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防雷技术 | 森林火灾高风险雷电探测系统

发表时间：2025-08-21 11:50:50

就烧毁面积而言，雷击是导致美国西部野火发生的首要原因，占森林烧毁面积的 70% 以上。而全美每年有数百万次雷电发生，其中能够引发火灾的仅占不到 5%。若把每个雷击点作为可能起火位置展开调查，存在成本高、耗时长的问题，非常不切实际。如能将引发火灾概率较大的高风险雷电和普通雷电加以区分，则可以提升森林火灾预防的准确性和效率。

经研究发现，高风险雷电会产生较长时间的连续电流和较大量的电荷转移，常常伴随放电加热过程，直接增加了起火风险。而当前应用的雷电定位系统（LLS）主要依靠二维测绘，存在对雷电落点的探测不够精确，无法提供有关云电荷结构的信息，也无法直接测量雷电电流或电荷转移持续时间的问题。

针对以上需求和问题，美国 FNN（Fire Neural Network，FNN）科技公司开发了一套高风险雷电（High-Risk-Lightning，HRL）探测系统，通过检测雷电的部分特征（持续的大电流、电荷转移的生成热等），结合环境数据的智能分析，开展对引燃性高风险雷电的实时识别与定位，甚至能在烟和热等明显火灾特征出现之前发出具有可操作性的预警信号，实现非常早期的森林火灾风险监测与警报，已在美国弗洛里达州及澳大利亚等地部署应用。

该套系统由地面部署的高风险雷电探测器、人工智能分析软件和确认火灾的无人机 / 摄像系统构成。探测器高 1m、重20kg、直径 0.5m、运行功率 7.5W，以传感器阵列形式（至少 6 个探测器）在地面部署。每个阵列覆盖可达 4000km2 ，探测时间 40s，定位精度 40m。通过探测器测量的电流持续时间和电荷转移，采用专用神经网络算法结合环境数据量化确定闪电雷击是否具有高引燃风险并加以定位，并由带有有关载荷的无人机自主飞行至定位地点确认雷击地点是否起火。

用于确认火情的无人机是一款军用级电动垂直起降（EVTOL）无人机，装配先进的导航、高清成像、实时数据传输系统和 AI 图像智能识别系统。森林火灾高发期时，借助其成像载荷和人工智能图像识别算法，确认雷击是否造成起火。火灾风险较低时，无人机载荷可更换为激光雷达或光谱载荷，辅助开展林业调查。

相较于传统依靠卫星图像进行闪电光线识别和测绘的方法，该新型高风险雷击探测系统采用了多个闪电雷击数据源和 AI 择优算法的方式，通过在监测区域（如森林、公园、丛林等）地面间隔布置探测器，避免了雷云对雷电光线的遮挡和散射，使之具有三维测绘能力和良好的定位精确度。同时将多个来源的输入数据用于系统 AI 算法的训练，建立区分引燃性高风险雷电与非引燃性雷电的判别基准，再结合天气、植被等环境数据开展智能分析，从而找到真正高风险雷击数据。

美国 FNN（Fire Neural Network，FNN）科技公司开发的高风险雷电（High-Risk-Lightning，HRL）探测系统，通过智能分析与精准定位，有效提升了森林火灾预防效率，为森林保护提供了有力支持。

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