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对NASA卫星监测的墨西哥闪电活动的分析外文翻译资料

 2022-11-20 05:11  

英语原文共 8 页,剩余内容已隐藏,支付完成后下载完整资料


对NASA卫星监测的墨西哥闪电活动的分析

Isaias Ramirez-Vazquezlowast;, Ramiro Hernandez-Corona,

Gerardo Montoya T., Carlos Romualdo-Torres

Instituto de Investigaciones Eleacute;ctricas, Reforma 113, Col. Palmira Cuernavaca, Mor., Mexico

摘要:

闪电是墨西哥输电线路中断的主要原因。因此,为了改善或建立必要的对策,有必要对雷电发生频繁的地区进行调查。
自1998年以来,墨西哥电气研究所一直在收集美国航空航天局的操作线扫描系统(OLS),光学瞬态检测器(OTD)和雷达成像传感器(LIS)系统记录的数据。这些系统已经安装在卫星中,以检测和统计世界各地的闪电。
这一信息由国际能源署分析,以绘制墨西哥共和国大气排放频率的季节图,获得的地图与闪电引起的输电线路中断统计具有良好的一致性。也就是说,排放频率最高的区域是墨西哥电力公司联合电气公司(CFE)报告的最大线路中断数量的区域。

copy;2004 Elsevier B.V.保留所有权。

关键词:雷电;操作线扫描系统(OLS);光学瞬态检测器(OTD);雷达成像传感器(LIS)

1.引言

美国NASA和日本NADSA联合举办了一个研究全球气候变化的项目。该项目的一部分是通过操作线扫描系统(OLS),光学瞬态检测器(OTD)和雷达成像传感器(LIS)系统检测电气活动。 这些系统安装在卫星中,以检测世界各地的大气排放[1–4]。
传感器以光学方式检测到所有的大气活动:云和云到地球之间,NASA证明了这一点,同时测量了地球上相同的事件[5]。 然而,由于两个放电类型都非常相似且都产生光脉冲,所以这些传感器无法区分放电是从云到云还是从云到地球[6,7]。

美国宇航局和马歇尔特别中心从1973年6月开始使用OLS传感器检测大气排放。 该传感器的大气排放检测结果于1995年11月完成。随后,OTD传感器于1995年4月至1998年1月在轨进行,LIS传感器于1997年11月开始工作,目前仍在运行。
在这种情况下,国际能源署只是分析与墨西哥对应的数据库中记录的数据。必须明确指出,传感器记录的数据在同一地区不能每天24小时监控,因为卫星在世界各地运行,每隔100分钟通过同一点。因此,数据只是部分数据。

2.发展

数据获取如下:卫星将命名为级别0的格式数据发送到地球。随后,它在LIS / SCF软件中作为“生产代码”处理。 然后,对数据进行组织和过滤,仅计算某些参数。生产代码生成HDF数据文件,分发给国际科学界。NASA数据使用LIS / OTD和SCF软件进行分析,安装在Silicon Graphics系统模型02中,可以快速分析大数据块。 在分析数据之后,获得1-5所示的图像。

Fig. 1. Lightning flash activity recorded by the OLS sensor.

Fig. 2. Lightning flash activity recorded by the OTD sensor (time period: 1 July 1995–30 September 1995).

Fig. 3. Lightning flash activity recorded by the OTD sensor (time period: 1 July 1996–30 September 1996).

Fig. 4. Lightning flash activity recorded by the OTD sensor (time period: 1 July 1997–15 September 1997).

Fig. 5. Lightning flash activity recorded by the LIS sensor (time period: 1 July 1998–30 September 1998).

3.结果的讨论

3.1.从OLS传感器获取的地图

该传感器的算法仅计算在夜间发生的大气排放的数量。 与OTD和LIS传感器相比,传感器检测效率低。由于使用该传感器获得的少量结果,仅显示了一幅地图(图1)。

从1973年,1985年,1987年,1990年和1991年,传感器获得的数据显示出小的大气排放活动,只记录了排放到一个事件的频率尺度:云到云或云对地放电。同时,1986年,1994年及1995年的排放次数分别为两次。

从上述年份来看,1995年的大气排放量最大,为3887。

因此,OLS传感器获得的数据太小,以便在墨西哥制作大气放电频率的代表性图。 然而,从这些数据可以看出,大气排放主要发生在墨西哥西部到南部 - 东南部的某个区域(图1)。 在OTD和LIS传感器记录的数据中也观察到相同的模式。

3.2. 从ODT传感器获取的地图

该传感器具有更好的效率,因此,记录的大气排放数量大于OLS传感器记录的大气排放量(超过40%至65%)。 这样更好的效率可以获得更精确的每月和季节地图的绘图。
在1995年期间,两个传感器(OLS和OTD)正常工作。 每个传感器记录的数据之间的差异表明,OLS传感器检测效率低。 1973年6月1日至11月31日期间,OLS传感器记录了7824次放电,而OTD传感器在3个月内(1995年7月1日至1995年9月30日)记录了144,074次放电(图1和图2)。

Fig. 6. Lightning flash activity recorded by the LIS sensor (time period: 1999–2003).

图2显示了1995年季节的排放图。 可以分析出,主要活动是在夏季发生,记录了144,074次放电。 在1996年和1997年期间获得的地图中也观察到这种表现,如图3和图4所示。

3.3.从LIS传感器获取的地图

相对于OLS和OTD传感器,LIS传感器得到改进。 因此,记录的数据量较大。图5显示了1998年记录的数据的季节图。根据该图,主要放电频率也在夏季发生,并且模式也类似于与OLS和OTD传感器获得的映射相对应的模式。图6显示了1999年至2003年1月季节的排放图。

4. 大气放电与输电线路输出之间的相关性

表1和表2显示了1995年至2003年在墨西哥由雷电引起的每100公里的输电线路中断的统计数据[10,11]。

Table 1

Summary of transmission line outages per 100 km in Mexico from 1995 to 2003 due to lightning

Table 2

Number of transmission line outages per 100 km per year in Mexico from 1995 to 2003 due to lightning

通过将表1和表2的值与不同图中所示的放电频率值(图2-6)相关联,可以看出,两个数据之间存在直接关系:即墨西哥共和国的区域 每100公里每年最高的停电位置是从不同的传感器获得最高的放电频率。 例如,根据表1,雷电造成中断的地区有:西部,东南部,半岛和中部地区。 如图所示,特别是在夏季,这些地区呈现高闪电活动。 然而,由于使用纬度和经度来获取地图,所以需要通过考虑其实际坐标来对每条传输线进行详细的分析。

从表1可以看出,正如所预期的,大气放电在115 kV输电线路上比230 kV和400 kV输电线路导致更多停电。

5.结论

回顾了从安装在不同卫星上的传感器得到的大气排放频率数据。 仅在夜间发生的事件的第一代(OLS)显示出较低的检测效率。 第二代(OTD)和第三代(LIS)传感器生成具有更高的分辨率来检测大气排放,因此可以记录和分析更多数据,以制定准确的地图,显示墨西哥共和国一年中每个季节的大气排放频率更高的区域。

对从1995年到2003年1月的监测数据进行的审查显示,墨西哥共和国的西部山脉和南部 - 东南部地区的大气排放频率较高,而且在这个季节,排放频率最高的季节是在夏天。

从获得的地图和传输线中断统计数据可以看出,获得大气排放频率最高的区域是统计数据显示墨西哥输电线路上闪电造成的停电次数较多的地区。 1995年至2003年1月开发的地图显示,有大气排放频率高的区域。 然而,这种模式考虑到云到云和云对地放电。 因此,有必要确定对应于云对地放电的百分比,以便对由大气放电引起的输电线路中断进行直接相关。

致谢

作者非常感谢GHRC-NASA和NADSA为本研究提供的整个卫星数据库。同时也感谢CFE在项目开发过程中的贡献,以及专门负责的工程师Francisco Santander-Velazquez。

参考文献:

[1] B.N. Turman, Lightning detection from space, Am. Sci. 67 (1979) 321.

[2] J.G. Sparrow, E.P. Ney, Lightning observations by satellite, Nature 232 (1971) 540.

[3] B.N. Turman, Analysis of lightning data from the DMSP satellite, J. Geophys. Res. 83 (1978) 5019.

[4] M. Kotaki, C. Katoh, The global distribution of thunderstorm activity observed by the ionosphere sounding satellite (ISS-b),

J. Atm. Terr.Phys. 45 (1983) 833.

[5] S.J. Goodman, H.J. Christian,W.D. Rust, Optical pulse characteristics of intracloud and cloud-to-ground lightning observed from above clouds, J. Appl. Meteor. 27 (1988a) 1369–1381.

[6] C. Guo, E.P. Krider, The optical and radiation field signatures produced by lightning return strokes, J. Geophys. Res. 87 (1982) 8913.

[7] L.W. Thomason, E.P. Krider, The effects of clouds on the light produced by lightning, J. Atmos. Sci. 39 (1982) 2051.

[8] Dennis J. Boccippio, Kevin Driscol, John Hall, Dennis Buechler, LIS/OTD SOFTWARE GUIDE, Global Hydrology and Climate Center.

[9] Dennis J. Boccippio, William Boeck, OTD PROGRAMMERrsquo; GUIDE. Subroutines and data structures for Optical Transient Detector data.

[10] Synthesis of Transmission Line Failures, C.F.E., Meacute;xico, D.F., 1995–2003.

[11] Isaias Ramirez, Raul Velazquez, Francisco Santander, Juan Bautista, Determinacion de la frecuencia de las tormentas electricas en la Republica Mexicana utilizando imagenes satelitales, XVI Reunion de Verano de Potencia, Acapulco, Gro.,

Julio del 2003

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