基于贝叶斯推断的风云四号闪电成像仪中虚假信号滤除

多种原因使得风云四号A星(Fengyun-4A,FY-4A)闪电成像仪(lightning mapping imager,LMI)探测到的发光事件中包含大量虚假信号,且目前针对不同的噪声来源采用不同的滤除方法。因此,为寻求一种较通用的、能同时滤除不同来源虚假信号的方法,尝试采用贝叶斯概率推断对2017年8月8日京津冀地区一次雷暴过程中的LMI实测数据进行虚假信号滤除。首先,采用国际上惯用的卫星闪电聚类参数化方案,将时间间隔小于330 ms且空间间隔小于16. 5 km的事件认为是闪电引起的连续信号,不满足此条件的则视为孤立的虚假信号而被滤除。然后,根据连续信号的辐射强度和该位置处的背景亮度与孤立虚假信号之间的差异性,采用贝叶斯概率推断来滤除连续信号中的虚假信号。考虑到贝叶斯推断可能存在误差,进一步根据闪电时空连续性特征设计了信号再判断方法,尽可能地滤除虚假信号且保留真实闪电信号。最后,利用云顶亮温资料及全球闪电定位网(worldwide lightning location network,WWLLN)数据对滤除结果进行初步检验。结果表明:虚假信号约占所有信号的50%;滤除虚假信号后,90%以上的信号分布在云顶低于240 K的区域内,且与WWLLN闪击点具有较好的对应。这种同时考虑信号时空连续性及不同信号间特征量差异性的虚假信号滤除算法,为设计更通用高效的虚假信号滤除算法做出了尝试。

雷暴云中起电活动对动力和微物理过程的影响

本文通过改变三维强风暴动力—电耦合数值模式中电场参量的引入条件,将电场带入积云运动方程及水凝物下落末速中,模拟比较了有无电场影响下模拟云的主要差异。在考虑电场的作用下,由于初期电活动并不剧烈,降水强度与云内风速变化较小;随着云中起电活动的增强,考虑电场影响的模拟云内上升、下沉风速均有所增加,对应时段的降水强度有明显起伏,但累计液态与固态降水量增加微弱;同时,闪电数目增多,闪电发生得更早,持续的时间更长,电场的影响是不可忽视的。模拟发现:雷暴成熟时期,由于电场力的作用,雹粒子瞬时落速变化的极值均超过10 m s^-1,霰粒子瞬时落速变化极值也超过了7 m s^-1。但强电场的区域较小,粒子下落时经过强电场区域的时间较短,所以落速极值变化不大,相比之下电场力对半径较小粒子的下落末速的瞬时改变更显著。电场通过对粒子下落速度的影响,改变了水凝物粒子主要源项的生成率,增加雨滴、冰晶粒子的生成率,减小霰、雹粒子的生成率,调整了三相水凝物粒子的时空分布,使云中水汽总量增加9%,释放潜热增加7%,为云体的进一步发展提供了内能。

风云四号闪电成像仪聚类算法的参数化方案

风云四号静止卫星(FY-4)上携带的闪电成像仪(LMI,lightning mapping imager)可以很好地实时监测对流层的闪电活动情况,但由于目前公开的1 min事件产品(event)并不对应于一次次的闪电(flash),因此需要进行"聚类",也就是将事件产品(event)转化为闪电(flash)数据。为了得到适合LMI的闪电聚类算法,本文选取了LMI空间像元分辨率不同的两个典型区域,一个是像元分辨率约为8 km的西南地区(东经,北纬),另一个是像元分辨率约为12 km的东北地区(东经,北纬),分析这两个区域的聚类参数化方案。研究发现,尽管两个典型区域的像元分辨率不同,但他们在事件到组的聚类算法中,可以选取同样的时间间隔(2 ms)和空间间隔(相邻格点)参数化;在组到闪电的聚类算法中,两个典型区域的时间参数化可以是相同的(330 ms),但空间参数有较大差异,在西南区域,空间间隔可以选取16. 5 km,在东北区域,空间间隔应该选取为26 km。