基于光學厚度和有效半徑的白天降水云識別方案

劉顯通 劉奇 傅云飛

中國科學技術大學地球和空間科學學院,大氣探測與氣候環境實驗室,合肥 230026

基于光學厚度和有效半徑的白天降水云識別方案

劉顯通 劉奇 傅云飛

中國科學技術大學地球和空間科學學院,大氣探測與氣候環境實驗室,合肥 230026

基于衛星資料觀測和反演降水是當前監測全球尺度降水的主要方式,而其中一大難題就是如何將降水云與非降水云在像素尺度進行有效分離,這也是準確反演地表降水量的基本前提。為建立一套適用于常見星載可見光/紅外探測儀器的降水云識別方法,本文利用熱帶測雨衛星 (TRMM)可見光/紅外輻射計 (V IRS)和測雨雷達 (PR)的融合觀測資料,針對選定的代表性區域,統計分析了較長時間尺度上降水云與非降水云的典型云屬性差異。在此基礎上,提出了一種基于云光學厚度和云滴有效半徑的白天降水云識別方案 (IPCτRe)。由于用來獲取上述云參數的可見光/紅外信號無法透過降水性云層,此方案不受下墊面條件的影響,適用于陸地和海洋區域。為驗證IPCτRe方案的降水云識別效果,本文以PR瞬時降水探測結果為真值,采用三種二元預報評價因子對識別結果進行了定量評估,并與Inoue and Aonashi(2000)和Nauss and Kokhanovsky(2006)提出的降水云識別方案進行了比較。研究表明,IPCτRe方案的降水云識別性能均高于其它兩種方案。特別是在洋面上,降水云識別比例達到84%,而對非降水云的誤判率只有6%,到達了降水衛星監測和預報業務所要求的精度。

降水云識別 光學厚度 有效半徑 熱帶測雨衛星

1 引言

降水提供了人類所賴以生存的淡水資源,同時也是全球大氣和水文循環中的重要環節。掌握降水時空分布信息不僅有助于我們深入理解全球氣候和水文變化,也有利于提高短期預報和臨近預報模式的預報精度。在夏季汛期,及時準確地預報降水的時空分布信息,更是防范和應對洪澇災害的有效手段。

降水時空變化劇烈,常規地基站臺和機載儀器難以進行長時間和大范圍的監測,衛星儀器觀測有效地克服了這些局限。基于衛星儀器觀測降水,其中一大難題就是如何將降水云與非降水云進行有效分離 (Stephens and Kummerow,2007)。為此,近幾十年來,針對不同衛星平臺和探測儀器發展了多套識別降水云的算法,按照使用觀測通道的波段可以分為:可見光/紅外法 (A rkin and Meisner,1987;Adler and Negri,1988;A rkin and Xie,1994;Inoue and Aonashi,2000;Thies et al.,2008)、被動微波法 (Spencer,1986;Spencer et al.,1989;Olson et al.,1996;Liu and Curry,1998;Kummerow et al.,2000;Boukabara et al.,2002)、主動微波法 (Simp son et al.,1996;Iguchi et al.,2000;Kummerow et al.,2000;Krishnamurti et al.,2001;Stephens et al.,2002)和云參數法 (Rosenfeld and Lensky,1998;Nauss and Kokhanovsky,2006;Chen et al.,2007)。

可見光/紅外法使用的通道波長統一,數據最為常見,空間分辨率最高,方法最為簡單。但可見光紅外通道主要反映云頂信息,與云中降水特征僅存在間接的物理聯系,相應的降水云識別效果有限。相比于可見光/紅外通道,被動微波信號反映了云柱內云滴和降水粒子與微波的相互作用,對降水的探測更為直接 (Olson et al.,1996)。然而,由于微波段探測的空間分辨率偏低,存在“充塞效應”(Sho rt and No rth,1990),故在反演時產生較大誤差。同時,地表背景輻射信號也能到達衛星微波接收天線,干擾降水微波信號,因而該方法的應用范圍很有限。主動微波法通過接收發射波束的降水粒子后向散射回波,實現對降水的有效探測。目前,搭載在熱帶測雨衛星 (Tropical Rainfall Measuring Mission,簡稱 TRMM)上的測雨雷達 (Precipitation Radar,簡稱PR)是首部星載微波段測雨雷達,它可以探測熱帶副熱帶降水的三維結構及相應的潛熱釋放信息 (Simpson et al.,1996)。但是,衛星上光譜儀器是目前最為廣泛的探測手段,如靜止衛星上的可見光/紅外儀器探測時間密度和空間分辨率高,有效地利用可見光/紅外探測資料來識別降水仍具有重要意義。云參數能反應云頂部云滴物理信息,與降水有內在的聯系,而云參數可由光譜信息反演所獲得,并且在反演過程中使用了輻射傳輸模式,模式中的大氣參數結構在一定程度上建立了云頂附近信息與云降水的聯系。因此,使用云參數來指示降水,是一種具有潛力的降水云識別方法。然而,目前云參數法使用的可見光/紅外資料與降水探測資料在時空上難以匹配 (Rosenfeld and Lensky,1998;Nauss and Kokhanovsky,2006;Chen et al.,2007),對這些方案識別效果的檢驗是一種挑戰。

TRMM衛星搭載的PR與可見光/紅外輻射計(Visible and Inf rared Sensor,簡稱V IRS),能提供時間同步的探測結果,為我們解決這一問題帶來了機遇。傅云飛等 (2005)通過融合PR與V IRS探測結果,曾揭示夏季熱對流降水個例降水云的云頂高度與雨頂高度隨地表降水強度的關系,并分析了“云娜”臺風過程中降水云與非降水云可見光/紅外信息的差異 (傅云飛等,2007)。Liu and Fu(2010)系統分析了東亞夏季盛行的鋒面和臺風系統中,降水云和非降水云在短波各探測通道的信號差異。Liu et al.(2008)也利用V IRS和PR的融合資料,并基于ISCCP云分類方法和PR對降水云的識別,對熱帶及副熱帶地區降水云和非降水云分布特征進行了統計分析,首次揭示了不同 ISCCP云類型發生降水的概率分布,但未對與降水發生有較強指示意義的云參數特征進行深入研究。

本文在Liu et al.(2008)研究工作的基礎上,利用時空匹配的V IRS和 PR融合資料,使用可見光和近紅外通道數據反演得到云光學厚度 (τ)和云滴有效半徑 (Re),然后將云參數與PR探測資料相結合,統計τ和Re與降水發生概率之間的關系,并利用PR對降水云的直接探測,實現對判別降水云像素的直接檢驗,選取τ和Re最佳判斷閾值,實現對降水云和非降水云像素快速而又準確的識別,初步建立一套基于光學厚度和有效半徑特征的白天降水云識別方案IPCτRe(Identification of Precipitating Clouds from Op tical Thickness and Effective Radius,簡稱 IPCτRe)。

表1 二維查算表動態參數設置Table 1 Dynam ic parameters setting of 2D lookup table

2 數據

2.1 TRMM衛星資料

TRMM衛星上搭載的V IRS有5個探測通道:可見光通道CH1(中心波長0.65μm)、近紅外通道CH 2(1.64μm)、中紅外通道 CH 3(3.75μm)以及兩個熱紅外通道 CH4和 CH5(10.8μm和12.0μm),工作方式為垂直軌道橫向掃描,掃描寬度約為720 km,星下點分辨率為2 km。本文研究中使用到的V IRS探測資料為經修正和標定的軌道資料1B01。PR是單頻微波主動雷達,工作頻率13.8 GHz(波長約為2.2 cm),掃描方式與V IRS一致,掃描寬度約為220 km,星下點分辨率為4.3 km,垂直分辨率 250 m。本文中使用的是TRMMPR軌道降水產品2A 25,該產品提供了像素級降水廓線、降水類型和近地表雨強 (Iguchi et al.,2000)。這些資料已大量使用在熱帶及副熱帶降水與云的研究中 (Fu and Liu,2001;Liu and Fu,2001;Fu et al.,2003;傅云飛等,2003,2008;Li and Fu,2005;劉鵬和傅云飛,2010)。

由于PR與V IRS對同一目標區觀測時間差異在1 s以內,可以認為是準同步探測,但兩者探測的空間分辨率不同,需要對2A 25和1B01資料進行空間分辨率上的匹配和融合處理。引入高斯函數作為距離權重,對落入 PR有效視場內的逐個V IRS像素依照其中心與PR中心的相對距離,將輻射強度、衛星觀測角和太陽高度角等分別進行加權平均,最終獲得一套 PR分辨率下 (～4 km)V IRS與PR的融合資料 (以下簡稱為融合資料)。

2.2 云檢測與云參數反演

本文云檢測采用的是V IRS五通道白天可見光和紅外云檢測方案 (CDV IR)(劉顯通等,2010),對融合資料進行云檢測,對檢測結果有云的像素進行云參數反演。云參數采用二維查算表法 (Nakajima and King,1990)進行反演,在非水汽吸收的可見光波段選取0.65μm通道 (CH1),水汽吸收的近紅外波段選取1.64μm通道 (CH2),采用在可見光/紅外輻射傳輸領域被廣泛應用的SBDART模式 (Ricchiazzi et al.,1998),對熱帶 (南北緯20°以內區域)和副熱帶 (南北緯20°～40°之間區域)地區的不同地形 (海洋、普通陸地以及沙漠),設置動態參數 (如表1所示)進行模擬計算,建立不同衛星觀測情形的二維查算表。

3 方法

云光學厚度和云滴有效半徑是能反應云物理性質的兩個重要參數,且與云水總量有很好的相關(Hansen and Travis,1974),然而相關分析顯示任一參數對降水事件的指示能力都極為有限 (Stephens and Kummerow,2007)。為了解光學厚度和有效半徑與降水事件發生的關系,本文選取1998～2000年夏季,典型陸地 [中國東部和華南地區 (20°N～40°N,110°E～122.5°E)] 和海洋 [中國東海和黃海海域 (25°N～40°N,120°E～128°E)] 區域的融合資料樣本,統計不同云參數條件下降水的發生概率 [圖1(見文后彩圖)]。從圖1中可以發現,云滴有效半徑一定時,云光學厚度越大 (即表示云越厚),產生降水的概率越大,同時光學厚度一定時,隨著有效半徑增大 (即代表云滴半徑增大),其降水發生概率也增加。由此可見,降水云在不同云參數區域的出現概率有所不同,只要選取恰當τ和Re所對應的降水概率 (后文簡稱為降水概率)作為判斷閾值,就可以將降水云和非降水云有效分離。

判斷閾值的選取是降水云識別方案的關鍵,如果選取的閾值太低,則會有很多非降水云像素被誤判為降水云像素,而如果閾值選得太高,則會導致漏判很多降水云像素。因此只有選取最優的閾值,才能得到最佳的降水云識別效果。

降水云識別問題是典型的二元預報問題,因而可以采用二元預報評估因子對所選取的閾值進行優劣評價,得出最佳閾值。由于降水事件在融合資料樣本總量中出現較少,而且隨季節和地域不同,其發生概率變化較大。為降低這些因素的影響,本文選取二元預報檢驗中的CSI(Critical Success Index)指數、ETS(Equitable Threat Sco re)評分和HSS(Heidke Skill Score)評分作為評估因子,以獲得最佳判斷閾值。二元預報檢驗中,觀測和預報結果組成二元預報相關表 (如表2所示),CSI指數、ETS評分和 HSS評分值由此表計算得到。

表2 二元預報相關表Table 2 Contingency table for yes/no forecasts

CSI指數定義如下:

公式 (1)中A、B和C的定義參見表2(下同)。CSI指數取值范圍為0到1,其中0代表無效,1代表預報效果最好。

ETS評分計算公式如下:

其中,

T為總的事件數目。ETS評分值域為-1/3至1,1意味著預報效果最佳。

HSS評分表達式如下:

HSS評分數值范圍為-1到1,預報最優值為1。三個因子的評分值越大表示預報精度越高,最佳值都是1。上述三個評估因子對多種因素進行了綜合考慮 (尤其是HSS評分,考慮的因素最多最全面),即兼顧了高探測率和低虛警率,還考慮了降水事件與非降水事件絕對數量的差異,因而這些因子值的高低就代表了判斷閾值選取的優劣。

為篩選得到最佳判斷閾值,本文采用不同判斷閾值,對樣本資料進行降水云識別和檢驗。降水云識別實驗中,若某一像素云參數值所在點的降水概率高于判斷閾值,則該像素的識別結果為降水云,否則為非降水云。據此,我們對1998～2000年融合資料樣本反演所得的τ和Re進行降水云識別,統計三個因子值如圖2所示。從圖2中可以發現,陸地和海洋地區三個因子的值隨著降水概率的增加,都呈現增加后減少趨勢,其中陸地區域以降水概率0.30作為判斷閾值時,三個因子都到達最高值,海洋區域則在0.35處達到峰值。這說明,在陸地上選取0.30作為判斷閾值,其降水云識別效果最佳,在洋面上則應采用0.35作為閾值。同時,海洋地區三個因子的值都要高于陸地,這表明該方案在洋面上的識別效果要好于陸地。

為方便使用,對陸地和海洋地區的判斷閾值進行曲線模擬 (如圖1所示),其中,陸地區域的閾值曲線方程:

海洋區域的閾值曲線方程:

這樣,(5)、(6)式的閾值變化曲線就給出了降水云識別的閾值。

依據上述閾值,IPCτRe方案由云檢測、云參數反演和降水云識別三個基本步驟構成。首先,使用CDV IR法對衛星觀測數據進行云檢測;其次,對云檢測結果為完全云覆蓋的像素進行云參數反演;最后,將反演所得的光學厚度和有效半徑值與相應區域的閾值曲線進行比較,若值在閾值曲線左下方,識別結果為非降水云,若值在閾值曲線右上方,則識別結果為降水云。

圖2 選取不同降水概率作為判斷閾值對應的CSI指數、ETS評分和HSS評分值:(a)典型陸地區域;(b)典型海洋區域Fig.2 Averaged values of CSI,ETS,and HSS in different decision schemes of precipitation probability in(a)typical land areas and(b)typical sea areas

4 應用

為檢驗IPCτRe降水云識別方案的效果,本文選取2003年夏季25條 TRMMPR探測有降水的軌道 (為獨立于產生閾值外的樣本),使用IPCτRe法進行降水云識別,同時使用C12(Ch1/Ch2)法(Inoue and Aonashi,2000)和RADS(Rain A rea Delineation Scheme)法(Nauss and Kokhanovsky,2006)對相同數據進行相應降水云識別,并將識別結果與PR探測結果進行比較,通過對比得到三種方法識別降水云性能優劣的評估。

為全方位考察三種方法性能的優劣,本文選取二元預報中常用的七個評價因子,對識別結果進行統計,表3和表4分別給出三種方法在陸地和洋面上的評價因子值。

表3 三種方法在典型陸地區域檢測降水云結果統計Table 3 Results of the standard verification scoresapplied to typical land areasas iden tif ied by C12 scheme,RADS,and IP CτRe scheme

表4 三種方法在典型海洋區域檢測降水云結果統計Table 4 Results of the standard verification scoresapplied to typical sea areasas identified by C12 scheme,RADS,and IP CτRe scheme

統計得出,在陸地上,RADS法對降水云的識別率 (Probability of detection,簡稱 POD)最高,達81%左右,IPCτRe法次之,約為73%,C12法最低,只有63%。但與此同時,RADS法將非降水云誤判為降水云的比例 (Probability of flase detection,簡稱 POFD)也最高,達20%左右,IPCτRe法約為12%,C12法最低,只誤判了9%左右。如前文所述,由于降水的特性,POD、POFD和FAR(False alarm ratio)這三個因子難以比較三種方法的優劣,相比之下,CSI、ETS和 HSS這三個因子更為合適。對比后三個評價因子值可以看出,在陸地上,IPCτRe法三個因子值最高,其中 CSI值為0.52,ETS值為 0.41,HSS值為 0.59,這表明IPCτRe法識別降水云的效果最好,C12次之,RADS效果最差。

在洋面上,三種方法識別降水云的比例要遠高于陸地,其中 RADS法檢測降水云的比例仍然最高,高達91%左右,IPCτRe法約為84%,C12法最低,但也有78%左右。三種方法對非降水云誤判率也要顯著低于陸地,其中RADS法最高,只有12%左右,C12法約為9%,IPCτRe法最低,僅為6%。對比CSI、ETS和 HSS因子值可以看到,IPCτRe法三個因子的值最高,其中CSI值為0.61,ETS值為 0.56,HSS值達 0.72,遠遠高于 C12法和RADS法,這表明 IPCτRe法在洋面上對降水云的識別效果要遠遠好于C12法和RADS法。C12法和RADS法三個因子值接近,因而這兩種方法在洋面的檢測效果接近。

與洋面統計結果比較,三種方法對于陸地上的降水云判別能力均偏低。造成這一現象,一方面可能是因為陸地為非均勻下墊面,致使云的不均勻性要高于洋面,另一方面可能是陸地云的云凝結核來源更為多樣化,尤其含有不少人類活動排放的細粒子 (Ramanathan et al.,2001),使得形成降水的微物理過程更為繁雜。這兩方面的原因導致陸地降水云的結構較洋面更為復雜 (Rosenfeld and Lensky,1998),使用上述三種方法識別降水云的難度更大,致使識別精度更低。

為了對IPCτRe法對降水云識別能力有一個直觀的認識,本文選取其中一個個例進行詳細分析。該個例軌道號為31925,探測時間為2003年6月22日,是淮河汛期的一次鋒面氣旋系統,降水尺度大,且降水區域范圍包含了陸地和海洋區域。鄭媛媛等 (2004)給出了該個例的大尺度氣象背景資料,并對其降水結構和閃電活動進行了系統研究,為研究該個例提供了便利。圖3a(見文后彩圖)顯示的是0.65μm通道反射比,圖3b-d(見文后彩圖)分別給出了三種方法對降水云的識別結果以及與PR探測結果的比較情況。圖3中灰色像素表示該方法和PR都檢測為非降水云,紅色像素代表該方法識別為降水云而PR探測為非降水云,即將非降水云誤判為降水云,綠色像素為該方法識別為非降水云而 PR探測為降水云,即漏判了降水云,藍色像素代表該方法和PR都檢測為降水云。

對比三種方法識別結果可以發現,在陸地上,C12法在西側降水云邊緣區域出現的漏判現象,同時南側有誤判了少部分的非降水云。RADS法發生較少的漏判現象,但在西側和南側降水云的邊緣區域發生了大量的誤判現象。相比之下,IPCτRe法漏判和誤判的比例都較低,整體效果要好于C12法和RADS法。在洋面上,三種方法幾乎沒有發生漏判,然而在東側降水云的邊緣區域,三種方法均出現誤判現象,其中C12法和RADS法誤判區域面積比例較大,C12法尤甚,而 IPCτRe法誤判區域的比例小很多,這說明 IPCτRe法效果要明顯好于C12法和RADS法。

由圖3還可以看到,無論陸地還是洋面,絕大部分漏判和誤判現象出現在降水云邊緣區域。對比該時刻的鋒面位置和相應氣旋氣壓場 (鄭媛媛等,2004),可以發現這些降水云邊緣區域都是降水發生或消散的區域,降水云和非降水云正在相互轉化,因而此時降水云與非降水云在可見光/紅外通道以及云參數上的差異都不太明顯,識別難度大,這導致三種方法都出現了漏判和誤判現象。然而,對比三種方法的識別結果,IPCτRe法漏判和誤判的區域最為狹窄,由此可見,IPCτRe法更能有效地將降水云與非降水云進行區分。

5 結論

本文在研究云參數與降水發生概率關系的基礎上,統計降水云與非降水云在光學厚度和有效半徑上的差異,在不同區域篩選出最佳判斷閾值,提出一種白天利用光學厚度和有效半徑特征來識別降水云的IPCτRe方案。為對本方案識別降水云性能進行量化評估,我們選取了獨立的25條降水軌道進行降水云識別實驗,并采用多種二元預報評價因子將本方案識別結果與PR探測結果進行了系統地分析比較。

結果表明,在陸地上,IPCτRe法降水云識別效果較好,能識別出約73%的降水云,將非降水云誤判為降水云的比例只有約12%,相應CSI、ETS和HSS因子值都較高。在洋面上,IPCτRe法對降水云的識別效果更佳,對降水云的識別比例達到84%,對非降水云誤判率只有6%左右,同時CSI、ETS和 HSS因子值都要高于陸地情形,可見 IPCτ Re法在洋面上對降水云的識別效果要好于陸地。

總體而言,無論是在陸地還是洋面情形,本研究提出的IPCτRe降水云識別方案都達到了較高的精度,降水云識別性能均優于C12法和RADS法。與此同時,本方案使用云參數作為降水云識別依據,參數統一。云光學厚度和有效半徑可以由常規可見光、近紅外和熱紅外多通道信息反演獲得,大部分氣象衛星搭載的可見光/紅外探測儀器都擁有這些通道,因而該方案適用范圍廣,可移植性強。降水云是由閾值曲線判斷得到,算法流程簡潔,識別速度快。因此,IPCτRe方案適用于常見星載可見光/紅外探測儀器,為日常降水衛星監測和預報業務提供了一種新的方法,同時也為深入研究云參數與降水的關系做了很好的鋪墊。

盡管如此,該方案仍存在一些不足之處,有待進一步改進。首先,云參數是通過輻射傳輸模式模擬計算,再由二維查算表法反演獲得,然而模式模擬時設置的大氣環境參數和云參數都與探測時刻的實際情形有所不同,因此云參數反演的精度必然會影響降水云的識別精度。其次,TRMMPR探測靈敏度為17 dBZ(Schumacher and Houze,2003),相應降水強度約為0.4 mm/h,即無法探測降水強度小于0.4 mm/h的降水像素,而這些像素正處于降水發生或消散階段,若能提取此類像素的云參數信息,將有助于進一步提高降水云的識別精度。再次,降水隨地域和季節變化大,而本文只對中國東部南部和東海黃海區域的夏季情形進行了系統研究,今后需要對更多地區、不同季節、不同降水機制的降水進行深入研究,使該方法的適用范圍更為廣泛。

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圖1 不同云光學厚度和云滴有效半徑對應的降水概率分布:(a)典型陸地區域 (總像素:985651,降水像素:123671);(b)典型海洋區域 (總像素:457701,降水像素:54987)Fig.1 Precipitation probability in various combinationsof cloud op tical thickness and effective drop let radius in(a)typical land areas(total pixel number:985651,p recipitation pixel number:123671)and(b)typical sea areas(total pixel number:457701,p recipitation pixel number:54987)

圖3 三種方法對鋒面氣旋個例降水云檢測結果與PR實測的比較:(a)0.65μm通道反射比;(b)C12方案;(c)RADS方案;(d)IPCτR e方案Fig.3 Comparison between satellite and PR-based rainfall areas in a front sample:(a)0.65μm reflectance;p recipitating clouds indicated by(b)C12 scheme,(c)RADS,and(d)IPCτRe scheme

Daytime Precipitating Clouds Identification Scheme Relying on Optical Thicknessand Effective Radius

L IU Xiantong,L IU Qi,and FU Yunfei

LaboratoryofAtmosphericObservationandClimatologicalEnvironment,SchoolofEarthandSpaceSciences,Universityof ScienceandTechnologyofChina,Hefei230026

Satellite remote sensing is currently the most important way of global-scale precipitation observations.The identification of precipitating clouds based on the satellite-bo rnemeasurements is still one of themost challengable problem s.In order to get a universal precipitating-cloud identification method available for common op tical satellite measurements,the relationship between cloud parameters and precipitating-cloud pixels is analyzed by using matched TRMM Visible and Infrared Scanner(V IRS)and Precipitation Radar(PR)long time scale measurements in the selected regions.According to the derived characteristic cloud parameters of precipitating clouds that is contrast to non-p recipitating clouds,a daytime precipitating clouds detection scheme,called Identification of Precipitat-ing Clouds from Op tical Thickness and Effective Radius(IPCτRe),is proposed relying on bo th cloud optical thickness and effective radius.As the cloud parameters are retrieved from the visible and infrared signals that cannot penetrate the precipitating clouds,the IPCτRescheme can be used operationally over both ocean and land areas.Comparison to PR standard rain products is conducted to verify the IPCτReresults,in which three dimidiate-fo recast facto rs are utilized and two other precipitating-cloud identification schemes are also evaluated,with one proposed by Inoue and Aonashi(2000)and the other proposed by Nauss and Kokhanovsky(2006).The study proves that IPCτRescheme gives better spatial depiction of precipitating clouds.Especially,in oceanic areas,p recipitating and nonp recipitating clouds are well separated by currentmethod,with the probability of detection near 0.84 and probability of false detection remaining just 0.06,indicating a satisfying accuracy for satellitemonitoring and forecasting of precipitation operations.

precipitating-cloud identification,op tical thickness,effective radius,TRMM

1006-9895(2011)05-0903-09

P426

A

劉顯通,劉奇,傅云飛.2011.基于光學厚度和有效半徑的白天降水云識別方案[J].大氣科學,35(5):903-911.Liu Xiantong,Liu Qi,Fu Yunfei.2011.Daytime precipitating clouds identification scheme relying on op tical thickness and effective radius[J].Chinese Journal of A tmospheric Sciences(in Chinese),35(5):903-911.

2010-09-30,2011-03-21收修定稿

國家科技基礎性工作專項2007FY110700,公益性行業 (氣象)科研專項 GYHY200906002、GYHY200906003,國家重點基礎研究發展規劃項目2010CB428601,中國科學院科技創新項目 KZCX2-YW-Q11-04、KJCX2-YW-N25,國家自然科學基金資助項目40730950、40805007

劉顯通,男,1985年出生,博士研究生,主要從事利用衛星遙感資料研究云和降水。E-mail:wmztustc@mail.ustc.edu.cn

傅云飛,E-mail:fyf@ustc.edu.cn