闪电监测定位常基于VLF/LF信号和VHF信号。虽然闪电放电过程中VHF信号具有更高的丰富程度，基于VHF信号能够给出精细的通道定位结果，但是由于VHF信号直线传输的特性，容易受到地物遮挡，同时其信号强度较弱，容易受当地电磁环境的影响，因此，VHF定位对架设环境要求较高，对较低高度的放电活动(如先导、回击等)的定位能力较差，一般应用于较小范围的重点区域。而VLF/LF信号强度强、传输距离远，适合大范围的闪电活动监测。自上世纪以来，多个国家及地区建设了基于VLF/LF信号的业务化地闪定位网，例如，美国的NLDN^[1]、中国气象部门的ADTD^[2]以及中国电力部门的定位系统^[3]等。本世纪初原有的部分地闪定位系统正通过升级^[4]或者重新研发^{[5, 6, 7]}具备了全闪定位能力，但这些升级后的定位系统对云闪放电事件的探测效率仍较低。

在科研领域，为了获得更加高效的三维全闪定位，研制了多种低频三维全闪定位系统，例如，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的天电阵列(LASA)^{[8, 9]}，日本大阪大学的基于快电场的宽带闪电和雷暴观测网(BOLT)^[10]，中国科学院大气物理研究所的多频段北京闪电探测网(BLNET)^[11]，中国科学院寒区旱区环境与工程研究所的7站同步快天线探测网^[12]，中国气象科学研究院2007年在广州建设的基于低频信号的全闪探测试验网，中国科学技术大学建立的江淮地区闪电观测网^[13]等。上述系统已经应用于雷暴过程及闪电活动的研究，虽然能够给出比传统业务系统更高的探测效率、更准确的平面及高度上的定位精度，但是由于探测定位效率的制约，其在精细定位能力方面仍存在不足，难以对闪电基本的发展传输过程进行刻画。而当前闪电放电过程的研究已经由传统的宏观特征认识进入到了精细的机理揭示，闪电如何始发、通道如何发展、传输过程和雷暴云的配置关系如何，这些都需要更精细化的定位数据作为支撑。

为了进一步提高低频全闪定位的精细化程度，不同的研究团队采用不同的技术方案实现了更精细的全闪定位，特别是基于信号波形的定位技术显著提升了闪电通道定位能力。例如，美国杜克大学研发了一套基于5站高灵敏度磁场探测的闪电成像阵列(LFI-LMA)^[14]，基于低频磁场信号波形、采用近场干涉法和时差法结合获得了对闪电通道的定位。日本岐阜大学建设了一套基于快天线的闪电成像阵列(FALMA)，可以重建闪电的三维通道结构^[15]。中国科学院大气物理研究所、南京信息工程大学和中国气象科学研究院也分别基于低频磁场和快电场波形实现了闪电通道定位^{[16, 17, 18]}。目前基于波形的低频定位正成为主要的精细化定位手段，虽然研究人员从信号滤波、定位计算、寻峰匹配等方面发展出了不同的基于波形的定位方法，进一步提高了通道定位的精细化程度，但仍难以实现雷暴级别闪电活动的通道定位。这些具备通道描绘能力的低频全闪定位系统，已开始应用于闪电放电过程、雷暴电活动规律等方面的研究^{[19, 20]}，揭示了闪电发展传输机制，深化了对闪电活动和雷暴云动力微物理关系的理解。

虽然低频三维全闪定位技术已经发挥了越来越重要的作用，但随着闪电放电过程研究的进一步深入，需要更精细的、雷暴级别的通道定位资料以及基于精细定位资料的放电参量，这需要进一步研究低频全闪定位方法以及放电参量反演方法，以更准确揭示闪电发展传输规律。中国气象科学研究院雷电团队针对雷暴电活动和放电过程的精细化观测需求，自2012年开始研制了高灵敏度的基于低频信号的全闪探测系统，并发展了相应的定位方法，观测揭示了新的雷电放电规律。本综述将详细介绍中国气象科学研究院依托中国气象局雷电野外科学试验基地(CMA_FEBLS)在低频全闪定位技术方面和基于全闪三维定位结果揭示闪电放电规律方面的研究进展。

中国气象科学研究院的低频全闪定位系统是张义军教授于2011年建议研发，张阳等^[21]于2012年和2013年研制了该探测系统的高灵敏度传感器和无死时间采集处理系统，并于2014年在中国气象局雷电野外科学试验基地建设形成闪电低频电场探测阵列(LFEDA)^[18]，主要观测雷暴中三维全闪活动，用于雷暴电学和闪电放电机制研究。

该阵列建设自2014年开始，在广州从化及周边地区架设了7个子站并进行了预观测，2015—2016年增补形成10子站探测网络，2017年因电磁环境噪声问题将石岭村(SLC)站整体搬迁至中田村(ZTC)，至此形成了稳定运行的10子站全闪定位网。如图 1A所示，探测站分布于113.2~113.9°E, 23.1~23.7°N之间，基线范围6~60 km，在至少5站同步探测信号的情况下，基于到达时差法可以实现以CHJ（广州从化区气象局）站为中心100km×100 km范围内的高精度的全闪三维定位，并且具备一定的通道定位能力(图 1B)。

图 1

图 1 低频电场探测阵列站网布局图(A)、一次云-地闪的三维定位结果图(B)[18] 点的颜色代表时间。a. 放电高度随时间的分布；b. 放电高度在东西方向的分布；c. 随高度放电事件的个数分布；d. 放电事件的东西-南北平面分布；e. 放电高度在南北方向上的分布。

LFEDA每个子站主要由高灵敏度快天线、信号采集器和高精度GPS时钟源构成^[18](图 2)，其中快天线灵敏度约为1 V/m，基本原理和LASA的传感器^[8]类似，但采用了正置电容平板接收空间电场变化信号，采用时间常数为1 ms的积分电路，经过低通滤波后将带宽为160 Hz~600 k Hz信号传输到采集器。采集器基于PXI平台，采样率为10MS/s, AD12位，通过无死时间连续采集、浮动电平分段触发记录的方式获得信号分段波形，每段采样长度为1 ms，预触发长度0.2 ms。在采集信号的同时，采用了PXI背板时间总线同步GPS时间的方式，精确标记触发位置时间戳，GPS时钟源时间精度优于30 ns，最终波形数据时间精度约为100 ns。每个子站实现了放电信号的无死时间捕获及高精度时间戳标记(多站波形见图 2c)，从而能够用于雷暴电活动的无遗漏探测和高精度的三维定位。相比于Wu等^[15]的FALMA系统，该阵列由于采用了分段触发记录的方式，大大减小了数据量，有利于业务化推广应用。

图 2

图 2 LFEDA子站信号采集器(a)、快天线和GPS天线(b)、多站的同步信号波形(c)

在LFEDA运行的前5年，与国际上一些科研用低频全闪定位系统类似，实时采集记录每个子站的信号波形，多个子站的波形数据在上位机经后处理的方式基于TOA方法进行定位，给出包括经度、纬度、高度、脉放电类型等脉冲放电的定位结果，而闪电类型需要基于基本定位结果归闪后进行分类。

为了满足实时监测预警等应用需求，于2020年对LFEDA进行了实时化升级，形成了实时低频全闪定位网(RT_LFEDA)。研发了基于FPGA实时信号处理技术的新一代低功耗实时探测子站(图 3a)，功耗10~24 W，太阳能供电；每个子站用以提取放电信号特征(并具备可选择的原始波形保存的能力)，并将特征通过无线网络实时传送到中心站。建设了云中心站，用于实时接收子站数据、实时定位和结果展示，实时低频全闪定位网于2020年7月开始运行，实现了雷暴过程的实时三维定位(图 3b)，并具备了初步的实时通道定位的能力(图 3c)。

图 3

图 3 新一代低功耗的实时探测子站(a)、实时低频全闪定位网中心站对半小时雷暴电活动的监测(点的颜色代表时间)(b)、一次闪电的实时定位结果(c)

基于低频信号的全闪三维定位的精度和精细化程度也取决于定位算法。目前，低频全闪定位的基本步骤主要包括脉冲匹配及定位计算两个方面。为了提高低频全闪三维定位能力，科研人员基于阵列原始分段波形记录数据，从脉冲匹配和定位计算两方面开展了深入研究。

在早期的LFEDA三维定位中，所采用定位方法与LASA的类似^[8]，主要基于简单的脉冲特征(包括时间和幅度)进行脉冲匹配、通过到达时间差方法来定位。定位过程主要包括波形预处理、寻找脉冲、匹配脉冲以及到达时差方法解算最优解^[18]。基于原始波形转换的归一化功率波形进行寻峰运算，获得满足条件的脉冲峰值幅度和峰值时间；基于两个子站间脉冲的峰值时间差限制条件和幅度相近条件，获得匹配的脉冲峰值时间，并结合子站位置信息，组成到达时间非线性方程组，使用最优化算法获得最优解。

该算法展示了对云闪和地闪的可靠三维定位和一定的通道刻画能力。图 1B为对发生在2015年8月15日的一次自然闪电的定位效果^[18]，共定位到322个放电事件，高度分布在5 km和10 km为中心的两个高度层，呈现双层分布特征，对应雷暴云的经典分层电荷结构。通过该个例得到的整个初始阶段的垂直速度是1.32×10⁵m/s，与Yoshida等^[10]研究结果一致。

相比于其它地闪定位系统，基于该算法的LFEDA的定位精度和探测效率都有了明显提升。根据76次触发闪电回击的定位评估效果，对闪电和回击的探测效率分别为100%和95%，回击平面定位误差平均值为102 m^[18]。考虑到该站网主要集中在广州从化及周边地区，而触发闪电位于子站密集区，因此定位精度较高，而子站较稀疏的GDJ（广东省气象局）和ZCJ（广州增城区气象局）周边地区，基于蒙特卡罗方法模拟给出的定位精度为200 m左右。而中国电力部门的闪电定位系统闪电和回击探测效率分别为94%和60%，定位误差的均值为710 m^[3]；粤港澳闪电定位系统的闪电和回击探测效率分别为96%和89%，定位误差均值532 m^[22]。

该方法由于仅仅采用峰值时间和幅度进行匹配，在脉冲信号比较丰富的情况下，会出现较多的错误匹配，导致较低的定位计算效率；同时，采用相似幅度的匹配，也会导致部分放电事件不能有效匹配的情况，需要进一步改进算法。

高频噪声能够降低寻峰时间的时间精度，而复杂的信号成分则可能降低脉冲信号的匹配能力。为了提高LFEDA的定位能力，可以通过对原始信号进行复杂滤波的方式，以增加脉冲信号的匹配成功率和提高脉冲峰值时间的精度，从而提高定位精度和精细化程度。

基于上述考虑，Fan等^[23]将经验模态分解(EMD)信号处理技术应用到LFEDA波形处理中，实现多站闪电放电波形的低频滤波和高频噪声降低。基于处理后的波形，通过逐步缩减窗口进行波形相关匹配后转化形成匹配的功率波形，寻找脉冲获得匹配的脉冲峰值时间，并采用传统到达时差方法解算最优解^[23]。相比于基于简单脉冲特征匹配的LFEDA定位，该方法明显提高了定位精细程度，在相同输出限制条件下，对图 1B相同个例给出了2 296个点的定位结果(图 4)，并且两种方法通道结构基本一致，放电位置均呈现出明显的双层结构，应用EMD的定位方法对较低层放电的定位数量提高更加明显(这也导致了脉冲放电事件定位数量随高度分布结果的不同)，分析对应的闪电电场波形信号，发现增加的较低层的定位主要来自于一些低幅度、不规则的连续脉冲信号，同时，对于先导回击的路径定位也更清晰。基于一次晴天霹雳地闪放电事件评估给出的定位精度小于60 m。

图 4

图 4 图 1B相同个例的采用基于经验模态分解方法的定位结果[23] 点的颜色代表时间，各子图的展示方式与图 1B相同。

由于EMD固有的模式混合和端点效应，在处理LFEDA电场脉冲信号时仍存在噪声抑制能力不足、多站波形匹配不正确、脉冲信息提取不准确等问题。为此，Fan等^[24]进一步将集成EMD技术引入LFEDA定位分析中，并应用了双边双向镜像(DBM)扩展方法，有效地抑制了模式混合和端点效应，提高了带通滤波器后信号波形的准确性^[24]。利用该算法的定位进一步提高了定位的精细程度，对上面相同闪电个例定位点数量由原来的2 296个提高到2 776个。

对闪电波形的复杂处理大大增加了运算量，获得一次秒量级的闪电放电精细化定位的时间高达几十分钟，限制了在雷暴级别精细化定位中的应用。如何在保证精细定位的同时提高定位速度是需要进一步解决的重要问题。

上述方法在定位解算部分均采用了到达时间差方法，这是针对低频全闪定位的主要方法。虽然到达时间差方法在良好的信号条件下可以达到高精度的精细定位效果，但是定位精细程度和准确性受脉冲匹配能力和脉冲时间精度的影响很大。对较远距离的闪电放电，其到不同探测子站的传播路径和子站空间电磁环境显著不同，放电信号信噪比、相位、振幅和波形特征方面存在明显差异，这将导致错误脉冲匹配以及较低的峰值时间精度问题。

针对上面的问题，Chen等^[25]在LFEDA定位中引入了时间反转技术。时间反转技术基本过程如下，首先将接收阵列接收的信号经波形时序反转处理后通过接收阵元再发射出去，在反向传播过程中，时间反转信号的延时得到补偿，阵列中各个反转信号在空间各个方向叠加，能量会在来波方向聚焦。Chen等^[25]基于LFEDA每个子站天线接收到的闪电原始波形采用逐步缩减窗口的波形相关匹配方法获得匹配脉冲波形，将多个匹配脉冲的信号在时间上反转得到时间反转信号并由子站位置向三维空间虚拟发射，在传播过程中的三维空间任意位置叠加，将在实际放电源位置具有最大强度，即为三维定位位置，通过空间寻优的方法可以得到该位置。为了减小运算量，可以基于匹配的脉冲峰值时间和到达时差法获得线性初解，在初解空间附近基于时间反转技术获得精确解^[25]。

对相同的图 1B中自然闪电个例的定位效果表明(图 5)，与采用简单脉冲特征的方法^[18]相比，该方法获得了更丰富的定位结果，有效定位点数量达到1 659个。对比以经验模态分解为特色的定位技术^[23]，该方法在不经过复杂波形处理的情况下仍获得了较精细的定位结果。区别于其他方法，该方法能够在最低4站以及较差的信噪比和时间精度的情况下，获得更丰富、更准确的定位结果，从而有益于实际远距离弱信号(低信噪比信号)的定位和低时间精度信号的定位。

图 5

图 5 图 1B相同个例的采用时间反转方法的定位结果[25] 点的颜色代表时间，各子图的展示方式与图 1B相同。

低频电场探测阵列能够提供多站电场波形，适合于科研用途，可用于反演闪电放电电流波形。而大多数闪电放电路径比较复杂，难以精确获得，很难进行精确的电流反演。但考虑到窄偶极性放电事件(NBE)和初始击穿脉冲(IBP)多以垂直发展为主，可以采用垂直的传输线模型来计算空间电磁场。在柱坐标系下，设高度z处有一段垂直通道单元dz'，具有时变电流i(z', t)，那么在场点P处的电场如公式(1)所示，ε₀为真空介电常数，R为电流元到观测点的空间距离，dz'距离地面的高度为z', c为光速，其中的输入电流i采用Heidler函数形式，通过和实测电场波形对比寻优获得放电电流的特征，包括上升沿、下降沿、峰值电流、发展速度以及通道长度等，具体见文献[26]。

基于上述方法，张骁等^[26]反演获得了NBE和IBP的放电电流波形。对一次弱NBE事件的反演结果表明，NBE电流峰值约为35 kA，放电尺度约为494 m，放电速度约为6.5×10⁷m/s，和实测观测资料相符^[26]。图 6为基于获得的电流波形反演的CHJ站(距离放电事件8.9 km)和ZCJ(距离放电事件41 km)站的电场波形和实测电场的对比。可以看出，两者在波头和波尾都具有较好的一致性。同样，反演IBP给出的放电峰值电流为59 kA，放电尺度约为296 m，放电速度约为1.8×10⁸m/s。

图 6

图 6 基于反演电流得到的电场和实测电场的对比 a. CHJ站的对比结果；b. ZCJ站的对比结果[26]。

范祥鹏^[27]进一步研究了非垂直通道的三维空间传输线模型，发展了一种更精确的电流反演方法。该方法使用LFEDA多站波形数据，基于3D的MTLK模型，采用粒子群优化算法，获得了爆发式脉冲簇(RPBs)的电流特征^[27]。反演的电流结果给出，单个RPBs脉冲对应的平均通道长度为201.9 m，云内通道中的平均传播速度为1.22×10⁷m/s，峰值电流强度均值为88.8 kA，与IBP和NBE等电流脉冲相比，其电流特征表现为较小的时间、空间尺度和发展速度，与IBPs峰值电流强度相似，根据Karunarathne等^[28]给出的IBPs的电流强度均值为62 kA，张骁等^[26]反演得到的IBPs电流强度为59 kA。

目前，闪电如何始发已经成为雷电物理研究的热点问题。传统的研究将IBP作为闪电始发放电的标志^[29]，但最近有研究认为NBE放电事件导致了闪电的始发^[30]。闪电始发放电有哪些类型并有何异同，这些需要进一步探讨。

针对2015年8月15日广州的一次雷暴过程，基于LFEDA波形和定位数据，张骁等^[31]获得了可靠的始发鉴别，研究了闪电始发放电的特征及始发阶段的放电规律，不同始发过程定位如图 7所示，发现NBE和IBP均是始发闪电放电的标志，在两百多次闪电中，两者始发闪电的比例是15%和85%。相比于始发IBP脉冲，作为始发的NBE脉冲，其相对孤立并且具有较大的相对幅度。NBE与后续紧邻放电脉冲的时间间隔约7 ms，幅度比为3.5，而始发IBP脉冲的对应值分别为0.6 ms和0.8^[31]。NBE始发过程的前15 ms平均速度随初始高度的增大而减小，平均速度略快于IBP始发过程。正极性NBE和IBP的大多数始发了开始向上的闪电，而负极性NBE和IBP则大多数始发了开始向下发展的闪电。NBE可以出现在始发位置或闪电过程中，但始发NBE放电高度明显低于过程中NBE，这和Wu等^[32]的结果相似。

图 7

图 7 闪电始发过程的定位结果和对应的电场波形 ▲表示始发放电事件。a. 正极性NBE始发过程；b. 负极性NBE始发过程；c. 正极性IBP始发过程；d. 负极性IBP始发过程[31]。

国内外基于始发过程的精细化定位结果开展了多方面的研究，而LFEDA对闪电始发过程具有很好的定位能力，为始发过程的进一步认识提供了关键的数据支撑。

基于广州的两次雷暴过程的全闪数据，Zheng等^[20]研究了始发阶段多种特征，并分析了和发生高度及始发位置的相关性。两次雷暴共包含了1 056次具有明显始发通道的闪电，初始先导的持续时间中值为11.1 ms，脉冲丰度为1.1 fl/ms，步进发展的垂直步长为179 m，空间步长224 m。始发阶段的垂直(三维)发展尺度和速度分别约为2.2 km(2.7 km)和1.9×10⁵ m/s(2.4×10⁵ m/s)，和Wu等^[33]的结果一致；发展通道以垂直成分为主、与垂直方向夹角为28°。随着起始高度增加，初始阶段持续时间和步长增加，发展速度和脉冲丰度下降。相比于始发于较弱对流区的情况，始发于强烈对流区时通常有更大的始发速度和脉冲丰度，但持续时间、发展距离、发展步长较小。这些和史东东^[34]研究的对流核心区内和对流核心区外始发阶段的差异性相一致。史东东^[34]发现，闪电主要起始于回波强度30~40 dBZ区域，对流核心区内始发高度受对流核心影响较大，分布于对流核心上部(约8.8 km)或下部(约6.6 km)；并且对流核心区更倾向于短距离的垂直发展。

低频电场探测阵列及后续升级的实时低频全闪定位系统是近10年CMA_FEBLS在观测手段上的重要发展，不但具备高精度的三维定位能力和一定的通道刻画能力，而且能够提供闪电放电波形，在雷电探测技术、雷电物理过程及雷暴电活动研究中发挥了重要作用^{[25, 26, 34]}。

自2015年低频电场探测阵列连续运行观测以来，针对该阵列的三维定位方法在不断发展中。从最初采用简单的低频脉冲特征的TOA定位，到波形精细化处理、变窗口波形相关匹配后的TOA定位，获得了百米的定位精度，定位的精细化水平提高了数倍。而融合到达时差和时间反转技术的定位算法，则在精细化定位的同时提升了抗干扰能力、降低了对站网的要求。上述低频全闪精细化定位主要基于放电原始波形的事后处理，处理速度较慢，难以实现雷暴级别的全闪活动的实时定位应用。而升级的实时低频三维全闪定位系统，以FPGA高效脉冲信号处理技术和云平台的实时三维定位技术为特色，在具备三维定位能力的同时，也具备了初步的实时通道定位能力。

目前，虽然低频电场探测阵列通过定位方法的发展可以获得精细的定位结果，相似研究报道个例效果甚至可以和LMA(闪电成像阵列)辐射源定位结果相比拟^[35]，但是，目前的精细定位只能够在部分云闪中、针对脉冲信号丰富的放电过程实现。为了获得大多数闪电全过程的放电通道描绘，需要继续推进基于低频信号的探测方法研究，从升级传感器、缩短站网基线、提高灵敏度等多方面着手，获得高丰富度的闪电放电脉冲信号。另外，目前的低频全闪精细化定位算法多基于事后波形定位，实时低频全闪定位系统虽然能够初步获得通道定位结果，但其通道定位能力仍明显落后于基于波形的事后定位，如何实时提取更丰富的特征，获得更高效率的实时精细化定位能力是需要继续研究的课题，也是未来精细化低频全闪在业务中推广应用的关键。

基于低频三维全闪观测数据的研究，获得了对闪电放电物理过程的新认识，实现了对典型放电事件的电流波形反演，获得了两种始发放电事件(NBE和IBP)的差异性，研究给出了闪电始发特征、发生高度及与始发位置关系。低频电场探测阵列及实时低频全闪定位系统同时具备的定位能力和放电信号记录能力，特别有助于推进放电参量计算方面的研究。目前基于低频全闪观测数据给出了一些典型放电事件的参量反演方法，但是，对于大多数云内放电过程，特别是水平传输过程中的放电参量仍难以精确计算，而这些信息的完善对于全面认识闪电活动规律及物理化学效应非常重要，是亟需解决的重要问题。

低频全闪探测的应用也为雷暴电学的研究开辟了新方向，特别是低频全闪的通道定位能力，将显著提升对闪电活动和雷暴云动力、微物理配置关系的认识水平。目前基于低频全闪观测数据的分析已经推进了闪电活动的认识，比如在闪电的始发过程方面，发现了强弱对流区在始发的速度、脉冲丰度、持续时间、发展距离、发展步长等方面的差异等，但目前基于三维全闪数据对雷暴的研究多基于放电的三维位置，随着精细化能力的提升、通道刻画能力的普及，如何通过精细定位结果给出更多的闪电放电的特征，特别需要科研工作者进一步研究探讨。