The application of lightning forecasting based on surface electrostatic field observations and radar data

Zeng, Qingfeng; Wang, Zhenhui; Guo, Fengjing; Feng, Meichen; Zhou, Shi‐Ping; Wang, Hao; Xu, Dongpu

doi:10.1016/j.elstat.2012.10.007

Cited by 23 publications

(12 citation statements)

References 14 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Vấn đề nghiên cứu cảnh báo sét cho một khu vực cụ thể đã và đang được thực hiện ở nhiều nơi bởi nhiều nhà nghiên cứu sét trong các công trình [7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24]. Tuy vậy các hệ thống định vị sét trong các nghiên cứu nói trên có nhiều dạng khác nhau.…”

Section: Mở đầUunclassified

Nghiên cứu cảnh báo sét bằng nguồn số liệu tổng hợp, thử nghiệm cho khu vực Gia Lâm, Thành phố Hà Nội

Sơn¹,

Anh²,

Thanh³

et al. 2020

VNJHM

View full text Add to dashboard Cite

Tóm tắt: Bài báo này nghiên cứu, đánh giá, xây dựng quy trình cảnh báo sét cho khu vực Gia Lâm-Hà Nội. Sử dụng các nguồn số liệu gồm: 139 ngày có nhiễu loạn cường độ điện trường trên tổng số 521 ngày đo đạc của thiết bị đo cường độ điện trường (EFM-100) đặt tại trạm Phú Thụy thuộc Gia Lâm-Hà Nội, trong khoảng thời gian từ 2017 đến 2019; số liệu định vị sét; số liệu radar thời tiết; số liệu vệ tinh Himawari. Phương pháp cảnh báo được áp dụng là phương pháp "hai vùng", vùng cần cảnh báo AOC với bán kính 10 km từ vị trí trạm đo điện trường và vùng cảnh báo WA (mở rộng thêm 20 km từ vùng AOC). Các chỉ số thống kê được dùng để đánh giá chất lượng cảnh báo, theo thời gian cả ngày và buổi chiều, kết quả cho thấy tỷ lệ cảnh báo đúng POD cho vùng AOC tương ứng là 86,99% và 88,0%. Tỷ lệ cảnh báo không thành công FTW cho vùng AOC tương ứng là 13,01% và 12,0%. Tỷ lệ cảnh báo khống FAR tương ứng là 24,14% và 18,52%. Thời gian cảnh báo sét trung bình là trước 31,6 phút, đây là thời gian khá hữu ích cho công tác chuẩn bị phòng tránh sét cho nhiều lĩnh vực trong đời sống xã hội.Từ khóa: Điện trường khí quyển; Định vị sét; Radar thời tiết; Ảnh mây vệ tinh.

show abstract

Section: Mở đầUunclassified

Nghiên cứu cảnh báo sét bằng nguồn số liệu tổng hợp, thử nghiệm cho khu vực Gia Lâm, Thành phố Hà Nội

Sơn¹,

Anh²,

Thanh³

et al. 2020

VNJHM

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…The distance is obtained by calculating the arrival time of the lightning's electromagnetic signal at the stations because the velocity of signals in space is a constant [46][47][48]. The time-ofarrival differences among remote stations will be calculated, and this will result in several time-difference hyperbolas.…”

Section: Time Of Arrival (Toa) Methodsmentioning

confidence: 99%

“…In this approach, the direction finding and absolute arrival time provide azimuth information and range information, respectively [47,54]. Hence, IMPACT allows for an optimized estimate of location because it has redundant information regarding timing and angle.…”

Section: Time Of Arrival (Toa) Methodsmentioning

confidence: 99%

Lightning monitoring system for sustainable energy supply: A review

Sidik¹,

Shahroom²,

Salam³

et al. 2015

Renewable and Sustainable Energy Reviews

View full text Add to dashboard Cite

“…Atmospheric electric field meters play an important role in the detection of thunderstorm clouds. Studies [7][8][9][10] have looked at the improvement of atmospheric electric field meters and the method of electric field-based lightning warning. However, current techniques can only measure the vertical electric field component, ignoring the horizontal electric field caused by the charge of the thunderstorm cloud.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Inversion of a Thunderstorm Cloud Charging Model Based on a 3D Atmospheric Electric Field

Zhang

et al. 2018

Applied Sciences

View full text Add to dashboard Cite

The measurement of the atmospheric electric field is of great significance for the study of thunderstorm cloud charge models. Traditional electric field meters can only measure the vertical component of the atmospheric electric field, and thus it is difficult to invert the structure of the thunderstorm cloud. A three-dimensional atmospheric electric field meter was developed to simultaneously measure the horizontal and vertical components of the atmospheric electric field in this paper. The effective measurement linearly relates the measured electric field to the induced voltage, and the nonlinear equations of the three-dimensional atmospheric electric field and the thunderstorm cloud-charging model parameters were derived. The particle swarm optimization algorithm (PSO) and the three-dimensional atmospheric electric field were used to invert the thunderstorm clouds. Experimental observations of the three-dimensional electric field in a cloud during a thunderstorm were analyzed. Combined with the typical charged structure model, parameters such as the charge and relative distance of the thunderstorm cloud were determined. The results showed that the value of the inversion fitness function reached 0.7288, and the charge structure was even. The measurement of the three-dimensional atmospheric electric field provides a new means of observation for the study of atmospheric electricity.

show abstract

The application of lightning forecasting based on surface electrostatic field observations and radar data

Cited by 23 publications

References 14 publications

Nghiên cứu cảnh báo sét bằng nguồn số liệu tổng hợp, thử nghiệm cho khu vực Gia Lâm, Thành phố Hà Nội

Nghiên cứu cảnh báo sét bằng nguồn số liệu tổng hợp, thử nghiệm cho khu vực Gia Lâm, Thành phố Hà Nội

Lightning monitoring system for sustainable energy supply: A review

Inversion of a Thunderstorm Cloud Charging Model Based on a 3D Atmospheric Electric Field

Contact Info

Product

Resources

About