雷電預警預報是減少雷電危害的必要手段。目前許多與雷電活動有關的定量和診斷關系是基於對追蹤整體雷暴而獲得的🧉。但是，現代氣象業務中常用的雷電預警和預報系統通常是基於空間網格的🦶🏻。因此，在空間網格上建立與雷電活動有關的定量和診斷關系將更直接地滿足這些網格系統的要求📒。基於相對較高的空間和時間分辨率（如幾公裏和10分鐘左右）的觀測數據，構建雷電活動與雷暴結構參數之間的定量或診斷性關系的報道很少。因此，有必要在觀測數據的基礎上直接建立基於精細網格的閃電和雷暴結構參數的關系🫰。

沐鸣2/大氣科學研究院的崔延星博士🫁🙆🏽‍♀️、張義軍教授聯合中國氣象科學研究院鄭棟研究員🫷🏿，基於四套閃電定位系統和C波段調頻連續波雷達的觀測資料，利用連續波雷達以高的空間和時間分辨率進行垂直掃描的特點，從固定位置的角度分析了閃電發生與降水雲柱（PCC）結構的關系。結果表明相對於無閃電的PCC，有閃電的PCC的最大反射率🧜‍♂️、最大向上徑向速度、最大速度譜寬、雲頂高度和垂直液態水含量的平均值更大，並且這些參數的分布範圍更廣（圖1）。利用LightGBM機器學習算法，發展了融合利用PCC反射率、雲高👩🏿‍💻、不同反射率高度、徑向速度🖖🏻、速度譜寬等特征量診斷閃電出現與否的方法🦹🏽🧑‍⚕️。該方法對某一個固定位置處發生閃電的命中率為93.5%，TS評分為0.421，表明建立基於空間網格的雷電活動診斷方法是可行的（圖2）。上述統計和診斷分析均表明，垂直速度譜寬在有、無閃電PCC中的差異最為顯著💞。

結合C-FMCW雷達以及雙偏振雷達的分析進一步表明，從固定位置看，PCC中水成物粒子信息🌖，包括粒子尺度的多樣性以及冰相物粒子的含量🏌🏽‍♂️⛺️，與閃電活動出現與否的關系非常密切。有閃電的PCC相比無閃電的PCC具有更高的冰水含量和液水含量，以及更豐富和更大尺徑的粒子（如霰粒子）（圖3）🔌。

論文信息🎦：

Cui, Y., Zheng, D., Zhang, Y., Ruan, Z., Li, F., Yao, W., Meng, Q., Zhao, C. (2022). Association of lightning occurrence with precipitation cloud column structure at a fixed position. Atmospheric Research, 105989.

論文鏈接🚦：

https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105989 

圖1 （a-b）回波強度、（c-d）徑向速度✉️、（e-f）速度譜寬的等高頻率圖 （CFADs）。a, c, e為有閃電PCC👩🏽‍✈️；b, d, f為無閃電PCC。其中顏色填色代表相對於最大頻數的歸一化頻率的大小。圖a, b水平分辨率為0.1 dBZ，圖c, d, e, f水平分辨率為0.1 m s^-1🔅，垂直分辨率為30m。黑色虛線代表0 °C等溫線。

圖2 預測模型的特征（ROC）曲線🧚🏻‍♀️。紅色虛線表示一條相等或隨機的線♡。藍線是測試曲線。好的分類器要求藍線偏向左上角，曲線下面積(AUC)占較大的比例🏇🏽。

圖3 有🐘、無閃電PCC在垂直方向上的平均液態水含量（實線）和冰水含量（虛線），紅線代表有閃電PCC，藍線代表無閃電PCC。