Los datos de cuatro redes de rayos recopilados durante tres sistemas convectivos cuasi-lineales (QLCS) se utilizan para comprender las diferencias en la detección para optimizar su uso combinado. Además, el uso de aspectos únicos de cada red proporciona una imagen más completa de los rayos en una tormenta. Las cuatro redes de rayos examinadas incluyen un Array de Mapeo de Rayos (LMA), la Red Total de Rayos de Earth Networks (ENTLN), el Mapeador de Rayos Geoestacionario (GLM) y la Red Nacional de Detección de Rayos (NLDN). Los datos de cada red se interrelacionan y se analizan las ubicaciones donde cada red detectó de manera única un destello en comparación con todas, en referencia a tres QLCS, incluyendo dos QLCS que ocurrieron en el Sureste (22 de marzo de 2022 y 30 de marzo de 2022) durante la campaña de campo de Propagación, Evolución y Rotación en Sistemas Lineales (PERiLS), y un caso de Oklahoma (26 de febrero de 2023). Se examinan los aspectos únicos de los rayos proporcionados por cada red, incluyendo la altitud de iniciación del destello, tamaño, tipo y energía. Las tendencias y características de los destellos de rayos para cada QLCS son similares entre las redes en general, pero se desvían en ciertas condiciones y ubicaciones. Los momentos de disminución en la coincidencia entre redes se asociaron con aumentos localizados en las tasas de rayos, tamaños de destellos más pequeños y destellos de menor energía. Las diferencias en el rendimiento de cada red a través de los QLCS demuestran la importancia de comprender las limitaciones de cada una y la ventaja de utilizar múltiples redes.