基于多源融合的雷电预警智能识别与短临预报模型研究

引言

雷电是突发性最强的灾害性天气之一，广泛影响电力安全、森林防火、航空运行与公众生命财产安全。提升雷电的预警能力，特别是在“0–2 小时”时间尺度内的短临预报准确性，是当前气象科技面临的关键难题。本文从多源融合框架出发，构建面向短临雷电事件的识别与预报模型，旨在提升预警系统的时空分辨率、预警稳定性与业务可扩展性，为雷电灾害防控提供更可靠的技术路径。

1 雷电预警与短临预报的理论基础

雷电是一种典型的强对流天气现象，常与雷暴、冰雹、短时强降水等灾害过程共同出现，具有突发性强、局地性明显、生命史短等特点。其形成机制主要与中层以上强烈的不稳定结构、大气垂直运动、积雨云内电荷分离等过程密切相关。在对流系统发展初期，通过高时空分辨率的数据手段识别潜在雷电信号，对防灾减灾具有重要意义。

随着雷达、卫星、地面探测、闪电定位系统（LLS）等多种观测手段的普及，海量、多维、不同时间尺度的气象数据被广泛获取，为雷电的自动识别与趋势预测提供了技术基础。同时，深度学习在图像识别、时间序列分析和多变量预测方面表现出较强的拟合与泛化能力，为复杂气象系统的建模与分析提供了突破性思路。因此，将多源气象数据融合，借助神经网络对雷电发生区域进行智能识别与短临预报，已成为气象智能预警系统的重要发展方向。

2 多源数据融合框架设计

2.1 数据类型与特征描述

本研究所采用的数据来源多样，涵盖四类核心信息：雷达回波数据用于追踪对流单体的强度与结构演变，是判断雷电活动的主要物理基础；闪电定位系统（LLS）可提供地闪、云闪的高频次定位信息，具备极高的时间精度，是雷电识别的直接观测指标；静止气象卫星观测提供的云顶亮温、结构和移动路径等要素，适合在大范围内捕捉对流初期信号，特别在地形复杂或雷达盲区中具有独特优势；此外，地面自动站与探空数据（如温度、湿度、风场、CAPE、K 指数等）提供大气层结及不稳定性背景条件，有助于评估雷电发展环境。

上述数据在观测方式、时空分辨率和物理维度上存在天然异构性，单一数据无法反映雷电全过程，而融合这些信息可实现对“对流触发—发展—放电”全过程的多角度感知。特征维度的多样性使得模型能够在不同尺度上捕捉关键信号，如雷达图像中的回波结构、卫星图层中的冷云区识别、以及地面温湿特征与高空动力场的协同关系等。

2.2 数据预处理与时空配准方法

为确保多源数据的融合质量，必须首先完成统一的时空配准与标准化处理。在空间层面，所有数据需通过统一网格化重采样（如采用 0.01^∘×0.01^∘ 地理网格）实现坐标对齐，以便模型提取空间卷积特征。

此外，还需对原始数据中的缺测、异常值进行修复处理。采用滑动均值、Z-score 异常检测等方法剔除噪点，同时通过前向填充或基于其他数据源的时空推断方式填补缺失值。为增强模型学习效率，所有输入特征应统一归一化处理，并针对雷电发生样本稀缺的问题引入过采样、随机遮挡或类别加权等数据增强策略，提升模型对罕见强对流事件的识别能力。

2.3 多源融合方法构建

多源数据的融合不仅是物理维度的叠加，更关键在于实现语义层面的信息协同与交互学习。本研究采用混合型融合策略，在特征层与模型层同时进行融合。特征层融合通过构建统一输入通道，将雷达图像、闪电位置图、卫星亮温图等经编码后送入多通道卷积网络；模型层融合则采用注意力机制与残差连接结构，引导模型关注关键区域或信号变化，实现跨通道间的上下文信息补强。

在时间建模方面，引入循环神经网络（如 LSTM）处理连续气象变量，挖掘雷电演化的动态特征；空间建模则依赖于深度 CNN 结构提取雷达与卫星图像中的空间纹理信息。同时，为提升整体预测性能，融合结构中设计 Transformer 模块实现跨源数据间的交叉注意力建模，进一步增强模型对雷电临近爆发征兆的响应能力。融合后的特征表达更加丰富全面，为后续雷电智能识别与短临预警模型提供了坚实支撑。

3 雷电智能识别模型构建

3.1 模型整体结构设计

为满足雷电短临预警的精度与响应速度需求，模型整体结构以“多源输入—时空建模—概率输出”为主线，采用融合型深度神经网络构建。结构层面上，前端引入多通道卷积神经网络（CNN）对雷达回波图、卫星图像等空间类数据进行特征提取，中段嵌入长短期记忆网络（LSTM）以处理闪电、电场等时序数据变化，末端通过全连接网络输出雷电发生的概率图谱。整体模型兼顾空间分布、时间演变与多源耦合特征，为雷电精细化识别提供结构支撑。

在功能协同方面，引入 Transformer 注意力模块作为辅助通道整合机制，用于处理多模态数据间的依赖关系；模型输出通过 Sigmoid 函数形成概率预测值，支持分钟级别雷电强度等级和空间分布预警，便于在业务平台中实现实用化接入与结果可视化。

3.2 关键技术要素

模型核心特征选择侧重于雷电发生的先导信号与物理触发变量，如雷达回波强度梯度、闪电密度变化、云顶亮温变化率、CAPE 值（对流有效位能）等，均具备较强物理解释力与预测敏感性。特征输入通过标准化与卷积降维后接入主模型框架，提升训练效率与模型泛化能力。

为优化模型表现，引入残差连接机制强化深层结构稳定性，使用 Dropout 控制过拟合风险，并在中间层加入通道注意力机制提升关键变量识别效率。此外，针对雷电事件样本不均衡的特点，使用 SMOTE 过采样与样本加权策略以提升少数类识别能力。

3.3 模型训练与验证

模型训练基于历史标注雷电数据，采用监督学习方式构建，损失函数设计为 Focal Loss 与 DiceLoss 加权组合，可增强模型对小概率极端事件的学习能力。训练过程中通过滑动窗口构造时序样本，提升雷电触发信号的动态识别准确性。

在验证阶段，采用滚动预测测试集进行动态评估，结合准确率、召回率、AUC 值、TS 评分等指标全面量化模型性能。实验结果表明，该模型在雷电高发季节与局地强对流区域表现出良好的预警稳定性与时效响应优势，可有效支撑业务系统的分钟级雷电风险提示需求。

结语：本研究围绕雷电预警中的实际需求，构建了以多源数据融合为基础、深度学习技术为核心的雷电智能识别与短临预报模型。从数据体系、模型结构到技术路径，均体现出系统性与前瞻性。实践验证表明，该模型具备较强的雷电特征提取能力与分钟级短临预测效能，能够显著提升预警的准确率与时效性。

参考文献：

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[3] 胡旻.基于物联网云计算服务的智能雷电防御系统设计[J].设备监理, 2023(2):47-50.

作者简介：姓名：张晓璐，出生年月:1982.10.5，性别:男，民族:汉，籍贯:信阳市，学历:本科，职称:助理工程师，研究方向:大气.雷电方向