位于111°53′—114°15′E、27°51′—28°41′N，面積為11819.5 km2，根據文獻[16]將該區域的地形分為平原(海拔高度<200 m)、丘陵(200 m≤海拔高度<500 m)、低山(500 m≤海拔高度<1000 m)、高山(海拔高度≥1000 m)，繪制地形分布(圖1)，得出各地形面積。長沙地區平原面積為9487.15 km2，丘陵面積為1677.42 km2，低山面積為521.59 km2，高山面積為125.66 km2。

圖1 長沙地區海拔高度示意Fig.1 Distribution of altitude in Changsha area

地閃資料來源于湖南省地閃定位系統，該定位系統是由中科院科學研究中心和北京華云東方探測技術有限公司合作研發生產并布點建設的ADTD型閃電定位系統，分別在長沙、益陽、岳陽、常德、張家界、懷化、邵陽、永州、郴州、衡陽設有探測子站，站點之間相隔距離最遠為179 km，最近為89 km(圖2)，于2008年初在湖南省布設完成，主要用于探測云地閃電，獲取閃擊的發生時間、經緯度位置、雷電流極性、峰值強度、雷電流上升陡度等參數，時間精度可達10-7s，湖南省內地閃探測效率大于80%，定位精度可達300 m。由于2020年的閃電數據正在進行質量控制檢驗，本文暫未應用。

圖2 湖南省ADTD型雷電監測網分布Fig.2 Distribution of ADTD lightning monitoring network in Hu′nan province

2009—2018年地閃資料用于建立地閃特征參數預測模型，應用2019年地閃資料對預測模型進行檢驗。根據文獻[17]，統計地閃數據時，去掉2站定位，刪除雷電流強度為-500～500 kA和-5～5 kA的數據，雷電流波前陡度區間為絕對值小于500 kA/μs，大于0 kA/μs。按照《基于雷電定位系統(LLS)的地閃密度 總則》GB/T 37047—2018中4.5小節內容，根據《雷電災害風險區劃技術指南》QXT 405—2017中5.2.2小節內容劃分網格大小，將長沙地區以3 km×3 km劃分單位網格，統計每一單位網格內的地閃回擊頻次和平均電流強度。

1.2 地形要素的提取

提取同一網格點內全部閃電數據所對應的經度、緯度、海拔高度(H)、坡度(SL)、坡向(AS)、剖面曲率(SE)、平面曲率(SU)、坡度變率(SOS)、坡向變率(SOA)、地形起伏度(RDLS)、地表切割深度(CD)、地表粗糙度(RO)、高程變異系數(EV)等11個地表因子。

1.3 回歸模型

為研究各個因子與地閃活動的關系，用SPSS軟件進行相關性分析，對結果進行95%置信度的顯著性檢驗，當因子的顯著性水平P-value<0.05時，表示有顯著差異；當P-value≥0.05時，表示沒有顯著差異。

按每50 m為一間隔，分析每個海拔高度區間單位面積年均地閃回擊頻次(Y)、年均電流強度絕對值(I)與地形因子的相關程度，選取相關性好(P-value<0.05)的地形因子建立回歸模型，分別對Y和I模型進行正態分布檢驗。

2 結果分析

2.1 地閃頻次分布

2009—2018年長沙地區單位面積年均地閃頻次分布見圖3，結合圖1可知，長沙地區年均地閃回擊密度≥2 次·km-2·a-1分布在西部丘陵，平原的年均地閃回擊密度值為0.5～1.5 次·km-2·a-1，東部山地年均地閃回擊密度值普遍小于0.5 次·km-2·a-1。統計地閃回擊頻次發生在各類地形單位面積所占的比例，平原占比最大，為74.34%，其次為丘陵，占比為20.65%，低山和高山發生的地閃占比分別為4.64%和0.37%。

單位網格為3 km×3 km圖3 2009—2018年長沙地區單位面積年均地閃回擊密度空間分布Fig.3 Distribution of annual average return strike density of ground lightning per unit area in Changsha from 2009 to 2018

以海拔高度50 m為間隔，統計2009—2018年長沙地區各海拔高度區間的年均單位面積地閃頻次，如圖4所示。從圖4可以看出，海拔高度低于200 m，地閃回擊頻次急劇增加，從0.58 次·km-2·a-1增加至1.78 次·km-2·a-1。海拔高度為200～600 m，地閃回擊頻次呈波動變化。海拔高度由600 m上升至1550 m，地閃回擊頻次從1.28 次·km-2·a-1降至0.07 次·km-2·a-1。統計分析表明，隨著海拔高度的增加，地閃回擊頻次呈減少趨勢，與文獻[11，17]得出的結論一致。有研究表明，大氣中的氣溶膠濃度影響閃電的發生，根據觀測結果，氣溶膠多分布在5 km及以下的對流層中，氣溶膠濃度隨海拔高度呈指數級減少[18-19]，導致地閃回擊頻次隨海拔高度的增加而減少。

圖4 2009—2018年長沙地區單位面積年均地閃回擊頻次隨海拔高度變化Fig.4 Variation of annual average return strike frequency of ground lightning per unit area in Changsha with altitude from 2009 to 2018

2.2 電流強度分布

2009—2018年長沙地區地閃平均電流強度分布見圖5。由圖5可知，電流強度主要集中在25～65 kA，所占比例為74.91%。其中，發生在平原的地閃占比為77.84%，丘陵為14.66%，低山為6.45%，高山為1.05%。

單位網格為3 km×3 km圖5 2009—2018年長沙地區地閃回擊平均電流強度分布Fig.5 Distribution of average current intensity of ground lightning in Changsha from 2009 to 2018

2009—2018年長沙地區地閃平均電流強度在各海拔高度區間的分布見圖6。由圖6可知，700 m及以下海拔高度區間，地閃平均強度比較平緩，為46～51 kA。海拔高度700～1450 m，地閃平均強度呈波動式增加，從海拔高度700 m的50.73 kA增加至83.94 kA。海拔高度在1450 m以上時，地閃平均電流強度隨海拔高度的增加而變小。隨著海拔高度的增加，地閃平均電流強度呈上升趨勢，與年均地閃回擊頻次隨海拔高度的變化趨勢相反，這一結論與江西地閃幅值分布特征一致[11]。

圖6 2009—2018年長沙地區平均電流強度隨海拔高度變化Fig.6 Variation of the average current intensity of ground lightning in Changsha with altitude from 2009 to 2018

2.3 地閃頻次與地表要素

按海拔高度每隔50 m統計，使用SPSS軟件計算2009—2018年長沙地區單位面積年均地閃頻次與11個地形因子的皮爾遜相關系數，對相關系數進行顯著性檢驗，結果見表1。由表1可知，Y與EV和SE的相關系數分別為0.550、0.434，呈正相關，與H、SU、RO、CD及RDLS呈負相關關系，均通過了置信度為95%的顯著性檢驗。

表1 2009—2018年長沙地區單位面積年均地閃頻次與地形因子相關性Table 1 Correlation between annual average ground lightning frequency per unit area and several topographic factors in the Changsha area from 2009 to 2018

2.4 電流強度與地表要素

按每50 m海拔高度統計2009—2018年長沙地區地閃回擊數據電流強度年均值，地閃回擊電流強度年均值與區間平均海拔高度的皮爾遜相關系數見表2。由表2可知，I與H、AS、RO、CD及RDLS這5個地形因子之間為正相關，均通過了置信度0.05的顯著性檢驗；與EV和SOS呈負相關，P分別為0.000、0.001，表明這兩個因子對I的影響也具有統計學意義。

表2 2009—2018年長沙地區年均電流強度與地形因子相關性Table 2 Correlation between annual average current intensity and several topographic factors in the Changsha area from 2009 to 2018

2.5 模型的建立與檢驗

綜合上述分析，基于相關性顯著的地形因子，建立單位面積年均地閃回擊頻次、年均電流強度的多元線性回歸模型：

Y=3.666-0.002×H-46.873×EV+7.80×10-11×SU+8.05×10-5×RO+6.73×10-11×SE+0.108×CD-0.174×RDLS

(1)

I=28.252+0.026×H+372.709×EV+0.195×AS-0.453×SOS-0.002×RO-2.289×CD+3.347×RDLS

(2)

式(1)～式(2)中，兩個回歸模型的復相關系數分別為0.944和0.936，均通過了置信度0.05的顯著性檢驗，為高度正相關。

將2019年閃電數據帶入模型進行檢驗，按3 km×3 km網格繪制單位面積年均地閃回擊頻次和平均電流強度的分布(圖7a和圖7b)，分別與實況數據(圖7c和圖7d)進行對比。由圖7可知，單位面積年均地閃回擊頻次的模型計算結果(圖7a)小于觀測值(圖7c)，計算結果中(圖7a)，寧鄉市北部和瀏陽市東南部出現兩個高值區，計算最大值與觀值最大值相差13.22%。

根據誤差率=(預測值-實況值)/實況值，計算出每個網格計算值與觀測值之間的誤差，對所有網格的誤差率取平均值，得到單位面積年均地閃回擊頻次的預測值與觀測值之間的誤差均值為9.20%。

圖7 2019年長沙地區單位面積年均地閃回擊頻次計算結果(a)和觀測結果(c)、平均電流強度計算結果(b) 和觀測結果(d)空間分布Fig.7 Distribution of calculated (a) and observed (c) of average annual return strike frequency of ground lightning per unit area,and calculated (b) and observed (d) average current intensity in Changsha area in 2019

對比圖7b和圖7d可知，平均電流強度計算結果與觀測結果的分布較相似，數值表現為計算結果偏高于觀測結果。每個網格內模型計算電流值與觀測電流值之間的差異，平均值約為4.40%。

3 結論與討論

(1)2009—2018年長沙地區地閃回擊頻次發生在平原的占比最大，其次為丘陵，高山最低，且隨著海拔高度的增加，地閃回擊頻次呈減少趨勢。

(2)2009—2018年年長沙地區電流強度主要集中在25～65 kA，其中，發生在平原的地閃回擊占比為77%以上，隨著海拔高度的增加，地閃平均電流強度呈上升趨勢。

(3)利用2019年閃電數據對模型進行檢驗，單位面積年均地閃回擊頻次的計算值較觀測值小，誤差平均值為9.20%；平均電流強度計算值偏高，與觀測數據之間的誤差平均值約為4.40%。

(4)雷電流幅值是根據100 km處的輻射場波形計算得出的近似值，實際上地面、樹木、建筑物等均會發生反射，作用于雷電流的電場[17]，導致雷電流幅值與實際值之間存在一定誤差。另外，由于長沙地區閃電定位儀布設位置及探測半徑造成相鄰省份接壤地區被監測到的地閃數據較實際發生的地閃少，今后將通過相鄰省份的閃電定位組網系統對數據集進行補充，如長沙東部瀏陽地區的閃電數據可增加江西省組網系統監測到的長沙地區閃電數據，有助于減小模型計算的誤差。