雷暴云特征數(shù)據(jù)集及我國雷暴活動特征

馬瑞陽 鄭 棟 姚 雯 張文娟

(中國氣象科學研究院災害天氣國家重點實驗室/雷電物理和防護工程實驗室，北京 100081)

引 言

雷暴云是產(chǎn)生閃電的對流云，常常伴隨強降水、大風、冰雹、龍卷等災害性天氣過程，是天氣監(jiān)測和預報的重要對象。雷暴云可以到達很高的高度，對平流層和對流層物質交換、大氣輻射過程等具有重要影響，與氣候變化存在復雜的耦合過程。雷暴云內的閃電活動還是大氣中氮氧化物的主要自然源，參與大氣化學過程，影響氣候變化。因此，了解雷暴活動的特征具有重要的科學意義。

雷暴云雖然屬于對流系統(tǒng)，但其時空尺度和對流強度的分布范圍較寬，已有的關于對流云氣候特征研究傾向關注水平尺度較大、垂直發(fā)展較強的對流過程，但這不足以反映雷暴活動的全貌，如對流研究中常被關注的中尺度對流系統(tǒng)(mesoscale convective system，MCS)，在樣本選取時通常要求其尺度和強度超過一定條件，一般具有較大的對流區(qū)面積[1-6]。在深對流和強深對流的氣候特征研究中，往往要求云發(fā)展到很高的高度，如深對流云要求20 dBZ 反射率因子超過14 km，強深對流云要求40 dBZ 反射率因子超過10 km[7-12]。但上述定義的對流系統(tǒng)可能占雷暴活動的較小部分，大量產(chǎn)生閃電的雷暴云可能未達到以上尺度和強度要求。因此單獨針對雷暴云開展研究，有助于全面了解對流活動特征。

閃電是判別雷暴云的直接指標。Mezuman等[13]和Hutchins等[14]基于全球閃電定位網(wǎng)(World-Wide Lightning Location Network，WWLLN)數(shù)據(jù)，通過對閃電進行聚類，確定雷暴事件，進而研究雷暴活動的時空分布特征；周康輝等[15]使用密度極大值快速搜索算法對閃電數(shù)據(jù)進行聚類，實現(xiàn)雷暴云的識別與追蹤。但上述方法實際得到的是雷暴云中閃電活動聚集區(qū)，且難以反映雷暴云的結構屬性。美國猶他大學基于TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)建立的RPF(Radar Precipitation Feature)數(shù)據(jù)集中包含TRMM攜帶的閃電成像儀(Lightning Imaging Sensor，LIS)觀測到的閃電頻次信息[16]，是開展雷暴研究的重要數(shù)據(jù)之一，在揭示全球和區(qū)域雷暴活動的研究中發(fā)揮了關鍵作用[17-20]。但TRMM衛(wèi)星作為極軌衛(wèi)星，對固定地點的到訪頻次極為有限，難免錯失大量處于其短暫觀測時間(每次約90 s)之外的樣本，以及因閃電活動頻次低，在觀測時間內沒有產(chǎn)生閃電的雷暴。且TRMM衛(wèi)星軌道掃描寬度較小(比如測雨雷達掃描寬度約247 km)，對部分雷暴云的觀測可能不完整。此外，TRMM衛(wèi)星運行在35°S～35°N，對高緯度地區(qū)無觀測能力。

整體上，目前雷暴云數(shù)據(jù)集非常有限，每種數(shù)據(jù)集均有局限性。本研究使用地球同步軌道FY-2E氣象衛(wèi)星相當黑體亮度溫度(black body temperature，TBB)和WWLLN數(shù)據(jù)，利用兩種觀測手段區(qū)域覆蓋范圍廣、觀測時間連續(xù)的優(yōu)勢，建立雷暴云特征數(shù)據(jù)集。本文對該數(shù)據(jù)集進行說明，并利用該數(shù)據(jù)集初步探討我國陸地和毗鄰海域雷暴活動的特征，對數(shù)據(jù)集進行檢驗，為該數(shù)據(jù)集在科學研究中的進一步應用奠定基礎。

1 雷暴云特征數(shù)據(jù)集的建立

本研究利用2010—2018年FY-2E氣象衛(wèi)星的TBB和云分類(cloud classification，CLC)產(chǎn)品以及WWLLN的閃電定位數(shù)據(jù)進行雷暴云識別，并計算其特征參量，形成雷暴云特征數(shù)據(jù)集。本文的雷暴云明確為產(chǎn)生閃電的云。

1.1 數(shù) 據(jù)

FY-2E氣象衛(wèi)星運行在地球靜止軌道，于2008年12月23日發(fā)射升空，2009年2月初始定位于104.5°E的赤道上方，同年12月正式接替FY-2C氣象衛(wèi)星，2015年7月FY-2E氣象衛(wèi)星漂移至86.5°E的赤道上空，其觀測數(shù)據(jù)截至2019年1月。本文選擇數(shù)據(jù)為2010—2018年FY-2E氣象衛(wèi)星的TBB產(chǎn)品和CLC產(chǎn)品，時間分辨率為1 h，星下點分辨率為5 km。TBB數(shù)值與對流云云頂高度通常反向對應，TBB值越低，表明云頂高度越高，對流越強，反之亦然。CLC數(shù)據(jù)給出云區(qū)和非云區(qū)的判別，在云區(qū)給出云類型的判別。

WWLLN是由美國華盛頓大學管理并與多所大學和研究機構合作建立的全球閃電定位網(wǎng)，在3～30 kHz探測閃電放電擊穿信號[21-22]，其數(shù)據(jù)主要由包含強擊穿事件的閃電組成，其中大電流地閃占據(jù)更大比例[23-26]。根據(jù)Bürgesser等[25]的估計，在東亞地區(qū)，WWLLN探測效率約為TRMM/LIS的10%；考慮到LIS的探測效率約為88%[27]，粗略推測WWLLN在東亞地區(qū)的實際探測效率為8%左右。

1.2 數(shù)據(jù)集建立方法

雷暴云特征數(shù)據(jù)集建立步驟如下：①初選TBB不超過-32℃的云區(qū)為備選區(qū)域，如圖1中紅色曲線包圍的區(qū)域。Maddox[1]提出將TBB不超過-32℃ 作為中尺度對流復合體(mesoscale convective complex，MCC)的識別標準之一，該標準在對流活動研究方面也被廣泛參考[2-5,28-31]。Thiel等[32]等指出云頂溫度低于-30℃可用于區(qū)分區(qū)域內有無閃電活動。在前期分析中，通過檢查WWLLN數(shù)據(jù)與TBB數(shù)據(jù)的對應情況，發(fā)現(xiàn)75%以上的WWLLN閃電位置處TBB溫度值小于-32℃，因此本研究也使用該溫度閾值作為雷暴云區(qū)域需滿足的條件之一。為防止因下墊面影響可能引起的誤判，要求TBB不超過-32℃的區(qū)域在CLC產(chǎn)品中必須被識別為云區(qū)。將滿足上述兩個條件的區(qū)域作為備選區(qū)。②使用最小二階矩法對備選區(qū)的輪廓形狀進行橢圓擬合，如圖1中藍色線條所示的橢圓。③將該TBB時刻前20 min和其后40 min共1 h時段內的所有WWLLN閃電疊加在TBB圖上，如果有任何一個WWLLN閃電落在備選區(qū)域內或擬合橢圓內，則該備選區(qū)域被確認為雷暴云。另外，對于TBB不超過-32℃區(qū)域內無WWLLN閃電的備選區(qū)域，若其內WWLLN閃電均來自于包含在其內的其他備選區(qū)域，則該備選區(qū)域被識別為非雷暴云。若兩個TBB不超過-32℃區(qū)域內無WWLLN閃電的備選區(qū)域在擬合橢圓區(qū)域有重合，且僅在擬合橢圓重合的位置有WWLLN閃電，則這兩個備選區(qū)域均不進入雷暴云樣本集。④獲得雷暴云參數(shù)，形成特征數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集包括雷暴云時間、位置信息，用擬合橢圓表示的雷暴云形態(tài)(長軸、短軸、旋轉角等)信息，表征雷暴云結構的云面積、TBB統(tǒng)計值、閃電頻次以及其中包含的強對流核(由TBB不超過-52℃ 的區(qū)域表征)信息等。

圖1 雷暴云區(qū)域識別示意圖(紅線包圍區(qū)域為TBB不超過-32℃的區(qū)域，藍線表示針對上述區(qū)域的擬合橢圓，黃色*為疊加的1 h內WWLLN閃電；紅色和藍色實線表示雷暴云，紅色和藍色虛線表示非雷暴云)

在雷暴云判別中同時要求被選區(qū)域的TBB不超過-32℃以及1 h內存在WWLLN閃電，是基于如下考慮：①云在1 h內雖然產(chǎn)生了閃電，但衛(wèi)星觀測的時刻可能位于沒有閃電活動的階段(如云最初形成的階段或云消亡的階段)，此時云的特征可能偏離對流屬性，會影響雷暴云結構統(tǒng)計，采用TBB不超過-32℃的標準將盡可能排除這種影響。②雷暴云產(chǎn)生的閃電放電強度通常符合對數(shù)正態(tài)分布，即擊穿強度相對較弱的閃電具有更大的比例，但在更長統(tǒng)計時間內，雷暴云產(chǎn)生強閃電并被WWLLN探測到的概率必然增加，使用1 h的WWLLN閃電數(shù)據(jù)一方面與衛(wèi)星數(shù)據(jù)的時間分辨率對應，另一方面可以降低WWLLN較低探測效率的影響，盡可能減少遺漏雷暴云。

2 中國區(qū)域數(shù)據(jù)集的質量控制

雷暴云特征數(shù)據(jù)集覆蓋FY-2E氣象衛(wèi)星的圓盤狀觀測區(qū)域，由于圓盤邊緣區(qū)域衛(wèi)星觀測到的云可能不完整，因此數(shù)據(jù)集并不適合在整個區(qū)域直接使用。本研究首先關注中國陸地及其毗鄰海域的雷暴活動特征，分析區(qū)域包含中國陸地、南海以及東部的毗鄰海域。通過對該區(qū)域數(shù)據(jù)集的應用，初步了解我國雷暴活動的基本特征，并對雷暴云特征數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)特點和可靠性予以展示。

預分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)集存在一些云擴展面積極大、閃電數(shù)量卻極少的異常雷暴云，雖然數(shù)量少，卻可以對雷暴云面積的統(tǒng)計造成顯著影響。為此，需要首先對數(shù)據(jù)集進行質量控制。選出質心落在研究區(qū)域內的樣本(共651826個)，根據(jù)雷暴云所含閃電數(shù)將它們對應到各閃電數(shù)區(qū)間，區(qū)間的劃分確保落在每個區(qū)間內的樣本大于2000個。分析每一個區(qū)間內雷暴云面積的分布，確定異常雷暴。判斷方法：得到相應閃電頻次區(qū)間雷暴云面積分布的25分位值Q1，75分位值Q2，雷暴云面積如果大于Q2+1.5×(Q2-Q1)或者小于Q1-1.5×(Q2-Q1)，則判斷為異常雷暴云。上述閾值也是箱線圖中表征數(shù)值分布特征時默認的異常值邊界，假設數(shù)據(jù)是正態(tài)分布，這個邊界值大致相當于±2.7倍標準差和99.3%的數(shù)據(jù)覆蓋。隨后對各個區(qū)間獲得的異常邊界面積閾值進行擬合，該擬合曲線作為異常雷暴云的判別條件。圖2為研究區(qū)域內不同閃電頻次和雷暴云面積區(qū)間的雷暴云樣本量分布，A表示雷暴云面積(單位：km2)，F(xiàn)表示每小時閃電頻次，紅色點表示不同閃電頻次區(qū)間得到的雷暴云面積異常值邊界。采用前述異常值判別方法，此處只存在極大異常值。黑色線表示根據(jù)異常面積閾值和對應區(qū)間閃電頻次得到的擬合函數(shù)，即A=7024.251F0.784，其與異常值的擬合優(yōu)度達到0.99。只有位于該曲線下方的樣本才進入分析，共計563900個，約占總樣本量的87%。

圖2 2010—2018年不同閃電頻次(F)和雷暴云面積(A)區(qū)間的樣本量分布

3 中國陸地及毗鄰海域雷暴活動特征

3.1 雷暴活動空間分布

圖3為2010—2018年雷暴小時數(shù)密度的空間分布，統(tǒng)計網(wǎng)格是1°×1°。由于樣本的時間間隔是1 h，所以實際上雷暴活動信息既包含雷暴云頻次信息，也包含雷暴活動時長信息，因此可將其稱為雷暴小時數(shù)。如對于一個確定網(wǎng)格，1 h內有3個雷暴云影響該地區(qū)與1個雷暴云影響該地區(qū)3 h在雷暴小時數(shù)的分析上相等，確實比僅僅使用雷暴云頻次(頻次分別為1和3)更能體現(xiàn)雷暴活動影響。將每個網(wǎng)格統(tǒng)計得到的雷暴小時數(shù)除以網(wǎng)格面積和統(tǒng)計年份得到單位面積和單位時間的雷暴小時數(shù)，圖3顯示該數(shù)值較小，這是由于統(tǒng)計基于雷暴云質心位置進行。

由圖3可以看到，雷暴活動在我國陸地的華南、西南、青藏高原東部和中部最為活躍，南海也是分析區(qū)域中雷暴活動最強的區(qū)域之一。我國北方雷暴活動相對較弱，僅華北和東北是兩個雷暴活動相對較強的區(qū)域，西部的新疆、青海北部、甘肅和內蒙古西部是雷暴活動最弱區(qū)域。與李進梁等[20]使用TRMM/RPF數(shù)據(jù)得到的雷暴時空分布結果相比，兩者在我國陸地共同分析區(qū)域具有非常好的一致性。但前者在南海區(qū)域顯示較低值，南海地區(qū)的雷暴小時數(shù)僅約為東南沿海內陸的1/5，這與本研究的結果有較大差異。圖3中南海北部的雷暴小時數(shù)約為東南沿海地區(qū)的1/2，南海南部雷暴小時數(shù)與內陸最活躍區(qū)域相當。這是因為本研究的數(shù)據(jù)集來自于高頻率連續(xù)觀測數(shù)據(jù)(逐小時)，其中包含雷暴云生命史的信息，而TRMM數(shù)據(jù)由于對同一地點的訪問頻率低(低緯度地區(qū)更低)，該數(shù)值主要反映瞬間雷暴數(shù)量，幾乎不包含雷暴云生命史的信息(除非雷暴云的生命史超過TRMM同一地區(qū)的到訪間隔)。如果南海地區(qū)雷暴云的生命史較長，則本研究的統(tǒng)計結果將大于基于TRMM數(shù)據(jù)的統(tǒng)計結果。此外，TRMM較低的觀測頻率導致其可能漏掉閃電頻次較低的雷暴(約90 s 的掃描時間內未發(fā)生閃電)。本研究采用1 h的閃電數(shù)據(jù)進行雷暴云判斷，則會將閃電活動較弱的雷暴云也納入樣本。在海洋對流活動整體弱于陸地對流活動的情況下，也會導致本數(shù)據(jù)集相比TRMM/RPF數(shù)據(jù)包含更多的海洋雷暴云樣本。

圖3 2010—2018年雷暴小時數(shù)密度

圖4為中國陸地年平均雷暴日數(shù)的空間分布。該數(shù)據(jù)由全國陸地2481個地面氣象站觀測，時間覆蓋1961—2014年，2014年起我國各級氣象臺站取消對雷暴日的人工觀測項目。由圖4可以看到，陸地上的年平均雷暴日數(shù)空間分布與本研究數(shù)據(jù)集得到的雷暴活動空間分布非常相似，一定程度支持本研究雷暴云特征數(shù)據(jù)集的可靠性。

圖4 1961—2014年中國陸地年平均雷暴日數(shù)

3.2 雷暴活動季節(jié)變化

圖5是2010—2018年30°～32°N范圍內東西方向和112°～114°E范圍內南北方向雷暴小時數(shù)的逐旬變化特征。從東西方向看，雷暴活動主要出現(xiàn)在6—9月,其中103°E以西的青藏高原地區(qū)，大部分地區(qū)雷暴活動具有雙峰特點，分別為8月主峰和6月次峰。在103°E以東的陸地區(qū)域，雷暴活動的旬變化和月變化為單峰，峰值一般出現(xiàn)在7月。從南北方向看，以26°N為界的海洋和大陸區(qū)域雷暴活動季節(jié)變化具有顯著差異。陸地區(qū)域，雷暴活躍階段出現(xiàn)在6—8月，越往北，峰值傾向出現(xiàn)越早。海洋區(qū)域(南海)，雷暴活動存在兩個峰值，第1個峰值出現(xiàn)在5月，第2個峰值出現(xiàn)在8月后，且越往南，該峰值出現(xiàn)時間越晚。峰值大小可以指示雷暴變化的劇烈程度。由圖5可以看到，青藏高原(78°～88°E)、四川盆地及其東部(103°～112°E)以及長江以北(32°N以北)的閃電活動季節(jié)變化最劇烈，且隨著緯度升高，一年中雷暴活動的月份呈減小趨勢。不同地區(qū)雷暴活動季節(jié)變化的差異與該地區(qū)的大尺度環(huán)流背景、地形等密切相關，這需要在下一步的工作中探討。

圖5 2010—2018年30°～32°N范圍內和112°～114°E范圍內雷暴小時數(shù)的逐旬占比

3.3 雷暴活動日變化

圖6是雷暴活動日變化峰值時間的空間分布，統(tǒng)計網(wǎng)格是2°×2°。由圖6可見，陸地大部分地區(qū)雷暴活動峰值時間集中在14:00—20:00(北京時，下同)，體現(xiàn)了午后地面加熱觸發(fā)和加強對流的作用。四川盆地的雷暴活動峰值出現(xiàn)在02:00—05:00，與該地區(qū)降水和雷暴大風的日變化特征具有相似性[33-34]。毗鄰海域雷暴活動峰值主要出現(xiàn)在上午，南海大部分地區(qū)對應02:00—11:00。

圖6 2010—2018年雷暴活動日變化峰值時間

圖7是2010—2018年30°～32°N范圍內東西方向和112°～114°E范圍內南北方向雷暴活動的日變化。從東西方向看，雷暴活動日變化在103°E處存在明顯分界，103°E以西的青藏高原地區(qū)雷暴活動呈現(xiàn)顯著的單峰值特點，峰值出現(xiàn)在16:00—18:00，且峰值時段的樣本占比非常大，說明雷暴活動日變化集中出現(xiàn)在下午。103°～108°E的四川盆地區(qū)域，凌晨雷暴活動更頻繁，下午存在1個次峰。108～123°E對應我國東部陸地地區(qū)，雷暴活動峰值出現(xiàn)在下午，從峰值時段的樣本占比可知該地區(qū)雷暴活動日變化劇烈程度較青藏高原弱。123°E以東的海洋區(qū)域雷暴活動主要出現(xiàn)在上午。從南北方向看，在海陸分界約22°N以北的陸地區(qū)域，雷暴主要發(fā)生在午后，30°～36°N大致對應湖北和河南地區(qū)，雷暴活動凌晨還存在較明顯的次峰。22°N以南的南海地區(qū)，雷暴活動日變化相對較弱，雷暴活動峰值出現(xiàn)在上午。因此可知，雷暴活動日變化最明顯的差異體現(xiàn)在海陸對比，同時陸地不同地區(qū)的雷暴活動日變化也存在差異，說明雷暴活動日變化受地表長波輻射加熱、環(huán)流、地形等多種因素共同作用。

圖7 2010—2018年30°～32°N范圍內和12°～114°E范圍內雷暴小時數(shù)的逐時占比

3.4 雷暴云面積分布特征

雷暴云面積(即TBB不超過-32℃的區(qū)域面積)的分析使用5—9月暖季數(shù)據(jù)。這是因為前期測試發(fā)現(xiàn)，冷季和暖季雷暴云面積的空間分布形態(tài)在部分地區(qū)存在差異，冷季雷暴雖弱，但其面積往往更大(如發(fā)生閃電的雪暴，產(chǎn)生的閃電很少，且往往由系統(tǒng)性天氣過程貢獻，具有很大面積)，會對全年的統(tǒng)計結果造成影響。暖季的雷暴活動占據(jù)絕大部分(81%)，因此這里只分析暖季雷暴云的面積特征。

圖8是2010—2018年5—9月雷暴云面積的分布圖。由圖8可見，雷暴云面積大體符合對數(shù)正態(tài)分布，雷暴云面積的峰值為1×103～1×104km2，其樣本量占分析總樣本量的37%。這一峰值分布范圍遠小于一些研究對MCS或MCC的定義，如要求TBB不超過-32℃的面積大于1×105km2或TBB不超過-52℃的面積大于5×104km2[1]，或TBB值不超過-32℃區(qū)域的短軸長度超過1.5個緯距(約111 km，意味大多數(shù)樣本面積大于1×104km2)[2]。面積小于1×104，5×104km2和1×105km2的樣本分別占總樣本量的73%，89%和94%。在整個分析區(qū)域內，雷暴云面積平均值為3.0×104km2，中值為2.4×103km2，標準差為1.2×105km2，第90百分位的雷暴云面積為5.5×104km2。

圖8 2010—2018年5—9月研究區(qū)域內雷暴云面積(A)的概率和累積概率分布

圖9是雷暴云平均擴展面積的空間分布，統(tǒng)計網(wǎng)格是1°×1°。擴展面積指只要某一分析網(wǎng)格被雷暴云區(qū)域所覆蓋或影響，則該雷暴云面積在相應的分析網(wǎng)格被統(tǒng)計。由圖9可見，中國毗鄰海域雷暴云平均擴展面積明顯大于陸地，這與全球海洋對流或雷暴云面積大于陸地[14-15]一致。南海地區(qū)的雷暴云面積是區(qū)域內最大的，考慮到雷暴云的空間尺度與生命史大體正向對應，驗證了3.1節(jié)中南海雷暴活動與陸地的對比與李進梁等[20]結果不一致的討論。東海和黃海交界處也是雷暴云平均擴展面積較大的區(qū)域。陸地上，中國東部的雷暴云面積大于西部，平均值大于1.2×105km2的區(qū)域大致對應中國地形的第一階梯，說明低海拔區(qū)域雷暴云平均擴展面積可能更大。西部整體上雷暴云平均擴展面積均較小，低值中心位于新疆、甘肅、內蒙古西部以及西藏。在青海柴達木盆地附近存在一個局地的雷暴云平均面積大值中心(大于1.2×105km2)，這可能與地形有關。

圖9 2010—2018年5—9月研究區(qū)域內雷暴云平均擴展面積的空間分布

4 結論與討論

本研究基于FY-2E氣象衛(wèi)星TBB和CLC數(shù)據(jù)以及WWLLN閃電數(shù)據(jù)，通過對TBB不超過-32℃ 的云區(qū)進行橢圓擬合，定義1 h內有WWLLN閃電落入TBB不超過-32℃的云區(qū)或橢圓區(qū)域的個例為雷暴云，獲得雷暴云時間、位置、形態(tài)、結構、閃電活動等特征參量信息，構成雷暴云特征數(shù)據(jù)集。提取數(shù)據(jù)集中雷暴云位于中國陸地和毗鄰海域的樣本，經(jīng)質量控制分析得到中國雷暴活動的特征，結論如下：

1)雷暴活動在中國陸地的華南、西南、青藏高原東部和中部以及南海海域最活躍。華北和東北地區(qū)是北方兩個雷暴活動相對較強的區(qū)域，西北地區(qū)雷暴活動最弱。

2)30°～32°N范圍內東西方向的雷暴活動季節(jié)變化分析表明，青藏高原地區(qū)雷暴活動具有8月主峰和6月次峰，青藏高原以東雷暴活動峰值一般在7月。112°～114°E范圍內南北方向的雷暴活動季節(jié)變化分析表明海陸差異明顯，陸地雷暴活躍階段是6—8月，高緯度地區(qū)的峰值傾向發(fā)生更早。南海雷暴活動峰值在5月和8月后，緯度越低出現(xiàn)越晚。

3)陸地大部分地區(qū)雷暴活動峰值出現(xiàn)在14:00—20:00，毗鄰海域雷暴活動峰值主要出現(xiàn)在早上。30°～32°N范圍的分析表明：青藏高原地區(qū)大分部雷暴活動集中出現(xiàn)在16:00-18:00，四川盆地雷暴活動在凌晨更頻繁，下午存在一個次峰。30°～36°N,112°～114°E范圍內的雷暴活動在凌晨存在次峰。南海雷暴活動日變化程度相對較弱。

4)分析區(qū)域內，雷暴云TBB不超過-32℃面積符合對數(shù)正態(tài)分布，峰值區(qū)間位于1×103～1×104km2，平均面積為3.0×104km2。海洋雷暴云面積明顯大于陸地，最大雷暴云面積中心在南海地區(qū)。陸地上，東部雷暴云面積大于西部，大于雷暴云面積平均值1.2×105km2的區(qū)域主要分布于中國地形的第一階梯。此外，柴達木盆地存在一個雷暴云平均面積大于1.2×105km2的中心。

本研究目的在于展示新建立的雷暴云特征數(shù)據(jù)集，并對我國陸地及毗鄰海域的雷暴活動特征進行分析，未涉及雷暴云特征數(shù)據(jù)集的全部信息。目前該數(shù)據(jù)集還被用于我國極端雷暴云事件、雷暴云結構研究，充分利用該數(shù)據(jù)集包含的雷暴云信息，可進一步深化對雷暴云活動規(guī)律的認識。除中國區(qū)域外，該數(shù)據(jù)覆蓋了FY-2E氣象衛(wèi)星的圓盤觀測區(qū)域，剔除邊界因觀測造成質量較差的樣本，還可應用于不同氣候區(qū)、不同下墊面條件下雷暴活動異同比較或小范圍的區(qū)域性雷暴活動規(guī)律的研究。需要注意的是，由于WWLLN主要探測強閃電，且其定位誤差約為10 km[26]，因此數(shù)據(jù)集中可能錯失那些只產(chǎn)生弱閃電或面積較小(WWLLN閃電定位可能因誤差落到了區(qū)域之外)的雷暴。此外，本文未涉及雷暴活動時空分布特征形成機理，下一步需結合再分析數(shù)據(jù)，研究與雷暴活動關系密切的氣象要素特征，揭示雷暴活動規(guī)律形成的天氣學機理。