馬瑞陽 鄭 棟 姚 雯 張文娟

(中國氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國家重點實驗室/雷電物理和防護工程實驗室，北京 100081)

引 言

雷暴云是產(chǎn)生閃電的對流云，常常伴隨強降水、大風(fēng)、冰雹、龍卷等災(zāi)害性天氣過程，是天氣監(jiān)測和預(yù)報的重要對象。雷暴云可以到達很高的高度，對平流層和對流層物質(zhì)交換、大氣輻射過程等具有重要影響，與氣候變化存在復(fù)雜的耦合過程。雷暴云內(nèi)的閃電活動還是大氣中氮氧化物的主要自然源，參與大氣化學(xué)過程，影響氣候變化。因此，了解雷暴活動的特征具有重要的科學(xué)意義。

雷暴云雖然屬于對流系統(tǒng)，但其時空尺度和對流強度的分布范圍較寬，已有的關(guān)于對流云氣候特征研究傾向關(guān)注水平尺度較大、垂直發(fā)展較強的對流過程，但這不足以反映雷暴活動的全貌，如對流研究中常被關(guān)注的中尺度對流系統(tǒng)(mesoscale convective system，MCS)，在樣本選取時通常要求其尺度和強度超過一定條件，一般具有較大的對流區(qū)面積[1-6]。在深對流和強深對流的氣候特征研究中，往往要求云發(fā)展到很高的高度，如深對流云要求20 dBZ 反射率因子超過14 km，強深對流云要求40 dBZ 反射率因子超過10 km[7-12]。但上述定義的對流系統(tǒng)可能占雷暴活動的較小部分，大量產(chǎn)生閃電的雷暴云可能未達到以上尺度和強度要求。因此單獨針對雷暴云開展研究，有助于全面了解對流活動特征。

閃電是判別雷暴云的直接指標。Mezuman等[13]和Hutchins等[14]基于全球閃電定位網(wǎng)(World-Wide Lightning Location Network，WWLLN)數(shù)據(jù)，通過對閃電進行聚類，確定雷暴事件，進而研究雷暴活動的時空分布特征；周康輝等[15]使用密度極大值快速搜索算法對閃電數(shù)據(jù)進行聚類，實現(xiàn)雷暴云的識別與追蹤。但上述方法實際得到的是雷暴云中閃電活動聚集區(qū)，且難以反映雷暴云的結(jié)構(gòu)屬性。美國猶他大學(xué)基于TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)建立的RPF(Radar Precipitation Feature)數(shù)據(jù)集中包含TRMM攜帶的閃電成像儀(Lightning Imaging Sensor，LIS)觀測到的閃電頻次信息[16]，是開展雷暴研究的重要數(shù)據(jù)之一，在揭示全球和區(qū)域雷暴活動的研究中發(fā)揮了關(guān)鍵作用[17-20]。但TRMM衛(wèi)星作為極軌衛(wèi)星，對固定地點的到訪頻次極為有限，難免錯失大量處于其短暫觀測時間(每次約90 s)之外的樣本，以及因閃電活動頻次低，在觀測時間內(nèi)沒有產(chǎn)生閃電的雷暴。且TRMM衛(wèi)星軌道掃描寬度較小(比如測雨雷達掃描寬度約247 km)，對部分雷暴云的觀測可能不完整。此外，TRMM衛(wèi)星運行在35°S～35°N，對高緯度地區(qū)無觀測能力。

整體上，目前雷暴云數(shù)據(jù)集非常有限，每種數(shù)據(jù)集均有局限性。本研究使用地球同步軌道FY-2E氣象衛(wèi)星相當(dāng)黑體亮度溫度(black body temperature，TBB)和WWLLN數(shù)據(jù)，利用兩種觀測手段區(qū)域覆蓋范圍廣、觀測時間連續(xù)的優(yōu)勢，建立雷暴云特征數(shù)據(jù)集。本文對該數(shù)據(jù)集進行說明，并利用該數(shù)據(jù)集初步探討我國陸地和毗鄰海域雷暴活動的特征，對數(shù)據(jù)集進行檢驗，為該數(shù)據(jù)集在科學(xué)研究中的進一步應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

1 雷暴云特征數(shù)據(jù)集的建立

本研究利用2010—2018年FY-2E氣象衛(wèi)星的TBB和云分類(cloud classification，CLC)產(chǎn)品以及WWLLN的閃電定位數(shù)據(jù)進行雷暴云識別，并計算其特征參量，形成雷暴云特征數(shù)據(jù)集。本文的雷暴云明確為產(chǎn)生閃電的云。

1.1 數(shù) 據(jù)

FY-2E氣象衛(wèi)星運行在地球靜止軌道，于2008年12月23日發(fā)射升空，2009年2月初始定位于104.5°E的赤道上方，同年12月正式接替FY-2C氣象衛(wèi)星，2015年7月FY-2E氣象衛(wèi)星漂移至86.5°E的赤道上空，其觀測數(shù)據(jù)截至2019年1月。本文選擇數(shù)據(jù)為2010—2018年FY-2E氣象衛(wèi)星的TBB產(chǎn)品和CLC產(chǎn)品，時間分辨率為1 h，星下點分辨率為5 km。TBB數(shù)值與對流云云頂高度通常反向?qū)?yīng)，TBB值越低，表明云頂高度越高，對流越強，反之亦然。CLC數(shù)據(jù)給出云區(qū)和非云區(qū)的判別，在云區(qū)給出云類型的判別。

WWLLN是由美國華盛頓大學(xué)管理并與多所大學(xué)和研究機構(gòu)合作建立的全球閃電定位網(wǎng)，在3～30 kHz探測閃電放電擊穿信號[21-22]，其數(shù)據(jù)主要由包含強擊穿事件的閃電組成，其中大電流地閃占據(jù)更大比例[23-26]。根據(jù)Bürgesser等[25]的估計，在東亞地區(qū)，WWLLN探測效率約為TRMM/LIS的10%；考慮到LIS的探測效率約為88%[27]，粗略推測WWLLN在東亞地區(qū)的實際探測效率為8%左右。

1.2 數(shù)據(jù)集建立方法

雷暴云特征數(shù)據(jù)集建立步驟如下：①初選TBB不超過-32℃的云區(qū)為備選區(qū)域，如圖1中紅色曲線包圍的區(qū)域。Maddox[1]提出將TBB不超過-32℃ 作為中尺度對流復(fù)合體(mesoscale convective complex，MCC)的識別標準之一，該標準在對流活動研究方面也被廣泛參考[2-5,28-31]。Thiel等[32]等指出云頂溫度低于-30℃可用于區(qū)分區(qū)域內(nèi)有無閃電活動。在前期分析中，通過檢查WWLLN數(shù)據(jù)與TBB數(shù)據(jù)的對應(yīng)情況，發(fā)現(xiàn)75%以上的WWLLN閃電位置處TBB溫度值小于-32℃，因此本研究也使用該溫度閾值作為雷暴云區(qū)域需滿足的條件之一。為防止因下墊面影響可能引起的誤判，要求TBB不超過-32℃的區(qū)域在CLC產(chǎn)品中必須被識別為云區(qū)。將滿足上述兩個條件的區(qū)域作為備選區(qū)。②使用最小二階矩法對備選區(qū)的輪廓形狀進行橢圓擬合，如圖1中藍色線條所示的橢圓。③將該TBB時刻前20 min和其后40 min共1 h時段內(nèi)的所有WWLLN閃電疊加在TBB圖上，如果有任何一個WWLLN閃電落在備選區(qū)域內(nèi)或擬合橢圓內(nèi)，則該備選區(qū)域被確認為雷暴云。另外，對于TBB不超過-32℃區(qū)域內(nèi)無WWLLN閃電的備選區(qū)域，若其內(nèi)WWLLN閃電均來自于包含在其內(nèi)的其他備選區(qū)域，則該備選區(qū)域被識別為非雷暴云。若兩個TBB不超過-32℃區(qū)域內(nèi)無WWLLN閃電的備選區(qū)域在擬合橢圓區(qū)域有重合，且僅在擬合橢圓重合的位置有WWLLN閃電，則這兩個備選區(qū)域均不進入雷暴云樣本集。④獲得雷暴云參數(shù)，形成特征數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集包括雷暴云時間、位置信息，用擬合橢圓表示的雷暴云形態(tài)(長軸、短軸、旋轉(zhuǎn)角等)信息，表征雷暴云結(jié)構(gòu)的云面積、TBB統(tǒng)計值、閃電頻次以及其中包含的強對流核(由TBB不超過-52℃ 的區(qū)域表征)信息等。

圖1 雷暴云區(qū)域識別示意圖(紅線包圍區(qū)域為TBB不超過-32℃的區(qū)域，藍線表示針對上述區(qū)域的擬合橢圓，黃色*為疊加的1 h內(nèi)WWLLN閃電；紅色和藍色實線表示雷暴云，紅色和藍色虛線表示非雷暴云)

在雷暴云判別中同時要求被選區(qū)域的TBB不超過-32℃以及1 h內(nèi)存在WWLLN閃電，是基于如下考慮：①云在1 h內(nèi)雖然產(chǎn)生了閃電，但衛(wèi)星觀測的時刻可能位于沒有閃電活動的階段(如云最初形成的階段或云消亡的階段)，此時云的特征可能偏離對流屬性，會影響雷暴云結(jié)構(gòu)統(tǒng)計，采用TBB不超過-32℃的標準將盡可能排除這種影響。②雷暴云產(chǎn)生的閃電放電強度通常符合對數(shù)正態(tài)分布，即擊穿強度相對較弱的閃電具有更大的比例，但在更長統(tǒng)計時間內(nèi)，雷暴云產(chǎn)生強閃電并被WWLLN探測到的概率必然增加，使用1 h的WWLLN閃電數(shù)據(jù)一方面與衛(wèi)星數(shù)據(jù)的時間分辨率對應(yīng)，另一方面可以降低WWLLN較低探測效率的影響，盡可能減少遺漏雷暴云。

2 中國區(qū)域數(shù)據(jù)集的質(zhì)量控制

雷暴云特征數(shù)據(jù)集覆蓋FY-2E氣象衛(wèi)星的圓盤狀觀測區(qū)域，由于圓盤邊緣區(qū)域衛(wèi)星觀測到的云可能不完整，因此數(shù)據(jù)集并不適合在整個區(qū)域直接使用。本研究首先關(guān)注中國陸地及其毗鄰海域的雷暴活動特征，分析區(qū)域包含中國陸地、南海以及東部的毗鄰海域。通過對該區(qū)域數(shù)據(jù)集的應(yīng)用，初步了解我國雷暴活動的基本特征，并對雷暴云特征數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)特點和可靠性予以展示。

預(yù)分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)集存在一些云擴展面積極大、閃電數(shù)量卻極少的異常雷暴云，雖然數(shù)量少，卻可以對雷暴云面積的統(tǒng)計造成顯著影響。為此，需要首先對數(shù)據(jù)集進行質(zhì)量控制。選出質(zhì)心落在研究區(qū)域內(nèi)的樣本(共651826個)，根據(jù)雷暴云所含閃電數(shù)將它們對應(yīng)到各閃電數(shù)區(qū)間，區(qū)間的劃分確保落在每個區(qū)間內(nèi)的樣本大于2000個。分析每一個區(qū)間內(nèi)雷暴云面積的分布，確定異常雷暴。判斷方法：得到相應(yīng)閃電頻次區(qū)間雷暴云面積分布的25分位值Q1，75分位值Q2，雷暴云面積如果大于Q2+1.5×(Q2-Q1)或者小于Q1-1.5×(Q2-Q1)，則判斷為異常雷暴云。上述閾值也是箱線圖中表征數(shù)值分布特征時默認的異常值邊界，假設(shè)數(shù)據(jù)是正態(tài)分布，這個邊界值大致相當(dāng)于±2.7倍標準差和99.3%的數(shù)據(jù)覆蓋。隨后對各個區(qū)間獲得的異常邊界面積閾值進行擬合，該擬合曲線作為異常雷暴云的判別條件。圖2為研究區(qū)域內(nèi)不同閃電頻次和雷暴云面積區(qū)間的雷暴云樣本量分布，A表示雷暴云面積(單位：km2)，F(xiàn)表示每小時閃電頻次，紅色點表示不同閃電頻次區(qū)間得到的雷暴云面積異常值邊界。采用前述異常值判別方法，此處只存在極大異常值。黑色線表示根據(jù)異常面積閾值和對應(yīng)區(qū)間閃電頻次得到的擬合函數(shù)，即A=7024.251F0.784，其與異常值的擬合優(yōu)度達到0.99。只有位于該曲線下方的樣本才進入分析，共計563900個，約占總樣本量的87%。

圖2 2010—2018年不同閃電頻次(F)和雷暴云面積(A)區(qū)間的樣本量分布

3 中國陸地及毗鄰海域雷暴活動特征

3.1 雷暴活動空間分布

圖3為2010—2018年雷暴小時數(shù)密度的空間分布，統(tǒng)計網(wǎng)格是1°×1°。由于樣本的時間間隔是1 h，所以實際上雷暴活動信息既包含雷暴云頻次信息，也包含雷暴活動時長信息，因此可將其稱為雷暴小時數(shù)。如對于一個確定網(wǎng)格，1 h內(nèi)有3個雷暴云影響該地區(qū)與1個雷暴云影響該地區(qū)3 h在雷暴小時數(shù)的分析上相等，確實比僅僅使用雷暴云頻次(頻次分別為1和3)更能體現(xiàn)雷暴活動影響。將每個網(wǎng)格統(tǒng)計得到的雷暴小時數(shù)除以網(wǎng)格面積和統(tǒng)計年份得到單位面積和單位時間的雷暴小時數(shù)，圖3顯示該數(shù)值較小，這是由于統(tǒng)計基于雷暴云質(zhì)心位置進行。

由圖3可以看到，雷暴活動在我國陸地的華南、西南、青藏高原東部和中部最為活躍，南海也是分析區(qū)域中雷暴活動最強的區(qū)域之一。我國北方雷暴活動相對較弱，僅華北和東北是兩個雷暴活動相對較強的區(qū)域，西部的新疆、青海北部、甘肅和內(nèi)蒙古西部是雷暴活動最弱區(qū)域。與李進梁等[20]使用TRMM/RPF數(shù)據(jù)得到的雷暴時空分布結(jié)果相比，兩者在我國陸地共同分析區(qū)域具有非常好的一致性。但前者在南海區(qū)域顯示較低值，南海地區(qū)的雷暴小時數(shù)僅約為東南沿海內(nèi)陸的1/5，這與本研究的結(jié)果有較大差異。圖3中南海北部的雷暴小時數(shù)約為東南沿海地區(qū)的1/2，南海南部雷暴小時數(shù)與內(nèi)陸最活躍區(qū)域相當(dāng)。這是因為本研究的數(shù)據(jù)集來自于高頻率連續(xù)觀測數(shù)據(jù)(逐小時)，其中包含雷暴云生命史的信息，而TRMM數(shù)據(jù)由于對同一地點的訪問頻率低(低緯度地區(qū)更低)，該數(shù)值主要反映瞬間雷暴數(shù)量，幾乎不包含雷暴云生命史的信息(除非雷暴云的生命史超過TRMM同一地區(qū)的到訪間隔)。如果南海地區(qū)雷暴云的生命史較長，則本研究的統(tǒng)計結(jié)果將大于基于TRMM數(shù)據(jù)的統(tǒng)計結(jié)果。此外，TRMM較低的觀測頻率導(dǎo)致其可能漏掉閃電頻次較低的雷暴(約90 s 的掃描時間內(nèi)未發(fā)生閃電)。本研究采用1 h的閃電數(shù)據(jù)進行雷暴云判斷，則會將閃電活動較弱的雷暴云也納入樣本。在海洋對流活動整體弱于陸地對流活動的情況下，也會導(dǎo)致本數(shù)據(jù)集相比TRMM/RPF數(shù)據(jù)包含更多的海洋雷暴云樣本。

圖3 2010—2018年雷暴小時數(shù)密度

圖4為中國陸地年平均雷暴日數(shù)的空間分布。該數(shù)據(jù)由全國陸地2481個地面氣象站觀測，時間覆蓋1961—2014年，2014年起我國各級氣象臺站取消對雷暴日的人工觀測項目。由圖4可以看到，陸地上的年平均雷暴日數(shù)空間分布與本研究數(shù)據(jù)集得到的雷暴活動空間分布非常相似，一定程度支持本研究雷暴云特征數(shù)據(jù)集的可靠性。

圖4 1961—2014年中國陸地年平均雷暴日數(shù)

3.2 雷暴活動季節(jié)變化

圖5是2010—2018年30°～32°N范圍內(nèi)東西方向和112°～114°E范圍內(nèi)南北方向雷暴小時數(shù)的逐旬變化特征。從東西方向看，雷暴活動主要出現(xiàn)在6—9月,其中103°E以西的青藏高原地區(qū)，大部分地區(qū)雷暴活動具有雙峰特點，分別為8月主峰和6月次峰。在103°E以東的陸地區(qū)域，雷暴活動的旬變化和月變化為單峰，峰值一般出現(xiàn)在7月。從南北方向看，以26°N為界的海洋和大陸區(qū)域雷暴活動季節(jié)變化具有顯著差異。陸地區(qū)域，雷暴活躍階段出現(xiàn)在6—8月，越往北，峰值傾向出現(xiàn)越早。海洋區(qū)域(南海)，雷暴活動存在兩個峰值，第1個峰值出現(xiàn)在5月，第2個峰值出現(xiàn)在8月后，且越往南，該峰值出現(xiàn)時間越晚。峰值大小可以指示雷暴變化的劇烈程度。由圖5可以看到，青藏高原(78°～88°E)、四川盆地及其東部(103°～112°E)以及長江以北(32°N以北)的閃電活動季節(jié)變化最劇烈，且隨著緯度升高，一年中雷暴活動的月份呈減小趨勢。不同地區(qū)雷暴活動季節(jié)變化的差異與該地區(qū)的大尺度環(huán)流背景、地形等密切相關(guān)，這需要在下一步的工作中探討。

圖5 2010—2018年30°～32°N范圍內(nèi)和112°～114°E范圍內(nèi)雷暴小時數(shù)的逐旬占比

3.3 雷暴活動日變化

圖6是雷暴活動日變化峰值時間的空間分布，統(tǒng)計網(wǎng)格是2°×2°。由圖6可見，陸地大部分地區(qū)雷暴活動峰值時間集中在14:00—20:00(北京時，下同)，體現(xiàn)了午后地面加熱觸發(fā)和加強對流的作用。四川盆地的雷暴活動峰值出現(xiàn)在02:00—05:00，與該地區(qū)降水和雷暴大風(fēng)的日變化特征具有相似性[33-34]。毗鄰海域雷暴活動峰值主要出現(xiàn)在上午，南海大部分地區(qū)對應(yīng)02:00—11:00。

圖6 2010—2018年雷暴活動日變化峰值時間

圖7是2010—2018年30°～32°N范圍內(nèi)東西方向和112°～114°E范圍內(nèi)南北方向雷暴活動的日變化。從東西方向看，雷暴活動日變化在103°E處存在明顯分界，103°E以西的青藏高原地區(qū)雷暴活動呈現(xiàn)顯著的單峰值特點，峰值出現(xiàn)在16:00—18:00，且峰值時段的樣本占比非常大，說明雷暴活動日變化集中出現(xiàn)在下午。103°～108°E的四川盆地區(qū)域，凌晨雷暴活動更頻繁，下午存在1個次峰。108～123°E對應(yīng)我國東部陸地地區(qū)，雷暴活動峰值出現(xiàn)在下午，從峰值時段的樣本占比可知該地區(qū)雷暴活動日變化劇烈程度較青藏高原弱。123°E以東的海洋區(qū)域雷暴活動主要出現(xiàn)在上午。從南北方向看，在海陸分界約22°N以北的陸地區(qū)域，雷暴主要發(fā)生在午后，30°～36°N大致對應(yīng)湖北和河南地區(qū)，雷暴活動凌晨還存在較明顯的次峰。22°N以南的南海地區(qū)，雷暴活動日變化相對較弱，雷暴活動峰值出現(xiàn)在上午。因此可知，雷暴活動日變化最明顯的差異體現(xiàn)在海陸對比，同時陸地不同地區(qū)的雷暴活動日變化也存在差異，說明雷暴活動日變化受地表長波輻射加熱、環(huán)流、地形等多種因素共同作用。

圖7 2010—2018年30°～32°N范圍內(nèi)和12°～114°E范圍內(nèi)雷暴小時數(shù)的逐時占比

3.4 雷暴云面積分布特征

雷暴云面積(即TBB不超過-32℃的區(qū)域面積)的分析使用5—9月暖季數(shù)據(jù)。這是因為前期測試發(fā)現(xiàn)，冷季和暖季雷暴云面積的空間分布形態(tài)在部分地區(qū)存在差異，冷季雷暴雖弱，但其面積往往更大(如發(fā)生閃電的雪暴，產(chǎn)生的閃電很少，且往往由系統(tǒng)性天氣過程貢獻，具有很大面積)，會對全年的統(tǒng)計結(jié)果造成影響。暖季的雷暴活動占據(jù)絕大部分(81%)，因此這里只分析暖季雷暴云的面積特征。

圖8是2010—2018年5—9月雷暴云面積的分布圖。由圖8可見，雷暴云面積大體符合對數(shù)正態(tài)分布，雷暴云面積的峰值為1×103～1×104km2，其樣本量占分析總樣本量的37%。這一峰值分布范圍遠小于一些研究對MCS或MCC的定義，如要求TBB不超過-32℃的面積大于1×105km2或TBB不超過-52℃的面積大于5×104km2[1]，或TBB值不超過-32℃區(qū)域的短軸長度超過1.5個緯距(約111 km，意味大多數(shù)樣本面積大于1×104km2)[2]。面積小于1×104，5×104km2和1×105km2的樣本分別占總樣本量的73%，89%和94%。在整個分析區(qū)域內(nèi)，雷暴云面積平均值為3.0×104km2，中值為2.4×103km2，標準差為1.2×105km2，第90百分位的雷暴云面積為5.5×104km2。

圖8 2010—2018年5—9月研究區(qū)域內(nèi)雷暴云面積(A)的概率和累積概率分布

圖9是雷暴云平均擴展面積的空間分布，統(tǒng)計網(wǎng)格是1°×1°。擴展面積指只要某一分析網(wǎng)格被雷暴云區(qū)域所覆蓋或影響，則該雷暴云面積在相應(yīng)的分析網(wǎng)格被統(tǒng)計。由圖9可見，中國毗鄰海域雷暴云平均擴展面積明顯大于陸地，這與全球海洋對流或雷暴云面積大于陸地[14-15]一致。南海地區(qū)的雷暴云面積是區(qū)域內(nèi)最大的，考慮到雷暴云的空間尺度與生命史大體正向?qū)?yīng)，驗證了3.1節(jié)中南海雷暴活動與陸地的對比與李進梁等[20]結(jié)果不一致的討論。東海和黃海交界處也是雷暴云平均擴展面積較大的區(qū)域。陸地上，中國東部的雷暴云面積大于西部，平均值大于1.2×105km2的區(qū)域大致對應(yīng)中國地形的第一階梯，說明低海拔區(qū)域雷暴云平均擴展面積可能更大。西部整體上雷暴云平均擴展面積均較小，低值中心位于新疆、甘肅、內(nèi)蒙古西部以及西藏。在青海柴達木盆地附近存在一個局地的雷暴云平均面積大值中心(大于1.2×105km2)，這可能與地形有關(guān)。

圖9 2010—2018年5—9月研究區(qū)域內(nèi)雷暴云平均擴展面積的空間分布

4 結(jié)論與討論

本研究基于FY-2E氣象衛(wèi)星TBB和CLC數(shù)據(jù)以及WWLLN閃電數(shù)據(jù)，通過對TBB不超過-32℃ 的云區(qū)進行橢圓擬合，定義1 h內(nèi)有WWLLN閃電落入TBB不超過-32℃的云區(qū)或橢圓區(qū)域的個例為雷暴云，獲得雷暴云時間、位置、形態(tài)、結(jié)構(gòu)、閃電活動等特征參量信息，構(gòu)成雷暴云特征數(shù)據(jù)集。提取數(shù)據(jù)集中雷暴云位于中國陸地和毗鄰海域的樣本，經(jīng)質(zhì)量控制分析得到中國雷暴活動的特征，結(jié)論如下：

1)雷暴活動在中國陸地的華南、西南、青藏高原東部和中部以及南海海域最活躍。華北和東北地區(qū)是北方兩個雷暴活動相對較強的區(qū)域，西北地區(qū)雷暴活動最弱。

2)30°～32°N范圍內(nèi)東西方向的雷暴活動季節(jié)變化分析表明，青藏高原地區(qū)雷暴活動具有8月主峰和6月次峰，青藏高原以東雷暴活動峰值一般在7月。112°～114°E范圍內(nèi)南北方向的雷暴活動季節(jié)變化分析表明海陸差異明顯，陸地雷暴活躍階段是6—8月，高緯度地區(qū)的峰值傾向發(fā)生更早。南海雷暴活動峰值在5月和8月后，緯度越低出現(xiàn)越晚。

3)陸地大部分地區(qū)雷暴活動峰值出現(xiàn)在14:00—20:00，毗鄰海域雷暴活動峰值主要出現(xiàn)在早上。30°～32°N范圍的分析表明：青藏高原地區(qū)大分部雷暴活動集中出現(xiàn)在16:00-18:00，四川盆地雷暴活動在凌晨更頻繁，下午存在一個次峰。30°～36°N,112°～114°E范圍內(nèi)的雷暴活動在凌晨存在次峰。南海雷暴活動日變化程度相對較弱。

4)分析區(qū)域內(nèi)，雷暴云TBB不超過-32℃面積符合對數(shù)正態(tài)分布，峰值區(qū)間位于1×103～1×104km2，平均面積為3.0×104km2。海洋雷暴云面積明顯大于陸地，最大雷暴云面積中心在南海地區(qū)。陸地上，東部雷暴云面積大于西部，大于雷暴云面積平均值1.2×105km2的區(qū)域主要分布于中國地形的第一階梯。此外，柴達木盆地存在一個雷暴云平均面積大于1.2×105km2的中心。

本研究目的在于展示新建立的雷暴云特征數(shù)據(jù)集，并對我國陸地及毗鄰海域的雷暴活動特征進行分析，未涉及雷暴云特征數(shù)據(jù)集的全部信息。目前該數(shù)據(jù)集還被用于我國極端雷暴云事件、雷暴云結(jié)構(gòu)研究，充分利用該數(shù)據(jù)集包含的雷暴云信息，可進一步深化對雷暴云活動規(guī)律的認識。除中國區(qū)域外，該數(shù)據(jù)覆蓋了FY-2E氣象衛(wèi)星的圓盤觀測區(qū)域，剔除邊界因觀測造成質(zhì)量較差的樣本，還可應(yīng)用于不同氣候區(qū)、不同下墊面條件下雷暴活動異同比較或小范圍的區(qū)域性雷暴活動規(guī)律的研究。需要注意的是，由于WWLLN主要探測強閃電，且其定位誤差約為10 km[26]，因此數(shù)據(jù)集中可能錯失那些只產(chǎn)生弱閃電或面積較小(WWLLN閃電定位可能因誤差落到了區(qū)域之外)的雷暴。此外，本文未涉及雷暴活動時空分布特征形成機理，下一步需結(jié)合再分析數(shù)據(jù)，研究與雷暴活動關(guān)系密切的氣象要素特征，揭示雷暴活動規(guī)律形成的天氣學(xué)機理。