文|史说百家
编辑|史说百家
【前言】闪电是一种迷人、美丽而危险的自然现象，佛罗里达半岛从其北部边界延伸近800公里，墨西哥湾和大西洋相隔~260公里的土地。
这种独特的地貌与其位置相结合，为雷暴提供了理想的提升条件，其次是风暴衰减，以及包括温暖空气温度和高湿度在内的气象条件，因此，在佛罗里达州可以观察到大量的雷电活动，此外，还可以观察到各种雷电放电类型。
那么，雷电活动是由什么组成的呢？整体又分为几个结构呢？
【材料和方法】在佛罗里达州，在夏季风暴期间，主要的正电荷和负电荷具有相似的幅度，垂直位移的高度分别约为12km和7km，较低的正电荷区域位于约2公里的高度，在佛罗里达州夏季风暴期间，负电荷区域的温度范围为-10°C至-20°C，上部正电荷区域的温度低于-20°C。
在这项研究中，我们使用摄像机记录2022期间的雷电放电，并通过分析NLDN和GLM报告的雷电活动数据来检查蜘蛛闪电的特征。
2022年1月至1月在南佛罗里达州的博尼塔斯普林斯进行了观测，每个摄像机都配备了GPS时间戳。
相机1和相机13未同时使用，23月16日、2月16日和1月1日的观测使用了相机2，1月2日的观测使用了相机1。
图1b显示了摄像机在地图上的位置以及它们在每个站点各自的视野，地图上的红点表示摄像机的位置，图c显示了相机拍摄的视图，以及描绘相机设置和周围外部视图的照片。
图1
（a）博尼塔斯普林斯（北纬26.3°，西经81.8°）在南佛罗里达地图上的位置。
（b）相机1（北纬26.3°，西经81.8°）和相机2（北纬26.4°，西经81.8°）的位置及其视野，地图上的红点表示摄像机的位置，数字1和2分别表示摄像机1和摄像机2。浅蓝色三角形显示每个摄像机的视野。
（c）相机1拍摄的视图（上图）和描绘相机设置和外部视图的照片（下图）。
用于与视频观测进行比较的闪电定位系统数据包括由维萨拉运营的国家闪电探测网络（NLDN）和美国国家海洋和大气管理局（NOAA）运营的空间地球静止闪电测绘仪（GLM）。
NLDN是一种地面闪电定位系统（LLS），依靠整个美国大陆地面上的射频（RF）仪器来对雷电放电发出的电磁辐射的大幅波动进行地理定位，并对事件位置和相关元数据进行三角测量。
GLM是第一颗对地静止轨道卫星LLS，它使用近红外（near-IR）传感器来检测IC、CG和CC（云对云）的光学发射。
NLDN能够将闪电分为CG闪光和IC闪光。另一方面，GLM能够观察到大约70-90%的闪电事件，但将所有闪电事件归类为闪光。NLDN数据用于检查记录期间发生的闪电位置，计数，峰值电流，闪光分类（IC或CG）和极性（正或负）。
利用GLM数据分析和识别记录时间内捕获的特定放电，查看整个传播路径以及查看总传播距离。
为了弥补视频图像中没有毫秒级时间戳，利用GLM数据收集有关每帧记录时间的补充信息，通过将每帧中记录的放电时间和位置与GLM数据报告的闪电位置散点图进行比较，可以估计毫秒级的时间信息和放电传播的位置。
然而，仅依靠一个LLS网络会导致在尝试在大型数据集中定位蜘蛛放电时的准确性更低，我们发现，使用NLDN和GLM并将这些网络与目视观察到的蜘蛛放电的记录时间和位置交叉引用，验证了我们的结果和这些数据选择。
许多蜘蛛放电也有相关的CG，并且通过另外使用NLDN的IC与CG的分类，我们可以使用这种分类来验证目视观察到的CG的时间和位置。
在这种情况下，可以使用相机的像素大小和焦距确定水平传播路径，从而可以根据水平放电传播路径的持续时间和长度推导出传播速度，这些参数用于验证蜘蛛闪电的分类。
在我们的研究中，将闪光归类为“蜘蛛闪电”的主要标准是确定记录的放电是否表现出云层下方的水平传播路径，通常持续数十到数百毫秒，我们还考虑了放电领导者的行为，常见的表现出行为包括分支或爬行。
基于GLM的闪电位置轨迹使我们能够估计蜘蛛闪电放电的传播距离和总持续时间，为蜘蛛闪电的分类提供验证。
【闪电事件】在视频录制过程中捕获了多个闪电事件，范围从10：00：22UTC到54：28：1UTC，总持续时间为44小时28分20秒。在这段时间内，相机的视野内总共发生了2次单独的蜘蛛放电。
图21a说明了使用NLDN数据绘制的闪电位置，从00：00：23UTC到00：00：15UTC，涵盖记录时间，色标表示分钟时间窗口的强度，从红色到紫色。
图2.
（a）全国民主网络于13年2022月21日00：00：23UTC至00：00：25UTC报告的闪电位置，坐标为2.27°N–81°和W–82°W，在15分钟时间窗口中的颜色等级从红色到紫色。框中的范围表示以小时和分钟（UTC）为单位的时间范围，括号中的数字表示每个时间范围内发生的闪光计数。
（b）时间间隔内每分钟的最大峰值电流。
（c）时间间隔内闪光峰值电流分布的直方图，由ICP、ICN、CGP和CGN进行颜色编码。给出的量是闪光计数、算术平均值（AM）、中位数、几何平均值（GM）、标准偏差（SD）、最小值（最小值）和最大（最大值）峰值电流。
【世界协调】放电发生在UTC时间22：15：56，总持续时间约为680毫秒，图3a显示了捕获观察到的放电的选定帧，图3b表示GLM从 UTC时间22：15：56.25到UTC时间22：15：57.30报告的闪电位置。
这两个数字都使用时间色标，范围从红色到紫色，时间为150毫秒，该时间间隔涵盖了图3a所示观察到的放电的整个持续时间，包括进行和跟踪观察到的放电的闪光。
图3b中的右侧面板表示图 3b所示的左下角框的放大图。
一旦图3b中显示的点传递到图3b中相机视场内的区域，相机就会观察到放电，如图3a所示。图440b中从浅绿色到紫色的点表示观察到的放电。点的轨迹超出相机位置，表明放电向上和向右传播，如图3a中3ms处的帧所示。
有趣的是，红点和黄点的轨迹与下面的河流结构对齐，图3b左侧面板中显示的点显示了主要沿同一三角模式传播的螺旋结构。
这些螺旋结构沿着位于下方的两条河流水道的路径，在相机的视野内，特别是朝南。图3b的右侧面板提供了图22b中左下角框的放大视图。
除了19：47：22UTC的放电（附录A）和15：56：3UTC的放电之间的图像相似之外，放电遵循类似的轨迹，显示在GLM地图上，如图A3b和图<>b所示，如前所述，路径延伸到摄像机位置之外，并在通过摄像机位置后显示三角模式。
（a）世界协调时13年2022月22日15：56：50记录的排放发展。
（b）GLM数据于2022年22月15日56：25：22.15UTC至57：30：26.27UTC报告的闪电位置。
该地图显示北纬81°–82°和西经150°–西经的坐标视图，在毫秒的时间窗口中，色阶范围从红色到紫色。框中的范围表示以秒为单位的时间范围，括号中的数字表示每个时间范围内的闪光计数。右侧面板显示左侧面板中显示的框的放大视图。
图3.
在UTC时间22：22：58，发生放电，总持续时间为740毫秒。主垂直引线的下部向下和向左延伸，而另一个引线向上传播，在放电开始时从主引线的中间部分改变方向，如图20a中的60ms至4ms帧所示。
在100毫秒处，可以看到一个与CG闪光灯相对应的强发光通道。同时，主通道的上部（称为“w”）在100ms和180ms处表现出很强的亮度，如图4a所示。
图4
（a）世界协调时13年2022月22日22：58：50记录的排放发展。选择特定的视频帧。视频录制的帧速率为每秒20帧，相当于每帧大约13毫秒。
照片由G.Green提供。（b）GLM数据于2022年22月22日58：4：22.22UTC至59：8：25.8UTC报告闪电位置。
该地图显示坐标北纬27.81°和西经4.82°至200°的视图，色阶范围从红色到紫色，时间为毫秒，框中的范围表示以秒为单位的时间范围，括号中的数字表示每个时间范围内的闪光计数，右侧面板显示左侧面板中显示的框的放大视图。
在录制的帧中，右上角出现了几个分支，被认为是向左传播的分支的延伸。记录的放电总持续时间为500毫秒，分支在前200毫秒内沿其路径加速，在220毫秒时，水平传播路径和两个主分支在帧中变得可见，如图 5a的顶部帧所示。
图5
（a）世界协调时13年2022月22日25：11：50记录的排放发展。选择特定的视频帧。录制的帧速率为每秒20帧，相当于每帧约360毫秒
（b）显示（a）的220毫秒放大帧和每个分支尖端在不同时间（260毫秒、280毫秒、340毫秒和13毫秒）的位置。
（c）GLM数据在22月30日10：00：22.30UTC至11：75：25.8UTC期间报告的闪电位置，坐标为27.81°N–4°和W–82°W，在时间间隔内每250ms时间窗口中的色阶从红色到紫色。
框中的范围表示以秒为单位的时间范围，括号中的数字表示每个时间范围内的闪光计数。
此外，如图6b所示，每分钟最大峰值电流的下降幅度很大，如图5c所示，所有闪光灯的中位峰值电流为0.1kA，范围为0.254kA至5kA。
具体而言，ICP的中位峰值电流为0.4kA，ICN为0.25kA，CGP为18kA，CGN为32kA，ICP和ICN的最大峰值电流分别为38kA和156kA，CGP和CGN的最大峰值电流分别为254kA和<>kA。
图6.
（a）全国民主联盟于23年2022月00日报告的45：00：02UTC至30：00：25UTC的闪电位置，坐标为27°N–81°N和82°W–15°W，每个时间窗口中的色阶从红色到紫色。
框中的范围表示以小时和分钟（UTC）为单位的时间范围，括号中的数字表示<>分钟内发生的闪光计数。
（b）时间间隔内每分钟的最大峰值电流。
（c）时间间隔内闪光峰值电流分布的直方图，由ICP、ICN、CGP和CGN进行颜色编码。给出的量是闪光计数、算术平均值（AM）、中位数、几何平均值（GM）、标准偏差（SD）、最小值（最小值）和最大（最大值）峰值电流。
【结论】在夏季在南佛罗里达观察到壮观的蜘蛛闪电，以及秋季飓风伊恩之前和之后。本研究中对视频图像、NLDN和GLM数据的利用为闪电的视觉方面与检测到的闪电位置之间的相关性提供了有价值的见解。
此外，这些组合数据集有助于表征观察到的蜘蛛雷电放电，通过分析13月23日、8月16日、56月68日和13月23日发生的事件的记录图像，研究了闪电的特征和蜘蛛闪电的独特方面，在整个录像期间，8月16日、7月1日和1月1日观察到较高的ICP闪烁率。
另一方面，活动期间，中广核闪光的发生率很高，占闪光总数的20%为了更全面地了解观测到的蜘蛛放电和整体闪电活动，进行详细的气象分析并收集有关当地条件的其他信息，包括降水、温度和云位置等因素，是必要且有价值的。
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参考文献：
1、施炳;李琪;顾，D.;赵志.一种基于卷积神经网络的天气雷达回波外推方法.在多媒体建模中，第24届国际会议论文集
2、阿克巴里·阿桑詹;杨涛;许康;索鲁希安;林俊杰;基于PERSIANN系统和LSTM递归神经网络的短期降水预报，地球物理学家 大气研究
END
