一种雷电预报方法及系统与流程

本申请属于气象服务技术领域，特别涉及一种雷电预报方法及系统。

背景技术

雷电是积雨云中云间或云地之间发生放电的天气现象，具有瞬态大电流、高电压和强电磁辐射等特征，它常伴有大风、暴雨、冰雹甚至龙卷，是严重的气象灾害之一，早在上世纪末就被联合国列为“最严重的十种自然灾害之一，也被称之为“电子信息时代的一大公害”。

随着我国经济的迅速发展和人民生活水平的提高，高层建筑物的不断增多和各种电子产品的广泛应用，雷电灾害造成的损失越来越严重，甚至人身伤亡等严重安全事件趋于频繁。以深圳为例，深圳地处低纬度地区，热力对流引起的雷暴出现频繁，是我国雷暴多发区之一，据不完全统计，深圳仅雷电造成的经济损失每年都超过6000万元，雷电给深圳的经济建设和人民生命财产安全造成了严重威胁。

雷电预报系统涉及到闪电定位等资料收集、数据库的建设、雷电综合的监测、雷电概念模型的建立、潜势预报方法的应用、雷电短时预报预警技术的应用等多方面的内容，研发雷电预报方法可显著提升雷电预报预警产品的精细化、针对性、高效性的水平，减少雷电对各行业和市民人身安全造成的灾害影响。

雷电灾害的受灾面广，几乎涉及所有行业，因此对雷电及其灾害的综合监测、预报、预警和防御的需求变得越来越迫切。而雷电的产生往往与强对流天气密切地联系在一起，强对流天气的出现，绝大多数又都是由各种中小尺度的天气系统的运动和变化来提供动力条件的，通常只是局地性的，所产生雷电的生命史也较短。仅依靠观测设备，很难对雷电进行提前预报，难以满足市民和各行业对雷电预报预警精细化服务的需求，从而影响到服务效果。

技术实现要素：

本申请提供了一种雷电预报方法及系统，旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。

为了解决上述问题，本申请提供了如下技术方案：

一种雷电预报方法，包括：读取电场站点最新的电场测站数据和雷达观测数据，根据所述电场测站数据和雷达观测数据建立雷电临近预报模型；所述建立雷电临近预报模型包括以下步骤：

步骤a：设定电场幅值阈值和电场差分阈值；

步骤b：判断读取的电场测站数据是否达到设定的电场幅值阈值或电场差分阈值，如果电场测站数据达到设定的电场幅值阈值或电场差分阈值，执行步骤c；

步骤c：判断当前时刻之前的雷达观测数据是否达到预设阈值，如果雷达观测数据达到预设阈值，执行步骤d；

步骤d：生成雷电预警图文产品并发出雷电预警。

本申请实施例采取的技术方案还包括：根据雷达回波反射率因子设定雷达预警阈值，建立雷达资料预警阈值计算模型。

本申请实施例采取的技术方案还包括：将设定区域范围内的电场站点进行电场联网，建立区域雷电预警模型，进行所述设定区域范围内的区域雷电预警，并对所述设定区域范围内的雷暴云变化过程进行监测预警。

本申请实施例采取的技术方案还包括：综合应用闪电定位网络数据、多普勒雷达数据和中尺度数值模式数据以及雷暴云团自动识别和追踪系统建立雷电短时临近预报模型，输出雷电短时临近预报系列潜势预报产品。

本申请实施例采取的技术方案还包括：利用图像识别技术识别雷暴单体和每个雷暴单体内部风场的分布情况，生成雷暴影响区域雷电潜势预报产品；并利用设定时刻雷电影响区域，通过空间叠加分析的方法计算出雷电进入指定地点的时间、离开指定地点的时间和已经影响指定地点的时间，输出雷电定点预报产品。

本申请实施例采取的另一技术方案为：一种雷电预报系统，包括雷电临近预报模型建立模块，所述雷电临近预报模型建立模块用于读取电场站点最新的电场测站数据和雷达观测数据，根据所述电场测站数据和雷达观测数据建立雷电临近预报模型；所述建立雷电临近预报模型具体包括：

阈值设定单元：用于设定电场幅值阈值和电场差分阈值；

第一阈值判断单元：用于判断读取的电场测站数据是否达到设定的电场幅值阈值或电场差分阈值，如果电场测站数据达到设定的电场幅值阈值或电场差分阈值，通过第二阈值判断单元判断当前时刻之前的雷达观测数据是否达到预设阈值；

第二阈值判断单元：用于判断当前时刻之前的雷达观测数据是否达到预设阈值，如果雷达观测数据达到预设阈值，生成雷电预警图文产品并发出雷电预警。

本申请实施例采取的技术方案还包括：

雷达资料预警阈值计算模型建立模块：用于根据雷达回波反射率因子设定雷达预警阈值，建立雷达资料预警阈值计算模型；

本申请实施例采取的技术方案还包括：

区域雷电预警模型建立模块：用于将设定区域范围内的电场站点进行电场联网，建立区域雷电预警模型，进行所述设定区域范围内的区域雷电预警，并对所述设定区域范围内的雷暴云变化过程进行监测预警。

本申请实施例采取的技术方案还包括：

雷电短时临近预报模型建立模块：用于综合应用闪电定位网络数据、多普勒雷达数据和中尺度数值模式数据以及雷暴云团自动识别和追踪系统建立雷电短时临近预报模型，输出雷电短时临近预报系列潜势预报产品。

本申请实施例采取的技术方案还包括：

雷暴影响区域雷电潜势预报产品生成模块：用于利用图像识别技术识别雷暴单体和每个雷暴单体内部风场的分布情况，生成雷暴影响区域雷电潜势预报产品；

雷电定点预报产品输出模块：用于利用设定时刻雷电影响区域，通过空间叠加分析的方法计算出雷电进入指定地点的时间、离开指定地点的时间和已经影响指定地点的时间，输出雷电定点预报产品。

相对于现有技术，本申请实施例产生的有益效果在于：本申请实施例的雷电预报方法及系统建立基于大气电场和雷达资料建立雷电临近预报模型，并将多个大气电场测站数据进行联网并结合提出的预警方法对移过观测区的雷暴过程进行分析，以实现对一个地区及整个雷暴过程的提前预警；同时，综合应用闪电定位网络数据、多普勒雷达数据和中尺度数值模式数据以及雷暴云团自动识别和追踪系统，统计分析雷电特征及预报因子建立雷电短时临近预报模型，实现对雷电的临近预报；另外，利用图像识别技术识别雷暴单和每个雷暴单体内部风场的分布情况，对某一指定地点，利用某时刻雷电影响区域，通过空间叠加分析的方法发布雷达的单点预报和预警。本申请提高了雷电预报预警的能力和水平，近3年实现对雷暴天气预警提前45分钟发布，准确率达90％以上。

附图说明

图1是本申请实施例的雷电预报方法的流程图；

图2是本申请实施例建立雷电临近预报模型的方法的流程图；

图3为雷电短时临近预报系列产品示意图；

图4为雷暴影响区域雷电潜势预报产品示意图；

图5为雷电定点预报预警产品示意图；

图6是本申请实施例的雷电预报系统的结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

请参阅图1，是本申请实施例的雷电预报方法的流程图。本申请实施例的雷电预报方法包括以下步骤：

步骤100：读取电场站点最新的电场测站数据和雷达观测数据，根据电场测站数据和雷达观测数据建立雷电临近预报模型；

步骤100中，雷电活动往往引起地面电场的显著变化，而大气电场仪是测量大气电场变化的专用精密设备，可以反映电场站点周围云电荷变化情况。非雷暴天气时，电场时间序列变化为连续且呈现小电场幅值。而雷雨云发展时，起电过程逐渐增强，电荷逐渐累积，地面电场强度会逐渐增强达到一定幅值并持续一段时间。因此当电场达到一定幅值时，表征该电场站点周围雷暴云电荷积累了一定电荷量，发生闪电的概率将增大。雷暴云发生时，云中发生的云地闪等放电会造成云中电荷量瞬时变化，大气电场仪可以探测到电荷量变化而表现为电场时间序列的跳动。在雷暴云过程中，云闪占闪电活动的绝大多数，云闪一般先于地闪5—35min发生。地闪发生前电场跳动现象为雷电预警的先兆，可以用差分方法描述电场跳动现象。大气电场仪是一种无定向探测设备，无法探知雷暴发生具体方位，而且对环境因素引起电荷变化非常敏感；而天气雷达能反应雷暴云结构、对流强弱等发展情况，同时其能对雷暴云进行定位和预警闪电作用。因此，本申请通过结合雷达观测资料，利用电场幅值阈值和电场差分阈值方法建立雷电临近预报模型，降低电场资料预警的虚警率。

请一并参阅图2，是本申请实施例建立雷电临近预报模型的方法的流程图。具体包括以下步骤：

步骤101：将设定时间内超过设定幅值的电场设定为电场幅值阈值，并将2个雷达体扫时间内电场差分绝对值超过设定阈值的次数达到设定次数的电场差分作为电场差分阈值；

步骤101中，对于电场幅值阈值，如果简单地设定一个阈值进行预警，预警效果会较差。本申请通过统计在18min内(3个雷达体扫时间，1080个电场数据)一系列电场幅值阈值和一系列超过这些阈值的比例的预警效果对电场数据寻求最优预警指标。结果发现，在18min内电场超过1kv/m的比例达到1/3时为最优电场幅值阈值。

本申请用差分方法描述电场跳动现象，大气电场时间序列强度e的差分为：

式(1)中，et1(x,y,z)和et2(x,y,z)分别为任意两个相邻时刻的电场。

由式(1)可以看到，电场时序差分值和电场差值与△t有关。雷暴云强弱不仅表现在电场幅值而且表现在电场变化幅度和频数上。因此，本申请选取2个雷达体扫时间内电场差分绝对值超过设定阈值的次数达到设定次数的电场差分作为电场差分阈值。作为优选，本申请将2个雷达体扫时间内电场差分绝对值超过0.15kv/m的次数达到2次的电场差分作为观测区域的电场差分阈值，上述数值可根据具体应用进行设定。

步骤102：判断读取的电场测站数据是否达到设定的电场幅值阈值或电场差分阈值，如果电场测站数据达到设定的电场幅值阈值或电场差分阈值，执行步骤103，否则，继续执行步骤102；

在步骤102中，如果读取的电场测站数据达到设定的电场幅值阈值或电场差分阈值，则认为此时该电场站点周围云中电荷量较大，发生雷电的概率也较大。

步骤103：判断该时刻之前的雷达观测数据是否达到预设阈值，如果雷达观测数据达到预设阈值，执行步骤104；否则，执行步骤105；

步骤104：生成雷电预警图文产品，将雷电预警图文产品保存入库并发出雷电预警；

步骤105：继续判断下一雷达体扫时间的雷达观测数据是否达到预设阈值，直到发出雷电预警或电场阈值取消(如果某电场站点电场触发预警之后30min内再无电场测站数据达到设定的电场幅值阈值或电场差分阈值，则认为电场阈值取消)为止。

本申请实施例中，用每个电场站点预警范围内的闪电定位数据检验该电场站点的雷电预报效果，假设在某电场站点预警范围内，某次雷暴过程发生闪电后30min内再无电场测站数据达到设定的电场幅值阈值或电场差分阈值(即再无闪电发生)且无大于30dbz的雷达回波存在，则认为该次雷暴结束。具体的，需要对闪电定位数据做如下处理：

(1)筛选出每个电场站点预警范围内的闪电数据；

(2)删除幅值参数小于10ka的无效闪电；

(3)利用雷达观测数据检验每一个闪电，即如果在该闪电前后各一体扫时间内，预警范围内2km高度以上(为了避免地物等回波)无回波或者无大于15dbz回波存在且电场波动平滑且幅值较小时，认为该闪电无效；

(4)筛选出每个电场站点每一次雷暴过程的首次闪电。

步骤200：根据雷达回波反射率因子设定雷达预警阈值，建立雷达资料预警阈值计算模型；

步骤200中，对不同高度雷达回波反射率与闪电初始特征的关系研究揭示出雷暴发生时其必然反映为较强回波上升到一定高度之上。对于使用雷达观测数据预报闪电，通过增加雷达反射率阈值可以减少虚假预警数量，但也将减少探测到雷暴初生信号与首次出现地闪之间的提前时间；反之亦然。由于电场测站数据反应了雷暴云电荷情况，本申请在前人研究基础上，以5km高度(探空资料统计，发现5km约为0℃温度区左右。5km高度以上的0至-15℃温度区是非感应起电机制中冰晶和霰碰撞后携带不同极性电荷的翻转温度区，是雷暴起电的一个特征区域)以上的雷达回波反射率因子达到一定体积(库)作为雷达预警阈值。

步骤300：将一定区域范围内的多个电场站点进行电场联网，建立区域雷电预警模型，实现该区域范围内的区域雷电预警，并对该区域范围内的雷暴云变化过程进行监测预警；

步骤300中，单个电场站点的大气电场仪仅能够对电场站点区域内的雷暴云电荷情况进行实时监测，在一定程度上对雷电进行预警，但无法监测雷暴的移动方向和发生位置，也无法监测下一时刻雷暴云强弱情况，所以由于受单个电场站点的监测范围的限制，运用单个电场站点的电场测站数据进行短时雷电预警的准确率较低，其对于大范围的雷暴云而言仅属于一个“点”的监测。

本申请通过将一定范围内的多个电场站点进行联网，从而增强大气电场仪的功能，并扩大电场的监测范围，提高雷电的预警能力。假设某一电场站点无触发电场阈值时，其预警范围以透明灰色表示；如果某电场站点触发电场阈值，则以透明黄色表示；如果某电场站点触发电场阈值同时其雷达观测数据也达到预警阈值，则该电场站点发出雷电预警，并以透明橙色表示；如果某电场站点发生闪电，则以红色表示。这样就可以直观地呈现联网区域内的雷暴云和闪电发生发展情形，对发生闪电的潜在区域也能够直观判断。

随着雷暴云由远至近移过，联网区域内的电场站点先后发生响应，运用电场测站数据和雷达观测数据进行预警可以提前预警出闪电的发生，同样收到较好的预警效果。因此，本申请通过将一定范围内的多个电场站点进行联网，扩大电场的监测范围，不但能实现对联网区域内的“面”进行监测预警，而且能实现时间上的连续性，对雷暴云的整个过程进行监测预警，具有单个电场站点所没有的优势。

步骤400：综合应用闪电定位网络数据、多普勒雷达数据和中尺度数值模式数据以及雷暴云团自动识别和追踪系统建立雷电短时临近预报模型，输出雷电短时临近预报系列潜势预报产品；

步骤400中，综合应用闪电定位网络数据、多普勒雷达数据和中尺度数值模式数据以及雷暴云团自动识别和追踪系统，统计分析闪电特征及预报因子，结合雷达反射率、回波顶高、垂直累积液态水等达到一定的阈值和区域范围，建立雷电短时临近预报后台服务系统，该系统基于c/s模式，以分布式模式部署于服务器端，以多线程并发的方式执行，完成数据的解析，结合雷电短时临近预报模型，输出雷电短时临近预报系列潜势预报产品，具体如图3所示，为雷电短时临近预报系列产品示意图。建立雷电短时临近预报模型的具体原理和流程如下：

步骤401：获取预报因子q、h和vil；

步骤401中，预报因子q、h和vil的获取方式为：通过及时调取多普勒雷达最新生成的雷达基数据并对其解码，得到其0.5°～19.5°共9个仰角的反射率因子值。取0.5°、1.5°、2.4°、3.4°、4.3°和6.0°仰角r的最大值，并将其从极坐标格式转换成经纬网格格式。调取过去两个时刻的雷达基数据进行同样的操作，从而得到三个不同时刻的q的经纬网格数据文件。对h和vil采取同样的方法获取3个连续不同体扫的经纬网格数据文件,再用程序自动读取经纬网格数据文件中q、h和vil的值。

步骤402：采用外推方法pp法对q、h和vil做外推处理，得出预报时刻后下一时刻的闪电预报结果；

步骤402中，一次天气过程中，回波的演变通常是由弱变强，而后由盛而衰的过程。若采用直线方程，则不能准确客观地反映雷达回波的这种演变特征，而二次方程自身的特性刚好符合回波演变的真实情况，因此采用二次方程来对回波特征参量做外推是科学合理的。对q、h和vil做外推处理的具体方法是：分别将预报时刻前30分钟、前12分钟和预报时刻的q、h和vil带入方程，建立方程组，求出方程中的系数；再将预报时刻的q、h和vil值带入方程，即可得到同一地点预报时刻后12分钟时q、h和vil的预报值。将q、h和vil的预报值做综合判断和处理，即可得出预报时刻后12分钟时的闪电预报结果，从而可以预报下一个时刻的闪电情况。

二次方程中系数的求法:设因子未来变化遵循y＝a+bx+c，通过三个不同时刻的q，可以得到由3个曲线方程组成的1个方程组，用最小二乘法求出各项系数，便可求出外推q的方程式。用同样的方法，可求出外推h和vil的方程式，通过改变时间就可得到下一个时刻的q、h和vil的预报值。另外,由于对流云团的发生、发展变化剧烈、迅速，因此q、h和vil值改变也较快。为了能真实反映对流云的变化状况，提高雷电强度和落点预报的准确率，通过广东省内(或香港天文台)闪电监测仪探测的实时闪电资料，即当闪电检测仪监测到某地区已发生了闪电，而雷达回波资料的各项数据有部分达不到或全部达不到有雷电的最低临界值时，将及时对所在区域的雷达回波资料进行实时订正，使其达到雷电发生的最低标准。另外,对雷电强度的预报，也采取同样的方法和手段，利用实时闪电资料订正雷达回波资料并校准q、h和vil值后，参与下一个时次的外推预报，以提高预报的准确度。

步骤403：基于交叉相关法，利用q、h和vil对闪电发生可能性和强度的贡献，将3个要素综合，并结合闪电监测定位系统监测出的实况修正，得出未来1h和3h闪电发生的概率和雷电强度；

步骤403中，在获得雷暴云团的生命周期和族谱后，边界相关追踪技术根据雷暴云团运动惯性对云团的移向、移速、强度变化进行线性外推。速度外推采取“宁慢勿快”的原则，面积变化主要根据云团面积膨胀系数对线性外推预报结果进行修正；强度变化推算需要根据云团尺度的大小采用不同的处理方法，小尺度云团直接使用平均强度统计结果，大尺度云团按照等价矩形的方式划分为网格，按网格计算强度变化，依此来校正外推结果。利用q、h和vil对闪电发生可能性和强度的贡献，将3个要素综合，并结合闪电监测定位系统监测出的实况修正，得出未来1h和3h闪电发生的概率和雷电强度。使用的q、h和vil的单位分别为dbz、km、kg/m2。

步骤404：将综合结果写成制定产品格式，并输出雷暴影响区域的预报产品和雷暴定点预报产品。

步骤500：利用图像识别技术识别雷暴单体和每个雷暴单体内部风场的分布情况，生成雷暴影响区域雷电潜势预报产品；

步骤500中，生成雷暴影响区域雷电潜势预报产品具体为：利用图像识别技术，逐个识别出强度在35bbz以上的雷暴单体，识别出每个雷暴单体内部风场的分布情况，并用雷达回波预报技术预报其路径，采用上述预报方法输出未来0-2小时雷暴影响区域雷电潜势预报产品，具体如图4所示，为雷暴影响区域雷电潜势预报产品示意图。

步骤600：利用某时刻雷电影响区域，通过空间叠加分析的方法计算出雷电进入指定地点的时间、离开指定地点的时间和已经影响指定地点的时间，输出雷电定点预报产品；

步骤600中，输出雷电定点预报产品具体为：针对某一指定地点，利用某时刻雷电影响区域，通过空间叠加分析的方法计算出雷电进入指定地点的时间、离开指定地点的时间和已经影响指定地点的时间，基于此，发布雷达的单点预报和预警，具体如图5所示，为雷电定点预报预警产品示意图。

请参阅图6，是本申请实施例的雷电预报系统的结构示意图。本申请实施例的雷电预报系统包括雷电临近预报模型建立模块、雷达资料预警阈值计算模型建立模块、区域雷电预警模型建立模块、雷电短时临近预报模型建立模块、雷暴影响区域雷电潜势预报产品生成模块和雷电定点预报产品输出模块。

雷电临近预报模型建立模块：用于读取电场站点最新的电场测站数据和雷达观测数据，根据电场测站数据和雷达观测数据建立雷电临近预报模型；其中，雷电活动往往引起地面电场的显著变化，而大气电场仪是测量大气电场变化的专用精密设备，可以反映电场站点周围云电荷变化情况。非雷暴天气时，电场时间序列变化为连续且呈现小电场幅值。而雷雨云发展时，起电过程逐渐增强，电荷逐渐累积，地面电场强度会逐渐增强达到一定幅值并持续一段时间。因此当电场达到一定幅值时，表征该电场站点周围雷暴云电荷积累了一定电荷量，发生闪电的概率将增大。雷暴云发生时，云中发生的云地闪等放电会造成云中电荷量瞬时变化，大气电场仪可以探测到电荷量变化而表现为电场时间序列的跳动。在雷暴云过程中，云闪占闪电活动的绝大多数，云闪一般先于地闪5—35min发生。地闪发生前电场跳动现象为雷电预警的先兆，可以用差分方法描述电场跳动现象。大气电场仪是一种无定向探测设备，无法探知雷暴发生具体方位，而且对环境因素引起电荷变化非常敏感；而天气雷达能反应雷暴云结构、对流强弱等发展情况，同时其能对雷暴云进行定位和预警闪电作用。因此，本申请通过结合雷达观测资料，利用电场幅值阈值和电场差分阈值方法建立雷电临近预报模型，降低电场资料预警的虚警率。

本申请实施例中，雷电临近预报模型建立模块具体包括：

阈值设定单元：用于将设定时间内超过设定幅值的电场设定为电场幅值阈值，并将2个雷达体扫时间内电场差分绝对值超过设定阈值的次数达到设定次数的电场差分作为电场差分阈值；其中，对于电场幅值阈值，如果简单地设定一个阈值进行预警，预警效果会较差。本申请通过统计在18min内(3个雷达体扫时间，1080个电场数据)一系列电场幅值阈值和一系列超过这些阈值的比例的预警效果对电场数据寻求最优预警指标。结果发现，在18min内电场超过1kv/m的比例达到1/3时为最优电场幅值阈值。

本申请用差分方法描述电场跳动现象，大气电场时间序列强度e的差分为：

式(1)中，et1(x,y,z)和et2(x,y,z)分别为任意两个相邻时刻的电场。

由式(1)可以看到，电场时序差分值和电场差值与△t有关。雷暴云强弱不仅表现在电场幅值而且表现在电场变化幅度和频数上。因此，本申请选取2个雷达体扫时间内电场差分绝对值超过设定阈值的次数达到设定次数的电场差分作为电场差分阈值。作为优选，本申请将2个雷达体扫时间内电场差分绝对值超过0.15kv/m的次数达到2次的电场差分作为观测区域的电场差分阈值，上述数值可根据具体应用进行设定。

第一阈值判断单元：用于判断读取的电场测站数据是否达到设定的电场幅值阈值或电场差分阈值，如果电场测站数据达到设定的电场幅值阈值或电场差分阈值，通过第二阈值判断单元判断该时刻之前的雷达观测数据是否达到预设阈值，否则，第一阈值判断单元继续电场测站数据是否达到设定的电场幅值阈值或电场差分阈值；

第二阈值判断单元：用于判断该时刻之前的雷达观测数据是否达到预设阈值，如果雷达观测数据达到预设阈值，生成雷电预警图文产品，将雷电预警图文产品保存入库并发出雷电预警；否则，通过第三阈值判断单元继续判断下一雷达体扫时间的雷达观测数据；

第三阈值判断单元：用于继续判断下一雷达体扫时间的雷达观测数据是否达到预设阈值，直到发出雷电预警或电场阈值取消(如果某电场站点电场触发预警之后30min内再无电场测站数据达到设定的电场幅值阈值或电场差分阈值，则认为电场阈值取消)为止。本申请根据每个电场站点预警范围内的闪电定位数据检验该电场站点的雷电预报效果；假设在某电场站点预警范围内，某次雷暴过程发生闪电后30min内再无电场测站数据达到设定的电场幅值阈值或电场差分阈值(即再无闪电发生)且无大于30dbz的雷达回波存在，则认为该次雷暴结束。具体的，需要对闪电定位数据做如下处理：

(1)筛选出每个电场站点预警范围内的闪电数据；

(2)删除幅值参数小于10ka的无效闪电；

(3)利用雷达观测数据检验每一个闪电，即如果在该闪电前后各一体扫时间内，预警范围内2km高度以上(为了避免地物等回波)无回波或者无大于15dbz回波存在且电场波动平滑且幅值较小时，认为该闪电无效；

(4)筛选出每个电场站点每一次雷暴过程的首次闪电。

雷达资料预警阈值计算模型建立模块：用于根据雷达回波反射率因子设定雷达预警阈值，建立雷达资料预警阈值计算模型；其中，对不同高度雷达回波反射率与闪电初始特征的关系研究揭示出雷暴发生时其必然反映为较强回波上升到一定高度之上。对于使用雷达观测数据预报闪电，通过增加雷达反射率阈值可以减少虚假预警数量，但也将减少探测到雷暴初生信号与首次出现地闪之间的提前时间；反之亦然。由于电场测站数据反应了雷暴云电荷情况，本申请在前人研究基础上，以5km高度(探空资料统计，发现5km约为0℃温度区左右。5km高度以上的0至-15℃温度区是非感应起电机制中冰晶和霰碰撞后携带不同极性电荷的翻转温度区，是雷暴起电的一个特征区域)以上的雷达回波反射率因子达到一定体积(库)作为雷达预警阈值。

区域雷电预警模型建立模块：用于将一定区域范围内的多个电场站点进行电场联网，建立区域雷电预警模型，实现该区域范围内的区域雷电预警，并对该区域范围内的雷暴云变化过程进行监测预警；其中，单个电场站点的大气电场仪仅能够对电场站点区域内的雷暴云电荷情况进行实时监测，在一定程度上对雷电进行预警，但无法监测雷暴的移动方向和发生位置，也无法监测下一时刻雷暴云强弱情况，所以由于受单个电场站点的监测范围的限制，运用单个电场站点的电场测站数据进行短时雷电预警的准确率较低，其对于大范围的雷暴云而言仅属于一个“点”的监测。

本申请通过将一定范围内的多个电场站点进行联网，从而增强大气电场仪的功能，并扩大电场的监测范围，提高雷电的预警能力。假设某一电场站点无触发电场阈值时，其预警范围以透明灰色表示；如果某电场站点触发电场阈值，则以透明黄色表示；如果某电场站点触发电场阈值同时其雷达观测数据也达到预警阈值，则该电场站点发出雷电预警，并以透明橙色表示；如果某电场站点发生闪电，则以红色表示。这样就可以直观地呈现联网区域内的雷暴云和闪电发生发展情形，对发生闪电的潜在区域也能够直观判断。

随着雷暴云由远至近移过，联网区域内的电场站点先后发生响应，运用电场测站数据和雷达观测数据进行预警可以提前预警出闪电的发生，同样收到较好的预警效果。因此，本申请通过将一定范围内的多个电场站点进行联网，扩大电场的监测范围，不但能实现对联网区域内的“面”进行监测预警，而且能实现时间上的连续性，对雷暴云的整个过程进行监测预警，具有单个电场站点所没有的优势。

雷电短时临近预报模型建立模块：用于综合应用闪电定位网络数据、多普勒雷达数据和中尺度数值模式数据以及雷暴云团自动识别和追踪系统建立雷电短时临近预报模型，输出雷电短时临近预报系列潜势预报产品；其中，综合应用闪电定位网络数据、多普勒雷达数据和中尺度数值模式数据以及雷暴云团自动识别和追踪系统，统计分析闪电特征及预报因子，结合雷达反射率、回波顶高、垂直累积液态水等达到一定的阈值和区域范围，建立雷电短时临近预报后台服务系统，该系统基于c/s模式，以分布式模式部署于服务器端，以多线程并发的方式执行，完成数据的解析，结合雷电短时临近预报模型，输出雷电短时临近预报系列潜势预报产品；雷电短时临近预报模型建立模块具体包括：

预报因子获取单元：用于获取预报因子q、h和vil；预报因子q、h和vil的获取方式为：通过及时调取多普勒雷达最新生成的雷达基数据并对其解码，得到其0.5°～19.5°共9个仰角的反射率因子值。取0.5°、1.5°、2.4°、3.4°、4.3°和6.0°仰角r的最大值，并将其从极坐标格式转换成经纬网格格式。调取过去两个时刻的雷达基数据进行同样的操作，从而得到三个不同时刻的q的经纬网格数据文件。对h和vil采取同样的方法获取3个连续不同体扫的经纬网格数据文件,再用程序自动读取经纬网格数据文件中q、h和vil的值。

预报结果计算单元：用于采用外推方法pp法对q、h和vil做外推处理，得出预报时刻后下一时刻的闪电预报结果；一次天气过程中，回波的演变通常是由弱变强，而后由盛而衰的过程。若采用直线方程，则不能准确客观地反映雷达回波的这种演变特征，而二次方程自身的特性刚好符合回波演变的真实情况，因此采用二次方程来对回波特征参量做外推是科学合理的。对q、h和vil做外推处理的具体方法是：分别将预报时刻前30分钟、前12分钟和预报时刻的q、h和vil带入方程，建立方程组，求出方程中的系数；再将预报时刻的q、h和vil值带入方程，即可得到同一地点预报时刻后12分钟时q、h和vil的预报值。将q、h和vil的预报值做综合判断和处理，即可得出预报时刻后12分钟时的闪电预报结果，从而可以预报下一个时刻的闪电情况。

二次方程中系数的求法:设因子未来变化遵循y＝a+bx+c，通过三个不同时刻的q，可以得到由3个曲线方程组成的1个方程组，用最小二乘法求出各项系数，便可求出外推q的方程式。用同样的方法，可求出外推h和vil的方程式，通过改变时间就可得到下一个时刻的q、h和vil的预报值。另外,由于对流云团的发生、发展变化剧烈、迅速，因此q、h和vil值改变也较快。为了能真实反映对流云的变化状况，提高雷电强度和落点预报的准确率，通过广东省内(或香港天文台)闪电监测仪探测的实时闪电资料，即当闪电检测仪监测到某地区已发生了闪电，而雷达回波资料的各项数据有部分达不到或全部达不到有雷电的最低临界值时，将及时对所在区域的雷达回波资料进行实时订正，使其达到雷电发生的最低标准。另外,对雷电强度的预报，也采取同样的方法和手段，利用实时闪电资料订正雷达回波资料并校准q、h和vil值后，参与下一个时次的外推预报，以提高预报的准确度。

概率及强度计算单元：用于基于交叉相关法，利用q、h和vil对闪电发生可能性和强度的贡献，将3个要素综合，并结合闪电监测定位系统监测出的实况修正，得出未来1h和3h闪电发生的概率和雷电强度；在获得雷暴云团的生命周期和族谱后，边界相关追踪技术根据雷暴云团运动惯性对云团的移向、移速、强度变化进行线性外推。速度外推采取“宁慢勿快”的原则，面积变化主要根据云团面积膨胀系数对线性外推预报结果进行修正；强度变化推算需要根据云团尺度的大小采用不同的处理方法，小尺度云团直接使用平均强度统计结果，大尺度云团按照等价矩形的方式划分为网格，按网格计算强度变化，依此来校正外推结果。利用q、h和vil对闪电发生可能性和强度的贡献，将3个要素综合，并结合闪电监测定位系统监测出的实况修正，得出未来1h和3h闪电发生的概率和雷电强度。使用的q、h和vil的单位分别为dbz、km、kg/m2。

产品输出单元：用于将综合结果写成制定产品格式，并输出雷暴影响区域的预报产品和雷暴定点预报产品。

雷暴影响区域雷电潜势预报产品生成模块：用于利用图像识别技术识别雷暴单体和每个雷暴单体内部风场的分布情况，生成雷暴影响区域雷电潜势预报产品；生成雷暴影响区域雷电潜势预报产品具体为：利用图像识别技术，逐个识别出强度在35bbz以上的雷暴单体，识别出每个雷暴单体内部风场的分布情况，并用雷达回波预报技术预报其路径，采用上述预报方法输出未来0-2小时雷暴影响区域雷电潜势预报产品；

雷电定点预报产品输出模块：用于利用某时刻雷电影响区域，通过空间叠加分析的方法计算出雷电进入指定地点的时间和离开指定地点的时间，输出雷电定点预报产品；输出雷电定点预报产品具体为：针对某一指定地点，利用某时刻雷电影响区域，通过空间叠加分析的方法计算出雷电进入指定地点的时间、离开指定地点的时间和已经影响指定地点的时间，基于此，发布雷达的单点预报和预警。

本申请实施例的雷电预报方法及系统建立基于大气电场和雷达资料建立雷电临近预报模型，并将多个大气电场测站数据进行联网并结合提出的预警方法对移过观测区的雷暴过程进行分析，以实现对一个地区及整个雷暴过程的提前预警；同时，综合应用闪电定位网络数据、多普勒雷达数据和中尺度数值模式数据以及雷暴云团自动识别和追踪系统，统计分析雷电特征及预报因子建立雷电短时临近预报模型，实现对雷电的临近预报；另外，利用图像识别技术识别雷暴单和每个雷暴单体内部风场的分布情况，对某一指定地点，利用某时刻雷电影响区域，通过空间叠加分析的方法发布雷达的单点预报和预警。本申请提高了雷电预报预警的能力和水平，近3年实现对雷暴天气预警提前45分钟发布，准确率达90％以上。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本申请中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本申请所示的这些实施例，而是要符合与本申请所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。