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文檔簡(jiǎn)介
1、海霧和海洋性層云是發(fā)生在海洋大氣邊界層中的重要天氣現(xiàn)象,而海霧可以認(rèn)為是云底貼近海面的層云。海霧/層云不僅影響地氣系統(tǒng)的熱量平衡,而且海霧能夠?qū)е潞C婺芤姸刃∮?km,對(duì)人類海上活動(dòng)有嚴(yán)重影響,因此需要及時(shí)準(zhǔn)確的海霧霧區(qū)的監(jiān)測(cè)。衛(wèi)星遙感可以為海霧的監(jiān)測(cè)提供重要依據(jù)。由于海霧和層云具有相似的云物理結(jié)構(gòu)和光學(xué)特性,目前的研究中,利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)將海霧和低云進(jìn)行區(qū)分依然非常棘手。本文利用衛(wèi)星被動(dòng)遙感資料、結(jié)合岸基及星載主動(dòng)雷達(dá)資料,對(duì)海霧和層
2、云進(jìn)行區(qū)分,主要得到以下成果。
(1)利用MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨率成像光譜儀)衛(wèi)星資料,結(jié)合地基探空雷達(dá)資料和海霧觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),利用MODIS31紅外通道(~11μm)亮溫與海表面溫度(Sea Surface Temperature,SST)二者之差可以有效的區(qū)分海霧和層云,且該溫度差存在季節(jié)變化,利用此發(fā)現(xiàn),提出了黃海海霧動(dòng)態(tài)閾值
3、遙感反演算法。該算法首次將SST定量的轉(zhuǎn)換成衛(wèi)星遙感可參考的閾值,進(jìn)而應(yīng)用到海霧遙感中。利用岸基和船載觀測(cè)與反演結(jié)果進(jìn)行比對(duì),海霧反演的準(zhǔn)確率可以達(dá)到86.5%?;诖朔椒?,反演并統(tǒng)計(jì)出多年五月、六月的黃海海霧霧頻分布,更精細(xì)的刻畫出該海霧霧頻的分布。此方法雖然能區(qū)分大部分低云和海霧,但通過對(duì)反演閾值的分析發(fā)現(xiàn),仍有15%左右的海霧和層云不能完全區(qū)分。
(2)為了進(jìn)一步提高海霧衛(wèi)星遙感的識(shí)別準(zhǔn)確率,利用衛(wèi)星資料反演層云云底高度
4、,以層云云底是否接地為依據(jù)判別海霧。此方法需要反演出層云云頂高度和云層厚度,再通過兩者的差值,獲取云底高度。
前人研究結(jié)果表明,利用極軌或靜止衛(wèi)星等被動(dòng)遙感資料反演海上層云頂高度非常困難,其原因是海霧/層云的云頂存在逆溫層,導(dǎo)致云頂高度反演準(zhǔn)確性低。本文基于靜止衛(wèi)星(MTSAT-JAMI,Multifunctional Transport Satellites-JapaneseAdvanced Meteorological I
5、mager)和極軌衛(wèi)星(Terra/Aqua-MODIS)數(shù)據(jù),利用水汽通道和紅外窗通道,提出了反演海霧/低云云頂高度的“逆溫層”法。相對(duì)于僅僅利用云頂亮溫直接獲取云頂高度的方法,“逆溫層”法通過克服逆溫層影響得到的云頂高度具有更高的精度。
本文利用迭代方法獲取云層厚度。通過假設(shè)云層厚度,積分出整層云的液態(tài)水路徑(Liquid Water Path,LWP),與衛(wèi)星反演的云層LWP做對(duì)比,當(dāng)假設(shè)的云層厚度積分出的結(jié)果與反演的結(jié)
6、果相等時(shí),則認(rèn)為此厚度為云層的厚度,如果不相等,則利用差值對(duì)原云層厚度的假設(shè)進(jìn)行修正,以此循環(huán),直到積分的和反演的LWP相等,循環(huán)結(jié)束。衛(wèi)星反演的LWP需要用到云的光學(xué)厚度(Cloud OpticalThickness,COT)和有效粒子半徑(Droplet Effective Radius,DER),因此我們利用靜止衛(wèi)星MTSAT-2反演得到COT和DER,并將其和公認(rèn)較為準(zhǔn)確的MODIS產(chǎn)品進(jìn)行比對(duì)評(píng)估,發(fā)現(xiàn)MTSAT-2可有效反演
7、出COT和DER。借助數(shù)值模式模擬,統(tǒng)計(jì)出適合黃海層云的經(jīng)驗(yàn)性的卷夾層厚度和云內(nèi)混合參數(shù),建立適合黃海層云云內(nèi)結(jié)構(gòu)的模型用以計(jì)算云層的液態(tài)水路徑。
通過反演云頂高度和云層的厚度,獲取了云底高度,結(jié)果可以用于對(duì)海霧和層云的區(qū)分。但是本方法的細(xì)節(jié)依然存在不準(zhǔn)確的因素,如云頂高度的反演結(jié)果需要進(jìn)一步精確、云內(nèi)結(jié)構(gòu)的模型的建立依然需要大量觀測(cè)的佐證和校準(zhǔn)等。因此,對(duì)于云低高度獲取方法的細(xì)節(jié)依然需要大量的評(píng)估修正,提高其對(duì)于海霧和層云的
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