福建海雾的CALIOP遥感监测及基于Himawari-8的云下雾光谱特征分析.pdf
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1、热带海洋学报 JOURNAL OF TROPICAL OCEANOGRAPHY 2023 年 第 42 卷 第 4 期:104112 doi:10.11978/2022215 http:/ 福建海雾的 CALIOP 遥感监测及基于 Himawari-8 的云下雾光谱特征分析*胡晨悦1,丘仲锋1,廖廓2,赵冬至1,吴到懋3 1.南京信息工程大学,江苏 南京 210044;2.福建省气象科学研究所,福建 福州 350008;3.江苏省宿迁环境监测中心,江苏 宿迁 223800 摘要:海雾是一种影响海上运输与军事活动的灾害性天气,福建沿海作为我国海雾多发的区域,同时也是国家战略重地,对此地区开展海雾
2、监测研究至关重要。带偏振的云气溶胶探测激光雷达(cloud-aerosol lidar with orthogonal polarization,CALIOP)利用激光探测,具有垂直穿透能力,可探测云雾的垂向结构特征,非常适合用于海雾监测。本文首先通过 CALIOP L1 级532nm总衰减后向散射和大气垂直特征分类标识(vertical feature mask,VFM)数据,开展福建海雾遥感监测,基于海雾物理特征,扩大海雾检测范围。同时分析了福建海雾的垂向特征,发现云下雾事件多发。为探究云下雾光谱特征,发展高时间覆盖及大范围同步海雾监测算法,本文基于 Himawari-8 数据对比了云、纯
3、雾、云下雾三者的光谱差异。结果表明,白天时段纯雾与云下雾在各波段的光谱特征均无明显差别,且 14波段的反射率远低于云像元;夜间,纯雾在 3.9m波段的亮温普遍低于云下雾。基于上述光谱特征差异进行云、纯雾和云下雾的区分,有望提高福建海雾监测的精度。关键词:海雾;卫星遥感;福建;CALIOP 中图分类号:P715.7 文献标识码:A 文章编号:1009-5470(2023)04-0104-09 CALIOP remote sensing monitoring of the Fujian sea fog and spectral characteristics analysis of subclou
4、d fog based on Himawari-8 HU Chenyue1,QIU Zhongfeng1,LIAO Kuo2,ZHAO Dongzhi1,WU Daomao3 1.Nanjing University of Information Science and Technology,Nanjing 210044,China;2.Fujian Institute of Meteorological Sciences,Fuzhou 350008,China;3.Suqian Environmental Monitoring Center,Suqian 223800,China Abstr
5、act:Sea fog,as a hazard weather,affects maritime transportation and military activities.The coastal area of Fujian province is a national strategic area characterized by frequent sea fog.It is essential to monitor and study the sea fog in this area.cloud-aerosol lidar with orthogonal polarization(CA
6、LIOP)can detect the vertical structure characteristics of sea fog due to its vertical penetration through laser.Thus,it is very suitable for sea fog monitoring.In this paper,firstly,remote sensing monitoring of sea fog over the coastal area of Fujian was carried out through CALIOP L1 level 532 nm to
7、tal attenuated backscattering and vertical feature mask(VFM)data.Based on the physical characteristics of sea fog,the detection range of sea fog was expanded.Secondly,the vertical characteristics of sea fog in this area were analyzed and it was found that subcloud fog occurred frequently.To explore
8、the spectral characteristics of the subcloud fog and develop a high time coverage and large-scale synchronous sea fog monitoring algorithm.Besides,the spectral differences of cloud,pure fog,and subcloud fog were compared based on Himawari-8 data.According to the 收稿日期:2022-10-09;修订日期:2022-12-14。姚衍桃编辑
9、 基金项目:国家自然科学基金(41976165)作者简介:胡晨悦(1998),女,安徽省马鞍山人,硕士研究生,从事海雾遥感检测研究。email: 通信作者:廖廓。email:*感谢福建省气象局气象科学研究所提供数据支撑。Received date:2022-10-09;Revised date:2022-12-14.Editor:YAO Yantao Foundation item:National Natural Science Foundation of China(41976165)Corresponding author:LIAO Kuo.email: 胡晨悦等:福建海雾的 CALIO
10、P 遥感监测及基于 Himawari-8 的云下雾光谱特征分析 105 1 results,in the daytime,the spectral characteristics of pure fog and subcloud fog were not significantly different in each band,and the reflectance of bands 14 was much lower than that of cloud pixels;at night,the brightness temperature of pure fog at 3.9 m band
11、was generally lower than that of subcloud fog.It is expected to improve the monitoring accuracy of sea fog in Fujian Province by distinguishing cloud,pure fog,and subcloud fog based on the above spectral characteristics.Key words:sea fog;satellite remote sensing;Fujian;CALIOP 海雾是指在海岸、岛屿和开阔海域上的雾,是一种灾
12、害性天气,海面上足够的水蒸气和大量凝结核给海雾的产生提供了充分条件。海雾相对于陆地雾来说,发生过程中浓度高、范围广、持续时间长,会对海上运输、海上军事活动、渔业捕捞等产生强烈影响,同时也会对沿岸陆地和空中的人类活动产生危害。近年来,随着卫星遥感技术的发展,卫星遥感已成为海雾监测的重要手段,它具有观察范围广泛、实时性较高、信息量大、成本低等优点,可以有效地获得海雾的空间分布、时间变化等重要信息,弥补了传统地面气象观测站的不足。20世纪 70年代,Gurka(1974)首次将卫星遥感技术应用到海雾监测中,此后国内外学者相继利用卫星遥感技术开展了一系列海雾监测研究。极轨卫星和静止卫星数据常被应用于海
13、雾遥感监测,使用到极轨卫星的如:Eyre 等(1984)和 Turner 等(1986)使 用NOAA/AVHRR(National Oceanic and Atmospheric Administration/advanced very high resolution radiometer)中红外和远红外通道的亮温数据构建了当前在夜间海雾识别中被广泛应用的业务化方法双通道插值法;刘少军等(2017)使用 FY-3B卫星资料反演了中国南海区域海雾的时间与空间分布信息;Heo 等(2008)利用 MODIS 的 11m 和 3.7m 两种波段的亮温及这两个通道的亮温差区分了海雾与低云。Wan 等
14、(2022)在分析不同波段光谱特征的基础上,选取MODIS 的第 1、2、3、4、5、7、17、18、19、20、26、31、32 通道,充分获取云、雾、海面不同下垫面从可见波段到远红外波段的光谱特征后,利用传统随机森林方法得到擅于检测薄雾的海雾识别算法。同时静止卫星因其高时间重访的特点也在海雾遥感监测中获得广泛的关注与使用。例如,韩国 Ryu等(2020)使用Himawari-8的 0.51m波段和 1.6m波段建立了归一化差雪指数探测海雾;田永杰(2016)基于 FY-2 静止气象卫星数据改进了动态阈值法,并使用海雾低云分离指数最终构建了中国附近海域白天海雾监测算法;Jeon等(2020)
15、利用卷积神经网络(convolution neural network,CNN)从 GOCI 卫星图像中提取了海雾信息,准确率可以达到 96.3%。Yang 等(2021)于 2021 年开发了一种先进的双卫星方法,结合 FY-4A 和 Himawari-8 两个卫星的波段在黎明时根据概率指数检测海雾与低云,此方法也为分离海雾和低云提供了新的阈值参考。郝姝馨等(2021)通过已有海雾事件,基于 Himawari-8卫星的红外波段数据分析出海雾在红外波段的光谱辐射特征后建立了多项指数,同时建立出基于多项指数概率分布的夜间海雾监测算法,并利用韩国静止气象卫星(GEO-KOMPSAT2A,GK-2A
16、)数据对该算法进行了实验,结果表明该算法可以有效识别夜间海雾。近几年出现将星载激光雷达数据或星载激光雷达数据与卫星数据相结合进行海雾探测的方法。如 赵耀天等(2020)使用 CALIOP 和 CPR(cloud profiling radar)数据相结合进行了海雾探测;孙艺等(2020)使用CALIOP 卫星资料对黄海海雾的雾顶高度和天气类型进行了分析。目前中国沿海海雾遥感监测研究主要集中在黄渤海地区,对于福建地区的海雾特征认识仍不够充分,且基于福建地区的海雾遥感算法相比于黄渤海地区较匮乏。完全针对于福建沿海海雾建立的遥感监测算法只有张春桂等(2009,2013,2018)分别在 2009 年
17、、2013年和 2018 年建立的 3 个算法。为探知福建地区的海雾特征,加深对福建地区海雾的认识,本文选择主动遥感与被动遥感相结合的方式开展研究,首先利用CALIOP 数据对福建沿海海雾进行遥感监测,后利用已知海雾点对福建沿海海雾进行垂向特征分析与基于Himawari-8 数据的光谱特征分析。相关研究结果将为未来建立福建沿海海雾监测算法提供参考。1 研究区域与数据 1.1 研究区域概况 福建省地处中国东南部、东海之滨,陆域介于2333N2820N、11550E12040E 之间,东隔台湾海峡,与中国台湾相望。我国沿海地区从南到北有5 个多海雾区域,福建沿海就是其中之一,福建省东部沿海地区的年
18、平均雾日值可达到 20d 左右(张苏平 等,2008)。福建沿海地区拥有独特的气候和地理条件(马静 等,2012),冬夏两季都受季风影响严重。此外,由于毗邻台湾海峡,福建地区海雾的分布以及雾类型深受峡管效应影响,而台湾海峡作为连接两岸的海上106 热 带 海 洋 学 报 Vol.42,No.4/Jul.,2023 1 通道,有着非常重要的战略和经济地位(李昀英 等,2000),对此地区进行海雾监测十分必要,因此本文选取福建沿海作为研究区域。1.2 数据信息 1.2.1 CALIOP 数据 云-气溶胶激光雷达和红外探测观测卫星(cloud-aerosol lidar and infrared p
19、athfinder satellite observations,CALIPSO)是由美国国家航空航天局与法国国家空间研究中心共同研发的,于 2006 年 4 月发射。CALIPSO 上搭载了一台正交偏振云和气溶胶激光雷达(CALIOP),作为第一个提供测量全球大气的偏振激光雷达,自投入使用以来一直是对流层和平流层低层的气溶胶和云进行全球剖面分析的主要仪器(Winker et al,2009)。CALIOP轨迹每 335m测量一次,直径约为 70m,水平方向分辨率为 333m,垂直方向分辨率为 30m。本文使用的是在NASA(National Aeronautics and Space Adm
20、inistration)官方数据网站(https:/subset.larc.nasa.gov/calipso/login.php)下载的 CALIOP Level 1(L1)级的 532nm 总衰减后向散射数据,以及 Level 2 级大气垂直特征分类标识数据产品。VFM 提供有关无法进行现场能见度观测的广阔海域上云和气溶胶的位置和类型的信息,垂直和水平分辨率随高度变化而改变。由于 CALIPSO 重访周期为 3d,且探测轨迹为一条直线,因此首先通过绘制 CALIPSO 卫星轨迹图,从20162022 年的所有数据中筛选出经过福建沿海的数据,再去除没有实测数据对应的 CALIOP 数据。由于
21、CALIOP L1 数据与 VFM 数据的探测高度范围与分辨率差异(表 1、2),导致 L1 数据与 VFM 数据的网格点数量不同,因此需要在匹配两种数据之前将网格点调整为一致。表 1 L1 数据不同高度范围的分辨率 Tab.1 Resolution of different altitude ranges for L1 data 高度范围/km 网格点序号 水平分辨率/km 532nm垂直分辨率/m 1064nm垂直分辨率/m 高度区域 30.140.0 133 5 300 N/A 5 20.230.1 3488 53 180 180 4 8.320.2 89288 1 60 60 3 0.
22、58.3 289578 1/3 30 60 2 2.00.5 579583 1/3 300 300 1 注:N/A表示不适用(not applicable)表 2 VFM 数据不同高度范围的分辨率 Tab.2 Resolution of different altitude ranges for VFM data 高度范围/km 垂向分辨率/m 水平分辨率/m 每 5km剖面数/条 剖面格点数/个 底部 顶部 0.5 82 30 333 15 290 82 20.2 60 1000 5 200 20.2 30.1 180 1667 3 55 网格点总数/个 545 1.2.2 HIimawar
23、i-8 数据 HIimawari-8 是日本气象厅(Japan Meteorological Agency,JMA)于 2014 年 10 月 7 日成功发射的下一代地球静止气象卫星(Bessho et al,2016)。HIimawari-8大约在东经 140 运行,覆盖东亚和西方太平洋地区。与传统的地球静止卫星相比,卫星上的高级成像仪(advanced himawari imager,AHI)在光谱覆盖范围和时间分辨率方面都得到了显著增强。AHI 提供近乎全球的高时空云观测覆盖,有 16 个观测波段,从可见光到热红外光谱区域,空间分辨率为 0.5km(1 个波段)、1km(2 个波段)和
24、2km(13 个波段)。全盘区域和日本周边区域的观测间隔分别为 10min 和 2.5min。本文使用的是全盘区域的 L1 级数据。本文所绘制的卫星真彩色图是利用其中 3 个可见光波段(蓝光波段:0.47m;绿光波段:0.51m;红光波段:0.64m)合成的。1.2.3 实测数据 本文使用福建省气象局提供的 20172020 年的沿海实测站点能见度数据,时间分辨率为 1h,记录的能见度数据为观测时刻的瞬时能见度,单位为 km。本文将能见度小于 1km的时刻定义为海雾发生时刻。2 海雾检测方法 2.1 利用 CALIOP 数据检测海雾的方法 VFM 数据产品中没有雾分类,因此 CALIOP 会将
25、海雾误判为云(Cloud,VFM 分类 2)和海表(Surface,VFM 分类 5)。本文在参考 Wu等(2015)提出的算法基胡晨悦等:福建海雾的 CALIOP 遥感监测及基于 Himawari-8 的云下雾光谱特征分析 107 1 础上加以改进,提出以下几点海雾判定条件:(1)将 CALIOP VFM 数据产品中分类结果为云,且云底与海表相邻的云像素判定为海雾。(2)将 CALIOP VFM 数据产品中分类结果为海表,且海表像素超出水平高度两个及以上的测量单元(60m)的海表像素点也判定为海雾。(3)Wu 等(2015)只将被误判的单层云作为海雾,但从天气学原理来说,雾与云不可能直接相接
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