論文の概要: Spatio-seasonal risk assessment of upward lightning at tall objects using meteorological reanalysis data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18853v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 10:13:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 02:25:04.082737
• Title: Spatio-seasonal risk assessment of upward lightning at tall objects using meteorological reanalysis data
• Title（参考訳）: 気象リアナリシスデータを用いた高層天体における上向き雷の時空間リスク評価
• Authors: Isabell Stucke, Deborah Morgenstern, Georg J. Mayr, Thorsten Simon, Achim Zeileis, Gerhard Diendorfer, Wolfgang Schulz, Hannes Pichler,
• Abstract要約: 本研究は,アルプス東部とその周辺地域における高層天体の雷害について検討し,上向きの雷害のリスクを評価する。 現在のリスク評価手法は、気象条件の影響を見落とし、ULリスクを過小評価する可能性がある。 この研究では、ガイスベルクタワー(オーストリア)で測定されたULと35ドルの大規模気象変数の関係を機械学習技術であるランダムフォレストを用いて分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study investigates lightning at tall objects and evaluates the risk of upward lightning (UL) over the eastern Alps and its surrounding areas. While uncommon, UL poses a threat, especially to wind turbines, as the long-duration current of UL can cause significant damage. Current risk assessment methods overlook the impact of meteorological conditions, potentially underestimating UL risks. Therefore, this study employs random forests, a machine learning technique, to analyze the relationship between UL measured at Gaisberg Tower (Austria) and $35$ larger-scale meteorological variables. Of these, the larger-scale upward velocity, wind speed and direction at 10 meters and cloud physics variables contribute most information. The random forests predict the risk of UL across the study area at a 1 km$^2$ resolution. Strong near-surface winds combined with upward deflection by elevated terrain increase UL risk. The diurnal cycle of the UL risk as well as high-risk areas shift seasonally. They are concentrated north/northeast of the Alps in winter due to prevailing northerly winds, and expanding southward, impacting northern Italy in the transitional and summer months. The model performs best in winter, with the highest predicted UL risk coinciding with observed peaks in measured lightning at tall objects. The highest concentration is north of the Alps, where most wind turbines are located, leading to an increase in overall lightning activity. Comprehensive meteorological information is essential for UL risk assessment, as lightning densities are a poor indicator of lightning at tall objects.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,アルプス東部とその周辺地域における高層天体の雷害について検討し,上向きの雷害のリスクを評価する。 ULの長期電流が大きな損傷を与える可能性があるため、ULは特に風力タービンに脅威を与える。 現在のリスク評価手法は、気象条件の影響を見落とし、ULリスクを過小評価する可能性がある。 そこで本研究では,ガイスベルクタワー(オーストリア)で測定されたUL値と大規模気象変数(35ドル)との関係を,機械学習手法であるランダムフォレストを用いて解析した。 これらのうち、風速10mでの大規模な上昇速度、風速、方向、および雲物理学の変数が最も多くの情報に貢献している。 ランダム森林は1 km$^2$の解像度で、調査領域全体でULのリスクを予測する。 強風と高地による上向きのたわみが組み合わさった強風は、ULリスクを増大させる。 ULリスクと高リスク領域の日周期は季節的に変化する。 冬はアルプス山脈の北と北東に集中し、北から南に広がるため、過渡期と夏の間は北イタリアに影響を及ぼす。 このモデルは冬に最も良く、高い天体で観測された雷で観測されたピークと一致したULリスクが最も高い。 最高濃度はアルプス山脈の北にあり、ほとんどの風力タービンが位置しており、雷活動全体の増加につながっている。 雷密度は高い天体の雷の指標として不十分であるため、総合的な気象情報はULリスク評価に不可欠である。

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