基于小波分析對(duì)地面電場(chǎng)信號(hào)的去噪及閃電信息提取

余 海，張廷龍，劉文杰，潘家利，陳 潔

(1.海南省南海氣象防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，海南 ?？?570203；2.海南省氣象災(zāi)害防御技術(shù)中心，海南 ?？?570203；3.海南大學(xué) 生態(tài)與環(huán)境學(xué)院，海南 ?？?70228)

大氣電場(chǎng)儀常被用來(lái)監(jiān)測(cè)晴天大氣電場(chǎng)和雷暴活動(dòng)引起的電場(chǎng)，晴天電場(chǎng)強(qiáng)度通常為100 V·m-1左右，而雷暴電場(chǎng)要遠(yuǎn)大于晴天電場(chǎng).因此，雷暴電場(chǎng)通常被認(rèn)為是疊加于晴天電場(chǎng)上的擾動(dòng)[1-3].但雷暴擾動(dòng)電場(chǎng)顯著高于背景的晴天電場(chǎng)，在具體討論雷暴電場(chǎng)時(shí)，通常不考慮晴天電場(chǎng)的貢獻(xiàn).組網(wǎng)大氣電場(chǎng)儀由于探測(cè)范圍更大、多站信號(hào)可綜合分析等優(yōu)勢(shì)，常常用來(lái)對(duì)雷暴過(guò)程或雷電的監(jiān)測(cè)和預(yù)警.隨著雷暴過(guò)程的靠近和遠(yuǎn)離，地面電場(chǎng)不僅會(huì)出現(xiàn)強(qiáng)度增強(qiáng)和減弱，還會(huì)發(fā)生電場(chǎng)極性的反轉(zhuǎn)，另外，閃電發(fā)生時(shí)，地面電場(chǎng)表現(xiàn)為快速的跳變，這些信息在一定程度上都可作為預(yù)警信息參量.受大氣電場(chǎng)儀自身的靈敏度和安裝環(huán)境等因素的影響，實(shí)測(cè)的大氣電場(chǎng)信號(hào)中常夾雜著一些其他非雷暴電場(chǎng)信號(hào)，也就是噪聲信號(hào).如外場(chǎng)架設(shè)的大氣電場(chǎng)儀易受周邊植被的影響，當(dāng)雷暴過(guò)境時(shí)，隨風(fēng)擺動(dòng)的植被給電場(chǎng)信號(hào)造成不同程度的信號(hào)“污染”.此外，還有來(lái)自工頻噪聲、地物反射噪聲以及其他輻射源信號(hào)等的干擾，這給后期資料的分析及應(yīng)用造成很大的困難.在具體應(yīng)用大氣平均電場(chǎng)時(shí)，需要對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行去噪處理，保留雷暴大氣電場(chǎng)的變化趨勢(shì)和閃電引起的電場(chǎng)變化.目前，小波去噪應(yīng)用較為廣泛，其原理是首先將原始信號(hào)進(jìn)行小波分解，然后對(duì)分解得到的系數(shù)選擇一個(gè)合適的閾值，最后對(duì)降噪處理后的系數(shù)進(jìn)行小波逆變換，得到降噪后的信號(hào).茍學(xué)強(qiáng)[4]等對(duì)地面電場(chǎng)資料的分析發(fā)現(xiàn)，閃電引起的較大的電場(chǎng)變化具有強(qiáng)烈的奇異性和明顯的多重分形性.余蓉[5]等以雙指數(shù)衰減脈沖信號(hào)上疊加高斯白噪聲來(lái)仿真大氣電場(chǎng)信號(hào)，并計(jì)算去噪前后仿真信號(hào)與實(shí)測(cè)大氣電場(chǎng)信號(hào)的均方誤差，對(duì)比分析不同小波函數(shù)、閾值分析方法和小波分解層數(shù)的去噪效果.李鵬[6]等對(duì)比了加權(quán)平均濾波、FIR數(shù)字低筒濾波器和小波閾值去噪方法對(duì)閃電瞬態(tài)電場(chǎng)信號(hào)的去噪效果，發(fā)現(xiàn)小波閾值去噪方法優(yōu)于其他2種方法，并且確定小波分解層數(shù)應(yīng)為5～7層.李艷[7]等、陳紅兵[8]等、李振亞[9]等都利用了小波技術(shù)對(duì)地面大氣電場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波或去噪處理.

雷暴云產(chǎn)生的閃電可以分為云閃和地閃，而云閃所占比例約為總閃電的2/3[3].由于地閃活動(dòng)給社會(huì)生產(chǎn)生活造成的危害更大，目前多省份建立的閃電定位系統(tǒng)都為地閃監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，而對(duì)雷暴進(jìn)行全閃電(云閃和地閃)監(jiān)測(cè)的較少.對(duì)于雷暴而言，云閃通常要早于地閃發(fā)生且云閃的頻率要高于地閃[3].因此，在缺少云閃觀測(cè)的前提下，利用地面電場(chǎng)信號(hào)提取總閃電頻數(shù)特征有利于雷電的臨近預(yù)警.筆者將采用小波分析方法開(kāi)展地面電場(chǎng)觀測(cè)資料去噪處理，并在此基礎(chǔ)上，研究地面大氣電場(chǎng)波形中閃電信號(hào)包括閃電頻次及極性等提取方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)雷暴總閃電頻數(shù)的評(píng)估.目前，國(guó)內(nèi)利用大氣電場(chǎng)儀進(jìn)行雷電預(yù)警業(yè)務(wù)應(yīng)用時(shí)[10]，一般采用設(shè)定多級(jí)電場(chǎng)強(qiáng)度閾值來(lái)劃分雷電預(yù)警等級(jí)，在實(shí)際業(yè)務(wù)化運(yùn)行中容易出現(xiàn)漏報(bào)及誤報(bào).利用小波技術(shù)處理地面大氣電場(chǎng)數(shù)據(jù)并提取相關(guān)閃電信息，結(jié)合地閃定位網(wǎng)，可以得到雷暴的云閃的時(shí)間演變特征，以此表征雷暴在不同發(fā)展階段的閃電活躍度，較為準(zhǔn)確地對(duì)地閃活動(dòng)進(jìn)行預(yù)警.海南島對(duì)流活動(dòng)頻繁[11]，閃電活動(dòng)頻發(fā)[12-13]，雷電預(yù)警預(yù)報(bào)技術(shù)的提升十分必要.海南島目前已布設(shè)50多部地面大氣電場(chǎng)儀，以期通過(guò)本研究能夠?yàn)榻M網(wǎng)電場(chǎng)儀觀測(cè)業(yè)務(wù)應(yīng)用及雷電預(yù)警預(yù)報(bào)提供的關(guān)鍵技術(shù)和指標(biāo).

1 資料與方法

1.1 資料本文分析的資料為2013年和2014年6～9月自行布設(shè)的大氣電場(chǎng)儀獲取的雷暴電場(chǎng)部分個(gè)例.該大氣電場(chǎng)儀采樣頻率為125 Hz，電場(chǎng)強(qiáng)度探測(cè)范圍為±100 kV·m-1，探測(cè)范圍為10～15 km.其中，電場(chǎng)的正、負(fù)極性定義為：當(dāng)?shù)孛骐妶?chǎng)受雷暴云內(nèi)的正電荷控制時(shí)，地面電場(chǎng)為正，反之為負(fù).

1.2 小波分析方法小波分析方法用于電場(chǎng)信號(hào)的去噪原理，對(duì)原始時(shí)間序列的電場(chǎng)信號(hào)作小波變換，通過(guò)伸縮平移運(yùn)算對(duì)信號(hào)逐步進(jìn)行多尺度細(xì)化，達(dá)到高頻處時(shí)間細(xì)分，低頻處頻率細(xì)分，而噪聲信號(hào)一般處于高頻處，而電場(chǎng)信號(hào)處于低頻處.通過(guò)多尺度的頻率細(xì)化，基本將噪聲細(xì)分至高頻部分，電場(chǎng)信號(hào)細(xì)分至低頻部分，然后選擇合適的閾值對(duì)各部分進(jìn)行閾值處理，完成電場(chǎng)信號(hào)與噪聲信號(hào)的區(qū)分.其具體過(guò)程可分為3個(gè)部分:1)分解過(guò)程.選定一種小波，對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行指定層數(shù)的小波分解，分解得到低頻近似信號(hào)和高頻細(xì)節(jié)信號(hào).2)閾值過(guò)程.對(duì)分解得到的各層系數(shù)選擇一個(gè)合適閾值，并對(duì)細(xì)節(jié)系數(shù)作閾值處理.3)重建過(guò)程.將降噪處理后的系數(shù)進(jìn)行小波逆變換，重建恢復(fù)原始信號(hào)[14].

1.2.1 小波分解層數(shù)對(duì)大氣電場(chǎng)信號(hào)進(jìn)行小波分析時(shí)，首先應(yīng)確定小波分解的層數(shù)，以便合理地對(duì)大氣電場(chǎng)數(shù)據(jù)波形進(jìn)行分析.計(jì)算電場(chǎng)信號(hào)的功率譜，能夠更好地找出電場(chǎng)信號(hào)的能量主要集中在哪一頻段范圍內(nèi).具體方法是對(duì)電場(chǎng)信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換，然后取其幅值的平方除以信號(hào)樣本長(zhǎng)度，其值即為該信號(hào)樣本的功率譜.選取2014年8月的一次雷暴地面大氣電場(chǎng)信號(hào)為樣本，經(jīng)計(jì)算得出如圖1所示的功率譜圖.

圖1 大氣地面電場(chǎng)數(shù)據(jù)序列功率譜

圖1所示，該信號(hào)功率譜能量主要集中在0.06 Hz以下，處于非常低的頻段范圍內(nèi).小波分解是將原始信號(hào)分解成一低頻近似信號(hào)和一高頻細(xì)節(jié)信號(hào)，多層分解的過(guò)程就是不斷的將低頻近似信號(hào)再分解成一低頻近似信號(hào)和一高頻細(xì)節(jié)信號(hào).本文中的電場(chǎng)信號(hào)采集頻率為125 Hz，根據(jù)采樣定理可知小波分解的頻段區(qū)間，通過(guò)7層小波分解后低頻近似信號(hào)可以逼近至0.5 Hz以下并結(jié)合多層分解中不同層低頻近似與原始信號(hào)的對(duì)比情況發(fā)現(xiàn)，第七層低頻近似信號(hào)與原始信號(hào)變化特征基本相似.因此，擬對(duì)原始電場(chǎng)信號(hào)作7層小波分解，以期提取其電場(chǎng)波形的主要變化特征.

1.2.2 小波函數(shù)選取考慮到計(jì)算的功率譜以及選定的分解層數(shù)情況，在選取小波函數(shù)方面采取了較為簡(jiǎn)單的對(duì)比方法，即選取不同小波函數(shù)，對(duì)比分析7層分解后的第七層低頻近似信號(hào)與原始電場(chǎng)信號(hào)的異同性，以此來(lái)驗(yàn)證不同小波函數(shù)在分析電場(chǎng)信號(hào)方面的去噪效果.

隨機(jī)選取了7種小波函數(shù)(db5，db10，sym5，coif4，bior3.5，bior4.4和haar)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn).為了分析函數(shù)的處理效果，引入均方誤差(MSE)以及信噪比(SNR)參數(shù)來(lái)衡量電場(chǎng)信號(hào)處理前后的誤差及效果，MSE及SNR計(jì)算公式

(1)

(2)

其中，N為信號(hào)樣本數(shù)，s1和s2為小波處理前后的信號(hào)，k表示信號(hào)樣本中第k個(gè)樣本.MSE值越小，表示分解后的低頻近似信號(hào)與原始信號(hào)相似性越高；SNR值越大，效果越好.

表1給出了7種小波的信噪比、均方誤差計(jì)算值.由表1可以看出，均方誤差最小的小波函數(shù)和信噪比最大的小波函數(shù)均為db10小波函數(shù)，表明原始電場(chǎng)信號(hào)經(jīng)db10小波處理后，信號(hào)均方誤差較小，數(shù)據(jù)的離散程度較小，數(shù)據(jù)的可靠性較大，另外信噪比值最大，系統(tǒng)的隨機(jī)噪聲處理較好.因此，地面大氣電場(chǎng)信號(hào)分析可以采用db10函數(shù).

表1 選取的7種小波的信噪比、均方誤差計(jì)算值

1.2.3 閾值函數(shù)選取為進(jìn)一步探討選用函數(shù)的適用性，選用5種信噪比較大和均方誤差較小的小波函數(shù)(db10，db5，sym5，coif4和bior 4.4)和4種閾值分析法(Rigrsure，Sqtwolog，Heursure和Minimaxi)對(duì)各自的去噪效果進(jìn)行對(duì)比分析.

Rigrsure閾值法是一種基于stein的無(wú)偏似然估計(jì)原理的自適應(yīng)閾值選擇.對(duì)一個(gè)給定的閾值t，得到似然估計(jì)，再將非似然t最小化，得到了所選的閾值.Sqtwolog閾值法采用的是固定的閾值形式，產(chǎn)生的閾值大小是信號(hào)長(zhǎng)度的對(duì)數(shù)的開(kāi)方.Heursure閾值法是Rigrsure閾值法和Sqtwolog閾值法的綜合，如果信噪比很小似然估計(jì)有很大的噪聲，出現(xiàn)此情況，就采用固定的閾值.Minimaxi閾值法采用的也是一種固定的閾值，產(chǎn)生一個(gè)最小均方誤差的極值，而不是無(wú)誤差[14].

圖2 不同小波函數(shù)與閾值分析方法去噪后電場(chǎng)信號(hào)均方誤差

由圖2可知，在4 種閾值分析法中，Rigrsure閾值分析法的均方誤差是最小的，即降噪效果是最好的，其次是Minimaxi閾值法.Rigrsure閾值分析法下小波變換的信號(hào)均方誤差最小是sym5小波函數(shù)，其次是db10小波函數(shù).綜上所述，采用db10和sym5小波函數(shù)都能取得較好的去噪效果，但結(jié)合閾值分析方法，sym5小波配合Rigrsure閾值方法，去噪效果更優(yōu).

2 實(shí)例結(jié)果分析

選用sym5函數(shù)作為用于小波變換的小波函數(shù)，并采用Rigrsure閾值分析方法實(shí)現(xiàn)地面電場(chǎng)信號(hào)的去噪.此次選取2014年8月20日的地面電場(chǎng)數(shù)據(jù)，該過(guò)程閃電活動(dòng)較為頻繁，且信號(hào)上疊加有一定的噪聲(圖3a)，采用上述去噪方法進(jìn)行測(cè)試，得到去噪后的波形(圖3b).

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圖3 地面電場(chǎng)波形圖

由圖3可見(jiàn)，電場(chǎng)信號(hào)在進(jìn)行去噪處理后，波形重疊部分明顯減少，波形更為平滑且突出顯示了閃電活動(dòng)的主要變化趨勢(shì).表明采用該方法可以較為顯著的降低信號(hào)中的噪聲，為數(shù)據(jù)的后期分析和處理起到質(zhì)量控制的作用.該雷暴過(guò)程地面電場(chǎng)波形從樣本從1.6×105序列點(diǎn)開(kāi)始振蕩，電場(chǎng)強(qiáng)度急劇變化的時(shí)間大約持續(xù)了33 min.地面電場(chǎng)急劇變化過(guò)程中，電場(chǎng)強(qiáng)度主要集中在-20～25 kV·m-1，這一時(shí)段內(nèi)閃電活動(dòng)頻發(fā)，電場(chǎng)波形主體為正極性，閃電引起的電場(chǎng)變化主要為負(fù)極性.

為了進(jìn)一步驗(yàn)證sym5 小波函數(shù)在Rigrsure閾值方法下對(duì)地面大氣電場(chǎng)數(shù)據(jù)的處理效果，還選取了3 次伴有閃電活動(dòng)的地面電場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行小波去噪處理,如圖4所見(jiàn).

圖4 地面電場(chǎng)原始波形及去噪后的電場(chǎng)波形

由圖4可見(jiàn)，3個(gè)樣本個(gè)例原始波形的噪聲相對(duì)較為明顯，經(jīng)去噪處理后，波形的重疊度明顯降低，即噪聲信號(hào)顯著得到抑制，電場(chǎng)變化更為清晰.對(duì)于有閃電活動(dòng)的電場(chǎng)信號(hào)而言，經(jīng)sym5小波函數(shù)和Rigrsure閾值方法處理后，不僅能較好地保持原信號(hào)中電場(chǎng)波形強(qiáng)度陡增或者電場(chǎng)極性突變的部分，且能夠較為清晰地辨識(shí)出不同極性閃電放電次數(shù)等信息，對(duì)于后續(xù)開(kāi)展大氣電場(chǎng)相關(guān)研究提供了有利的條件.

上述觀測(cè)實(shí)例的分析結(jié)果表明，采用Rigrsure閾值分析方法和sym5小波函數(shù)對(duì)地面大氣電場(chǎng)波形進(jìn)行去噪處理，在保留閃電波動(dòng)信息的同時(shí)對(duì)信號(hào)也進(jìn)行了較好的平滑處理.

3 閃電信息提取方法

大氣電場(chǎng)信號(hào)去噪是為了更為精確地分析該信號(hào)的電場(chǎng)特征，并在分析該信號(hào)特征的基礎(chǔ)上，分析其代表的物理意義及閃電活動(dòng)特征.地面電場(chǎng)波形的快速跳變能夠指示當(dāng)前時(shí)段閃電活動(dòng)的規(guī)律，利用小波分析方法，對(duì)地面電場(chǎng)波形進(jìn)行去噪處理并分析其大氣電學(xué)層面的特征，包括電場(chǎng)強(qiáng)度、閃電頻數(shù)以及極性等閃電特征.

一次完整的閃電活動(dòng)(地閃或者云閃)持續(xù)時(shí)間從幾十毫秒至1秒左右[3]，尤其是電場(chǎng)快速跳變的地閃回?fù)舴烹姾驮苾?nèi)電荷擊穿過(guò)程時(shí)間更為短暫(微秒級(jí)).另外文中電場(chǎng)數(shù)據(jù)的采樣率和數(shù)據(jù)記錄存儲(chǔ)速率分別為125 Hz和10 Hz(即1 s內(nèi)存儲(chǔ)采樣數(shù)據(jù)中的10個(gè)電場(chǎng)值)，意味著記錄的電場(chǎng)波形中快速跳變部分可以表示為一次閃電.快速跳變的部分在波形上表現(xiàn)為脈沖形式，識(shí)別這些脈沖需要計(jì)算電場(chǎng)波形中峰值和谷值點(diǎn)，然后求解該峰值或谷值點(diǎn)附近波形的上升沿或下降沿的斜率k.因此，本文采用差分計(jì)算方法來(lái)識(shí)別電場(chǎng)波形中的跳變部分，具體公式

ΔE=Ei+1-Ei，

(3)

其中，ΔE為相鄰電場(chǎng)數(shù)據(jù)的差值.

根據(jù)式(3)對(duì)整列電場(chǎng)樣本作差分計(jì)算，得出電場(chǎng)樣本的差分值.根據(jù)已識(shí)別的電場(chǎng)波形中峰值和谷值點(diǎn)，分析該點(diǎn)前后各5個(gè)差分值，計(jì)算該段上升沿或下降沿的斜率k(k=ΔE/Δt)，根據(jù)k值的變化情況確定該點(diǎn)是否是閃電放電引起的電場(chǎng)變化，如果是，則記為1次閃電，并同時(shí)記錄極性.以此類推，識(shí)別出整列電場(chǎng)樣本中閃電頻次及相應(yīng)極性.

在自動(dòng)識(shí)別閃電的算法中，判斷k值的變化是其中的重點(diǎn)，對(duì)應(yīng)到式(3)中即差分值ΔE的取值.ΔE的絕對(duì)值的取值大于某個(gè)閾值時(shí)，是判斷該脈沖是否為閃電的關(guān)鍵.一次閃電持續(xù)時(shí)間大約在1 s以內(nèi)，而考慮到本文中電場(chǎng)數(shù)據(jù)的記錄頻率為10 Hz(即1 s記錄10個(gè)樣本點(diǎn))，電場(chǎng)波形序列相鄰差分值的顯著差異可以表征為閃電脈沖.以2014年8月20日的地面大氣電場(chǎng)資料為例，詳細(xì)分解了電場(chǎng)閾值的取值方法.樣本序列在1.6×105開(kāi)始振蕩，電場(chǎng)強(qiáng)度急劇變化的時(shí)間大約持續(xù)了33 min，在此期間電場(chǎng)強(qiáng)度在-30～+30 kV·m-1.

圖5 2014年8月20日電場(chǎng)波形電場(chǎng)快速反轉(zhuǎn)變化部分(紅色圓點(diǎn)為閃電脈沖尖峰或脈沖起始點(diǎn))

圖5是當(dāng)天雷暴天氣下的大氣電場(chǎng)波形(晴天電場(chǎng)部分未在圖中給出).從圖5中可以看出，地面電場(chǎng)主要受正電荷區(qū)控制，當(dāng)電荷積聚到一定程度時(shí)，閃電通道被擊穿，通道內(nèi)正負(fù)電荷瞬間中和，引起地面電場(chǎng)波形出現(xiàn)極性反轉(zhuǎn)變化.電場(chǎng)波形中出現(xiàn)了脈沖尖峰，共計(jì)41個(gè)尖峰，其中電場(chǎng)負(fù)極性變化的有38個(gè)，正極性的3個(gè).通過(guò)分析41個(gè)尖峰持續(xù)時(shí)間、上升沿和下降沿斜率推斷電場(chǎng)儀在其探測(cè)范圍內(nèi)采集了41次閃電的信息，閃電頻數(shù)為1.2 fl·min-1.此處正、負(fù)極性僅僅是針對(duì)波形中脈沖尖峰的變化方向定義，與正負(fù)極性閃電的定義無(wú)關(guān).本文中為與自動(dòng)識(shí)別閃電方法區(qū)分開(kāi)，將這種通過(guò)觀察電場(chǎng)波形、逐一分析尖峰脈沖持續(xù)時(shí)間與上升沿斜率的方法稱為人工識(shí)別方法.

設(shè)計(jì)自動(dòng)識(shí)別電場(chǎng)波形中閃電頻數(shù)算法時(shí)，對(duì)比計(jì)算了不同電場(chǎng)判斷閾值下，算法自動(dòng)識(shí)別的結(jié)果與人工識(shí)別的結(jié)果的誤差.

圖6 不同閾值下自動(dòng)識(shí)別的總閃電頻數(shù)與人工識(shí)別的閃電頻數(shù)間誤差

圖6給出了不同閾值下算法自動(dòng)識(shí)別出與人工識(shí)別的總閃電頻數(shù)的誤差計(jì)算結(jié)果.由圖6可知，不同閾值下，兩者的誤差計(jì)算結(jié)果先減小，至ΔE=1.5 kV·m-1時(shí)，誤差降至最低.隨著閾值的增大誤差隨之增大，表明電場(chǎng)判斷閾值越小，算法識(shí)別的脈沖就越多，會(huì)導(dǎo)致部分非閃電脈沖的電場(chǎng)波動(dòng)也被識(shí)別為閃電脈沖，從而導(dǎo)致誤差增大；電場(chǎng)判斷閾值越大，算法識(shí)別的脈沖就越少，導(dǎo)致部分電場(chǎng)幅值較小的閃電脈沖被過(guò)濾，從而導(dǎo)致誤差增大.僅考慮總閃電頻數(shù)的誤差計(jì)算結(jié)果，電場(chǎng)閾值ΔE=1.5 kV·m-1時(shí)，算法自動(dòng)識(shí)別閃電頻數(shù)的誤差最小.

為確保閾值選擇的合理性，還計(jì)算了人工識(shí)別與不同閾值下算法自動(dòng)識(shí)別下每5 min時(shí)段內(nèi)閃電頻數(shù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，如圖7所示.

圖7 每5 min內(nèi)人工識(shí)別閃電頻數(shù)與不同閾值下閃電頻數(shù)對(duì)比情況

圖7為有閃電過(guò)程的電場(chǎng)波形區(qū)段(晴天電場(chǎng)部分波形未顯示)人工識(shí)別與不同閾值(ΔE分別為1.0,1.3,1.5，1.7,2.0,2.5,3.0,4.0,5.0,6.0)下算法自動(dòng)識(shí)別的結(jié)果.每5 min的閃電頻數(shù)的曲線總體變化特征相似，但在具體時(shí)段閃電頻數(shù)有所不同.為進(jìn)一步查看具體的差異，對(duì)不同時(shí)段的閃電頻數(shù)與人工識(shí)別的閃電頻數(shù)做了相關(guān)性計(jì)算.根據(jù)圖7的統(tǒng)計(jì)結(jié)果和選取的10組電場(chǎng)閾值ΔE，分別計(jì)算不同閾值下每5 min時(shí)間序列下自動(dòng)識(shí)別結(jié)果與人工識(shí)別結(jié)果的相關(guān)系數(shù)，計(jì)算結(jié)果如表2所示.

表2 每5 min內(nèi)不同閾值下算法自動(dòng)識(shí)別的閃電頻數(shù)與人工識(shí)別閃電頻數(shù)相關(guān)性計(jì)算結(jié)果

由表2可知，每5 min內(nèi)不同閾值下算法自動(dòng)識(shí)別的閃電頻數(shù)與人工識(shí)別閃電頻數(shù)相關(guān)性計(jì)算結(jié)果整體上呈現(xiàn)閾值越大、相關(guān)性越差的規(guī)律特征，且閾值越小，算法識(shí)別的閃電頻數(shù)相對(duì)偏高(ΔE分別為1.0和1.3時(shí))，閾值越大，部分時(shí)段漏掉的閃電過(guò)程可能越多(ΔE分別為5.0和6.0時(shí)).因此，在選定閾值時(shí)，應(yīng)當(dāng)綜合考慮總閃電頻數(shù)誤差以及分時(shí)段內(nèi)兩者間的相關(guān)性結(jié)果.在本文中綜合兩者計(jì)算結(jié)果，選定電場(chǎng)閾值為1.5 kV·m-1.

此自動(dòng)識(shí)別方法在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)當(dāng)對(duì)地面電場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行多樣本計(jì)算，以此來(lái)確定此類地面電場(chǎng)儀獲取的電場(chǎng)波形的電場(chǎng)判斷閾值.由于云閃先于地閃發(fā)生[3]，通過(guò)上述方法自動(dòng)識(shí)別電場(chǎng)波形中的總閃電信息，再結(jié)合地閃定位監(jiān)測(cè)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，能夠獲取地閃發(fā)生前的閃電活動(dòng)情況(主要是閃電發(fā)生時(shí)間及頻次)，這將大大提前雷電預(yù)警的時(shí)效.

4 結(jié)束語(yǔ)

利用小波分析技術(shù)研究了地面大氣電場(chǎng)資料的去噪技術(shù)以及提取去噪電場(chǎng)信號(hào)中閃電頻次、極性等信息的方法，分析方法與結(jié)果能夠在分析不同天氣系統(tǒng)下地面大氣電場(chǎng)特征以及獲取雷暴天氣系統(tǒng)下閃電活動(dòng)信息等方面起到關(guān)鍵性作用，為后期開(kāi)展海南島電場(chǎng)儀組網(wǎng)觀測(cè)及基于此網(wǎng)絡(luò)的雷電預(yù)警技術(shù)研發(fā)奠定了良好的技術(shù)基礎(chǔ).

通過(guò)算法自動(dòng)識(shí)別并提取電場(chǎng)波形中的閃電頻數(shù)等信息時(shí)，電場(chǎng)儀數(shù)據(jù)記錄存儲(chǔ)頻率的高低以及電場(chǎng)強(qiáng)度幅值大小都會(huì)直接影響閃電頻數(shù)識(shí)別誤差.此外，電場(chǎng)儀的探測(cè)范圍有限，部分發(fā)生距離較遠(yuǎn)的閃電或雷暴云靠近或遠(yuǎn)離電場(chǎng)儀站點(diǎn)時(shí)引起的幅值較小的脈沖波形也會(huì)導(dǎo)致算法識(shí)別的誤差增大.下一步工作將著重研究多部大氣電場(chǎng)儀組網(wǎng)觀測(cè)結(jié)果.綜合考慮不同電場(chǎng)儀站點(diǎn)環(huán)境及地形等因素，利用本文方法對(duì)電場(chǎng)儀觀測(cè)網(wǎng)內(nèi)不同電場(chǎng)資料進(jìn)行小波分析，分析不同測(cè)站的差分閾值，提取同一天氣系統(tǒng)下不同電場(chǎng)儀識(shí)別的閃電頻數(shù)等信息，綜合多站結(jié)果確定該天氣系統(tǒng)下總閃電頻數(shù)等信息，為雷電預(yù)警提供關(guān)鍵參數(shù)及提前量.