劉顯通 劉奇 傅云飛

中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)地球和空間科學(xué)學(xué)院,大氣探測(cè)與氣候環(huán)境實(shí)驗(yàn)室,合肥 230026

基于光學(xué)厚度和有效半徑的白天降水云識(shí)別方案

劉顯通 劉奇 傅云飛

中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)地球和空間科學(xué)學(xué)院,大氣探測(cè)與氣候環(huán)境實(shí)驗(yàn)室,合肥 230026

基于衛(wèi)星資料觀測(cè)和反演降水是當(dāng)前監(jiān)測(cè)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(jìn)行有效分離,這也是準(zhǔn)確反演地表降水量的基本前提。為建立一套適用于常見(jiàn)星載可見(jiàn)光/紅外探測(cè)儀器的降水云識(shí)別方法,本文利用熱帶測(cè)雨衛(wèi)星 (TRMM)可見(jiàn)光/紅外輻射計(jì) (V IRS)和測(cè)雨雷達(dá) (PR)的融合觀測(cè)資料,針對(duì)選定的代表性區(qū)域,統(tǒng)計(jì)分析了較長(zhǎng)時(shí)間尺度上降水云與非降水云的典型云屬性差異。在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于云光學(xué)厚度和云滴有效半徑的白天降水云識(shí)別方案 (IPCτRe)。由于用來(lái)獲取上述云參數(shù)的可見(jiàn)光/紅外信號(hào)無(wú)法透過(guò)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(qū)域。為驗(yàn)證IPCτRe方案的降水云識(shí)別效果,本文以PR瞬時(shí)降水探測(cè)結(jié)果為真值,采用三種二元預(yù)報(bào)評(píng)價(jià)因子對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行了定量評(píng)估,并與Inoue and Aonashi(2000)和Nauss and Kokhanovsky(2006)提出的降水云識(shí)別方案進(jìn)行了比較。研究表明,IPCτRe方案的降水云識(shí)別性能均高于其它兩種方案。特別是在洋面上,降水云識(shí)別比例達(dá)到84%,而對(duì)非降水云的誤判率只有6%,到達(dá)了降水衛(wèi)星監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)所要求的精度。

降水云識(shí)別 光學(xué)厚度 有效半徑 熱帶測(cè)雨衛(wèi)星

1 引言

降水提供了人類(lèi)所賴(lài)以生存的淡水資源,同時(shí)也是全球大氣和水文循環(huán)中的重要環(huán)節(jié)。掌握降水時(shí)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(yù)報(bào)和臨近預(yù)報(bào)模式的預(yù)報(bào)精度。在夏季汛期,及時(shí)準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)降水的時(shí)空分布信息,更是防范和應(yīng)對(duì)洪澇災(zāi)害的有效手段。

降水時(shí)空變化劇烈,常規(guī)地基站臺(tái)和機(jī)載儀器難以進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間和大范圍的監(jiān)測(cè),衛(wèi)星儀器觀測(cè)有效地克服了這些局限?；谛l(wèi)星儀器觀測(cè)降水,其中一大難題就是如何將降水云與非降水云進(jìn)行有效分離 (Stephens and Kummerow,2007)。為此,近幾十年來(lái),針對(duì)不同衛(wèi)星平臺(tái)和探測(cè)儀器發(fā)展了多套識(shí)別降水云的算法,按照使用觀測(cè)通道的波段可以分為:可見(jiàn)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(dòng)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(dòng)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(shù)法 (Rosenfeld and Lensky,1998;Nauss and Kokhanovsky,2006;Chen et al.,2007)。

可見(jiàn)光/紅外法使用的通道波長(zhǎng)統(tǒng)一,數(shù)據(jù)最為常見(jiàn),空間分辨率最高,方法最為簡(jiǎn)單。但可見(jiàn)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(lián)系,相應(yīng)的降水云識(shí)別效果有限。相比于可見(jiàn)光/紅外通道,被動(dòng)微波信號(hào)反映了云柱內(nèi)云滴和降水粒子與微波的相互作用,對(duì)降水的探測(cè)更為直接 (Olson et al.,1996)。然而,由于微波段探測(cè)的空間分辨率偏低,存在“充塞效應(yīng)”(Sho rt and No rth,1990),故在反演時(shí)產(chǎn)生較大誤差。同時(shí),地表背景輻射信號(hào)也能到達(dá)衛(wèi)星微波接收天線(xiàn),干擾降水微波信號(hào),因而該方法的應(yīng)用范圍很有限。主動(dòng)微波法通過(guò)接收發(fā)射波束的降水粒子后向散射回波,實(shí)現(xiàn)對(duì)降水的有效探測(cè)。目前,搭載在熱帶測(cè)雨衛(wèi)星 (Tropical Rainfall Measuring Mission,簡(jiǎn)稱(chēng) TRMM)上的測(cè)雨雷達(dá) (Precipitation Radar,簡(jiǎn)稱(chēng)PR)是首部星載微波段測(cè)雨雷達(dá),它可以探測(cè)熱帶副熱帶降水的三維結(jié)構(gòu)及相應(yīng)的潛熱釋放信息 (Simpson et al.,1996)。但是,衛(wèi)星上光譜儀器是目前最為廣泛的探測(cè)手段,如靜止衛(wèi)星上的可見(jiàn)光/紅外儀器探測(cè)時(shí)間密度和空間分辨率高,有效地利用可見(jiàn)光/紅外探測(cè)資料來(lái)識(shí)別降水仍具有重要意義。云參數(shù)能反應(yīng)云頂部云滴物理信息,與降水有內(nèi)在的聯(lián)系,而云參數(shù)可由光譜信息反演所獲得,并且在反演過(guò)程中使用了輻射傳輸模式,模式中的大氣參數(shù)結(jié)構(gòu)在一定程度上建立了云頂附近信息與云降水的聯(lián)系。因此,使用云參數(shù)來(lái)指示降水,是一種具有潛力的降水云識(shí)別方法。然而,目前云參數(shù)法使用的可見(jiàn)光/紅外資料與降水探測(cè)資料在時(shí)空上難以匹配 (Rosenfeld and Lensky,1998;Nauss and Kokhanovsky,2006;Chen et al.,2007),對(duì)這些方案識(shí)別效果的檢驗(yàn)是一種挑戰(zhàn)。

TRMM衛(wèi)星搭載的PR與可見(jiàn)光/紅外輻射計(jì)(Visible and Inf rared Sensor,簡(jiǎn)稱(chēng)V IRS),能提供時(shí)間同步的探測(cè)結(jié)果,為我們解決這一問(wèn)題帶來(lái)了機(jī)遇。傅云飛等 (2005)通過(guò)融合PR與V IRS探測(cè)結(jié)果,曾揭示夏季熱對(duì)流降水個(gè)例降水云的云頂高度與雨頂高度隨地表降水強(qiáng)度的關(guān)系,并分析了“云娜”臺(tái)風(fēng)過(guò)程中降水云與非降水云可見(jiàn)光/紅外信息的差異 (傅云飛等,2007)。Liu and Fu(2010)系統(tǒng)分析了東亞夏季盛行的鋒面和臺(tái)風(fēng)系統(tǒng)中,降水云和非降水云在短波各探測(cè)通道的信號(hào)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(lèi)方法和PR對(duì)降水云的識(shí)別,對(duì)熱帶及副熱帶地區(qū)降水云和非降水云分布特征進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析,首次揭示了不同 ISCCP云類(lèi)型發(fā)生降水的概率分布,但未對(duì)與降水發(fā)生有較強(qiáng)指示意義的云參數(shù)特征進(jìn)行深入研究。

本文在Liu et al.(2008)研究工作的基礎(chǔ)上,利用時(shí)空匹配的V IRS和 PR融合資料,使用可見(jiàn)光和近紅外通道數(shù)據(jù)反演得到云光學(xué)厚度 (τ)和云滴有效半徑 (Re),然后將云參數(shù)與PR探測(cè)資料相結(jié)合,統(tǒng)計(jì)τ和Re與降水發(fā)生概率之間的關(guān)系,并利用PR對(duì)降水云的直接探測(cè),實(shí)現(xiàn)對(duì)判別降水云像素的直接檢驗(yàn),選取τ和Re最佳判斷閾值,實(shí)現(xiàn)對(duì)降水云和非降水云像素快速而又準(zhǔn)確的識(shí)別,初步建立一套基于光學(xué)厚度和有效半徑特征的白天降水云識(shí)別方案IPCτRe(Identification of Precipitating Clouds from Op tical Thickness and Effective Radius,簡(jiǎn)稱(chēng) IPCτRe)。

表1 二維查算表動(dòng)態(tài)參數(shù)設(shè)置Table 1 Dynam ic parameters setting of 2D lookup table

2 數(shù)據(jù)

2.1 TRMM衛(wèi)星資料

TRMM衛(wèi)星上搭載的V IRS有5個(gè)探測(cè)通道:可見(jiàn)光通道CH1(中心波長(zhǎng)0.65μm)、近紅外通道CH 2(1.64μm)、中紅外通道 CH 3(3.75μm)以及兩個(gè)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(diǎn)分辨率為2 km。本文研究中使用到的V IRS探測(cè)資料為經(jīng)修正和標(biāo)定的軌道資料1B01。PR是單頻微波主動(dòng)雷達(dá),工作頻率13.8 GHz(波長(zhǎng)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(diǎn)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(chǎn)品2A 25,該產(chǎn)品提供了像素級(jí)降水廓線(xiàn)、降水類(lèi)型和近地表雨強(qiáng) (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(duì)同一目標(biāo)區(qū)觀測(cè)時(shí)間差異在1 s以?xún)?nèi),可以認(rèn)為是準(zhǔn)同步探測(cè),但兩者探測(cè)的空間分辨率不同,需要對(duì)2A 25和1B01資料進(jìn)行空間分辨率上的匹配和融合處理。引入高斯函數(shù)作為距離權(quán)重,對(duì)落入 PR有效視場(chǎng)內(nèi)的逐個(gè)V IRS像素依照其中心與PR中心的相對(duì)距離,將輻射強(qiáng)度、衛(wèi)星觀測(cè)角和太陽(yáng)高度角等分別進(jìn)行加權(quán)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(jiǎn)稱(chēng)為融合資料)。

2.2 云檢測(cè)與云參數(shù)反演

本文云檢測(cè)采用的是V IRS五通道白天可見(jiàn)光和紅外云檢測(cè)方案 (CDV IR)(劉顯通等,2010),對(duì)融合資料進(jìn)行云檢測(cè),對(duì)檢測(cè)結(jié)果有云的像素進(jìn)行云參數(shù)反演。云參數(shù)采用二維查算表法 (Nakajima and King,1990)進(jìn)行反演,在非水汽吸收的可見(jiàn)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(jiàn)光/紅外輻射傳輸領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用的SBDART模式 (Ricchiazzi et al.,1998),對(duì)熱帶 (南北緯20°以?xún)?nèi)區(qū)域)和副熱帶 (南北緯20°～40°之間區(qū)域)地區(qū)的不同地形 (海洋、普通陸地以及沙漠),設(shè)置動(dòng)態(tài)參數(shù) (如表1所示)進(jìn)行模擬計(jì)算,建立不同衛(wèi)星觀測(cè)情形的二維查算表。

3 方法

云光學(xué)厚度和云滴有效半徑是能反應(yīng)云物理性質(zhì)的兩個(gè)重要參數(shù),且與云水總量有很好的相關(guān)(Hansen and Travis,1974),然而相關(guān)分析顯示任一參數(shù)對(duì)降水事件的指示能力都極為有限 (Stephens and Kummerow,2007)。為了解光學(xué)厚度和有效半徑與降水事件發(fā)生的關(guān)系,本文選取1998～2000年夏季,典型陸地 [中國(guó)東部和華南地區(qū) (20°N～40°N,110°E～122.5°E)] 和海洋 [中國(guó)東海和黃海海域 (25°N～40°N,120°E～128°E)] 區(qū)域的融合資料樣本,統(tǒng)計(jì)不同云參數(shù)條件下降水的發(fā)生概率 [圖1(見(jiàn)文后彩圖)]。從圖1中可以發(fā)現(xiàn),云滴有效半徑一定時(shí),云光學(xué)厚度越大 (即表示云越厚),產(chǎn)生降水的概率越大,同時(shí)光學(xué)厚度一定時(shí),隨著有效半徑增大 (即代表云滴半徑增大),其降水發(fā)生概率也增加。由此可見(jiàn),降水云在不同云參數(shù)區(qū)域的出現(xiàn)概率有所不同,只要選取恰當(dāng)τ和Re所對(duì)應(yīng)的降水概率 (后文簡(jiǎn)稱(chēng)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(shí)別方案的關(guān)鍵,如果選取的閾值太低,則會(huì)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(huì)導(dǎo)致漏判很多降水云像素。因此只有選取最優(yōu)的閾值,才能得到最佳的降水云識(shí)別效果。

降水云識(shí)別問(wèn)題是典型的二元預(yù)報(bào)問(wèn)題,因而可以采用二元預(yù)報(bào)評(píng)估因子對(duì)所選取的閾值進(jìn)行優(yōu)劣評(píng)價(jià),得出最佳閾值。由于降水事件在融合資料樣本總量中出現(xiàn)較少,而且隨季節(jié)和地域不同,其發(fā)生概率變化較大。為降低這些因素的影響,本文選取二元預(yù)報(bào)檢驗(yàn)中的CSI(Critical Success Index)指數(shù)、ETS(Equitable Threat Sco re)評(píng)分和HSS(Heidke Skill Score)評(píng)分作為評(píng)估因子,以獲得最佳判斷閾值。二元預(yù)報(bào)檢驗(yàn)中,觀測(cè)和預(yù)報(bào)結(jié)果組成二元預(yù)報(bào)相關(guān)表 (如表2所示),CSI指數(shù)、ETS評(píng)分和 HSS評(píng)分值由此表計(jì)算得到。

表2 二元預(yù)報(bào)相關(guān)表Table 2 Contingency table for yes/no forecasts

CSI指數(shù)定義如下:

公式 (1)中A、B和C的定義參見(jiàn)表2(下同)。CSI指數(shù)取值范圍為0到1,其中0代表無(wú)效,1代表預(yù)報(bào)效果最好。

ETS評(píng)分計(jì)算公式如下:

其中,

T為總的事件數(shù)目。ETS評(píng)分值域?yàn)?1/3至1,1意味著預(yù)報(bào)效果最佳。

HSS評(píng)分表達(dá)式如下:

HSS評(píng)分?jǐn)?shù)值范圍為-1到1,預(yù)報(bào)最優(yōu)值為1。三個(gè)因子的評(píng)分值越大表示預(yù)報(bào)精度越高,最佳值都是1。上述三個(gè)評(píng)估因子對(duì)多種因素進(jìn)行了綜合考慮 (尤其是HSS評(píng)分,考慮的因素最多最全面),即兼顧了高探測(cè)率和低虛警率,還考慮了降水事件與非降水事件絕對(duì)數(shù)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(yōu)劣。

為篩選得到最佳判斷閾值,本文采用不同判斷閾值,對(duì)樣本資料進(jìn)行降水云識(shí)別和檢驗(yàn)。降水云識(shí)別實(shí)驗(yàn)中,若某一像素云參數(shù)值所在點(diǎn)的降水概率高于判斷閾值,則該像素的識(shí)別結(jié)果為降水云,否則為非降水云。據(jù)此,我們對(duì)1998～2000年融合資料樣本反演所得的τ和Re進(jìn)行降水云識(shí)別,統(tǒng)計(jì)三個(gè)因子值如圖2所示。從圖2中可以發(fā)現(xiàn),陸地和海洋地區(qū)三個(gè)因子的值隨著降水概率的增加,都呈現(xiàn)增加后減少趨勢(shì),其中陸地區(qū)域以降水概率0.30作為判斷閾值時(shí),三個(gè)因子都到達(dá)最高值,海洋區(qū)域則在0.35處達(dá)到峰值。這說(shuō)明,在陸地上選取0.30作為判斷閾值,其降水云識(shí)別效果最佳,在洋面上則應(yīng)采用0.35作為閾值。同時(shí),海洋地區(qū)三個(gè)因子的值都要高于陸地,這表明該方案在洋面上的識(shí)別效果要好于陸地。

為方便使用,對(duì)陸地和海洋地區(qū)的判斷閾值進(jìn)行曲線(xiàn)模擬 (如圖1所示),其中,陸地區(qū)域的閾值曲線(xiàn)方程:

海洋區(qū)域的閾值曲線(xiàn)方程:

這樣,(5)、(6)式的閾值變化曲線(xiàn)就給出了降水云識(shí)別的閾值。

依據(jù)上述閾值,IPCτRe方案由云檢測(cè)、云參數(shù)反演和降水云識(shí)別三個(gè)基本步驟構(gòu)成。首先,使用CDV IR法對(duì)衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行云檢測(cè);其次,對(duì)云檢測(cè)結(jié)果為完全云覆蓋的像素進(jìn)行云參數(shù)反演;最后,將反演所得的光學(xué)厚度和有效半徑值與相應(yīng)區(qū)域的閾值曲線(xiàn)進(jìn)行比較,若值在閾值曲線(xiàn)左下方,識(shí)別結(jié)果為非降水云,若值在閾值曲線(xiàn)右上方,則識(shí)別結(jié)果為降水云。

圖2 選取不同降水概率作為判斷閾值對(duì)應(yīng)的CSI指數(shù)、ETS評(píng)分和HSS評(píng)分值:(a)典型陸地區(qū)域;(b)典型海洋區(qū)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(yīng)用

為檢驗(yàn)IPCτRe降水云識(shí)別方案的效果,本文選取2003年夏季25條 TRMMPR探測(cè)有降水的軌道 (為獨(dú)立于產(chǎn)生閾值外的樣本),使用IPCτRe法進(jìn)行降水云識(shí)別,同時(shí)使用C12(Ch1/Ch2)法(Inoue and Aonashi,2000)和RADS(Rain A rea Delineation Scheme)法(Nauss and Kokhanovsky,2006)對(duì)相同數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)降水云識(shí)別,并將識(shí)別結(jié)果與PR探測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較,通過(guò)對(duì)比得到三種方法識(shí)別降水云性能優(yōu)劣的評(píng)估。

為全方位考察三種方法性能的優(yōu)劣,本文選取二元預(yù)報(bào)中常用的七個(gè)評(píng)價(jià)因子,對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì),表3和表4分別給出三種方法在陸地和洋面上的評(píng)價(jià)因子值。

表3 三種方法在典型陸地區(qū)域檢測(cè)降水云結(jié)果統(tǒng)計(jì)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(qū)域檢測(cè)降水云結(jié)果統(tǒng)計(jì)Table 4 Results of the standard verification scoresapplied to typical sea areasas identified by C12 scheme,RADS,and IP CτRe scheme

統(tǒng)計(jì)得出,在陸地上,RADS法對(duì)降水云的識(shí)別率 (Probability of detection,簡(jiǎn)稱(chēng) POD)最高,達(dá)81%左右,IPCτRe法次之,約為73%,C12法最低,只有63%。但與此同時(shí),RADS法將非降水云誤判為降水云的比例 (Probability of flase detection,簡(jiǎn)稱(chēng) POFD)也最高,達(dá)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(gè)因子難以比較三種方法的優(yōu)劣,相比之下,CSI、ETS和 HSS這三個(gè)因子更為合適。對(duì)比后三個(gè)評(píng)價(jià)因子值可以看出,在陸地上,IPCτRe法三個(gè)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(shí)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(shí)別降水云的比例要遠(yuǎn)高于陸地,其中 RADS法檢測(cè)降水云的比例仍然最高,高達(dá)91%左右,IPCτRe法約為84%,C12法最低,但也有78%左右。三種方法對(duì)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(duì)比CSI、ETS和 HSS因子值可以看到,IPCτRe法三個(gè)因子的值最高,其中CSI值為0.61,ETS值為 0.56,HSS值達(dá) 0.72,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于 C12法和RADS法,這表明 IPCτRe法在洋面上對(duì)降水云的識(shí)別效果要遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于C12法和RADS法。C12法和RADS法三個(gè)因子值接近,因而這兩種方法在洋面的檢測(cè)效果接近。

與洋面統(tǒng)計(jì)結(jié)果比較,三種方法對(duì)于陸地上的降水云判別能力均偏低。造成這一現(xiàn)象,一方面可能是因?yàn)殛懙貫榉蔷鶆蛳聣|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(jié)核來(lái)源更為多樣化,尤其含有不少人類(lèi)活動(dòng)排放的細(xì)粒子 (Ramanathan et al.,2001),使得形成降水的微物理過(guò)程更為繁雜。這兩方面的原因?qū)е玛懙亟邓频慕Y(jié)構(gòu)較洋面更為復(fù)雜 (Rosenfeld and Lensky,1998),使用上述三種方法識(shí)別降水云的難度更大,致使識(shí)別精度更低。

為了對(duì)IPCτRe法對(duì)降水云識(shí)別能力有一個(gè)直觀的認(rèn)識(shí),本文選取其中一個(gè)個(gè)例進(jìn)行詳細(xì)分析。該個(gè)例軌道號(hào)為31925,探測(cè)時(shí)間為2003年6月22日,是淮河汛期的一次鋒面氣旋系統(tǒng),降水尺度大,且降水區(qū)域范圍包含了陸地和海洋區(qū)域。鄭媛媛等 (2004)給出了該個(gè)例的大尺度氣象背景資料,并對(duì)其降水結(jié)構(gòu)和閃電活動(dòng)進(jìn)行了系統(tǒng)研究,為研究該個(gè)例提供了便利。圖3a(見(jiàn)文后彩圖)顯示的是0.65μm通道反射比,圖3b-d(見(jiàn)文后彩圖)分別給出了三種方法對(duì)降水云的識(shí)別結(jié)果以及與PR探測(cè)結(jié)果的比較情況。圖3中灰色像素表示該方法和PR都檢測(cè)為非降水云,紅色像素代表該方法識(shí)別為降水云而PR探測(cè)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(shí)別為非降水云而 PR探測(cè)為降水云,即漏判了降水云,藍(lán)色像素代表該方法和PR都檢測(cè)為降水云。

對(duì)比三種方法識(shí)別結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),在陸地上,C12法在西側(cè)降水云邊緣區(qū)域出現(xiàn)的漏判現(xiàn)象,同時(shí)南側(cè)有誤判了少部分的非降水云。RADS法發(fā)生較少的漏判現(xiàn)象,但在西側(cè)和南側(cè)降水云的邊緣區(qū)域發(fā)生了大量的誤判現(xiàn)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(méi)有發(fā)生漏判,然而在東側(cè)降水云的邊緣區(qū)域,三種方法均出現(xiàn)誤判現(xiàn)象,其中C12法和RADS法誤判區(qū)域面積比例較大,C12法尤甚,而 IPCτRe法誤判區(qū)域的比例小很多,這說(shuō)明 IPCτRe法效果要明顯好于C12法和RADS法。

由圖3還可以看到,無(wú)論陸地還是洋面,絕大部分漏判和誤判現(xiàn)象出現(xiàn)在降水云邊緣區(qū)域。對(duì)比該時(shí)刻的鋒面位置和相應(yīng)氣旋氣壓場(chǎng) (鄭媛媛等,2004),可以發(fā)現(xiàn)這些降水云邊緣區(qū)域都是降水發(fā)生或消散的區(qū)域,降水云和非降水云正在相互轉(zhuǎn)化,因而此時(shí)降水云與非降水云在可見(jiàn)光/紅外通道以及云參數(shù)上的差異都不太明顯,識(shí)別難度大,這導(dǎo)致三種方法都出現(xiàn)了漏判和誤判現(xiàn)象。然而,對(duì)比三種方法的識(shí)別結(jié)果,IPCτRe法漏判和誤判的區(qū)域最為狹窄,由此可見(jiàn),IPCτRe法更能有效地將降水云與非降水云進(jìn)行區(qū)分。

5 結(jié)論

本文在研究云參數(shù)與降水發(fā)生概率關(guān)系的基礎(chǔ)上,統(tǒng)計(jì)降水云與非降水云在光學(xué)厚度和有效半徑上的差異,在不同區(qū)域篩選出最佳判斷閾值,提出一種白天利用光學(xué)厚度和有效半徑特征來(lái)識(shí)別降水云的IPCτRe方案。為對(duì)本方案識(shí)別降水云性能進(jìn)行量化評(píng)估,我們選取了獨(dú)立的25條降水軌道進(jìn)行降水云識(shí)別實(shí)驗(yàn),并采用多種二元預(yù)報(bào)評(píng)價(jià)因子將本方案識(shí)別結(jié)果與PR探測(cè)結(jié)果進(jìn)行了系統(tǒng)地分析比較。

結(jié)果表明,在陸地上,IPCτRe法降水云識(shí)別效果較好,能識(shí)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(yīng)CSI、ETS和HSS因子值都較高。在洋面上,IPCτRe法對(duì)降水云的識(shí)別效果更佳,對(duì)降水云的識(shí)別比例達(dá)到84%,對(duì)非降水云誤判率只有6%左右,同時(shí)CSI、ETS和 HSS因子值都要高于陸地情形,可見(jiàn) IPCτ Re法在洋面上對(duì)降水云的識(shí)別效果要好于陸地。

總體而言,無(wú)論是在陸地還是洋面情形,本研究提出的IPCτRe降水云識(shí)別方案都達(dá)到了較高的精度,降水云識(shí)別性能均優(yōu)于C12法和RADS法。與此同時(shí),本方案使用云參數(shù)作為降水云識(shí)別依據(jù),參數(shù)統(tǒng)一。云光學(xué)厚度和有效半徑可以由常規(guī)可見(jiàn)光、近紅外和熱紅外多通道信息反演獲得,大部分氣象衛(wèi)星搭載的可見(jiàn)光/紅外探測(cè)儀器都擁有這些通道,因而該方案適用范圍廣,可移植性強(qiáng)。降水云是由閾值曲線(xiàn)判斷得到,算法流程簡(jiǎn)潔,識(shí)別速度快。因此,IPCτRe方案適用于常見(jiàn)星載可見(jiàn)光/紅外探測(cè)儀器,為日常降水衛(wèi)星監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)提供了一種新的方法,同時(shí)也為深入研究云參數(shù)與降水的關(guān)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(jìn)一步改進(jìn)。首先,云參數(shù)是通過(guò)輻射傳輸模式模擬計(jì)算,再由二維查算表法反演獲得,然而模式模擬時(shí)設(shè)置的大氣環(huán)境參數(shù)和云參數(shù)都與探測(cè)時(shí)刻的實(shí)際情形有所不同,因此云參數(shù)反演的精度必然會(huì)影響降水云的識(shí)別精度。其次,TRMMPR探測(cè)靈敏度為17 dBZ(Schumacher and Houze,2003),相應(yīng)降水強(qiáng)度約為0.4 mm/h,即無(wú)法探測(cè)降水強(qiáng)度小于0.4 mm/h的降水像素,而這些像素正處于降水發(fā)生或消散階段,若能提取此類(lèi)像素的云參數(shù)信息,將有助于進(jìn)一步提高降水云的識(shí)別精度。再次,降水隨地域和季節(jié)變化大,而本文只對(duì)中國(guó)東部南部和東海黃海區(qū)域的夏季情形進(jìn)行了系統(tǒng)研究,今后需要對(duì)更多地區(qū)、不同季節(jié)、不同降水機(jī)制的降水進(jìn)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(xué)厚度和云滴有效半徑對(duì)應(yīng)的降水概率分布:(a)典型陸地區(qū)域 (總像素:985651,降水像素:123671);(b)典型海洋區(qū)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(duì)鋒面氣旋個(gè)例降水云檢測(cè)結(jié)果與PR實(shí)測(cè)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(xué)厚度和有效半徑的白天降水云識(shí)別方案[J].大氣科學(xué),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(guó)家科技基礎(chǔ)性工作專(zhuān)項(xiàng)2007FY110700,公益性行業(yè) (氣象)科研專(zhuān)項(xiàng) GYHY200906002、GYHY200906003,國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃項(xiàng)目2010CB428601,中國(guó)科學(xué)院科技創(chuàng)新項(xiàng)目 KZCX2-YW-Q11-04、KJCX2-YW-N25,國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目40730950、40805007

劉顯通,男,1985年出生,博士研究生,主要從事利用衛(wèi)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