海口市雷暴气候特征及其灰色预测模型研究

王银,杨一凡

摘要：本文利用海口市1951年～2014年地面气象观测雷暴日资料，采用了一元线性方程、5年滑动平均、M-K突变检验、灰色理论等方法，研究了海口市雷暴气候统计特征、灾变年预测，得到以下结论：一是通过对代表月雷暴日变化特征分析得出，5月份雷暴日每10年减少1.7天左右，7月份雷暴日每10年减少1.6天左右，9月份雷暴日每10年减少1天左右；二是通过对雷暴日年际、代表月突变年检验得出，1982年为海口市年雷暴日突变年，1980年为5月份、9月份雷暴日突变年，1975年为7月份雷暴日突变年；三是运用灰色理论建立了雷暴日灾变年预测模型，研究得出未来出现年雷暴日高于100天的年份为2025年。

关键词：雷暴日；时间尺度；M-K检验；灰色理论

中图分类号： P446 文献标识码： A DOI编号： 10.14025/j.cnki.jlny.2018.08.063

海南省位于我国最南端，属于亚热带季风气候区，根据雷暴資料统计得出，海南省年平均雷暴日达100多天，属于多雷活动地区。海南省四周环绕海洋，水资源条件充足，有利于雷暴气候的产生和发展[1]，因此海南地区雷暴活动较为活跃。活跃的雷暴天气不仅会对人畜造成一定的伤亡，同时对电力以及通信系统都会造成一定的损坏，还会对电子设备信号的正常传输造成一定的干扰，因此有必要研究海南地区雷电活动特征，并能够对雷暴日短期发展进行预报，为海南地区雷电灾害风险评估工作的开展提供指导。

根据建筑物防雷设计规范（GB50057-2010）[2]中指出，雷暴日数是计算建筑物预计年雷击次数，并对建筑物进行等级划分的一个重要参数。同时，（IEC62305-2）风险管理[3]中也指出，雷暴日是雷电灾害风险评估中一个非常重要的因子。国内很多学者对全球以及不同区域雷电活动进行了一系列研究，姜苏等[4]利用全球三个测站极低频闪电活动背景信号南北、东西两个方向上的磁场能量，使用多重分析方法，研究了南北、东西两个磁场分量信号的多重分布特征，研究发现南北、东西方向上的磁场信号均具有长程相关性，并得出可以使用多重分形谱参数对Q-burst进行识别。郭冬艳等[5-6]利用海南地区逐日雷暴资料，采用EOF正交函数分解法对海南地区雷暴气候特征进行研究。研究表明，海南年雷暴日呈显著的递减趋势，具有北部内陆雷暴多、南部沿海较少空间分布的特征。

本文使用1951年～2014年海口市逐月雷暴日统计数据，采用气候倾向率来研究海口市雷暴日代表月变化特征，采用M-K突变检验的方法来研究海口市雷暴日发展趋势以及突变年情况，最后采用灰色理论建立雷暴日灾变年预测模型，用于对海口市雷暴日出现灾变的年份进行预测。

1 数据来源及使用说明

根据1951年～2014年海口市逐月雷暴日数据，对海口市雷暴气候进行统计分析，并对未来雷暴日进行短期预测，使用数据来源于海南省气象局地面气象观测资料。文中在对海口市代表月雷暴日季节性变化规律的研究中，代表月选取原则为：5月份代表春季、7月份代表夏季、9月份代表秋季。

2 雷暴日时间活动规律

2.1雷暴日代表月变化规律

本文选取1951年～2014年海口市5月、7月、9月逐年雷暴日数据，研究海口市雷暴日月变化规律。年雷暴日代表月变化趋势以及5年滑动平均结果见图1。对于5月份，从图中统计结果可以看出，海口市5月份逐年雷暴日波动幅度较大，从距平值可以看出，在1951年～1975年期间5月份雷暴日距平值以正值为主，仅4个年份的雷暴日距平值为负数，表明了海口市5月份在此年份期间雷暴活动较多，要高于平均值水平，在1976年～1993年期间年雷暴日距平值呈正负交替发展变化趋势，说明了在此年份期间海口市雷暴日波动幅度较大，在1994年～2014年雷暴日距平值以负值为主，其中仅1个年份的雷暴日距平值为正数，表明了海口市5月份在此年份期间雷暴活动较少，要远远低于平均值水平。根据一元线性回归方程得出，5月份雷暴日呈逐年递减的发展趋势，其中求出的年雷暴日气候倾向率为-1.7天/10年，表明了5月份雷暴日每10年减少1.7天左右，递减幅度较高。从5年滑动平均曲线可以看出，1983年为海口市5月份雷暴日的一个转折年，即在1983年之前，5年滑动平均曲线值均大于0，说明了在1983年之前海口市5月份雷暴较多；在1983年之后，5年滑动平均曲线值均小于0，说明1983年以后海口市5月份雷暴日较少。

从7月份雷暴日变化趋势统计结果图中可以看出，在1951年～1980年期间年雷暴日距平值以正值为主，仅5个年份的雷暴日距平值为负数，因此可以说明在此年份期间，海口市雷暴活动较为频繁，雷暴日要高于平均值水平，这一雷暴日较多的时期基本与5月份的相一致。从1980年开始年雷暴日距平值以负值为主，表明1980年～2014年间7月份雷暴日较少。根据一元线性回归方程得出，7月份雷暴日呈逐年递减的发展趋势，其中求出的年雷暴日气候倾向率为-1.6天/10年，表明了7月份雷暴日每10年减少1.6天左右，递减幅度仅次于5月份雷暴日递减的速度。同时可以得出，1980年为7月份雷暴日活动变化的一个转折年。

从9月份雷暴日变化趋势统计结果图中可以看出，在1951年～1966年期间年雷暴日距平值以正值为主，仅有4个年份的雷暴日距平值为负数，因此可以说明在此年份期间，年雷暴日高于平均值水平，在1967年～1985年期间年雷暴日距平值呈正负交替发展变化趋势，说明了在此年份期间年雷暴日波动幅度较大，在1986年～2014年期间年雷暴日距平值以负值为主，表明了在此年份期间9月份雷暴日较少。根据一元线性回归方程得出，9月份雷暴日也呈逐年递减的发展趋势，其中求出的年雷暴日气候倾向率为-1天/10年，表明了9月份雷暴日每10年减少1天左右，递减幅度要小于5月份和7月份雷暴日递减的速度。同时可以得出，1985年为9月份雷暴日活动变化的一个转折年。

2.2雷暴日突变年检验

图2为海口市雷暴日年际、代表月M-K突变检验统计结果，从雷暴日年际突变检验统计结果可以看出，1951年～1975年期间海口市UF曲线在0附近上下波动，说明了年雷暴日在此年份期间变化幅度较大，从1976年开始UF曲线均小于0，说明了海口市年雷暴日从1976年开始呈逐年递减的发展趋势，从1985年开始UF曲线超出了置信检验曲线，说明了从1985年开始海口市年雷暴日呈显著性的递减变化趋势，UF、UB曲线交点位于1982年，且该交点位于置信检验曲线内，根据M-K突变检验理论，说明1982年为海口市年雷暴日突变年。

从5月份突变检验统计结果可以看出，从1953年开始UF曲线开始小于0，说明了从1953年开始雷暴日呈减少的发展趋势，但是在1953年～1975年期间UF曲线位于0附近波动，说明此年份期间雷暴日递减幅度较小，从1995年左右开始雷暴日递减幅度较为显著，因为从1995年开始UF曲线超出了置信检验曲线，两条曲线交点位于1980年，根据M-K突变检验理论，可以说明1980年为海口市5月份年雷暴日突变年，这一突变年稍晚于年际雷暴日突变年。

从7月份突变检验统计结果可以看出，从1953年开始UF曲线也开始小于0，这与5月份雷暴日突变结果相一致，从1980年左右开始雷暴日递减幅度较为显著，因为从1980年开始UF曲线超出了置信检验曲线，两条曲线交点位于1975年，根据M-K突变检验理论，说明1975年为海口市7月份年雷暴日突变年，这一突变年稍早于年际雷暴日突变年。

从9月份突变检验统计结果可以看出，1951年～1975年期间海口市年雷暴日呈逐年上升的发展趋势，因为在此年份期间UF曲线大于0，从1975年之后，UF曲线开始小于0，表明海口市9月份雷暴日从1975年开始呈减少的变化趋势，从1995年左右开始雷暴日递减幅度较为显著，因为从1995年开始UF曲线超出了置信检验曲线，两条曲线交点位于1980年，根据M-K突变检验理论，可以说明1980年为海口市9月份年雷暴日突变年，这一突变年与5月份突变年相一致。

3雷暴日灾变年预测模型

3.1 模型原理说明

如果给定的原始雷暴日时间序列数据■。若指定某个定值■，并认定为■中大于■的点为具有异常值的点，将这些数据挑选出来另组一个时间序列，新组成的时间序列数据即为灾变数列。

本文按照上述方法，计算出海口地区年雷暴日数大于100天的年份为海口市雷暴日灾变年，因此本文根据灰色理论建立灾变年预测模型，用于预测未来出现年雷暴日高于100天的年份。

设已知出现灾变年份的序列为：■，对灾变年份做1次累加生成数列为：■，并求出等值数列：

于是，建立灰微分方程为：

则相应的白化微分方程为：

对上述所建立的方程进行求解，就能求出灾变灰色预测方程为：

3.2 模型建立及误差分析

本文統计出海口市1951年～2014年期间出现年雷暴日数大于100天的年份，并使用出现雷暴日灾变的年份数据，建立雷暴日灾变预测模型，同时对模型结果进行残差分析。当所建立的雷暴日灾变预测模型优度达到一定值时，使用该灾变预测模型对未来海口市年雷暴数出现高于100天的年份进行预测。

根据灰色理论，本文建立雷暴日灾变年预测计算模型如下：

首先将1951年～2014年逐年雷暴日数据按照1、2、3等序号排列，然后运用matlab编写出雷暴日灾变年预测模型程序，并对模型系数进行求解。计算出的灾变预测模型为：

上述表达式中，t为序号排列数，比如t=3时，对应的年份为1953年。

本文选取使几年出现雷暴日灾变的年份与所建立的雷暴日灾变预测模型结果进行对比，进行残差分析，见表1。

从上述实测雷暴日灾变年份与雷暴日灾变预测模型结果可以看出，相对误差均较小，因此可以利用建立的年雷暴日灾变预测模型，对海口市年雷暴日灾变年进行预测。本文利用建立好的雷暴日灾变预测模型，对海口市未来出现年雷暴日高于100天的年份进行预测，预测结果为2025年。

4结论

本文利用海口地区1951年～2014年的雷暴日数，研究了该地区近64年雷暴活动变化规律，并对其灾变年进行了预测。主要得出1982年为海口市年雷暴日突变年，5月份、9月份雷暴日突变年为1980年，7月份雷暴日突变年为1975年，并通过建立的雷暴日灾变年预测模型，将实测值与模型结果进行对比，得出所建立的雷暴日灾变年精度较高，最后使用该模型对未来出现年雷暴日高于100天的年份进行预测。

参考文献

[1]王学良.武汉市雷电日数的时间和地域变化的基本特征[J].湖北气象，2003，（04）： 21-23.

[2]建筑物防雷设计规范（GB50057-2010）.中华人民共和国国家标准，2010.

[3]IEC62305-2.雷电防护-第二部分：风险管理，2006.

[4]姜苏，张其林，陈媛，等.基于MF-DFA的极低频瞬态事件多重分形分析[J].空间科学学报，2015，35（03）：324-329.

[5]郭冬艳，辛吉武，吴胜安，等.海南雷暴气候特征及大气环流背景分析[J].气象科技，2008，36（04）：404-409.

[6]郭冬艳，翟盘茂，姜涛，等.海南夏季雷暴时空分布特征及成因[J].气象科技，2011，39（05）：565-568.

作者简介：王银，本科学历，助理工程师，研究方向：雷电防护。