闪电是强对流活动中的重要天气现象，往往伴随对流云发生、发展与消亡。研究表明^[1-3]：闪电可以作为强对流天气的重要指示因子，对于暴雨、冰雹、龙卷等天气现象具有一定指示作用。冰雹过程与暴雨过程由于对流系统中的微物理与动力过程不同，云内起电过程存在较大差异，导致对应的闪电活动具有不同特征。

研究表明：雹暴等较强雷暴过程，往往具有较高的正地闪比例^[4-5]。MacGorman等^[6]分析了15次雷暴过程，观测到频繁产生正极性地闪的雷暴，在正地闪占据主导地位时，往往伴随着较大的冰雹，持续时间可以达到30 min甚至几小时。冯桂力等^[7]发现降雹天气过程的正地闪比例较高，平均值为45.5%。在雹云快速发展阶段，地闪频数存在明显的跃增^[8-11]。Seity等^[12]利用多参数雷达观测的降水粒子分布结构，分析发现闪电频数、上升气流和雹/霰回波体积之间存有很好的相关性，云闪频数似乎是霰粒分布区垂直拓展的一个很好的指示因子，即风暴强度的指示因子。

相对而言，降水雷暴中闪电的活动特征具有显著差异。Branick等^[13]发现，低降水的超级单体雷暴产生以正极性为主的地闪，高降水的超级单体雷暴产生以负极性为主的地闪。Rakov等^[14]发现具有更强闪电活动的雷暴，倾向于具有较小的降水值。Peterson等^[15]与郑栋等^[16]也发现，当雷暴的地闪数目增加时，每个地闪对应的降水平均值倾向于减小。这可能是因为最强降水往往不是发生在对流最强的环境，而是在对流活动相对适中的情况下^[17]。

不同类型雷暴中的闪电活动差异引起了人们的关注^[18-24]。Soula等^[25]对强降雹过程与降水过程进行过对比，发现降雹过程的地闪频次低于降水雷暴，且冰雹云中产生正极性闪电比例更高，负极性地闪峰值电流较小。降雹与降水雷暴中，闪电变化特征的差异与对流云中的动力过程、起电过程等复杂的微物理过程密切相关。闪电活动差异，也为利用闪电对各类强对流的预警提供了可能^[26-33]。

为进一步了解各类强对流系统中闪电活动特征，本文选取北京及周边地区的暴雨和雹暴个例，对比它们闪电活动特征以及闪电频次与降水之间的关系。

文中使用经过闪电判别后得到的总闪数据，包括云闪与地闪，时间为2005年5月—2010年10月。闪电数据来自京津地区的SAFIR 3000(Surveillance et Alerte Founder par Interferometric Radioelectirque)三维闪电定位系统。

该系统包括3个探测子站和1个中心站，探测子站的位置可参考图 1，其采用干涉法定位闪电击穿过程中的辐射源位置，200 km内的探测效率达到90%，位置误差小于2 km。将SAFIR3000观测得到的辐射点数据判别为闪电数据的方式即SAFIR系统本身采用的判别标准：对云闪，相邻辐射点在100 ms和7 km以内将被判别为属于同一次闪电^[34]；对地闪，相邻辐射点在500 ms和7 km以内将被判别为属于同一次地闪。同时，为避免云闪被错误判别为正地闪，按照通常做法^[35]，认为正地闪的电流应该大于10 kA，低于10 kA的正极性数据则被判别为云闪。在雷暴过程选择中，要求雷暴的位置在距离SAFIR 3000站网中心100 km范围的区域，确保闪电探测效率。

图1

图1 SAFIR和雷达站点分布 Fig.1 The distribution of SAFIR and radar stations

文中所用雷达数据来自北京大兴S波段雷达和天津塘沽S波段雷达(位置可参考图 1)，时间为2005年5月—2010年10月。由于雷达数据在本分析中将被用来反演降水，所以选择的雷暴过程通常位于距离任何一部雷达100 km范围内，从而确保对雷暴低层有较完整的观测。若天气过程经过雷达上方圆锥观测盲区时，利用另一部雷达的观测数据进行补充。通过双线性插值，原始的反射率因子极坐标数据被转换为CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator)数据，水平格点1 km×1 km，共38个高度层，从500 m到20000 m高度，间隔为200 m至1000 m不等(底层间隔较小，高层间隔较大)。

雷达数据在本研究中主要发挥以下方面的作用：

① 雷暴过程挑选和数据提取。使用组合反射率因子数据与SAFIR闪电数据(发生在相邻两次体扫之间的闪电)叠加图帮助确定雷暴边界。当确定某一个雷暴过程及其位置符合前面提到的选择条件时，将通过一个环绕雷暴的多边形提取出其中的雷达数据和属于该雷暴的闪电数据。边界选择时，至少确保组合反射率因子大于20 dBZ的区域被选中，且在选择边界附近不存在连续的闪电活动。

② 对流降水反演。考虑到雷暴起电、放电过程与对流运动的密切关系，以及对流降水在雷暴降水过程中的主导地位，本研究只关注在雷暴对流区产生的降水。雷暴对流区和层云区的判别采用Steiner等^[36]的方法。该方法在雷达3 km高度层上，以回波强度42.43 dBZ为分界，将大于42.43 dBZ的网格点定义为对流中心，计算对流中心周围(反射率因子小于42.43 dBZ)11 km范围内的平均背景回波强度(mean background reflectivity，MBR)，即此范围内所有网格点的回波平均值。随后计算雷暴所有网格点的回波强度与平均背景回波强度相减的差值，若差值大于ΔZ，则此网格点被确定为对流中心。ΔZ的计算公式如下^[36]：

(1)

式(1) 中，Z_bg为平均背景回波强度，单位：dBZ。确定对流中心的影响半径，如表 1所示，其大小随平均背景回波强度而改变。

表 1

表 1 影响半径的计算方式 Table 1 The calculation of the influence radius 影响半径/km 平均背景回波强度 1 Zbg < 25 dBZ 2 25 dBZ≤Zbg < 30 dBZ 3 30 dBZ≤Zbg < 35 dBZ 4 35 dBZ≤Zbg < 40 dBZ 5 Zbg≥40 dBZ

表 1 影响半径的计算方式 Table 1 The calculation of the influence radius

对流中心及其影响半径的范围被确定为对流区，其他则为层云区。用对流区格点数目乘每个格点面积，得到对流区面积。在其范围内的降水为对流云降水，在其范围外的降水则为层状云降水。

区分对流云降水区和层状云降水区后，同样参考Steiner等^[36]的做法，选择3 km高度的回波强度来计算降水率，这里采用经典的对流云反演降水公式：

(2)

式(2) 中，Z是回波强度，单位：mm⁶·m^-3；I是降水强度，单位：mm·h^-1。对流降水量是6 min内对流区域内所产生的地面降水总质量，单位：kg·(6 min)^-1。

2006年7月24日北京地区经历了一次暴雨天气过程。当日07:00(世界时，下同)左右，石景山地区有强降水对流系统生成，并向东移动。该次过程最大降水量达到87 mm，雨量整体分布呈现西北部地区偏大而南部地区较小的特征，包括了多个单体以及对流核的降雨云团由西北方向移入北京地区，几乎覆盖整个北京地区，伴随着多个单体的生消并东移，并从东南方向移出(图略)。

2007年7月7日北京平谷区发生了一次强雹暴天气过程。据观测，降雹时间大致为12:18。雷达回波显示对流系统呈带状分布，弓形结构明显(图略)。雹暴过程由西北处移入北京地区，伴随着对流核的产生与消亡逐渐向东南方向移出北京地区。

统计时间间隔采用雷达体扫的时间间隔一般情况下为6 min。考虑到北京雷达的监测范围，以及计算降水时选用的3 km高度反射率因子观测情况，暴雨过程分析的起止时间选为07:00—13:37，雹暴过程分析的起止时间选为08:42—13:18。分析时间的选取是以雷达观测时间内有闪电被观测开始持续到不再有闪电观测的前一个时间结束。闪电频次的统计以雷达时间为基准，每次雷达体扫对应的闪电为本次雷达体扫开始时间与下次雷达体扫开始时间之内的闪电探测数据。

分析时段内，暴雨过程包含有55个雷达体扫，雹暴过程包含有40个雷达体扫，虽然这两个过程的起止时间长度有差距，但文中分析的是单个体扫时间(6 min)内的降水和闪电特征，具有一定可比性。表 2描述了总闪频次的数值分布，可以看到，雹暴过程的总闪频次无论从平均值还是范围都明显高于暴雨过程，表明雹暴过程的闪电活动更为剧烈。

表 2

表 2 总闪频次的数值分布 Table 2 The numerical distribution of total flash frequency 项目 总闪频次 暴雨个例 雹暴个例 体扫数 55 40 最小值 34 2 最大值 847 7209 算术平均值 346 1270 中值 317 837 数据累积5%处的值 66 56 数据累积95%处的值 770 3372 数据累积25%处的值 235 295 数据累积75%处的值 438 1777

表 2 总闪频次的数值分布 Table 2 The numerical distribution of total flash frequency

图 2为雷暴过程中地闪与总闪频次随时间的变化。雹暴个例的总闪频次远高于暴雨个例。在暴雨过程分析的初始阶段地闪频次出现了两个高峰，对应时刻的总闪频次也有小幅度增加。地闪频次的最大峰值提前总闪频次的最大峰值10 min左右。由于暴雨过程含有多个旺盛的对流过程，包含了数个单体的生消，使得总闪与地闪的频次变化都较复杂。在雹暴过程中地闪出现了数个峰值，第1个峰值出现在降雹(12:18) 之前，降雹期间也出现了一次峰值，此时总闪频次也出现了峰值，降雹之后地闪和总闪都开始快速减少。

图2

图2 总闪和地闪频次随时间分布 (a)暴雨个例，(b)雹暴个例 Fig.2 Frequencies of total flash and cloud-to-ground flash (a)rainstorm case, (b)hailstorm case

表 3和表 4给出了暴雨和雹暴个例中地闪频次、正地闪频次、正地闪比例等参数统计特征。由表 3和表 4可以看到，雹暴过程的正地闪频次(平均值19次)远远大于暴雨过程(平均值3次)；雹暴中正地闪占总地闪的平均比例达到0.311，暴雨的比例为0.191，表明冰雹过程对应较强的正极性放电过程。雹暴中地闪占总闪的平均比例达到0.117，暴雨雷暴的比例为0.052。

表 3

表 3 2006年7月24日暴雨个例中地闪频次的数值分布 Table 3 The numerical distribution of cloud-to-ground flash frequency during rainstorm on 24 Jul 2006 暴雨个例 地闪频次 正地闪频次 正地闪比例 地闪占总闪的比例 最小值 1 0 0 0.014 最大值 49 13 0.75 0.105 算术平均值 17 3 0.191 0.052 中值 14 3 0.163 0.049 数据累积5%处的值 3 0 0 0.020 数据累积95%处的值 39 8 0.5 0.098 数据累积25%处的值 7 1 0.094 0.034 数据累积75%处的值 25 4 0.265 0.068

表 3 2006年7月24日暴雨个例中地闪频次的数值分布 Table 3 The numerical distribution of cloud-to-ground flash frequency during rainstorm on 24 Jul 2006

表 4

表 4 2007年7月7日雹暴个例中地闪频次的数值分布 Table 4 The numerical distribution of cloud-to-ground flash frequency during hailstorm on 7 Jul 2007 雹暴个例 地闪频次 正地闪频次 正地闪比例 地闪占总闪的比例 最小值 2 1 0.145 0.004 最大值 253 57 0.600 0.737 算术平均值 67 19 0.311 0.117 中值 55 21 0.286 0.079 数据累积5%处的值 5 2 0.176 0.006 数据累积95%处的值 138 36 0.523 0.394 数据累积25%处的值 29 10 0.232 0.028 数据累积75%处的值 92 25 0.357 0.124

表 4 2007年7月7日雹暴个例中地闪频次的数值分布 Table 4 The numerical distribution of cloud-to-ground flash frequency during hailstorm on 7 Jul 2007

图 3是正地闪占总地闪比例的时间变化趋势，进一步说明了在雹暴中正地闪占总地闪的比例较高，可以看到，暴雨过程中正地闪所占比例(图 3a)变化较为复杂。在分析的初始阶段(2006年7月24日07:00—09:13)，正地闪占总地闪的比例基本没有超过20%，07:00和08:19正地闪数甚至为0，在09:00开始大幅度降雨之后，正地闪的比例开始明显上升，12:01后正地闪比例非常不稳定，12:49正地闪数为0，13:07正地闪比例突增至75%。由于暴雨过程中存在单体的生消和多个对流核的存在，使正地闪所占比例的变化也更加复杂。

图3

图3 正地闪占总地闪比例随时间变化 (a)暴雨个例，(b)雹暴个例 Fig.3 The ratio of positive cloud-to-ground flash to total cloud-to-ground flash (a)rainstorm case, (b)hailstorm case

在雹暴过程中，正地闪比例的变化较为剧烈(图 3b)，雷暴初始分析阶段(2007年7月7日09:24—09:30)，正地闪占总地闪的比例超过了50%，10:54—11:18开始下降到20%以下，其他时段的正地闪比例大多时候都大于20%，对整个过程来说，总正地闪平均比例达到31%，远超过SAFIR系统观测到的一般雷暴的正地闪比例值(约10%)。整体看，正地闪变化很不稳定，但比例基本偏高，这一点在其他的雹暴研究中也存在。

图 4给出了正地闪与总地闪频次随时间变化。暴雨过程中正地闪频次在09:00左右出现了一个高峰，在分析的后期有几个体扫时间内都没有正地闪的存在。而雹暴过程中正地闪频次在分析的前期有一个缓慢上升的过程，然后一直处在一个较平缓的情况。雹暴过程的正地闪无论从频次还是比例均高于暴雨过程。

图4

图4 正地闪与总地闪频次随时间变化 (a)暴雨个例，(b)雹暴个例 Fig.4 Frequencies of positive cloud-to-ground flash and total cloud-to-ground flash evolving by time (a)rainstorm case, (b)hailstorm case

在气象业务中，人们经常关注降水强度。闪电频次与降水强度在时间序列上的关系在某些个例研究中有较好的表现^[37]。

图 5与图 6是SAFIR总闪频次与降水强度(对流降水强度平均值、对流降水强度最大值)的时间演变图。计算对流降水强度最大值时，为了避免奇异点的影响，选择对流降水强度最大的10个值，以这10个值的平均值作为该时刻的对流降水强度最大值。

图5

图5 总闪频次与对流降水强度平均值随时间变化 (a)暴雨个例，(b)雹暴个例 Fig.5 Total flash frequency and mean value of convective precipitation intensity (a)rainstorm case, (b)hailstorm case

图6

图6 总闪频次与对流降水强度最大值随时间变化 (a)暴雨个例，(b)雹暴个例 Fig.6 Total flash frequency and maximum value of convective precipitation intensity (a)rainstorm case, (b)hailstorm case

由图 5、图 6可以看出，暴雨过程中平均对流降水强度的峰值提前于闪电频次的峰值约一个雷达体扫时间(6 min)，在闪电频次达到最高值时，对流降水强度正处于急剧减少的时刻。雹暴过程中，闪电频次的峰值与对流降水强度的峰值时间相差较大，最大对流降水强度出现在雹暴过程分析前期，随后快速减小；降雹前降水强度有一定的维持，降雹后再一次快速下降。整体来看，暴雨过程闪电与降水强度时间变化的一致性要好于雹暴过程。

图 7描述了总闪频次和对流降水量在时间上的演变。可以看到，暴雨过程中总闪出现峰值的时候，对流降水量也出现了明显上升。雹暴过程中，对流降水量的峰值出现在分析的初始阶段，而总闪频次的峰值出现在分析的中后期，总闪频次的变化与对流降水量的变化存在一定的反相变化关系。整体看，暴雨过程总闪频次与对流降水量时间变化的一致性要好于雹暴过程。

图7

图7 总闪频次和对流降水量随时间变化 (a)暴雨个例，(b)雹暴个例 Fig.7 Total flash frequency and convective precipitation evolving by time (a)rainstorm case, (b)hailstorm case

为了验证雷暴总闪频次和对流降水量在暴雨和雹暴过程中的相关性，对暴雨和雹暴过程所有体扫对应的雷暴总闪频次和对流降水量进行了线性拟合。暴雨过程中两者的线性相关系数为0.689，一元线性回归方程为

(3)

式(3) 中，R为对流降水量，单位：kg·(6 min)^-1；S为SAFIR总闪频次，单位：(6 min)^-1；F检验值为47.898。雹暴过程中两者的线性相关系数为0.399，一元线性回归方程为

(4)

式(4) 中，R为对流降水量，单位：kg·(6 min)^-1；S为SAFIR总闪频次，单位：(6 min)^-1；F检验值为5.66。降水和闪电在时间序列上的巨大差异是导致这种弱相关性的原因。

本研究选取了两种比较有代表性的雷暴个例——暴雨过程和雹暴过程，利用全闪(包括云闪与地闪)定位数据，对比分析了二者的闪电活动特征以及闪电频次与对流降水之间的关系。研究发现：

1) 暴雨过程的总闪频次无论是平均值(346)、中值(317) 还是变化范围(34~847) 均明显低于雹暴过程的平均值(1270)、中值(837)、范围(2~7209)，表明雹暴过程相比暴雨过程具有更加剧烈的闪电活动；暴雨过程正地闪占总地闪的平均比例达到0.191，雹暴过程的平均比例为0.311，表明雹暴过程中具有更高的正地闪比例。

2) 暴雨过程中，在闪电频次达到最高值时，对流降水强度正在急剧减少。雹暴过程中，前段出现持续时间较短的强降水，转为雹暴过程后闪电频次达到高峰，降雹持续下降。

雹暴过程闪电和降水的关系更为复杂，这可能与雹暴过程具有更为复杂的动力和冰相过程有关。是否所有的雹暴过程都有类似该雹暴个例所展现出的闪电和降水关系(即雹暴前期降水达到最大，而在降雹阶段，总闪达到最大)，由于本文个例较少，分析具有一定局限性，这是后期相关研究需要关注的问题。由本文分析可以看到，在不同分类情况和不同的雷暴过程中，闪电和降水的关系存在明显差异，这说明闪电和降水关系的复杂性。本研究通过分类，细化闪电和降水关系研究，为实际应用中基于不同情况灵活使用不同闪电和降水对应关系提供了参考。