2014~2017年西安终端区闪电特征分析
Analysis of Lightning Characteristics in Xi’an Terminal Area in 2014-2017
DOI: 10.12677/CCRL.2020.93014, PDF, HTML, XML,  被引量 下载: 580  浏览: 776 
作者: 张高杰*, 董爱民, 巩敏莹, 强晓西:中国民用航空西北地区空中交通管理局气象中心,陕西 西安
关键词: 西安终端区闪电分布特征Xi’an Terminal Area Lightning Distribution Characteristics
摘要: 利用陕西省2014年1月~2017年12月年地闪资料,对西安机场终端区闪电的时间、强度变化特征、密度分布特征进行了统计分析。结果表明:西安终端闪电主要集中分布在夏季(6~8月),呈单峰型分布特征,时段上主要集中在15~19时;在总闪电次数中负闪占绝大多数,正闪强度明显大于负闪;闪电主要集中在西安机场终端区的东部,其闪电发生的频次约为西部的2倍;负闪强度在机场终端区分布较为均匀;终端区南部正闪强度大于北部,约为北部的2倍。
Abstract: Using the ground lightning data from January 2014 to December 2017 in Shaanxi Province, the time-varying feature, intensity change and density distribution characteristics of lightning in the terminal area of Xi’an Airport were statistically analyzed. The results show that the lightning in Xi’an terminal is mainly concentrated in summer (June-August), and it has a single-peak distribu-tion. It is mainly concentrated at the time of 15 - 19. Negative flashes account for the vast majority of total lightning flashes, and positive flash intensity significantly greater than negative flashes; lightning is mainly concentrated in the east of the terminal area of Xi’an Airport, and the frequency of lightning occurrences is about twice that of the western part. Negative flash intensity is evenly distributed in the terminal area of the airport. The intensity of the positive flash in the south of the terminal area is greater than that in the north, which is about twice that in the north.
文章引用:张高杰, 董爱民, 巩敏莹, 强晓西. 2014~2017年西安终端区闪电特征分析[J]. 气候变化研究快报, 2020, 9(3): 115-121. https://doi.org/10.12677/CCRL.2020.93014

1. 引言

雷雨天气是影响飞行的重要航危天气,而雷雨过程中的放电现象对飞行的危害尤为严重。雷电击可引起无线电通讯中断或设备损坏,电子设备受干扰,引起飞机个别部位磁化,磁罗盘出现误差,无线电罗盘指向雷暴,有时造成电源损坏,使飞机无法飞行。更为严重的是若油箱被闪电击中,有可能发生燃烧和爆炸,造成重大飞行事故。闪电的强光,可造成机组人员目眩,眼睛暂时失明,影响飞机稳定操纵。为了避免遭受雷电袭击,最直接、有效的措施就是根据地面雷达和机载雷达提供的雷电源地积雨云区的移向、移速和距离、强度信息,绕飞或飞越危险区,严格按飞行程序实施确保航空飞行安全。

闪电作为雷雨等对流天气的最基本特征,其活动特征在一定程度反应了雷雨天气的活动特征。鉴于此,许多研究学者对所在地区的闪电特征进行了分析研究 [1] - [7]。整体看来,各地雷电变化的规律类似,但就具体分布来看,略有不同。本文旨对西安机场终端区的闪电活动的基本特征进行分析,为该地区雷雨等对流活动的预报提供参考。

2. 资料方法

资料为陕西省ADTD闪电定位仪系统收集到的2014年1月~2017年12月的闪电活动资料。

终端区是围绕一个或多个繁忙机场而划定的飞行管制区。一般情况下,一个终端区也是多条航路的汇聚点,其面积为横向上与航路航线相连接的区域所围成的多边形。在实际业务运行中,西安机场气象部门与管制部门经协商,把以机场为中心150公里范围作为西安机场终端区的气象服务范围。因此,本文选取以西安机场为中心,东南西北各取150公里范围的正方形区域作为研究对象。

3. 时间变化特征

2014~2017年西安机场终端区闪电次数共有118,569次,其中正闪13,777次,占比11.6%;负闪104,792次,占比88.4%;负闪数量要远多于正闪的数量,这与以往的结论相一致,主要原因是负闪较正闪更容易到达地面。

3.1. 月变化特征

图1给出了2014~2017年西安终端区的闪电个数的月分布特征。可以看出:正、负闪以及总闪电个数变化特征一致,基本呈现单峰型分布特征。冬季(12月~次年2月)出现闪电次数最少,四年仅出现20次;夏季(6月~8月)出现次数最多,占全年总次数的91.1%。其中,负闪在8月份出现次数做多,占全年的47.1%;而正闪在7月份出现次数最多,占全年的32.6%。

Figure 1. Monthly distribution characteristics of lightning times in Xi’an terminal area

图1. 西安终端区闪电次数月分布特征

3.2. 日变化特征

图2为西安终端区闪电次数的日变化特征。从图中可以看出,闪电发生时间集中在下午至傍晚(15~19时);其中,负闪及总闪数发生次数最多的时刻为16时,而正闪数出现最多的时刻为17时。负闪及总闪数出现次数最少的时刻为10时,正闪数出现最少的时刻为09时。正闪、负闪的日时间变化情况与总闪数基本一致。图3给出了正、负闪占各自总数百分率的日变化曲线。从图中可以看出,正、负闪均呈现单峰型的分布特征,但两者之间的日变化规律略有不同。正、负闪均在中午过后出现次数开始增加,傍晚过后出现次数开始减少。从出现时间上来,正闪出现次数最大值的时刻要落后于负闪;傍晚之后正闪次数的减少速度也明显较负闪缓慢。这主要是由于正闪多集中在对流云的上部,而负闪多集中在对流云的下部,因此正闪到达地面的时间较负闪来说要落后;且正闪主要出现在对流系统发展到成熟阶段以后,此时上升气流区减小,云体尺度较大,负闪次数迅速下降,正闪出现的比例明显增大。

Figure 2. Daily distribution of lightning times in Xi’an terminal area

图 2. 西安终端区闪电次数日分布特征

Figure 3. Diurnal variation of the percentage of hourly positive and negative lightning bolts in the total number of lightning bolts

图3. 逐时正负闪电次数占各自闪电总数的百分率的日变化曲线

4. 闪电的强度分布

根据西安终端区的闪电强度特征,把其分成[0, 25]、[25, 50]、[50, 75]、[75, 100]、[100, 125]、[125, 150]、[150, 175]、[175, 200]、[200, +∞] 9个等级,第一等级对应区间[0, 25],第9等级对应区间[200, +∞]。图4给出不同等级闪电所占百分率的变化曲线。从图中可以看出正、负闪电的强度分布存在一定的差异。负闪主要集中在1、2、3等级,即[0, 75]区间;正闪主要集中在2、3、4等级,即[25, 100]区间;正、负闪电的最大百分率均出现在第2等级,即[25, 50]区间,所占百分率分别为31.73%和55.85%;最低百分率均出现在第8等级,即[175, 200]区间,所占比例分别为1.07%和0.07%。在1、2等级,负闪所占百分率明显高于正闪;而在3~9等级,正闪所占百分率要明显高于负闪。从图5正、负闪的累计百分率分布图来看,负闪在4级及以下,100 kA及以下强度所占的百分率较大,累计百分率达98.42%,而正闪的相应累计百分率为84.97,正闪的累计百分率始终小于负闪,说明负闪的强度分布较正闪集中。

Figure 4. Percentages of positive and negative lightning with different intensity levels in the total number of lightning

图4. 不同强度等级的正闪电、负闪电占各自闪电总数的百分率

Figure 5. Cumulative distribution curve of positive and negative lightning intensity

图5. 正、负闪电强度的累计分布曲线

Table 1. Lightning density in each quadrant (times/km2)

表1. 各象限闪电密度(次/km2)

Table 2. Lightning intensity in each quadrant (kA)

表2. 各象限闪电强度(kA)

5. 西安终端区闪电密度分布

为了更加直观的呈现西安终端区闪电的分布情况,结合西安终端区走廊口的分布情况,把以西安机场为中心的90,000 km2区域均分为四个部分。表1表2给出了正、负闪在各象限的闪电密度和闪电强度。从表中可以看出:正闪主要集中在第一象限,即位于机场的东北方向,其闪电密度为0.22次/km2;发生次数最少的为第二象限和第三象限,即机场的南部区域,闪电密度为0.11次/km2;负闪也主要集中在第一象限,即机场的东北方向,其闪电密度为0.22次/km2,为正闪的10部左右,发生次数最少的为第三象限和第四象限即机场的西部区域,闪电密度分别为0.67次/km2和0.64次/km2。总体来看,闪电出现频次最大的地方为机场的东侧(第一象限和第二象限),而机场西侧(第三和第四象限)闪电出现频次较小。从强度分布来看,机场南部的正闪强度要明显强于机场北部,约为其2倍左右;负闪强度在机场周围分布较为均匀,平均在30~40 kA。

图6为西安终端区的正闪和负闪的分布情况,其中,长武、洛川、宁陕、商县分别为西安终端区四个走廊口关键导航点所在位置。从图中可以看出:正闪在西安终端区四个走廊口分布较为均匀,而负闪主要集中在西安终端区的东侧,在洛川、商县附近负闪电的密度远大于区域其它地区。

Figure 6. Lightning distribution in Xi’an terminal area (a: positive flash and b: negative flash) (CW: Changwu; LC: Luochuan; NS: Ningshan; SX: Shangxian)

图6. 西安终端区闪电分布(a:正闪;b:负闪) (CW:长武;LC:洛川;NS:宁陕;SX:商县)

为了进一步分析闪电的日变化规律,图7给出了4个时段内西安终端区内闪电的分布情况。其中a为08:00~14:00时,b为14:00~20:00时,c为20:00~02:00时,d为02:00~08:00时。从图中可以看出:08:00~14:00时,上午对流活动通常不活跃,闪电密度较小,其闪电密度为0.25次/km2,闪电主要集中分布在终端区东北部的洛川附近。14:00~20:00时受太阳辐射的加热作用,低层空气出现不稳定,容易触发对流天气。该时段闪电活动往往最为活跃,闪电密度也达到全天的最大值,为0.67次/km2。闪电集中区向南和向西两个方向延伸,终端区闪电主要集中在三个区域:洛川附近、西安机场的东北部、商县附近。20:00~02:00时,随着气温的降低,地面辐射冷却,低层空气逐渐由不稳定状态转为趋于稳定的状态,对流活动开始减弱,闪电密度减为0.24次/km2,两个闪电相对集中区位于商县附件和宁陕西部地区。02:00~08:00时对流活动随着气温的降低,闪电活动大幅度的减弱,闪电密度为0.15次/km2,闪电主要集中在机场的东北方向。总体来看,西安终端区闪电主要集中发生在午后到前夜(14:00~02:00时),位置来看主要发生在机场东部地区,重点是机场的东北部,东部发生频次为西部的2倍及以上。

Figure 7. Distribution of total lightning over four periods (CW: Changwu; LC: Luochuan; NS: Ningshan; SX: Shangxian)

图7. 总闪电在四个时段内的分布(CW:长武;LC:洛川;NS:宁陕;SX:商县)

6. 结论与讨论

利用西安机场终端区2014~2017年地闪资料,对其时间变化特征、强度分布以及位置分布进行了统计分析,总结全文得到以下结论:

1) 西安终端闪电主要集中分布在夏季(6~8月),占全年91.1%;日变化来看,闪电发生次数呈单峰型分布特征,主要集中发生在在15~19时。

2) 在总闪电次数中负闪占绝大多数,占比为88.4%。

3) 正闪强度明显大于负闪的强度,负闪主要集中在0~75 kA,正闪主要集中在25~100 kA;负闪强度在机场终端区分布较为均匀,正闪强度南部大于北部,南部强度约为北部的2倍。

4) 从位置分布来看,西安机场终端区的闪电主要集中发生在机场的东部,东北部发生频次最大,东部发生频次约为西部的2倍。

5) 本文只是对西安机场终端区的闪电分布特征的简单统计,引起这种分布特征的原因还需要结合更多的资料来进一步分析。

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