2021, Vol. 37
2. 杭州市气象局，浙江 杭州 310051;
3. 南京信息工程大学大气物理学院，江苏 南京 210044
2. Hangzhou Meteorological Bureau, Hangzhou 310051, China;
3. School of Atmospheric Physics, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China
热带降雨测量卫星(TRMM)自1997年11月成功发射到2015年4月停止运行[1-2]，积累了大量的闪电(包含云闪和地闪)资料，并且由于该资料的长期性和完整性，已被广泛用于研究闪电气候特征等。Boccippio等[3]利用1997—1999年的LIS资料发现热带海洋和陆地闪电分布具有显著的特征。郄秀书等[4]利用1997—2002年的LIS闪电资料对全球典型区域的闪电活动进行分析，发现不同地区的闪电活动在闪电频数和闪电的光辐射能方面都有明显的不同；郄秀书等[5]也利用1998—2001年LIS闪电资料对青藏高原雷电活动特征进行了分析，发现该地区闪电活动受其特殊地形的热力和动力特征所调制。戴建华等[6]利用1998—2004年LIS资料分析了长江三角洲的闪电特征，发现该区域闪电次数的年差异较大、盛夏季节是闪电高发期，且闪电活动受到热辐射、地形等因素影响。王义耕等[7-8]分别利用9年和10年LIS闪电资料分析了华南和西南地区的闪电时空分布特征，结果显示华南闪电月分布呈双峰值特征，南海水面为密度低值区；西南地区闪电主要集中在春末仲夏，空间分布大体呈现东部、南部高的特点；两个地区闪电分别受当地下垫面、地形等因素影响。以上研究结果显示，不同区域的闪电活动存在显著区别。
除了偏重区域闪电时空分布分析外，也有部分学者开展了卫星闪电资料与气象要素关系的研究。例如，熊亚军等[9]根据1995—2002年OTD/LIS全球闪电资料，分析了区域闪电活动对地面相对湿度的响应，结果表明当地面相对湿度过大时，相对湿度的增加不利于闪电活动的发生；而当相对湿度较小时，相对湿度的增加有利于闪电活动的发生。马明等[10]研究了全球闪电活动对气温变化的响应，发现全球陆地和北半球陆地季平均的闪电频次对地面气温和湿球温度增加有灵敏的正响应，但在南半球、热带等其他区域，季平均的闪电频次与地面温度年际变化之间无明显相关。杜赛等[11]研究了我国西南两个区域闪电活动和气溶胶的相关性，结果显示气溶胶高和低的两个地区气溶胶对闪电活动的影响是相反的。Dai等[12]利用TRMM卫星10年LIS资料，研究了中国九个季风区的闪电活动与对流指数的关系，发现各地区闪电与对流参数的相关性各不相同。上述研究表明，闪电活动与一些气象要素有关，但是不同地区闪电与气象要素的关系也有所不同。
利用卫星闪电资料开展时空分布研究及相关气象要素分析为人类进一步认识闪电分布规律及影响要素提供了基础，但以上研究所使用的卫星闪电资料往往数据时间过短、且空间分辨率多集中于0.25°~2.50°；另一方面浙江省位于我国东南沿海，雷电活动比较频繁，利用卫星闪电资料开展该地区的闪电研究较少。
本研究将采用更长时间尺度(1998年1月1日—2013年12月31日)、更高空间分辨率的卫星闪电产品[2]开展浙江省及周边地区(117.5~123.0°E, 26~32°N)卫星闪电资料的时空分布研究，并可能与闪电发生有关的气象要素进行相关性分析，以期为该地区进一步科学开展闪电预报及雷电防护提供参考依据。
2 数据介绍 2.1 卫星闪电数据本文所使用的卫星闪电数据为TRMM/LIS超高分辨率闪电定位产品[2]。该产品[2, 13-14]根据LIS轨道“闪电”数据并综合考虑观测持续时间和探测效率统计得到。产品[2]包含年、月、日、季节及年逐日五个气候数据集，其空间分辨率为0.1°，时间范围为1998年1月1日—2013年12月31日，覆盖范围为南北纬38°之间的全区域。
2.2 气象数据本文所使用的气象数据来源于中国区域地面气象要素驱动数据集[15]。该数据集[15-17]包含近地面气温、近地面气压、近地面空气比湿、近地面全风速、地面向下短波辐射、地面向下长波辐射、地面降水率共7个要素。数据[15]时间分辨率为3小时，水平空间分辨率为0.1°，时间范围为1979年1月1日—2018年12月31日，覆盖范围为中国大陆。本文选取近地面气温、近地面空气比湿、地面向下短波辐射、地面向下长波辐射、地面降水率等5个参数。
2.3 气溶胶数据本文所使用的气溶胶数据为亚洲大陆气溶胶光学厚度(AOD)数据集[18]。该数据集[18-21]采用可见光波段遥感反演方法制作，其原始数据来自Terra和Aqua上搭载的MODIS传感器；数据时间分辨率为逐日，空间分辨率为0.1°，时间范围为2002—2011年，覆盖范围为亚洲大陆。
3 闪电分布特征 3.1 闪电空间分布特性根据LIS年气候数据产品，统计了研究范围内的闪电空间分布(图 1)。
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图 1 研究区域闪电密度空间分布图 |
(1) 1998—2013年，区域内的闪电平均密度为5.97 f1/(km2·a)，其中陆地闪电平均密度为7.94 f1/(km2·a)，海洋闪电平均密度为2.09 f1/(km2·a)。陆地闪电平均密度为海洋闪电平均密度的3.80倍，该值小于全球陆地海洋闪电比[22]，但与华南地区[7]研究结果较一致，其主要原因是本研究范围海域和文献[7]的海域均为近海地区，近海地区的闪电密度远大于深海地区[22]。闪电密度从陆地到海洋呈现断崖式下降变化带，该结果与文献[23-24]等研究结果一致，反映了陆地更容易产生对流活动[3]，其原因应该是受下垫面及对应的气象条件不同影响。
(2) 研究区域陆地闪电总体较活跃，但空间分布不均匀，其中闪电密度最大值为28.41 f1/(km2·a)，位于宁波余姚。此外，在金华义乌、杭州淳安建德交界处、湖州安吉德清交界处等地也存在密度高值区。陆地闪电密度低值主要集中在嘉兴、杭州淳安、衢州开化常山交界处、绍兴嵊州及金华磐安等地。研究区域内陆地闪电分布情况应该是受到了气候、下垫面、地形等多种因素的影响。区域地处亚热带季风气候，雨量充沛，闪电总体较活跃；地形复杂，含山地、丘陵、冲击平原和大型水体等，不同的下垫面、地形及气象条件导致了陆地闪电分布不均匀。
3.2 闪电时间分布特征 3.2.1 闪电月变化根据LIS月气候数据产品，统计了研究区域内陆地、海洋以及海陆的逐月平均闪电密度(图 2a)。(1)研究区域内陆地、海洋以及海陆的平均闪电密度值逐月变化有很好的一致性：自1月开始，闪电密度值缓慢上升，5月闪电密度值略有下降，随后迅速上升，并于7—8月达到最大值，其中8月峰值陆地、海洋及海陆的闪电平均密度分别为7.75×10-2、1.92×10-2和5.79×10-2f1/(km2·d); 9月开始闪电密度迅速下降，并于12月达到最小值，分别为1.94×10-4、2.01×10-4和1.96×10-4f1/(km2·d)。海洋与陆地闪电密度的月变化具有较好的一致性，主要原因是研究海域为近海地区，近海地区闪电活动与大陆闪电活动有密切联系[22]。(2)研究区域内闪电活动具有较明显的季节变化特征：夏季闪电密度最大，冬季闪电密度值最小。该研究成果与文献[4, 22, 25-26]等结论一致，反映了北半球中纬度及附近夏季热对流活动最频繁。(3)陆地闪电密度值总体上大于海洋闪电密度值，但在11月、12月、1月，海洋闪电密度值略大于陆地闪电密度值。11月、12月、1月陆地闪电密度值分别为4.57×10-4、1.94×10-4和3.64×10-4f1/(km2·d)，海洋密度值分别为8.94×10-4、2.01×10-4和4.72×10-4f1/(km2·d)，该研究结果与文献[27]一致：在热带辐合带以外区域，冬季海洋闪电多于陆地，主要原因是冬季海洋温度较高，温暖的海水在寒冷季节将为对流的产生提供能量。因此，研究区域冬季海洋更易形成对流活动。
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图 2 研究区域内闪电时间变化 a.月分布；b.日分布。 |
根据LIS日气候数据产品，统计了研究区域内陆地、海洋以及海陆的逐时平均闪电密度(图 2b)。(1)陆地闪电密度总体上呈现单峰结构：08:00(北京时间，下同)波谷对应闪电密度为1.50×10-4f1/(km2·h); 15:00波峰对应闪电密度为2.38×10-3f1/(km2·h)。研究区域内陆地日变化峰谷发生时间与全球及亚洲等陆地闪电密度日变化峰谷发生时间[28]有较好的一致性，与我国中东部地闪密度日分布[26]也有较好的一致性，进一步验证了研究区域陆地午后对流活动比较频繁[6, 26]。(2)就海洋闪电密度而言，日变化整体较平缓，呈现双峰双谷波形：03:00首个波峰对应闪电密度为4.05×10-4f1/(km2·h); 10:00出现首个波谷值，对应的闪电密度为6.50×10-5f1/(km2·h); 18:00出现第二个峰值，此时闪电密度为5.99×10-4f1/(km2·h); 23:00出现第二个谷值，密度为1.43×10-4f1/(km2·h)。该研究结果符合文献[4]给出的结论：海洋闪电活动主峰值发生在傍晚，凌晨还有一次峰值出现。(3)陆地闪电密度总体上高于海洋闪电密度，但在凌晨03:00—06:00，海洋闪电密度略高于陆地闪电密度。03:00—06:00，海洋闪电密度值分别为4.05×10-4、1.89×10-4、2.17×10-4、1.90×10-4f1/(km2·h)，陆地闪电密度值分别为3.42×10-4、1.84×10-4、1.84×10-4、1.77×10-4f1/(km2·h)。海洋闪电密度凌晨出现首个波峰，且此时闪电密度大于陆地闪电密度，该研究结果应该与凌晨海水温度相对较高有关，将在后面进一步深入分析。(4)海陆闪电密度值日变化与陆地闪电密度平均值变化趋势一致。
4 与闪电有关的气象要素分析闪电活动受到多种气象要素共同作用的影响。为了进一步探讨各气象要素可能对其产生的作用，本文分别统计了研究区域内闪电密度与各要素之间的关系。
由于中国区域地面气象要素驱动数据集和亚洲大陆气溶胶光学厚度数据集均为陆面数据，因此仅统计研究区域内陆地闪电密度逐月平均值和对应区域内气象要素逐月平均值的变化关系；另外，由于亚洲大陆气溶胶光学厚度数据集时间范围为2002—2011年，因此在研究陆地闪电密度与气溶胶光学厚度的变化关系时，气溶胶光学厚度逐月平均值采用此时段内的统计平均值。各气象要素与闪电密度逐月平均值相关系数如表 1所示，逐月变化图如图 3所示。
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表 1 闪电密度与气象要素的相关系数 |
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图 3 研究区域内闪电密度与各气象要素平均值的月变化 a.气温；b.长波辐射；c.短波辐射；d.比湿；e.降水率；f.气溶胶光学厚度。 |
结合表 1和图 3可看出，除气溶胶光学厚度外，各气象要素与闪电密度平均值的逐月变化趋势有很好的一致性，均成正相关。其中，地面降水率和闪电密度月变化的相关系数最高，为0.858 0;地面向下长波辐射、地面向下短波辐射及近地面空气比湿和闪电密度月变化的相关系数均在0.700 0以上；近地面气温和闪电密度月变化的相关系数为0.667 0。
雷暴的发生主要由水汽条件、不稳定层结条件和抬升力条件[29]三方面综合作用而造成。浙江及周边地区卫星闪电资料与地面向下短波辐射、长波辐射和温度成正相关(图 3a~3c)，主要是因为：地面向下短波辐射是以辐射形式到达地表的总太阳辐射，长波辐射是来自大气本身的热辐射和来自云的热辐射[30]。因此，辐射值的大小与太阳辐射、云层分布及地表属性有关，该值的大小也将直接影响地表温度的高低。浙江及周边区域从冬季开始至春季、夏季，随着地面向下短波辐射和长波辐射增强时，地表温度逐步升高，地面热空气的上升运动逐步增强，其大气层结不稳定度和抬升力均逐步增大，更有利于雷暴的形成和发展，因此闪电密度值也逐渐增加；之后，进入秋季、冬季，随着辐射值下降，地表温度逐渐减少，大气层结也更加稳定，闪电密度也逐渐下降。该研究成果与文献[10, 31]研究成果有很好的一致性。
研究区域内近地面空气比湿和闪电密度平均值成正相关(图 3d)，其统计结果与南京地区[32]研究结果一致。这主要是与雷暴形成的水汽条件[29]有关。对流的发生、发展需要以一定的湿度条件为基础，较小的湿度难以形成产生闪电活动所需一定强度的云[9]。夏季，源于印度洋的西南季风和西太平洋的东南季风为我国带来充足的水汽，造成东部和南部季风区比湿增加[33]，雷暴云形成的水汽条件逐渐成熟，闪电密度值逐渐增大；冬季我国大部地区盛行寒冷干燥的西北和东北气流，比湿值下降[33]，闪电密度值也逐渐减小。
图 3e显示降水率和闪电密度平均值的逐月变化趋势也有很好的一致性，这主要是因为：闪电活动和降水都是云内动力和微物理过程作用的产物。闪电的发生与云内粒子所携带的电荷有关，而冰相粒子则是电荷的重要载体，因此冰相粒子与闪电的发生有紧密的联系[34-36]。当对流云系内冰相物含量较高时，闪电活动也会比较频繁。降水的发生则直接与云内粒子的含量有关，它是云内粒子凝结成核、碰并增长，在上升气流和重力共同作用下下落的产物[37]。云内粒子含量丰富的区域，降水特别是对流降水也相对较强[37]。浙江省短时强降水主要是以台风及午后分散性热对流为主[38-39]，夏季随着研究区域内对流及台风天气的增加，其降水率也最大；而对流、台风云墙、外围云系[40]等都存在着激烈的闪电活动，其闪电活动也最频繁。
气溶胶光学厚度与闪电密度值呈现弱的负相关，相关系数为-0.397 8。由图 3f可见，6月之前，研究区域内闪电平均密度值较小，而气溶胶光学厚度值较大；7月闪电密度值迅速增加，并于8月达到峰值；而气溶胶光学厚度平均值则快速减少，并于8月到达最小值；此后，闪电密度值逐步减小，而气溶胶光学厚度平均值则逐渐增加，并于11月出现拐点。闪电与气溶胶的关系十分复杂。一方面，气溶胶可通过微物理作用影响冰相粒子的生成和对流的发展而影响闪电活动[11, 41-42]；另一方面，气溶胶可通过辐射效应而影响闪电活动[43-44]。本文研究结果显示：冬春季，研究区域内气溶胶浓度较高，闪电密度值较小，可能原因是大量的气溶胶通过吸收和散射太阳辐射减少了到达地表的太阳辐射，降低了从地面到低层大气的对流能量[43-45]；对流抬升的减弱不利于液态水输送到冻结层以上，抑制了冰相过程的发展，从而减弱闪电活动的强度[45]。夏季气溶胶浓度较小但闪电密度迅速增加，可能原因是夏季由于降水的清洗作用导致气溶胶浓度快速减少，太阳辐射能更有效到达地面使地面升温，从而促进闪电的增加。因此研究区域内气溶胶对于闪电活动的影响应该主要受气溶胶辐射效应的影响。研究区域内城市众多、人口密集，人类活动导致大量空气污染物排放，使该区域气溶胶浓度较高，进一步证实了文献[11, 45-46]的研究成果，即在气溶胶浓度较高的区域，气溶胶通过辐射效应影响闪电。
综上所述，研究区域闪电密度受到局地气象条件热辐射、水汽等各气象要素的影响，因此也可进一步解释本文第3节中研究区域的闪电时空分布特点。该地区夏季热辐射不断增加，地表温度通常于午后达到最大值，加之充足的水汽条件，易形成雷暴产生的水汽条件、不稳定层结条件和抬升力条件[29]，因此该区域闪电密度总体上在夏季午后呈现最大值。
陆地闪电密度值总体上大于海洋闪电密度值，该研究成果与文献[3-4, 7, 22-24, 47-48]研究成果一致。Boccippio等[3]研究指出：海洋和陆地闪电密度的不同主要是因为海洋和陆地的雷暴数量不同，并非海洋和陆地每个雷暴产生的闪电数量差异引起。一般情况下陆地更容易产生雷暴，主要是因为水体的比热大于陆地[47-48]，陆地表面感热湍流通量和鲍恩比大于海洋[47]。一般情况在太阳热辐射作用下，地面温度升高较海洋更快，陆地低层大气受热产生的垂直上升运动更有利于形成热对流。但在夜间和冬季，由于水域温度下降的比陆地慢，当水体温度高于陆地温度时，等温线从陆地到海面倾斜上升，这样在夜间和冬季海上容易形成上升气流，更有利于雷暴形成[7]。因此研究区域陆地闪电密度值总体上大于海洋闪电密度值，但在冬季及凌晨，海洋平均闪电密度略大于陆地闪电密度。
5 结论通过对1998—2013年浙江省及周边地区卫星闪电数据分析，并结合中国区域地面气象要素驱动数据集、亚洲大陆气溶胶光学厚度数据集对比分析，得到以下结论。
(1) 研究区域内闪电平均密度为5.97 f1/(km2·a)，其中陆地的闪电平均密度为7.94 f1/(km2·a)，海洋闪电平均密度为2.09 f1/(km2·a)。陆地闪电平均密度为海洋闪电平均密度的3.80倍。研究区域陆地闪电总体较活跃，但空间分布不均匀。闪电密度最大值为28.41 f1/(km2·a)，位于宁波余姚。此外，在金华义乌、杭州淳安建德交界处、湖州安吉德清交界处等地也存在密度高值区。陆地闪电密度低值主要集中在嘉兴、杭州淳安、衢州开化常山交界处、绍兴嵊州及金华磐安等地。
(2) 就月变化而言，研究区域内陆地、海洋以及海陆的平均闪电密度逐月变化趋势有很好的一致性；夏季闪电密度最大，8月峰值陆地、海洋及海陆的闪电平均密度分别为7.75×10-2、1.91×10-2和5.79×10-2f1/(km2·d)；冬季闪电密度值最小，12月最小值分别为1.94×10-4、2.01×10-4和1.96×10-4f1/(km2·d)；陆地闪电密度值总体上大于海洋闪电密度值，但在11月、12月、1月，海洋闪电密度值略大于陆地闪电密度值。
(3) 就日变化而言，该区域内陆地闪电密度呈现单峰结构：波谷发生于08:00，闪电密度为1.50×10-4f1/(km2·h)；波峰出现在15:00，闪电密度为2.38×10-3f1/(km2·h)；海洋闪电密度呈现双峰双谷波形：波峰出现于03:00和18:00，对应的闪电密度分别为4.05×10-4、5.99×10-4f1/(km2·h)；波谷出现于10:00和23:00，对应的闪电密度分别为6.50×10-5、1.43×10-4f1/(km2·h)。陆地闪电密度总体上高于海洋闪电密度，但在凌晨03:00—06:00，海洋闪电密度略高于陆地闪电密度。
(4) 该区域陆地气温、地面辐射、比湿及降水率与闪电密度月变化均成正相关。其中，地面降水率和闪电密度月变化的相关系数最高，为0.8580；地面向下长波辐射、地面向下短波辐射及近地面空气比湿和闪电密度月变化的相关系数均在0.700 0以上；近地面气温和闪电密度月变化的相关系数为0.667 0。气溶胶光学厚度与闪电密度值呈现弱的负相关，相关系数为-0.397 8。
致谢: 感谢NASA GHRC提供LIS超高分辨率闪电气候数据；感谢中国科学院青藏高原研究所提供中国区域地面气象要素驱动数据集；感谢中国科学院遥感与数字地球研究所远程通讯地学处理(TGP)课题组提供亚洲大陆气溶胶光学厚度数据集。| [1] |
TRMM卫星测雨雷达及其应用研究综述[J]. 气象科学, 2001, 21(4): 491-500. DOI:10.3969/j.issn.1009-0827.2001.04.015 |
| [2] |
ALBRECHT R I, GOODMAN S J, BUECHLER D E, et al. LIS 0.1 Degree Very High Resolution Gridded Lightning Climatology Data Collection[Z]. NASA Global Hydrology Resource Center DAAC, 2016.
|
| [3] |
BOCCIPPIO D J, GOODMAN S J, HECKMAN S. Regional differences in tropical lightning distributions[J]. J Appl Meteor, 2000, 39(12): 2 231-2 248. DOI:10.1175/1520-0450(2001)040<2231:RDITLD>2.0.CO;2 |
| [4] |
卫星观测到的全球闪电活动及其地域差异[J]. 地球物理学报, 2003, 46(7): 743-750. |
| [5] |
卫星观测到的青藏高原雷电活动特征[J]. 高原气象, 2003, 22(3): 288-294. DOI:10.3321/j.issn:1000-0534.2003.03.013 |
| [6] |
用TRMM/LIS资料分析长江三角洲地区的闪电活动[J]. 应用气象学报, 2005, 16(6): 728-735. DOI:10.3969/j.issn.1001-7313.2005.06.003 |
| [7] |
TRMM卫星观测到的华南地区的闪电时空分布特征[J]. 热带气象学报, 2009, 25(2): 227-233. DOI:10.3969/j.issn.1004-4965.2009.02.015 |
| [8] |
卫星观测的西南地区闪电的时空分布[J]. 大气科学学报, 2010, 33(4): 489-495. DOI:10.3969/j.issn.1674-7097.2010.04.013 |
| [9] |
区域闪电活动对地面相对湿度的响应[J]. 地球物理学报, 2006, 49(2): 367-374. |
| [10] |
全球闪电活动对气温变化的响应[J]. 科学通报, 2005, 50(15): 1 643-1 647. |
| [11] |
中国不同地区闪电活动和气溶胶的相关性[J]. 科学技术与工程, 2018, 18(6): 22-30. DOI:10.3969/j.issn.1671-1815.2018.06.004 |
| [12] |
DAI J H, WANG Y, CHEN L, et al. A comparison of lightning activity and convective indices over some monsoon-prone areas of China[J]. Atmos Res, 2009, 91: 438-452. DOI:10.1016/j.atmosres.2008.08.002 |
| [13] |
ALBRECHT R I, GOODMAN S J, BUECHLER D E, et al. Where are the lightning hotspots on earth?[J]. Bull Amer Meteor Soc, 2016, 97(11): 2 051-2 068. DOI:10.1175/BAMS-D-14-00193.1 |
| [14] |
CECIL D J, BUECHLER E B, RICHARD J B. Gridded lightning climatology from TRMM-LIS and OTD: Dataset description[J]. Atmos Res, 2014, 135-136: 404-414. DOI:10.1016/j.atmosres.2012.06.028 |
| [15] |
阳坤, 何杰. 中国区域地面气象要素驱动数据集(1979-2018)[Z]. 时空三极环境大数据平台, 2019.
|
| [16] |
HE J, YANG K, TANG W, et al. The first high-resolution meteorological forcing dataset for land process studies over China[J]. Scientific Data, 2020, 7: 25. DOI:10.1038/s41597-020-0369-y |
| [17] |
YANG K, HE J, TANG W J, et al. On downward shortwave and longwave radiations over high altitude regions: Observation and modeling in the Tibetan Plateau[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2010, 150(1): 38-46. DOI:10.1016/j.agrformet.2009.08.004 |
| [18] |
光洁, 薛勇. 亚洲大陆气溶胶光学厚度数据集(2002-2011)[Z]. 时空三极环境大数据平台, 2018.
|
| [19] |
XUE Y, HE X W, XU H, et al. China Collection 2.0: The Aerosol Optical Depth Dataset from the Synergetic Retrieval of Aerosol Properties Algorithm[J]. Atmos Envir, 2014, 95(1): 45-58. |
| [20] |
GUANG J, XUE Y, LI Y J, et al. Retrieval of Aerosol Optical Depth over Bright Land Surfaces by Coupling Bidirectional Reflectance Distribution Function Model and Aerosol Retrieval Model[J]. Remote Sensing Letter, 2012, 3(7): 577-584. DOI:10.1080/01431161.2011.642322 |
| [21] |
TANG J K, XUE Y, YU T, et al. Aerosol Optical Thickness Determination by Exploiting the Synergy of TERRA and AQUA MODIS(SYNTAM)[J]. Remote Sensing of Environment, 2005, 94(3): 327-334. DOI:10.1016/j.rse.2004.09.013 |
| [22] |
王基鑫. 全球闪电活动时空分布特征及其与大气环境因素的关系[D]. 合肥: 中国科学技术大学, 2016.
|
| [23] |
YOU J, ZHENG D, ZHANG Y J, et al. Duration, spatial size and radiance of lightning flashes over the Asia-Pacific region based on TRMM/LIS observation[J]. Atmos Res, 2019, 223(1): 98-113. |
| [24] |
CHRISTIAN H J, BLAKESLEE R J, BOCCIPPIO D J, et al. Global frequency and distribution of lightning as observed from space by the Optical Transient Detector[J]. J Geophys Res, 2003, 108(D1): 4 005. DOI:10.1029/2002JD002347 |
| [25] |
基于VLF/LF三维闪电监测定位系统的北京闪电特征分析[J]. 热带气象学报, 2018, 34(3): 393-400. |
| [26] |
我国中东部3—9月云地闪电密度和强度分布特征[J]. 热带气象学报, 2016, 32(3): 322-333. |
| [27] |
MONTANYÀJ, FABRÓF, VAN DER VELDE O, et al. Global distribution of winter lightning: a threat to wind turbines and aircraft[J]. Natural Hazards and Earth System Science, 2016, 16: 1 465-1 472. DOI:10.5194/nhess-16-1465-2016 |
| [28] |
BAILEY J C, BLAKESLEE D E, CHRISTIAN H J. Diurnal lightning distributions as observed by the Optical Transient Detector(OTD)and the Lightning Imaging Sensor(LIS)[C]. Beijing: Proceedings of the 13th International Conference on Atmospheric Electricity, 2007: 657-660.
|
| [29] |
天气学原理和方法[M]. 北京: 气象出版社, 2003: 436-437, 442.
|
| [30] |
地表向下短波和长波辐射遥感参数化方案研究综述[J]. 北京大学学报(自然科学版), 2005, 51(4): 772-782. |
| [31] |
KUMAR P R. Lightning, rainfall, AOD, and convection variabilities in the monsoon zone of India[J]. International Journal of Remote Sensing, 2018, 39(3): 727-740. DOI:10.1080/01431161.2017.1392636 |
| [32] |
地面湿度对雷暴云电过程的影响[J]. 科学技术与工程, 2019, 19(25): 38-47. DOI:10.3969/j.issn.1671-1815.2019.25.007 |
| [33] |
1958-2005年中国高空大气比湿变化[J]. 大气科学, 2014, 38(1): 1-12. DOI:10.3969/j.issn.1674-7097.2014.01.001 |
| [34] |
郑栋. 闪电活动与降水的相关关系研究[D]. 北京: 中国科学研究生院, 2008.
|
| [35] |
雹暴的闪电活动特征与降水结构研究[J]. 中国科学: 地球科学, 2007, 37(1): 123-132. |
| [36] |
DEIERLING W, LATHAM J, PETERSON W A, et al. On the relationship of thunderstorm ice hydrometeor characteristics and total lightning measurements[J]. Atmos Res, 2005, 76: 114-126. DOI:10.1016/j.atmosres.2004.11.023 |
| [37] |
南京对流降水和闪电的TRMM资料分析[J]. 气象科学, 2010, 30(4): 468-474. DOI:10.3969/j.issn.1009-0827.2010.04.006 |
| [38] |
基于GIS的浙江省暴雨灾害及其危险性评价[J]. 中国农学通报, 2012, 28(32): 293-299. DOI:10.3969/j.issn.1000-6850.2012.32.051 |
| [39] |
2004-2016年浙江省夏季降水的日变化特征[J]. 干旱气象, 2019, 37(1): 1-9. |
| [40] |
西太平洋台风最大风速与闪电活动特征[J]. 大气科学学报, 2012, 35(4): 415-422. DOI:10.3969/j.issn.1674-7097.2012.04.004 |
| [41] |
气溶胶对台风"天兔"中闪电的影响[J]. 热带气象学报, 2017, 33(5): 728-740. |
| [42] |
KHAIN A, COHEN N, LYNN B, et al. Possible aerosol effects on lightning activity and structure of hurricanes[J]. J Atmos Sci, 2008, 65(12): 3 652-3 667. DOI:10.1175/2008JAS2678.1 |
| [43] |
ANDREAE M O, JONES C D, COX P M. Strong present-day aerosol cooling implies a hot future[J]. Nature, 2005, 435(7 046): 1 187-1191. |
| [44] |
TAN Y B, PENG L, SHI Z, et al. Lightning flash density in relation to aerosol over Nanjing(China)[J]. Atmos Res, 2016, 174-175: 1-8. DOI:10.1016/j.atmosres.2016.01.009 |
| [45] |
ZHAO P G, LI Z Q, XIAO H, et al. Distinct aerosol effects on cloud-to-ground lightning in the plateau and basin regions of Sichuan, Southwest China[J]. Atmos Chem Phys, 2020, 20: 13 379-13 397. DOI:10.5194/acp-20-13379-2020 |
| [46] |
SHI Z, WANG H C, TAN Y B, et al. Influence of aerosols on lightning activities in central eastern parts of China[J]. Atmos Sci Lett, 2020, 21: e957. |
| [47] |
WILLIAMS E, STANLL S. The physical origin of the land-ocean contrast in lightning activity[J]. Comptes Rendus Physique, 2002, 3(10): 1 277-1 292. DOI:10.1016/S1631-0705(02)01407-X |
| [48] |
上海及周边地区地闪活动特征及海陆差异[J]. 气象科技, 2014, 42(1): 164-172. DOI:10.3969/j.issn.1671-6345.2014.01.027 |