长期陆地观测揭示了电位梯度测量中显著的日变化规律

《Atmospheric Research》：Long-term land observations reveal distinct daily patterns in potential gradient measurements

　　• 基于形状的聚类揭示了被日均值掩盖的PG变异性。• 在大策克（Nagycenk）确定了五种日电位梯度模式。• 与卡内基相似的PG模式与显著的电扰动共存。---**引言**大气电位梯度（PG）是与全球电路（GEC）相关的最长期观测的表面量之一（Nicoll, 2012）。在晴好天气条件下，近地面PG取决于空气-地球传导电流密度和局地大气电导率（Rycroft et al., 2008; Rycroft, 2025）。该电流构成了GEC的晴好天气回流路径，主要由带电云层和雷暴维持。经典的卡内基曲线源自海洋上晴好天气的PG测量，提供了GEC世界时（UT）变化的主要参考，因为它通常被解释为反映了全球雷暴活动的日变化（Markson, 2007; Harrison, 2013; Nicoll et al., 2019）。因此，它作为比较长PG记录中观测到的日变化的参考。然而，在陆地站，与卡内基曲线的相似性和偏离都需要谨慎解释，因为局地环境条件也会影响测得的PG。这些局地影响包括大气电导率、气溶胶、云层、降水、边界层混合、空间电荷、植被、地形、污染和传感器周围环境（Israel, 1952; Cobb, 1968; Adlerman and Williams, 1996; Nicoll, 2012; Harrison and Nicoll, 2018）。来自清洁和海洋环境的观测也表明，不应期望卡内基曲线在每条晴好天气记录中保持不变地出现（Kamra et al., 1994; Cobb, 1968）。在大陆站，局地气象和表面层电气过程可以与GEC相关变化共存、掩盖或重塑（Yaniv et al., 2016; Nicoll et al., 2019; Tacza et al., 2020; Tacza et al., 2021）。这个解释挑战对于匈牙利的大策克天文台（NCK）尤为相关，它提供了跨越四十多年的大陆PG记录（Bencze and M?rcz, 1981; Bór et al., 2020）。先前的分析确定了影响NCK长期测量的局地屏蔽作用，主要是植被造成的，这促使发展了修正的PG序列（Buzas et al., 2021）。虽然这种修正减少了已知的站点效应，但局地环境过程仍可能改变NCK的日PG变化。记录的长度和日间变异性使其非常适合识别常规平均可能掩盖的明显不同的日PG形态。许多大气电学日变化研究将选定的日子平均成合成曲线，通常是在应用晴好天气标准之后（Nicoll et al., 2019）。这些合成曲线表征了主要的日变化，但可以将不同的日形状合并成一条不能很好地代表其中任何一条的平均曲线。历史与现代陆地站研究已识别出与电导率、污染、气溶胶、边界层演变、云层、降水和季节差异相关的上午、白天、下午、晚间和双波PG模式（10.1007/BF02247612, 1969; Anderson and Trent, 1969; Bhartendu., 1971; Tuomi, 1989; Kamogawa et al., 2015; Yaniv et al., 2017; Afreen et al., 2020; Afreen et al., 2022; Pawlak et al., 2025）。这种多样性提出了一个基本问题：在长期的陆地站记录中存在哪些日PG形状族？无监督聚类（Zeng et al., 2025）提供了一种通过根据形状对日曲线进行分组而不需要任何物理预设的方法来回答这个问题。在大电学研究领域中，聚类主要用于表征闪电或雷暴源区域的时空组织，并将其演变与卡内基曲线进行比较（Mezuman et al., 2014; Ccopa et al., 2021）。统计分类也已应用于电场仪观测，以表征电场及其气象背景的时空变异性（Lucas et al., 2017）。在其他环境领域，聚类揭示了温度、降水、气溶胶光学厚度和生态测量中的明显特征模式（Kong et al., 2021; Chen et al., 2024; Cao et al., 2026; Reed et al., 2025）。然而，聚类在考察长期陆地站记录中日PG形状方面仍被使用不足。聚类的过程必须与日PG曲线族的解释分离开来，以避免偏见结果。如果在确定一组曲线时使用了任何先验信息，那么解释就成了结果固有的部分，并限制了程序的灵活性。例如，如果设置PG幅度范围和与卡内基曲线相关性的阈值水平作为聚类选择标准，则不会识别出匹配这些条件的可能特征曲线子集，并且具有高相似性但数值略大的曲线不会被关联起来。因此，本工作中聚类是在归一化的日PG曲线上实现的，没有向算法提供任何其他信息。我们将这种方法应用于四十多年的修正NCK观测（Buzas et al., 2021），以识别记录中的主要日PG形状族。然后我们询问这些族是否足够稳定以支持解释，是否有任何一个类似于卡内基参考曲线，以及曲线族在时间发生统计和气象背景方面有何不同。这种分析序列有效地将日PG模式的识别与其物理解释分离开来。---**章节摘要****NCK PG记录**源数据集包含来自匈牙利大策克天文台（NCK；47.632°N, 16.718°E）1962年至2009年的逐时大气电位梯度测量（Buzas et al., 2022）。自1962年以来（一些最初的测试测量在1961年就已进行），使用在观测站当地开发的放射性电位均衡装置进行准连续测量（Bór et al., 2020）。该仪器多年来定期进行校准：一次完整校准是在...**研究设计**我们首先仅使用归一化的PG形状对日剖面进行分组。在确定分类体系后，我们使用气象变量、物理单位的PG、扰动评分和卡内基相似度来表征每个族。这些事后诊断未被用于定义聚类。所有日剖面和高值时间均以世界时（UT）表示。**K-means模型**每天被视为一个待聚类的对象。该天的24个逐时值形成了一个24维向量，因此相似性...**数据覆盖**逐时PG记录在1962年1月1日至2009年12月30日期间产生了17,024个候选日剖面，每个剖面至少包含一个有效的小时值。主要标准选择了8642个剖面，而敏感性标准选择了8779个剖面，增加了137天进入分析（图1）。选中的候选剖面比例因月份而异（图1；补充表S1）。在主要标准下，月选中日比例从六月的42.4%到十月的58.0%。**PG形状分类体系而非天气分类**本研究的主要贡献是从四十多年的修正NCK测量中得出的日PG形状分类体系，而未使用气象或物理解释来形成聚类。图1概述的序列将日形状的识别与后续使用气象条件、PG扰动、时间发生和卡内基相似度进行的解释分离开来。补充表S1显示数据可用性存在季节差异，但...**结论**对四十多年修正NCK PG观测进行仅基于形状的聚类，在描述性分辨率（K = 5）下识别出五个不同的日形态族：晚高峰、正午高峰、卡内基相似型、凌晨高峰和上午高峰。在选择K时确定的聚类分配完全基于归一化的PG形状；气象条件、PG扰动、物理单位的PG特征和卡内基相似度是在分类体系确定后评估的。**作者贡献声明****J. Tacza：** 可视化、验证、软件、项目管理、方法论、调查、资金获取、正式分析、数据整理、概念化、撰写——审阅与编辑、撰写——初稿。**R.M. Romero：** 验证、调查、撰写——审阅与编辑、撰写——初稿。**J. Arroyo：** 验证、调查、撰写——审阅与编辑、撰写——初稿。**A. Buzas：** 验证、调查、撰写——审阅与编辑、撰写——初稿。**J. Bor：** 验证、调查、撰写——审阅与编辑、撰写——初稿。**利益冲突声明**作者声明他们没有已知的竞争财务利益或个人关系，这些关系可能会影响本文报告的工作。**致谢**JT感谢波兰国家科学中心（资助编号：2023/51/D/ST10/01757）的资助。RR对CNPq（程序141576/2023-5 - GD）表示感谢。