双极性窄脉冲自动识别及统计分析

摘要：介绍了双极性窄脉冲(narrow bipolar events,简写NBEs)自动识别的基本方法,通过对双极性窄脉冲的放电特征的统计分析,设计了自动识别的试验方案。对VHF辐射波形和闪电快电场波形中的NBE进行了自动识别方法实验验证。首先对闪电数据进行人工识别,识别出96例NBEs,对其中19例NBEs的11个放电参数进行参量统计和研究分析,根据统计结果选取高频幅度比等9个参数作为NBEs识别判据,对混杂在常规闪电放电中的NBEs进行程序自动识别。成功识别出双极性窄脉冲67例,未识别出10例(皆因据测站较远),误识别1例,识别率87. 01%,误识别率1. 49%。在此基础上,对识别出的NBE事件进行了统计分析,NBEs发生时,在前1 ms内无其他闪电过程,说明前向孤立性良好。通过对96个NBE事件进行参量统计发现,双极性窄脉冲上升沿算术平均值为1. 75μs(0. 3~4. 3μs);下降沿为2. 80μs(1. 2~6. 15μs);半峰宽度为2. 35μs(0. 35~5. 05μs);全峰宽度为4. 55μs(1. 5~7. 7 s);脉冲持续时间为8. 89μs(2. 6~21. 1μs)。这些参数与其他研究者统计数据有较好的一致性。