基于多源信息的大氣環境光學特性研究方法

劉浩，劉興潤，李霞，董雁冰

(光學輻射重點實驗室，北京　100854)

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基于多源信息的大氣環境光學特性研究方法

劉浩，劉興潤，李霞，董雁冰

(光學輻射重點實驗室，北京100854)

綜合利用地面氣象觀測、衛星遙感、再分析資料等多渠道氣象信息，獲取較高時間分辨率、空間分辨率、和更大地區范圍的大氣參數。結果應用于光學探測工作地點和時機選擇，大氣紅外傳輸特性區域分布特性研究，云的光學參數提取和云背景亮度仿真，有助于全方位研究大氣環境光學特征。

大氣參數；地面觀測；衛星遙感；再分析資料；大氣環境；光學特性

0　引言

大氣參數對大氣光學特性研究、大氣環境仿真、光學傳感器設計和使用等都極其重要。由于大氣自身結構的復雜性以及時空多變特點，并受到地理位置和觀測設備限制，以及云、霧、降水等現象干擾，僅靠傳統單一的地面觀測無法得到任何時間和地點的大氣參數，或者難以達到理想的精度要求。衛星遙感技術發展使得人們不僅能夠獲得人員無法到達地區的大氣信息，還能夠獲取地面觀測無法得到的高空信息。衛星遙感數據的局限性體現在一些數據空間分辨率不夠高，或者受天氣影響導致數據缺失。綜合來看，不同來源的數據，雖然觀測角度不同，對應的時間、地點以及數據精度不同，但是有極好的互補作用。充分利用這些不同來源數據，可以得到具有較高時間分辨率和空間分辨率的大氣參數，為各項應用提供更符合真實場景的大氣環境描述，有助于全方位研究大氣環境光學特性。

1　基于地面氣象觀測資料分析大氣傳輸特性

1.1基于多地點氣象觀測數據推算特定地點氣象參數

地面氣象觀測特點是觀測地點較多，據不完全統計，全球大約有10 000多個氣象觀測站點，我國有700多地面氣象觀測站。對于沒有觀測站，人員也難以到達的地點，可以采取模型計算方法推算該地區氣象參數。通常兩個地點之間氣象參數的相關性與距離有關[1]，因此可以利用周圍有氣象觀測數據地點的資料，使用數值內插方法計算得到該地點氣象參數[2]，較多使用的是反距離加權法，即：設特定地點和周圍其他地點氣象參數之間相關性與距離成平方反比，該地點單個氣象參數可表示為

(1)

式中：y為待求地點氣象參數估計值，可以是溫度、濕度或者壓力；xk為周圍第k個地點的氣象參數值(已知)；dk為待求地點與周圍某個地點距離；m為周圍參與計算的有氣象參數地點的數目。

使用式(1)計算時，需要人為確定周圍選取幾個地點較為合適，即i的取值。地點過多或過少，距離過遠或過近都會影響計算結果。為此設定一個以待求地點為圓心，距離R為半徑為的圓形區域，在這個區域內搜索有氣象參數的地點參與計算。如圖1，圖中A表示為待求氣象參數地點，B，C，D，E為A地點周圍有氣象觀測數據的地點，到A的距離分別是d1,d2,d3,d4,其中，B，C，D 3個地點在設定區域內，用于參與A地點氣象參數計算，E地點被排除。

1.2地面觀測的云、霧、降水資料應用

云、霧、降水等天氣現象出現時，大氣背景與晴朗天氣有極大不同，光信號強度被嚴重衰減。

基于多年地面氣象觀測資料可獲得各個觀測地點在全年以及各月份的云、霧、降水等天氣現象出現頻次統計結果[3]。作為示例，圖2～5給出廈門、蘭州2個地區1月份到12月份云量、降水、霧的出現情況統計結果。

圖1　參與氣象參數計算的地點示意Fig.1　Sites of atmospheric parametercalculation

圖2　降水大于等于0.1 mm日數Fig.2　Precipitation days more or equal to 0.1 mm

圖3　有霧的天數Fig.3　Number of fog days

廈門和蘭州分別處于我國東南和西北地區，氣候差別較大。借助上述資料，可以按照各個地區云、霧的出現情況，事先了解該地區氣候特點，選擇更適合光學系統工作的季節或地區。

圖4　云量小于2成的日數(較晴朗)Fig.4　Number of days of cloud amount less than 2 (clear)

圖5　云量大于8成日數(較陰)Fig.5　Number of days of cloud amount more than 8 (overcast)

1.3近地面大氣紅外傳輸特性研究

在紅外波段，大氣傳輸特性用透過率表示，透過率數值隨溫度、濕度、壓力等氣象參數變化而變化。

如果按照國際上普遍使用的標準大氣模式給出的大氣參數計算透過率，則我國所有地點都得到相同的透過率數值，顯然不符合我國各地區之間大氣環境差異的實際情況。因此需要利用我國地面氣象觀測資料，獲得與我國各地區氣候特點相符合的透過率。

利用我國地面氣象觀測資料，針對近地面水平大氣傳輸路徑計算得到了1～12月份全國各地大氣透過率平均值。作為示例，圖6和圖7給出我國福建、江西、浙江3省的計算結果，用等值線形式表示。圖中對應時間是1月和7月，這2個月份分別代表高溫高濕的夏季和相反氣象條件的冬季。

從圖中可以看到不同地點之間，以及同一地點不同月份之間的大氣傳輸特性差異。這些差異是采用大氣模式計算無法體現的。而這種不同地點、時間對應的大氣傳輸特性差別，恰好是光學系統設計和使用者所關注的，是影響光學系統正常工作能力發揮的重要因素。

2　應用衛星遙感資料分析高空大氣環境光學特性

衛星遙感在空間上具有獨特的優越性，可以獲得受較低云層遮擋導致地面觀測無法獲得的較高云層或云頂信息。從場景仿真角度看，衛星遙感同光學系統從高空向下觀測的角度一致， 更利于實現相同視線條件的大氣背景仿真。目前國內外在軌運行的衛星越來越多，每個衛星都攜帶多個傳感器實現不同觀測目的[4-5]。在大氣環境光學特性研究方面， 來自衛星遙感的高空大氣參數和云特性參數發揮重大作用。

圖6　3個省1月份的大氣透過率計算值Fig.6　Transmittance of January at three provinces

圖7　3個省7月份的大氣透過率計算值Fig.7　Transmittance of July at three provinces

2.1衛星遙感獲取大氣廓線

衛星遙感獲得的大氣廓線具有地域范圍廣、時間持續性好的特點，彌補了地面獲取大氣廓線的局限性，NOAA，EOS-MODIS，風云衛星等都有自己的大氣廓線數據對外發布[6]。作為示例，圖8～10給出MODIS數據反演的2014-01-31北京地區上空的溫度廓線、壓力廓線以及水汽密度廓線。

2.2利用衛星遙感資料獲取云參數

中國的風云系列氣象衛星已經成為全球業務氣象衛星探測系統的重要成員，可提供的資料產品有圖像產品、定量產品、圖形和分析產品，例如云圖、植被、泥沙、火點監測、云參數、海洋水色、大氣溫、濕度廓線等。圖11，12為經過云檢測[7-8]處理后形成的云判識圖像。

圖8　衛星遙感的溫度廓線Fig.8　Temperature-height profile from satellite remote sensing

圖9　衛星遙感的壓力廓線Fig.9　Pressure-height profile from satellite remote sensing

圖10　衛星遙感的水汽混合比廓線Fig.10　Water vapor mixming ratio profile from satellite

圖11　對云區標識Fig. 11　Marker of cloud

圖12　不同類型的云判斷和標識Fig.12　Marker of cloud classification

MODIS是EOS重要傳感器之一，其數據主要用于陸地/云/汽溶膠特性、海洋水色/浮游植物、生物地球化學、大氣水汽、地面/云溫度、大氣溫度、云特性、臭氧等方面研究，對全球免費發布。在云觀測方面，提供的云產品數據除了反映云分布，還給出云的微物理參數，如反射率、光學厚度、粒子尺度、云頂溫

度等等。這些云參數是從地面觀測很難獲得的[9-10]。

圖13為相鄰時刻的遙感圖像，上面云的分布清晰可見；圖14為卷云微物理參數，包括卷云反射率、云頂溫度、云光學厚度、云粒子尺度。時間均為2014-05-21[6]。從云參數可以知道云的水平和垂直方向分布，云層內部結構以及物理光學特性。將上述參數代入輻射傳輸方程，即可計算云的亮度，分析亮度分布特點，生成云背景圖像進行仿真。

3　數據融合資料應用

3.1從再分析資料獲取大氣參數

再分析資料是將不同時期、不同設備觀測數據經過一定的模式計算后得到的一類數據資料。其數據來源非常廣泛，涵蓋船舶、衛星、地面觀測站、探空儀以及雷達數據，目前國際上比較有影響力的大氣再分析資料有[11-12]：

(1) NCEP(national centers for environment prediction，美國國家環境預測中心)/ NCAR(the national center for atmospheric research，美國國家大氣研究中心)再分析資料，包括從1948年1月至今的一日4次、逐日和逐月的全球再分析數據，水平分辨率為2.5°×2.5°，大氣廓線的垂直分辨率為17層。

(2) NCEP/DOE(department of energy，美國能源部)再分析資料(1979—2014)。資料修正了一些誤差，修改了一些物理過程和參數化方案，是NCEP/NCAR再分析資料的更新和訂正。

圖13　相鄰時刻衛星遙感圖像Fig.13　Satellite remote sensing of closer times

(3) NARR(north american regional reanalysis,北美區域再分析資料) (1979—2014)。NARR的分辨率更高，只包括北美區域。

(4) 20世紀再分析資料(1851—2012)。20世紀再分析資料可提供從1851—2012年期間一日4次的再分析資料，數據內容除了地面和海平面的觀測資料外，還增加了濃度、太陽變化以及火山氣溶膠分布，可用于長期的氣象變化研究。

圖15，16為利用NCEP/NCAR再分析資料的多年(1981—2010年)氣象要素平均數據畫出的全球范圍溫度、濕度分布等值線。

3.2國際衛星云氣候計劃資料的應用

國際衛星云氣候計劃ISCCP(international satellite cloud climate project)始于1983年[13]，是一項專門進行全球性云觀測的科學實驗計劃，整合了覆蓋全球的多顆靜止衛星和極軌衛星資料, 經過云檢測、輻射分析和統計計算等一系列處理后生成同一時間覆蓋全球的數據集。數據集包括了9種云的云參數信息，地表溫度、地表反射率、雪冰覆蓋率、地表平均氣壓、近地面平均大氣溫度、部分高度大氣溫度、對流層頂氣壓、對流層頂溫度、平流層50 hPa溫度、特性高度層上的降水量、平均臭氧量等130個參數[14-15]。這些數據為開展全球范圍的大氣環境光學特性研究提供了基礎，圖17～20為其中全球云量、卷云參數的圖形顯示。

圖14　卷云微物理參數Fig.14　Cirrus microphysics parameters

圖15　全年溫度統計平均值Fig.15　Statistic average of annual temperature

圖16　全年濕度統計平均值Fig.16　Statistic average of annual relative humidity

圖17　全年總云量Fig.17　Total annual cloud amount

圖18　全年卷云的云量Fig.18　Annual cirrus amount

圖19　卷云的云頂溫度Fig.19　Cirrus top temperature

圖20　卷云的云頂氣壓Fig.20　Cirrus top pressure

4　結束語

工作于地球大氣層內的光學系統需要面對各式各樣的復雜大氣環境，現有技術手段使人們能夠從更多角度、更大范圍地獲取地球大氣環境信息。利用地面氣象觀測資料，可以獲得具有我國大氣環境特點的大氣紅外傳輸特性，展示其時空分布特征；基于云、霧、雨等天氣現象統計數據，有助于選擇適合/不適合光學探測季節和地區；利用衛星遙感資料，可實現全球范圍大氣背景光學特征分析和模擬，尤其對于人員無法到達地區，衛星資料顯示了獨特優點。還可以借助國際上氣象科學研究形成的再分析資料，為大氣環境光學特性研究提供基礎數據輸入。但是也應該看到，當綜合利用不同來源資料時，面對不同數據的時間分辨率、空間分辨率不一致性問題，面對不同觀測手段、不同時期數據的精度差異問題，還需要發展多源遙感數據融合和同化技術，才能形成更精細的大氣環境表征能力，獲得與實際大氣環境相符合的大氣環境光學特性。

[1]Eugenia Kalnay. Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability[M]. Cambridge: Cambridge University Press.2002.

[2]王庚辰.氣象和大氣環境要素觀測與分析[M].北京:中國標準出版社，2000.

WANG Geng-chen. Observation and Analysis of Meteorological and Atmospheric Environment Factors[M].Beijing: Standards Press of China,2000.

[3]國家氣象信息中心.1971-2000年地面氣象資料[DB].北京:中國氣象局,2006.

National Meteorological Information Center. Meteorological Data of Ground(1971-2000)[DB].Beijing:China Meteorological Administration, 2006.

[4]藏海佳，王雯燕，李占清.美國對地觀測系統衛星資料產品及服務[M].北京:氣象出版社,2011.

ZANG Hai-jia, WANG Wen-yan, LI Zhan-qing. Earth Observing System Data Product and Service[M].Beijing: China Meteorological Press,2011.

[5]許健民，楊軍，張志清，等.我國氣象衛星的發展與應用[J].氣象，2010，36(7):94-100.

XU Jian-min, YANG Jun, ZHANG Zhi-qing, et al. Chinese Meteorological Satellites, Achievements and Applications[J]. Meteorological Monthly，2010，36(7):94-100.

[6]官莉. 衛星紅外超光譜資料及其在云檢測、晴空訂正和大氣廓線反演方面的應用[D]. 南京：南京信息工程大學，2005.

GUAN Li. A Study on Infrared Hyperspectral Messurements and Its Applications on Cloud Detection, Cloud-Clearing and Atmospheric Sounding Profile[D]. Nanjing：Nanjing University of Information Science & Technology,2005.

[7]楊昌軍. 韋伯定律及時間序列在FY2C云檢測中的應用研究[D]. 南京：南京信息工程大學，2007.

YANG Chang-jun. Study on the Application of Weber’s Law and Time Serials in FY2C Cloud Detection[D]. Nanjing：Nanjing University of Information Science & Technology,2007.

[8]王華榮，朱小祥，謝向明.基于FY-2C紅外資料進行夜間云檢測的方法研究[J].氣象，2010,36(6):105-111.

WANG Hua-rong, ZHU Xiao-xiang, XIE Xiang-ming. A Method of Cloud Detection at Nighttime Using FY-2C Infrared Channel Data[J]. Meteorological Month, 2010,36(6):105-111.

[9]劉玉潔，楊忠東.MODIS遙感信息處理原理與算法[M].北京:科學出版社，2001.

LIU Yu-jie,YANG Zhong-dong. MODIS Information Proceeding Theory and Arithmetic[M]. Beijing: Science Press, 2001

[10]Wind Gal,Platnick Steve,King Michael D. MODIS Cloud Microphysics Product (MOD_PR06OD) Data Collection6 Updates[R].NASA-20150001429.

[11]趙天保，符淙斌，柯宗建，等.全球大氣再分析資料的研究現狀與進展[J}.地球科學進展,2010，25(3):242-254.

ZHAO Tian-bao, FU Cong-bin, KE Zong-jian, et al. Global Atmosphere Reanalysis Data Sets: Current Status and Recent Advances[J]. Advances in Earth Science,2010，25(3):242-254.

[12]鄧小花,翟盤茂,袁春紅.國外幾套再分析資料的對比與分析[J].氣象科技，2010，38(1):1-8.

DENG Xiao-hua,ZHAI Pan-mao, YUAN Chun-hong. Comparative Analysis of NCEP/NCAR, ECMWF and JMA Reanalysis[J]. Meteorological Science and Technology, 2010，38(1):1-8.

[13]SCHIFFER R A, ROSSOW W B. The International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP): The First Project of the World Climate Research Program [J]. Bull. Amer. Meteor. Soc., 1983,64:779-784.

[14]ROSSOW W B, SCHIFFER R A. ISCCP Cloud Data Products[J].Bull. Amer. Meteor. Sci,1991,72:2-20.

[15]王帥輝,韓志剛,姚志剛.基于CloudSat和ISCCP資料的中國及周邊地區云量分布的對比分析[J].大氣科學,2010,34 (4): 767-779.

WANG Shuai-hui, HAN Zhi-gang, YAO Zhi-gang. Comparison of Cloud Amounts from ISCCP and CloudSat over China and Its Neighborhood[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences,2010,34 (4): 767-779.

Optical Characteristics of Atmospheric and Environmental with Multi-Information

LIU Hao,LIU Xing-run,LI Xia, DONG Yan-bing

(Science and Technology on Optical Radiation Laboratory,Beijing 100854，China)

Associate with the different kinds of data coming from ground weather observation, satellite remote sensing, and reanalysis plan, we can obtain better atmospheric parameters on temporal and spatial resolution. These parameters can be used to the selection of optical detection time and place, and to the investigation of atmospheric infrared transmittance distributing. Parameters also be used to obtain cloud optical parameter and brightness simulation. The work would assist in the researching of atmospheric environmental optical character.

atmospheric parameter； ground observation； satellite remote sensing； reanalysis data； atmospheric and environmental； optical character

2014-10-10；

2015-10-15

有

劉浩(1964-)，女，北京人。研究員，碩士，研究方向為大氣輻射傳輸特性研究。

通信地址：100854北京142信箱207分箱E-mail：cloud_208@163.com

10.3969/j.issn.1009-086x.2016.04.017

P472.1

A

1009-086X(2016)-04-0101-08