本文介绍了一项关于高原山区雷电临近预警方法的研究，由齐玥、杨庆、王科、胡逸和徐肖伟等人合作完成，并于2024年10月31日发表在《高电压技术》期刊上。该研究由重庆大学输配电装备技术全国重点实验室和云南电网有限责任公司电力科学研究院共同开展，得到了国家自然科学基金的资助。
高原山区由于其特殊的地形和气候条件，雷暴活动具有尺度小、离散性强的特点，导致传统的雷电预警方法难以准确预测雷电灾害。现有的雷电预警方法主要依赖于雷达和卫星数据，但这些数据在山区获取难度大、时效性弱，难以实现局部区域的短时预警。因此，研究团队提出了一种基于大气电场监测数据与实时雷电定位信息的山区雷电临近预警方法，旨在提高雷电短时预警的准确率，减少虚警率，从而降低山区电网、油库等重点资源区域的雷电危害。
研究团队首先分析了典型高原山区不同雷暴发展情况下的大气电场演化特性，发现山区大气电场可以作为雷电定位数据的补充源，充分表征雷云剧烈放电和雷暴临近发展的特征信息。在预警过程中，研究团队采用了以下步骤：
数据采集与处理：研究团队研制了一套地面大气电场监测系统，基于MEMS电场传感器，能够实时监测地面静电场信号。同时，雷电定位数据由云南省电力科学研究院提供，源自华坪配网高精度短基线雷电监测系统。该系统通过定向时差综合法对雷电地闪进行定位，实时获取地闪发生的相关信息。
特征提取：研究团队利用形态学梯度提取电场数据的细节分量，获取电场快速抖动和突变的特征值。同时，结合电场时序对应的地闪活动特征，作为堆叠稀疏自编码器模型的输入。通过雷暴距离变化或电场波形变化判断雷电活动的临近趋势。
模型构建与训练：研究团队构建了堆叠稀疏自编码网络模型，用于判断监测区域附近是否出现雷云放电迹象。该模型通过无监督方式单独训练各隐含层，然后训练最终Softmax层，并将这些层连接在一起形成堆叠网络。通过量化共轭梯度法对权重矩阵和偏置项进行迭代更新，最终形成提取的双源数据特征集合和雷暴云放电情况之间的映射关系。
预警流程：研究团队综合雷云放电辨识和雷暴临近趋势判断的结果，完成半径15公里监测区域的雷电活动短时预警。在预警过程中，首先判断预警区域附近是否存在显著雷云放电，然后判断雷暴相对距离是否减小或电场波形是否表现出雷暴云的临近发展趋势，最终发出预警信号。
研究团队在2023年云南山区雷雨季节的雷暴算例分析中，通过双源数据共同提取的山区雷暴活动预警特征的有效识别，实现了预警准确率为90%，约44%的警报提前时间不小于30分钟。具体结果如下：
预警准确率：研究团队提出的预警方法在云南山区实际应用中的预警准确率为90%，相较于传统方法有显著提升。
提前时间：有效警报中不小于30分钟、15分钟、5分钟的提前时间分别占约44%、61%、89%，最长的提前时间可达到97分钟。
虚警率：研究团队的预警方法虚警率为21.7%，相较于只考虑雷云放电辨识模型的40.6%有显著降低。
本文提出的基于山区大气电场演变特征与雷电定位数据的雷电临近预警方法，充分考虑了山区雷暴过程的大气电场演变特征及关联雷暴活动的时空分布情况，具有以下重要意义：
科学价值：研究团队通过一个位于中、高山地形的低纬度站点进行雷暴大气电场测量和分析，增加了地理多样性。研究发现，高原山区雷暴活动在所选预警区域上空直接形成的可能性较大，首次地闪直接发生在预警区域内的情况占比50%。
应用价值：研究团队提出的预警方法在实际应用中具有较高的预警准确率和较长的提前时间，有助于相关部门采取针对性的雷电防护措施，减少山区电网、油库等重点资源区域的雷电危害。
未来展望：由于目前获取的雷暴天气下的测试样本数量比较有限，且不同山区条件下的雷暴活动可能存在一定差异，研究团队建议继续通过大量雷电定位和大气电场数据积累来验证该预警方法的适用性。
双源数据融合：研究团队首次将大气电场监测数据与雷电定位数据相结合，通过堆叠稀疏自编码网络模型实现了双源数据特征的融合，提高了预警准确率。
高预警准确率：研究团队提出的预警方法在实际应用中实现了90%的预警准确率，且约44%的警报提前时间不小于30分钟，显著优于传统方法。
适用性强：研究团队提出的预警方法在云南山区不同天气条件下的适用性较强，能够有效识别雷暴活动，减少虚警率。
本文提出的基于山区大气电场演变特征与雷电定位数据的雷电临近预警方法，为高原山区的雷电灾害预警提供了新的思路和技术手段。通过双源数据的融合和深度学习模型的应用，研究团队成功提高了雷电预警的准确率和提前时间，具有重要的科学价值和应用前景。