于函 張鴻波 劉冬霞 陳志雄 田野 袁善鋒 王東方 盧晶雨 ,3 周筠珺 郄秀書 , 3

1 成都信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院, 成都 610225

2 中國科學(xué)院大氣物理研究所中層大氣和全球環(huán)境探測重點實驗室(LAGEO), 北京 100029

3 中國科學(xué)院大學(xué)地球與行星科學(xué)學(xué)院, 北京 100049

4 福建師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院, 福州 350007

5 中國氣象局北京城市氣象研究院, 北京 100089

6 北京市氣象局氣象探測中心, 北京 100081

1 引言

颮線是一種在中緯度地區(qū)常見的中尺度對流系統(tǒng)，一般由多個雷暴單體或雷暴群線性排列而成，是破壞性最強和最大的強天氣過程，通常伴隨強風(fēng)、雷電、暴雨、冰雹等強對流天氣（丁一匯, 2005）。國內(nèi)外已有許多針對颮線過程中的熱力、動力和微物理過程展開的觀測和研究（Biggerstaff and Houze,1991; Meng et al., 2013; Qie et al., 2021），隨著 閃電探測技術(shù)的不斷進(jìn)步，颮線系統(tǒng)內(nèi)起電和放電過程研究也受到重視，研究獲得了颮線系統(tǒng)中電荷結(jié)構(gòu)演變和不同區(qū)域閃電活動規(guī)律的認(rèn)識（如Marshall and Rust, 1993; Nielsen et al., 1994; Dotzek et al.,2005; Cui and Li, 2011; 徐 燕 等, 2018）。Carey et al.（2005）分析了一次颮線過程內(nèi)閃電活動特征，發(fā)現(xiàn)閃電多發(fā)生于颮線前部的對流區(qū)，閃電輻射源分布呈現(xiàn)出從對流區(qū)向?qū)釉茀^(qū)傾斜的形式。劉冬霞等（2013）分析一次發(fā)生于北京地區(qū)的颮線系統(tǒng)，結(jié)果也發(fā)現(xiàn)閃電輻射源集中分布于前部線狀對流區(qū)，且逐漸向?qū)訝钤茀^(qū)遞減。孫凌等（2019）針對北京地區(qū)的一次颮線過程發(fā)現(xiàn)閃電輻射源主要分布于對流線區(qū)內(nèi)，且對流云區(qū)內(nèi)強回波體積增大時，閃電輻射源數(shù)量也增多。不過，之前學(xué)者對颮線閃電活動的研究多集中關(guān)注在颮線過程的個例研究。

颮線系統(tǒng)中的閃電活動與微物理過程相關(guān)，通常認(rèn)為非感應(yīng)起電機制是云內(nèi)主要的起電機制（Takahashi, 1978; Saunders et al., 1991; Saunders and Peck, 1998; Mansell et al., 2005; Saunders et al.,2006; 李萬莉等, 2012），云內(nèi)不同的冰相水成物粒子（主要是霰粒子與冰晶）之間發(fā)生碰撞、彈開時，會發(fā)生電荷分離，也就是起電過程；當(dāng)云中的電荷分層，累積到一定程度時，局部電場超過擊穿閾值，閃電放電過程產(chǎn)生。天氣雷達(dá)（多普勒雷達(dá)、偏振雷達(dá)等）可有效反映雷暴發(fā)生發(fā)展過程中云內(nèi)粒子的分布信息（劉黎平等, 2002; 馮亮等, 2018;Peterson et al., 2020），因此國內(nèi)外許多學(xué)者曾利用雷達(dá)回波面積、體積等特征量和閃電活動之間進(jìn)行了一些對比研究，表明閃電活動與回波強度（Zipser and Lutz, 1994; 劉冬霞等, 2010）、回波面積或體積（吳學(xué)珂等，2013；賴悅等，2015）、不同溫度層結(jié)的雷達(dá)反射率因子（Gremillion and Orville, 1999；Mosier et al., 2011）等都有一定的相關(guān)性。但是，雖然閃電活動與雷達(dá)回波特征量之間存在相關(guān)性，但針對不同地區(qū)得到的相關(guān)性結(jié)果不完 全 相 同（Ge et al., 1992; Carey and Rutledge,1996; Boussaton et al., 2007; 王飛等, 2008; 王力艷和車向輝, 2016），且缺少定量研究。

通過構(gòu)建閃電和強對流特征參量間的定量關(guān)系，可為閃電資料在數(shù)值模式中的同化奠定基礎(chǔ)（Deierling et al., 2005, 2008; Deierling and Petersen,2008; Basarab et al., 2015; Fierro and Mansell, 2018;Carey et al., 2019; Chen et al., 2019）。在國內(nèi)以往閃電和雷達(dá)回波特征的研究中，由于缺少對云閃的觀測資料，多數(shù)僅針對地閃研究，而地閃僅占全部閃電的不足1/3，云閃則占2/3 以上，因此對包括云閃和地閃在內(nèi)的全閃研究是十分必要的。包含颮線在內(nèi)的中尺度天氣過程中往往會產(chǎn)生劇烈的閃電活動，2015～2017年在北京地區(qū)開展了基于多種探測手段的雷暴協(xié)同觀測實驗，獲得了大量珍貴的包含閃電全閃和天氣雷達(dá)觀測個例數(shù)據(jù)集。本文基于北京寬頻帶閃電網(wǎng)（BLNet）獲得的三維全閃資料（地閃和云閃），并結(jié)合多普勒天氣雷達(dá)資料等，對觀測到的7次颮線過程進(jìn)行分析，探討閃電活動與雷達(dá)回波特征之間的關(guān)系，研究成果不僅可以進(jìn)一步認(rèn)識颮線中閃電活動和對流參量的關(guān)系，也可以為數(shù)值模式預(yù)報中的閃電資料同化提供參考。

2 觀測資料和方法

本文選用的閃電資料為北京寬頻帶閃電網(wǎng)BLNet（Beijing Broadband Lightning Network）的全閃三維定位資料（圖1）。BLNet 是一個區(qū)域性、多頻段的閃電綜合探測和定位網(wǎng)，覆蓋全北京及河北、天津部分地區(qū)，截至2017年該定位網(wǎng)共包括有16 個觀測子站，能同時對地閃和云閃輻射脈沖進(jìn)行探測和三維定位，其中對總閃的平均探測效率達(dá) 到 了93.2%（王 宇 等, 2015; Wang et al., 2016;Srivastava et al., 2017; Qie et al., 2021）。為了得到更為準(zhǔn)確的閃電定位結(jié)果，在閃電資料處理過程中選擇同步定位站點數(shù)量4站及以上的輻射源進(jìn)行分析，由于在一個閃電中包含有多個輻射源的探測定位結(jié)果，所以本文參考Qie et al.（2021）的研究方法，將時間差小于400 ms 且水平距離差小于15 km的輻射源定位結(jié)果識別為同一次閃電。若在一次閃電內(nèi)既包含地閃回?fù)裘}沖，也包含云閃脈沖，則以首次地閃回?fù)裘}沖定位結(jié)果代表該次地閃的定位結(jié)果；若閃電為云閃，則以第一個輻射源定位結(jié)果作為該次閃電的定位結(jié)果。

圖1 北京寬頻帶閃電網(wǎng)（BLNet）的測站布局，測站如圖中16 個黑色三角形所示，紅色邊界為北京地區(qū)范圍，綠色區(qū)域邊界為河北區(qū)域范圍，藍(lán)色邊界為天津區(qū)域范圍Fig. 1 Layout of the Beijing Broadband Lightning Network (BLNet)with 16 stations (black triangles), the red line representing the Beijing area, the green line representing the Hebei area, and the blue line representing the Tianjin area

本文選用的雷達(dá)資料來自于北京市觀象臺S 波段多普勒天氣雷達(dá)。該雷達(dá)位于（39.81°N，116.47°E），海拔高度31 m，探測半徑為230 km，其體掃周期為6 min，以徑向分辨率1 km，方位角分辨率1°的極坐標(biāo)格式對基數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲。通過雙線性插值的方式將極坐標(biāo)形式的雷達(dá)基數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為分辨率為0.01°（經(jīng)度）×0.01°（緯度）×1 km（高度）的三維網(wǎng)格化數(shù)據(jù)。

在針對雷達(dá)回波的特征分析中，考慮0～?30°C 溫度區(qū)域內(nèi)大于30 dBZ的回波體積既可以表征強回波在水平方向的分布，也可反映其在云內(nèi)垂直方向的發(fā)展，且云內(nèi)電荷分離主要發(fā)生在冰相和液相水成物粒子共存的混合相態(tài)區(qū)域內(nèi)，以冷云過程為主，因此，本文選擇0～?30°C 區(qū)域大于30 dBZ的回波體積（V30dBZ）作為衡量雷達(dá)回波變化的指標(biāo)。根據(jù)北京南郊觀象臺的探空數(shù)據(jù)（http://weather.uwyo.edu [2017-08-08]）進(jìn) 行 插 值計算得到每次颮線過程0～?30°C 溫度區(qū)域所對應(yīng)的高度范圍，進(jìn)而計算7次颮線過程中不同時刻V30dBZ的大小。

為了定量分析閃電活動與雷達(dá)回波體積之間的關(guān)系，度量兩變量在不同時刻相關(guān)性的密切程度，通過計算交叉落后相關(guān)系數(shù)，進(jìn)行兩變量的時滯相關(guān)性分析，具體計算公式為

其中，rxy表示變量x與變量y之間得到滯后相關(guān)系數(shù)的大小，是落后時間τ 的函數(shù)，通常情況下落后時間τ 的大小不超過樣本容量的1/3。n代表樣本容量，、分別對應(yīng)兩變量各自的平均數(shù)大小，sx、sy代表變量x與變量y的標(biāo)準(zhǔn)差。在本文的討論中，變量x與變量y分別代表總閃頻數(shù)大小和0～?30°C 溫度區(qū)域內(nèi)大于30 dBZ的回波體積。

文中所選擇的閃電及雷達(dá)數(shù)據(jù)研究范圍為北京地區(qū)（39.44°N～41.06°N，115.41°E～117.50°E）。閃電頻數(shù)的計算時間間隔以雷達(dá)體掃時間為準(zhǔn)，即自雷達(dá)體掃開始時間對應(yīng)時刻為閃電頻數(shù)開始統(tǒng)計的開始時間，雷達(dá)體掃結(jié)束時間即為閃電頻數(shù)統(tǒng)計的結(jié)束時間。表1 給出了2015～2017年中BLNet觀測到的北京地區(qū)發(fā)生颮線系統(tǒng)的雷暴過程的時間、每6 min 的平均閃電頻數(shù)、每6 min 最大閃電頻數(shù)以及發(fā)生的天氣系統(tǒng)條件。從表中可以發(fā)現(xiàn)，7次颮線過程中的最大閃電頻數(shù)都較高，均屬于強雷暴過程（王東方等，2020），其中20150727次颮線過程得到的6 min 的最大閃電頻數(shù)可達(dá)1256 flashes (6 min)?1。7次颮線過程主要發(fā)生在東北冷渦系統(tǒng)和槽前的天氣系統(tǒng)背景條件之下。

表1 2015～2017年中7次颮線過程情況Table 1 Overview of the seven squall line cases from 2015 to 2017

3 結(jié)果分析

3.1 一次典型颮線的閃電特征和雷達(dá)回波的對比分析

首先以2017年7月7日過程為例詳細(xì)介紹颮線過程中閃電特征和雷達(dá)回波的對比分析。從氣象條件上看（圖略），此次過程受冷渦系統(tǒng)影響。在500 hPa 上，北京地區(qū)西南部存在一個深厚的低渦系統(tǒng)，冷中心與低壓中心基本重合，北京上空以偏西氣流為主。12:00（協(xié)調(diào)世界時，下同），北京站的探空結(jié)果顯示，對流有效位能（CAPE）值為1965 J kg?1，對流抑制位能（CIN）較小，為214 J kg?1，900 hPa 附近存在逆溫層，低層為偏南風(fēng)，且水平風(fēng)從低層到高層呈順轉(zhuǎn)形勢，水平風(fēng)的垂直切變較強，上述層結(jié)條件有利于強對流活動的發(fā)生、發(fā)展。

颮線系統(tǒng)整體上為自西向東的方向移動。在此次過程中，北京地區(qū)共經(jīng)歷了兩次颮線系統(tǒng)先后過境，其中第一次颮線20170707_SL1（the first squall line）過程發(fā)生發(fā)展時間為11:30～14:24，第二次過程20170707_SL2 相對較弱，過境的時間為14:30～16:48，位于第一次颮線系統(tǒng)的南側(cè)。圖2 為颮線發(fā)展過程中的雷達(dá)組合反射率與閃電活動的疊加。在系統(tǒng)發(fā)展初期，北京西部存在強對流單體，同時，在該單體后部及北部存在弱的對流系統(tǒng)；隨著系統(tǒng)逐漸向東移動，其強度和范圍進(jìn)一步增加，形成線狀對流（圖2a），颮線形態(tài)逐漸穩(wěn)定。閃電頻數(shù)不斷增加，且以云閃和負(fù)地閃為主。13:12（圖2b），總閃頻數(shù)達(dá)到峰值，且負(fù)地閃密集分布于弓狀回波之內(nèi)，正地閃分布于對流云區(qū)的強回波邊緣位置。13:48（圖2c）颮線系統(tǒng)回波結(jié)構(gòu)逐漸松散，閃電頻數(shù)逐漸降低，正地閃集中分布在北段強回波及南段后部層云區(qū)。14:06 系統(tǒng)移出北京，閃電頻數(shù)明顯降低，此時正地閃分布在強對流系統(tǒng)后部的層云區(qū)范圍內(nèi)。同時，北京地區(qū)西側(cè)又發(fā)展出新的對流單體，新的對流系統(tǒng)逐漸移入北京地區(qū)（圖2d），閃電活動再次活躍，但閃電頻數(shù)的分布相較前一次過程明顯減弱。15:36（圖2e）新的系統(tǒng)發(fā)展成熟，閃電活動又一次達(dá)到峰值。之后，隨著系統(tǒng)的逐漸東移，移出北京，閃電頻數(shù)逐漸降低。16:24（圖2f）系統(tǒng)主體已全部移出北京城區(qū)范圍，但仍有少量云閃發(fā)生在北京東部邊緣地區(qū)。通過閃電活動與雷達(dá)組合反射率的疊加可以清晰的發(fā)現(xiàn)，在颮線系統(tǒng)的演化過程中，閃電活動主要集中在30 dBZ以上的強回波區(qū)域內(nèi)，僅有少部分的閃電落在后部的層云區(qū)。在12:54（圖2g）颮線系統(tǒng)發(fā)展成熟時，從其對應(yīng)的雷達(dá)回波剖面和閃電三維空間分布上（圖2h）可以發(fā)現(xiàn)，閃電活動主要分布在6～11 km 之間。

圖2 2017年7月7日第一次颮線過程（a）12:36、（b）13:12、（c）13:48 和第二次颮線過程（d）14:48、（e）15:36、（f）16:24 的S 波段雷達(dá)組合反射率（單位：dBZ）與6 min 內(nèi)閃電活動分布；（g）第一次颮線12:54 的雷達(dá)組合反射率，（h）沿圖（g）中黑色虛線的垂直剖面，疊加剖線前后0.1°范圍、6 min 內(nèi)的全部閃電輻射源（黑點）分布。（a）至（g）圖中黑色點代表云閃（IC），藍(lán)色“–”代表負(fù)地閃（NCG），黑色“+”代表正地閃（PCG）Fig. 2 Composite reflectivity from the S-band radar and corresponding lightning distributions within 6 min of the squall line (SL) on July 7, 2017: (a)1236 UTC, (b) 1312 UTC, (c) 1348 UTC represent the first process (SL1); (d) 1442 UTC, (e) 1536 UTC, (f) 1624 UTC represent the second process(SL2). (g) The radar reflectivity of 1254 UTC for the first process; (h) the vertical cross-section of radar reflectivity along the dotted line shown in (g)and the lightning radiation sources (black dots) within 0.1° in 6 minutes. From (a) to (g), the black points represent IC (Intra-Cloud); the blue “–”represents NCG (Negative Cloud-to-Ground); the black “+” represents PCG (Positive Cloud-to-Ground)

圖3 給出了20170707 颮線過程中閃電頻數(shù)隨時間的演變特征，可以看出在兩次颮線系統(tǒng)的發(fā)展過程中，閃電活動以云閃為主，閃電頻數(shù)呈現(xiàn)雙峰分布，13:12 左右總閃頻數(shù)達(dá)到峰值，為416 flashes(6 min)?1，地閃活動中以負(fù)地閃占主導(dǎo)地位。而隨著后續(xù)閃電頻數(shù)逐漸降低，地閃活動則表現(xiàn)的更為活躍，其中正地閃比例（PCG/CG）值增大，正地閃占總地閃比例升高。隨著第二個線性對流系統(tǒng)進(jìn)入北京地區(qū)，閃電頻數(shù)再次升高，15:36 總閃頻數(shù)再次達(dá)到峰值，大小為111 flashes (6 min)?1，而隨著后續(xù)對流系統(tǒng)的逐漸移出，閃電頻數(shù)也隨之迅速降低。在本次過程中，通過比較6 min 內(nèi)總閃頻數(shù)與雷達(dá)回波在0～?30°C 溫度區(qū)域回波體積（V30dBZ和V35dBZ）的時間變化中可以發(fā)現(xiàn)（圖3c），兩者隨時間的演變規(guī)律基本一致，均呈現(xiàn)出雙峰分布。在第一次颮線系統(tǒng)發(fā)展過程中，隨著總閃頻數(shù)的增加，混合相態(tài)區(qū)域回波體積大小也不斷增加，總閃頻數(shù)與回波體積的峰值變化基本對應(yīng)，V30dBZ最大值可達(dá)25000 km3，V35dBZ則可達(dá)到17000 km3；在第二次對流系統(tǒng)進(jìn)入北京地區(qū)的過程中，兩者變化趨勢雖類似，但可明顯看出兩者峰值之間存在時間差，閃電頻數(shù)與回波體積兩者之間的時間差大約為36 min。通過時滯相關(guān)性的分析，發(fā)現(xiàn)在第一次過程中，閃電頻數(shù)與回波體積大小之間存在同期相關(guān)性，兩者的相關(guān)系數(shù)大小為0.76。而在第二次過程中，總閃頻數(shù)超前于雷達(dá)回波體積的變化，并在閃電提前于雷達(dá)回波體積36 min時，兩者相關(guān)性達(dá)到最大，最大相關(guān)系數(shù)為0.61。由于第二次過程較弱，在后面的分析中與第一次過程合并為一次過程，不再單獨分析。

圖3 2017年7月7日颮線過程中閃電頻數(shù)和0～?30°C 溫度區(qū)域回波體積（V30dBZ 和V35dBZ）隨時間變化曲線：（a）地閃（CG）和云閃（IC）；（b）正地閃（PCG）、負(fù)地閃（NCG）及正地閃比例（PCG/CG）；（c）總閃頻數(shù)[實線，單位：flashes (6 min)?1]和回波體積（虛線，V30dBZ 和V35dBZ，單位：km3）Fig. 3 Evolution of lightning frequency of the squall line on July 7, 2017: (a) Cloud-to-ground (CG) and Intra-cloud (IC); (b) Positive CG (PCG),Negative CG (NCG) and the ratio of PCG (PCG/CG); (c) total lightning frequency [solid line, units: flashes (6 min)?1], and the echo volume greater than 30 dBZ, 35 dBZ between 0 and –30°C level (dotted lines, V30dBZ, V35dBZ, units: km3)

3.2 六次颮線的閃電頻數(shù)與雷達(dá)回波的時間變化特征

通過對2017年7月7日颮線過程中的閃電活動和雷達(dá)回波的對比分析，發(fā)現(xiàn)在閃電活動的空間分布上兩者之間有明顯的對應(yīng)關(guān)系，然而，在閃電頻數(shù)和雷達(dá)回波體積的時間演變中，閃電頻數(shù)的峰值同時或提前于雷達(dá)回波體積的峰值出現(xiàn)。為了檢驗閃電頻數(shù)與雷達(dá)強回波體積的關(guān)系，下面進(jìn)一步分析2015～2017年觀測到的另外6次颮線過程?？紤]到一般強雷暴云中30 dBZ回波可能提前于35 dBZ出現(xiàn)，下面選擇30 dBZ作為強回波閾值，關(guān)注V30dBZ的變化特征。

圖4 為這6次颮線過程中閃電頻數(shù)與V30dBZ隨時間的演變情況。在閃電頻數(shù)隨時間的演變過程中，可以發(fā)現(xiàn)這6次颮線過程所產(chǎn)生的閃電頻數(shù)均較高，V30dBZ的最大值也都超過了12000 km3。其中，在20150727 個例中，在對流旺盛發(fā)展的階段，V30dBZ的最大值可超過30000 km3。

通過分析閃電頻數(shù)和V30dBZ隨時間的演變特征可以發(fā)現(xiàn)，從總體上看，在這6次過程中，兩者隨時間的演變規(guī)律與20170707 颮線過程中的情況類似。閃電頻數(shù)與V30dBZ之間總體變化趨勢基本一致，在開始階段，閃電頻數(shù)和V30dBZ均逐漸增加；而在系統(tǒng)進(jìn)入減弱階段或消散階段后，兩者也均出現(xiàn)下降的趨勢。但6次過程也同樣存在閃電頻數(shù)與回波體積大小之間的錯峰現(xiàn)象，其中4次過程（圖4b、d、e、f）閃電頻數(shù)的時間變化基本上同時或提前于V30dBZ峰值的時間變化特征，如在20170713 個例中（圖4d），閃電頻數(shù)和V30dBZ隨颮線系統(tǒng)發(fā)展總體上表現(xiàn)出三個峰值，其中閃電頻數(shù)達(dá)到三個峰值的時刻分別為12:12、14:48 和16:48，而V30dBZ達(dá)到這三個峰值的時刻則分別為12:48、15:36 和16:54，呈現(xiàn)出閃電頻數(shù)早于V30dBZ的變化。而在另外兩次過程中，未體現(xiàn)出閃電頻數(shù)同時或提前于V30dBZ峰值變化的特征，而是表現(xiàn)為閃電頻數(shù)峰值落后于V30dBZ峰值。這可能是由于不同個例存在的差異性，如氣象場要素、降水粒子以及不同單體的放電活躍性差異等原因造成。

圖4 2015～2017年BLNet觀測到的（a–f）另外6次颮線過程的閃電頻數(shù)[實線，單位：flashes (6 min)?1]和V30dBZ（虛線，單位：km3）的時間變化曲線Fig. 4 Evolution of total lightning frequency [solid lines, units: flashes (6 min)?1] and V30dBZ (dotted lines, units: km3) for (a–f) the other six squall lines from 2015 to 2017

3.3 閃電頻數(shù)與雷達(dá)回波參數(shù)的時滯相關(guān)性分析

為了更為精確的定量化閃電頻數(shù)與強回波體積之間的相關(guān)性及兩者之間存在的超前滯后關(guān)系，下面進(jìn)一步定量分析兩者的時滯相關(guān)性。表2 給出了所統(tǒng)計颮線過程中的時滯相關(guān)性結(jié)果，包括兩變量之間的時滯關(guān)系、最大相關(guān)系數(shù)的大小以及產(chǎn)生的時間差大小?？梢钥闯觯谄叽物R線過程中，有五次過程均呈現(xiàn)出閃電頻數(shù)變化同時或超前于V30dBZ的變化。

表2 2015～2017年颮線過程的時滯相關(guān)性分析Table 2 Lagged correlation of the squall lines from 2015 to 2017

通過得到的滯后相關(guān)性的關(guān)系可以發(fā)現(xiàn)，在20160609 與20170707 兩次個例中，閃電頻數(shù)與回波體積之間是呈同期相關(guān)的，其中20170707次過程的相關(guān)性程度更高，相關(guān)系數(shù)大小為0.72，而在20170713、20170802 和20170808 三次颮線過程中，閃電頻數(shù)均提前于雷達(dá)回波體積的時間變化，最大相關(guān)系數(shù)的大小分別為0.69、0.71 和0.69。另外，20150727 和20160621 兩次過程的閃電頻數(shù)峰值落于V30dBZ峰值，這兩次過程分別在閃電頻數(shù)落后V30dBZ特征量30 min 和60 min時達(dá)到最大相關(guān)性。此外，由于不同颮線系統(tǒng)之間的差異性，包括系統(tǒng)發(fā)展的環(huán)流形勢條件、溫濕條件以及合并方式等熱動力原因的不同，不同個例結(jié)果得到的超前時間也不完全相同，其中最短的超前時間為6 min，即為20160609 個例，而最長的超前時間為20170802 個例，達(dá)到了96 min。整體而言，從這幾次颮線過程的時滯相關(guān)性分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)6 min 閃電頻數(shù)與V30dBZ之間存在0～96 min 的時間窗大小時，兩者之間可以達(dá)到最大的相關(guān)性，這一結(jié)果可能在一定程度上能夠為提前預(yù)警對流性天氣增強過程提供指示性因子。

4 結(jié)論與討論

本文綜合利用北京寬頻帶閃電網(wǎng)BLNet 全閃三維定位和多普勒天氣雷達(dá)等資料，對2015～2017年間觀測到的7次颮線過程的閃電活動和雷達(dá)回波之間的關(guān)系進(jìn)行分析。首先以2017年7月7日發(fā)生于深厚冷渦系統(tǒng)的天氣背景下的颮線過程為例。研究發(fā)現(xiàn)，閃電活動中云閃占主導(dǎo)地位，地閃活動以負(fù)地閃活動為主。對比閃電活動與雷達(dá)回波分布，發(fā)現(xiàn)閃電活動主要集中在30 dBZ以上的強回波區(qū)和6～11 km 的高度范圍內(nèi)。

進(jìn)而對2015～2017年探測的7次颮線系統(tǒng)的閃電活動和V30dBZ隨時間的演變分析發(fā)現(xiàn)，二者隨時間的演變規(guī)律基本一致，但兩者達(dá)到峰值的時間不完全相同，閃電頻數(shù)的峰值表現(xiàn)為同時、提前或落后于V30dBZ的峰值出現(xiàn)，并且在7次颮線系統(tǒng)中，有5次過程表現(xiàn)為閃電峰值同時或提前于V30dBZ峰值，但不同個例閃電頻數(shù)峰值提前于V30dBZ的程度不同，二者的滯后相關(guān)系數(shù)均超過了0.61，但不同個例達(dá)到最大相關(guān)性的時間窗長度不同，即達(dá)到最大相關(guān)性時，閃電頻數(shù)峰值提前于V30dBZ的時間范圍為0～96 min 之間，可能是與不同颮線過程的發(fā)展方式及熱動力條件等原因的不同有關(guān)。

隨著閃電探測技術(shù)的不斷提高，近年來多位學(xué)者（Wang et al., 2014; 陳志雄等, 2017; Chen et al.,2019）發(fā)現(xiàn)將閃電資料同化進(jìn)數(shù)值模式可以有效提升對強對流天氣的預(yù)報能力。基于閃電活動與降水率、水成物粒子、上升氣流速度或雷達(dá)反射率之間的關(guān)系，可為數(shù)值模式初始場提供更多的對流信息。Wang et al.（2014）建立了地閃頻數(shù)與雷達(dá)回波之間的經(jīng)驗關(guān)系，同化應(yīng)用于數(shù)值模式中，對降水預(yù)報有很好改進(jìn)效果。本文的研究結(jié)果為基于雷達(dá)反射率因子的閃電資料同化的深入研究提供了科學(xué)依據(jù)。

值得說明的是本文雖然揭示了颮線過程中閃電活動與雷達(dá)回波的關(guān)系，但是要想全面認(rèn)識閃電活動與強對流天氣的雷達(dá)回波之間關(guān)系以及存在時滯相關(guān)性關(guān)系的物理原因，還需要結(jié)合高精度數(shù)值模擬，以及更多雷暴個例的觀測資料進(jìn)行更為深入細(xì)致的分析研究。

致謝感謝參與和支持北京寬頻帶閃電網(wǎng)（Beijing Broadband Lightning Network，簡稱BLNet）的全體人員。感謝北京市氣象局提供的天氣雷達(dá)等資料。本文所使用的氣象探空資料來自于http:// weather.uwyo.edu [2017-08-08]。