張敬林　張國宇　楊全　張峰

摘要噴氣式飛機在對流層上層的航空活動形成的尾跡云能夠影響區(qū)域氣候，對全球變暖有正的貢獻。飛機尾跡云的輻射強迫與飛機尾跡云的區(qū)域覆蓋率、物理特性以及光學特性密切相關。本文回顧了近幾十年來線狀尾跡云的相關研究進展，并分析總結(jié)了線狀尾跡云的不同識別方法。首先討論了歐美主流的尾跡云檢測算法（Contrail Detection Algorithm，CDA）及其延伸算法，并總結(jié)了線狀尾跡云在西歐、北美等地區(qū)覆蓋率的季節(jié)和晝夜變化特點；接著討論了以往多種線狀尾跡云光學厚度的計算方案及其計算不確定性；最后分析了線狀尾跡云的輻射強迫與覆蓋率、光學厚度的關系，并指出目前飛機尾跡云相關研究存在的問題以及未來發(fā)展方向。

關鍵詞尾跡云；覆蓋率；光學厚度；輻射強迫

云是地氣系統(tǒng)能量收支的重要調(diào)節(jié)器，也是氣候變化中最大的不確定因子（David et al.，2013；Liu et al.，2014）。飛機尾跡云對大氣輻射的收支平衡有重要影響，研究其輻射特性及輻射強迫，對了解航空活動對地球氣候系統(tǒng)影響具有重要意義。尾跡云是一種特殊類型的云，是由飛機發(fā)動機排放出來的廢氣與周圍環(huán)境空氣混合后，水汽凝結(jié)而成的一種特殊云系。只有當噴氣式飛機在-40 ℃以下的大氣層中飛行，空氣濕度接近或達到飽和，同時大氣狀態(tài)比較穩(wěn)定時才能產(chǎn)生尾跡云（Schmidt，1941；Appleman，1953；Schumann，1996）。通常來說，自然狀態(tài)下卷云的形成需要相對濕度達到145%～165%甚至更高（Jensen et al.，2001），而尾跡云在弱的冰相過飽和（相對濕度100%～110%）的空氣中就可以存在，相對于自然卷云，尾跡云更容易在對流層高層生成并持續(xù)存在，從而改變高層卷云的覆蓋率，進而對氣候系統(tǒng)產(chǎn)生影響。此外，飛機尾跡云對大氣輻射的收支平衡有重要影響，研究其輻射特性及輻射強迫（陳渭民等，1997；劉艷和翁篤鳴，2000；傅炳珊陳渭民，2001；傅炳珊等，2002；Zhang et al.，2016，2017）對了解航空活動對地球氣候系統(tǒng)影響具有重要意義。如圖1所示，尾跡云生成初期主要是線狀尾跡云，后期慢慢發(fā)展成為不規(guī)則尾跡卷云（Minnis et al.，1998；Heymsfield et al.，2010）。目前尾跡云的研究主要集中在歐美地區(qū)。從20世紀90年代初，歐美國家就已經(jīng)開始使用衛(wèi)星資料對線狀飛機尾跡進行識別研究（Bakan et al.，1994；Mannstein et al.，1999），并同時研究了尾跡云輻射強迫對潛在的區(qū)域氣候變化的影響（Schumann，2004；Iwabuchi et al.，2012）。近年來，隨著我國同周邊地區(qū)經(jīng)濟貿(mào)易的不斷往來與發(fā)展，東亞地區(qū)的民用和商用航班日益增多，這些航空活動對氣候的影響也在逐漸增大（Marquart et al.，2003）。迄今為止，有關東亞地區(qū)飛機尾跡云的分布特征及其輻射強迫的研究甚少。因此，全面細致地總結(jié)已有的線狀尾跡云識別方法，可以在東亞地區(qū)更好地展開此類研究，并對進一步了解尾跡云的輻射強迫及其對區(qū)域和全球氣候影響的研究有極其重要的意義（Brasseur and Gupta，2010；Yang et al.，2010）。

1基于衛(wèi)星資料的線狀尾跡云識別算法研究

在早期工作中，Joseph et al.（1975）對線狀尾跡云進行人工視覺的識別檢測，利用分辨率90 m的地中海南部塞浦路斯地區(qū)的衛(wèi)星圖像，分析幾種單一的標稱像素的尾跡，并計算出尾跡云的光學厚度、粒子數(shù)密度和擴展速率等參數(shù)。在Carleton and Lamb（1986）的研究基礎上，DeGrand et al.（1991）利用空間分辨率為600 m×600 m的DMSPOLS衛(wèi)星圖像人工檢測飛機尾跡。Bakan et al.（1994）提出一種類似的視覺檢測方法，并使用AVHRR（Advanced Very High Resolution Radiometer）超高分辨率的衛(wèi)星圖像識別覆蓋歐洲和北大西洋的飛機尾跡。Travis（1996）使用目視解譯的方法統(tǒng)計飛機尾跡得到尾跡云的平均寬度為29 km，平均長度為137 km。但是以上方法都是通過人工檢驗主觀地識別衛(wèi)星云圖中的飛機尾跡，耗時巨大，且只能識別在少云或晴朗的天空情況下的飛機尾跡。

鑒于人工檢測飛機尾跡方法的局限性，研究人員嘗試開發(fā)一種自動檢測和識別衛(wèi)星圖像中飛機尾跡的算法。Lee and Thomas（1989）利用AVHRR衛(wèi)星圖像，對通道4和5（波段范圍分別為103～113 μm，115～125 μm）中的熱紅外圖像進行亮溫差分并對它們作標準化處理?；谶@種輻射差分法，Engelstad et al.（1992）開發(fā)了基于脊檢測和霍夫變換的模式識別算法來檢測尾跡云的線狀特征，用以檢測生成期相對較早的飛機尾跡。脊檢測的原理是將尾跡的脊像素與背景像素區(qū)分開，并應用霍夫變換來檢測這些像素之間的直線特征。但是由于自然卷云也存在線狀條紋，因此算法會得到一些錯誤的檢測結(jié)果。Forkert et al.（1993）使用了類似的方法進行研究，原理也是基于脊檢測和霍夫變換的模式識別算法來檢測線狀特征，但是他們的方法時常會錯誤匹配一些線狀特征（如海岸線、山谷和云邊緣）。Weiss et al.（1998）改進了脊檢測和霍夫變換算法，創(chuàng)建有助于尾跡檢測的增強圖像。飛機尾跡云生成初期，及寬度相對比較狹窄，所以該方法在很大程度上克服了錯誤檢測問題，然而并沒有針對更寬的成熟期尾跡云驗證其算法的識別效率。

在計算機信息技術中，神經(jīng)網(wǎng)絡是一個系統(tǒng)的程序和數(shù)據(jù)結(jié)構，接近人類大腦的運作的算法數(shù)學模型（何如等，2010；丁留貫等，2012；黎玥君和郭品文，2017）。Meinert（1994）將神經(jīng)網(wǎng)絡應用到飛機的尾跡檢測中。他們使用AVHRR熱分裂窗口通道訓練神經(jīng)網(wǎng)絡用以識別飛機尾跡。然而這種方法涉及大量的數(shù)據(jù)處理卻難以獲得合適的檢測樣本。為了獲得更好的檢測結(jié)果，神經(jīng)網(wǎng)絡模型不但需要大量精確的訓練樣本，對計算資源也有很高的要求。此外，精確的尾跡檢測還要輸入大量的神經(jīng)元，導致訓練的周期非常長，超過了算法可行性的極限（Meinert et al.，1997）。Mannstein et al.（1999）引入了一個全新尾跡檢測算法Contrail Detection Algorithm（CDA）來檢測線狀尾跡特征。該算法從AVHRR通道4和通道5圖像中快速地檢測和提取線狀的尾跡，能夠精確地剔除先前提及的非尾跡云的線狀結(jié)構，然而其缺點是不足以移除所有非線狀結(jié)構的邊緣特征，并過高地估計了產(chǎn)生的尾跡云。Mannstein et al.（1999）的尾跡云自動檢測算法被最近的研究采用并與區(qū)域短期氣候?qū)W相聯(lián)系，例如，Palikonda et al.（2001）利用AVHRR和MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）成像光譜輻射計衛(wèi)星影像資料，并使用Mannstein的方法來算出美國東南部的各個州的尾跡覆蓋率。Meyer et al.（2007）采用相同技術，利用AVHRR傳感器得到的衛(wèi)星圖像來檢測泰國和日本地區(qū)尾跡云。他們利用1998年全年的約400個NOAA/AVHRR衛(wèi)星圖像，統(tǒng)計分析得到泰國地區(qū)和日本地區(qū)尾跡云年平均覆蓋率分別為013%和025%。Hetzheim（2007）提出利用紋理隨機行為的數(shù)學方法來檢測尾跡云的新方法。雖然該方法能從衛(wèi)星圖像的表面和較低的云層背景中更好的區(qū)分尾跡云，但是其設計過于復雜，需要在大型計算機上運行長達數(shù)小時。Zhang et al.（2012）提出了一種基于對象的分類方法，試圖在分類過程中結(jié)合空間和光譜信息來克服基于像素的分類識別方法的局限性，同時還利用了頻譜亮度之外的信息來區(qū)分尾跡與非尾跡像素。

綜上所述，尾跡云的檢測算法在不斷發(fā)展，經(jīng)歷了從人工視檢到計算機自動檢測的演變，同時也面臨著識別準確率以及極軌衛(wèi)星觀測導致的檢測樣本缺乏等巨大挑戰(zhàn)。未來的尾跡云識別算法研究，將重點分析整合以往的不同算法，并采用高時間分辨率的靜止氣象衛(wèi)星進行觀測，并有效地融合可見光和紅外等多通道衛(wèi)星圖像，從而保留更多的特征用以尾跡云的識別。

2線狀尾跡云的覆蓋率

通常而言，確定某個卷云是自然形成還是由飛機尾跡老化引起是十分困難的（Schumann and Wendling，1990；Minnis et al.，1998；Screen and MacKenzie，2004）。但是憑借這些尾跡的線狀外觀，在衛(wèi)星圖像中已能夠識別和區(qū)分線狀尾跡云。Bakan et al.（1994）通過人工目視分析NOAA衛(wèi)星上AVHRR傳感器的紅外圖像，得到了北大西洋東部和歐洲西北部（330°W～30°E，5～75°N）1979年9月—1981年12月和1989年9月—1992年8月的線狀尾跡云覆蓋率。研究表明這一區(qū)域白天的線狀尾跡云覆蓋率可以達到05%，日平均為037%。在研究空中交通密度更高的歐州中部地區(qū)，Mannstein et al.（1999）和Bakan et al.（1994）的分析結(jié)果不一致，得出該地區(qū)飛機尾跡云覆蓋率值較低。Meyer et al.（2002）使用兩年的衛(wèi)星數(shù)據(jù)并利用Mannstein et al.（1999）的算法重新評估了西歐（10°W～23°E，40～56°N）的線狀尾跡云覆蓋率，發(fā)現(xiàn)該地區(qū)線狀尾跡云覆蓋率有明顯的晝夜差異，其中白天的線狀尾跡云年平均覆蓋率為07%，是夜間的3倍，同時線狀尾跡云覆蓋率也存在季節(jié)差異，冬季和夏季分別為10%和04%。之后，一些學者應用CDA方法和AVHRR數(shù)據(jù)研究了其他地區(qū)的線狀尾跡云的覆蓋率，比如亞洲東南部（Meyer et al.，2007）、美國（Palikonda et al.，2005）和北太平洋東部（Minnis et al.，2004）。此外，David et al.（2013）將CDA方法應用于MODIS數(shù)據(jù)，選取了MODIS五個紅外通道的數(shù)據(jù)，用3種不同敏感度的CDA算法得到北半球2006年線狀尾跡云的平均覆蓋范圍為007%～04%。通過人工視覺分析，得到在中敏感度條件下北半球和全球年平均覆蓋率分布為013%和007%。除衛(wèi)星觀測外，通過大氣環(huán)流模式（GCM）中的參數(shù)化，對尾跡云的形成和持續(xù)性進行了許多模擬研究。Ponater et al.（2002）給出了第一個計算尾跡云覆蓋率的具體參數(shù)化方案。Rap et al.（2010）改進了Ponater et al.（2002）的尾跡云參數(shù)化方案并將其添加到HadGEM2模式中，得出2002年的全球年平均尾跡云覆蓋率為011%。尾跡云覆蓋率的大小會直接影響其輻射強迫的強弱（Burkhardt and Krcher，2011），為了更準確得到全球尾跡云覆蓋率，Schumann et al.（2015）利用拉格朗日模型，追蹤沿著飛機航線形成的線狀尾跡并模擬了單個飛機尾跡從初始產(chǎn)生直到最終消散的整個生命周期。該模擬的結(jié)果較好地反映了全球飛機尾跡覆蓋率分布情況，由圖2得知全球尾跡覆蓋率較高的地區(qū)有美國東部、歐洲中部、亞洲東南部及日本。

總體來說，線狀尾跡云的覆蓋率會隨著空中交通量、傳感器、地域、水汽條件和晝夜的改變而變化。舉例說明，雖然美國東海岸的空中交通量和中歐地區(qū)的總量相近，但前者地區(qū)的尾跡云覆蓋率較低，這是由于美國本土上空的溫暖氣候條件導致尾跡形成的概率降低，從而使得生成期相對較早的尾跡覆蓋率也略小于中歐。

3線狀尾跡云的光學厚度

線狀尾跡云的光學厚度是影響線狀尾跡云輻射強迫的重要因素之一，其光學厚度的大小主要取決于粒子的尺度以及冰水含量。光學厚度較大的線狀尾跡云通常存在于空氣更加溫暖和潮濕的環(huán)境中。早期研究主要采用地面激光雷達來測量線狀尾跡云的光學厚度（Freudenthaler et al.，1996；Jager et al.，1998；Sassen and Comstock，2001；Chen et al.，2002），并提供了有關冰晶大小和形狀等微物理特性（Sassen，1991）。而近年來更多的研究是采用衛(wèi)星觀測資料和模式模擬來確定線狀尾跡云的光學厚度。Meyer et al.（2002）提出，只有當線狀尾跡云的長度大于10 km，寬度大于1～2 km時才容易被衛(wèi)星觀測到。他們采用AVHRR上11 μm通道的亮溫數(shù)據(jù)來計算出線狀尾跡云的比輻射率，再通過紅外波段和可見光波段光學厚度的轉(zhuǎn)化關系，得到歐洲地區(qū)線狀尾跡云在可見光波段的平均光學厚度為011左右。Minnis et al.（2004）計算得到美國地區(qū)線狀尾跡云的光學厚度大于同時期歐洲地區(qū)，在02～026范圍內(nèi)。Palikonda et al.（2005）利用AVHRR數(shù)據(jù)得到美國地區(qū)的線狀尾跡云光學厚度在027左右，比同時期的歐洲地區(qū)要大。Iwabuchi et al.（2012）研究了線狀尾跡云的微物理和光學特征，表明其具有較大的后向散射系數(shù)和略高于相鄰卷云的線性去極化比。且平均線性去極化比隨著溫度的降低而增加，后向散射特性表明尾跡云主要由小的、隨機取向的冰晶組成。還表明了大部分的線狀尾跡云光學厚度較薄，平均值在019左右，中值在014左右。并且34%的線狀尾跡云光學厚度小于01，僅有一小部分（<03%）的線狀尾跡云光學厚度在1以上，其中最高的頻率出現(xiàn)在005到01之間。VazquezNavarro et al.（2015）通過統(tǒng)計Terra衛(wèi)星觀測到的線狀尾跡云，得到其平均長度和寬度分別為130 km和8 km，平均光學厚度為034。

尾跡云的光學厚度是計算輻射強迫非常重要的一個參數(shù)。在不同時期的研究中，因測量手段和方法的不同，線狀尾跡云光學厚度變化范圍很大。從地區(qū)分布情況來看，在歐洲地區(qū)尾跡云光學厚度比美國地區(qū)的要小，而東南亞地區(qū)尾跡云光學厚度比美國地區(qū)的要大。

4線狀尾跡云的輻射強迫

線狀尾跡云的輻射強迫取決于云的高度、覆蓋范圍、長短波光學厚度等因素（Meyer et al.，2002）。線狀尾跡云在夏季和夜晚對地表有很強的增暖作用，而在白天和冬季其對地表的冷卻作用會抵消一部分的增暖，但總體來說對大氣地表系統(tǒng)有凈的增暖效應，即在大氣頂部有正的輻射強迫作用（Meerktter et al.，1999；Meyer et al.，2002；Stuber et al.，2006）。目前，評估線狀尾跡云的輻射強迫仍然存在很大的不確定性（Lee et al.，2009；Voigt et al.，2011），主要原因是缺乏準確的線狀尾跡云覆蓋率和光學性質(zhì)（特別是光學厚度）數(shù)據(jù)（Krcher et al.，2010）。Minnis et al.（1999）用氣象場資料和飛機燃料消耗數(shù)據(jù)，以線狀尾跡云覆蓋率為01%作為基準，得到全球平均的輻射強迫為002 W·m-2。然而歐洲西部地區(qū)的平均輻射強迫可以達到04 W·m-2，其中法國北部的覆蓋率高達3%，輻射強迫的峰值可以達到07 W·m-2。而Meyer et al.（2002）研究得到的歐洲西部的輻射強迫為003 W·m-2，比Minnisn et al.（1999）的結(jié)果低了一個數(shù)量級。Meyer et al.（2002）的研究是相關領域比較認可和通用的研究結(jié)果。目前很多全球輻射強迫的研究中，都是采用一個固定的光學厚度值，通過輻射傳輸模式來計算線狀尾跡云的輻射強迫（Myhre and Stordal，2001；Stuber and Forster，2007；Rdel and Shine，2008）。Ponater et al.（2002）假設線狀尾跡云的垂直覆蓋與光學性質(zhì)都和自然卷云一致，在氣候模式中診斷線狀尾跡云的光學厚度，并計算其輻射強迫值。而Rap et al.（2010）論證了變化的光學厚度在計算輻射強迫中的重要作用，并通過修正氣候模式中尾跡云的光學厚度，基于2002年航空資料得到了2002年線狀尾跡云的全球凈輻射強迫為0002 8～0012 0 W·m-2之間的結(jié)論。同時Krcher et al.（2010）在此基礎上基于2005年航空資料得到2005線狀尾跡云的全球凈輻射強迫為0005 4～0025 6 W·m-2。根據(jù)2013年IPCC第五次評估報告顯示，線狀尾跡云的全球輻射強迫從1992年的002 W·m-2到2011年的001 W·m-2，有一個明顯的下降趨勢。Schumann et al.（2015）也通過氣候模式計算了尾跡云的全球輻射強迫，如圖3得知歐洲（10°W～20°E，40～55°N）凈輻射平均值為（0584±0045） W·m-2，美國大陸（65～130°W，25～55°N）凈輻射平均值為0410±0018 W·m-2，尾跡云的全球年平均輻射強迫為0061 W·m-2。

尾跡云的輻射強迫對氣候的影響正在被人們逐步認知，它已經(jīng)超過飛機自身排放CO2對氣候的影響（Schumann，2004）。盡管航空活動在總的人為影響氣候的輻射強迫中只占了35%～49%（Lee et al.，2009），但空中交通量以每年5%的速度在增加（Nygren et al.，2009），因此，航空活動對氣候的影響越加被重視。由圖2和圖3得知，尾跡云覆蓋率和光學厚度較大的地區(qū)，其輻射強迫也很大。在今后的尾跡云輻射強迫研究中，不僅要通過識別算法得到準確的尾跡云覆蓋率和光學厚度值，更要不斷完善輻射傳輸模式，提高輻射強迫計算的準確性。

5存在問題與研究展望

以上研究現(xiàn)狀表明，線狀尾跡云對地球氣候系統(tǒng)的能量平衡有著重要的影響，線狀尾跡云的輻射強迫主要取決于其覆蓋率和光學性質(zhì)，而覆蓋率又與尾跡云的識別算法的精度密切相關。綜合上述，目前的研究存在以下一些問題和不足：

1）CDA算法在對線狀尾跡云檢測的效率受制于尾跡寬度，并且該算法不能檢測到人眼可識別的微弱尾跡云結(jié)構。

2）以往研究主要采用極軌衛(wèi)星圖像對歐美地區(qū)線狀尾跡云覆蓋率和光學厚度進行研究。極軌衛(wèi)星每天兩次飛躍地球上的同一個點，而且時刻總是相同。而飛機的航線相對又比較固定，這使得基于極軌衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行的分析，不能夠確保飛機尾跡云被充分地識別，所以線狀尾跡云覆蓋的統(tǒng)計結(jié)果存在較大的局限性。此外利用極軌衛(wèi)星云圖不能識別和追蹤飛機線狀尾跡發(fā)展到尾跡卷云的過程，因此評估尾跡云的輻射強迫對全球氣候的影響缺乏一定的可信度。

3）對于尾跡云識別及其氣候影響研究，研究者使用了不同的衛(wèi)星資料，并把識別結(jié)果作為參量代入不同的輻射傳輸模式。因各種衛(wèi)星的參數(shù)差別，以及輻射傳輸模式的不同，導致評估得到的尾跡云輻射強迫存在差異，因此缺乏一種統(tǒng)一的標準來衡量不同研究者的工作。

4）此外，東亞地區(qū)情況比較特殊，有大量氣溶膠存在且污染較重，因此其尾跡云的輻射強迫也有別于歐美地區(qū)。所以對東亞地區(qū)尾跡云的研究不能完全照搬以往的研究方法。

5）最后，尾跡云在產(chǎn)生和發(fā)展為尾跡卷云的過程中，會導致自然卷云覆蓋率的變化，但是以往研究尾跡云對氣候影響時僅考慮了其直接影響，并沒有全面討論其引起的自然卷云的變化以及該過程帶來輻射量的改變。

針對以上五點問題，未來的研究要結(jié)合極軌衛(wèi)星和靜止衛(wèi)星，融合紅外和可見光通道的衛(wèi)星云圖來研究飛機尾跡云識別算法，用以統(tǒng)計東亞地區(qū)線狀尾跡云的覆蓋率，并論證基于不同衛(wèi)星的識別準確性，同時還要考慮氣溶膠污染對尾跡云光學厚度的影響以及由尾跡云帶來的自然卷云變化對東亞地區(qū)線狀尾跡云的輻射強迫的影響。對上述問題的提出與解決，有助于進一步準確評估東亞地區(qū)線狀尾跡云的輻射強迫。飛機等航空活動排出的廢氣除了形成尾跡云、影響自然卷云之外，它排出氣溶膠及其前體物還會直接影響輻射或通過改變云微物理性質(zhì)間接影響云輻射，這些也是未來研究中重點關注的問題。

6結(jié)論

文章回顧了近幾十年來線狀尾跡云的研究進展，重點總結(jié)了以往線狀尾跡云的識別方法，物理特性和光學特性等。尾跡檢測算法（CDA）是應用最為廣泛的基于衛(wèi)星圖像的尾跡云識別算法，目前很多主流算法都是基于CDA演化而來。歐美國家應用該算法統(tǒng)計得到的線狀尾跡云覆蓋率在007%～10%，該值會隨著空中交通量、傳感器、地域、水汽條件和晝夜的改變而變化，一般來說白天尾跡云覆蓋率遠大于夜晚。線狀尾跡云光學厚度集中在005～034，因測量手段和方法的不同，線狀尾跡云光學厚度變化范圍很大。通常來說，尾跡云輻射強迫值主要取決于覆蓋率和光學厚度大小。因此，線狀尾跡云覆蓋率和光學厚度的計算準確性較低會給輻射強迫計算帶來很大的不確定性。此外，尾跡云的檢測及其在輻射強迫方面的研究面臨著識別準確率偏低以及因極軌衛(wèi)星觀測導致的樣本缺乏等諸多問題。但是，隨著高級別的靜止氣象衛(wèi)星的運用，借助更高時空分辨率的衛(wèi)星圖像可以進一步優(yōu)化尾跡云的檢測算法及其輻射強迫方面的研究。飛機尾跡云相關工作需要我們齊心協(xié)力地去探索和發(fā)現(xiàn)。

參考文獻（References）

Appleman H，1953.The formation of exhaust condensation trails by jet aircraft[J].Bull Amer Meteor Soc，34：1420.

Bakan S，Betancour M，Gayler V，et al.，1994.Contrail frequency over Europe from NOAAsatellite images[J].Annales Geophysicae，12（10）：962968.

Brasseur G P，Gupta M，2010.Impact of aviation on climate：research priorities[J].Bull Amer Meteor Soc，91（4）：461463.

Burkhardt U，Krcher B，2011.Global radiative forcing from contrail cirrus[J].Nature Climate Change，1：5458.

Carleton A M，Lamb P J，1986.Jet contrails and cirrus cloud：a feasibility study employing highresolution satellite imagery[J].Bull Amer Meteor Soc，67（3）：301309.

陳渭民，繆英妤，高慶先，1997.由GMS資料估算夏季青藏高原地區(qū)地面總輻射[J].南京氣象學院學報，20（3）：326333.Chen W M，Miao Y Y，Gao Q X，1997.GMS dataestimated QinghaiXizang ground global radiation[J].J Nanjing Inst Meteor，20（3）：326333.（in Chinese）.

Chen W N，Chiang C W，Nee J B，2002.Lidar ratio and LDR for cirrus clouds[J].Appl Opt，41（30）：64706476.

David P D，Minnis P，Konstantin K，2013.Estimation of 2006 Northern Hemisphere contrail coverage using MODIS data[J].Geophys Res Lett，40（3）：612617.

Degrand J Q，Carleton A M，Lamb P J，1991.A mid season climatology of jet condensation trails from highresolution satellite data[C]//Illinois Water Survey Rep.Urbana：2530.

丁留貫，藍如師，蔣勇，等，2012.基于神經(jīng)網(wǎng)絡的太陽黑子面積平滑月均值預測[J].大氣科學學報，35（4）：508512.Ding L G，Lan R S，Jiang Y，et al.，2012.Prediction of the smoothed monthly mean sunspot area based on neural network[J].Trans Atmos Sci，35（4）：508512.（in Chinese）.

Engelstad M，Sengupta S K，Lee T，et al.，1992.Automated detection of jet contrails using the AVHRR split window[J].International Journal of Remote Sensing，13（8）：13911412.

Forkert T，Strauss B，Wendling P，1993.A new algorithm for the automated detection of jet contrails from NOAA AVHRR satellite images[C]//Proceedings of the 6th AVHRR data users meeting.EUMETSATjoint research centre of the commission of the ec：513519.

Freudenthaler V，Homburg F，Jger H，1996.Optical parameters of contrails from lidar measurements：linear depolarization[J].Geophys Res Lett，23（25）：37153718.

傅炳珊，陳渭民，2001.用衛(wèi)星資料計算我國東部地區(qū)晴空太陽輻射[J].南京氣象學院學報，24（2）：178185.Fu B S，Chen Y M，2001.Estimating distribution of solar radiation in the clear sky in the eastern of China using satellite data[J].J Nanjing Inst Meteor，24（2）：178185.（in Chinese）.

傅炳珊，陳渭民，張鳳英，2002.利用TOVS資料計算我國東南地區(qū)的太陽直接輻射和散射輻射[J].南京氣象學院學報，25（6）：807815.Fu B S，Chen Y M，Zhang F Y，2002.Evaluation of solar direct and scattered radiation over southeast china using tiros operational vertical sounder data[J].J Nanjing Inst Meteor，25（6）：807815.（in Chinese）.

何如，管兆勇，金龍，2010.一種神經(jīng)網(wǎng)絡的云圖短時預測方法[J].大氣科學學報，33（6）：725730.He R，Guan Z Y，Jin L，2010.A shortterm cloud forecast model by neural networks[J].Trans Atmos Sci，33（6）：725730.（in Chinese）.

Hetzheim H，2007.Automated contrail and cirrus detection using stochastic properties[J].International Journal of Remote Sensing，28（9）：20332048.

Heymsfield A，Baumgardner D，Demott P，et al.，2010.Contrail microphysics[J].Bull Amer Meteor Soc，91：465472.

Iwabuchi H，Ping Y，Liou K N，et al.，2012.Physical and optical properties of persistent contrails：climatology and interpretation[J].J Geophys Res Atmos，117（D6）：22402260.

Jager H，F(xiàn)reudenthaler V，Homburg F，1998.Remote sensing of optical depth of aerosols and clouds related to air traffic[J].Atmos Environ，32（18）：31233127.

Jensen E J，Toon O B，Vay S A，et al.，2001.Prevalence of icesupersaturated regions in the upper troposphere：implications for optically thin ice cloud formation[J].J Geophys Res Atmos，106（D15）：1725317266.

Joseph J H，Levin Z，Mekler Y，et al.，1975.Study of contrails observed from ERTS I satellite imagery[J].J Geophys Res，80（3）：366372.

Krcher B，Burkhardt U，Ponater M，et al.，2010.Importance of representing optical depth variability for estimates of global lineshaped contrail radiative forcing[J].Proceedings of the National Academy of Sciences，107（45）：1918119184.

Lee D S，Thomas F，1989.Jet contrail identification using the AVIIRR infrared split window[J].J Appl Meteor，28（9）：993995.

Lee D S，F(xiàn)ahey D W，F(xiàn)orster P M，et al.，2009.Aviation and global climate change in the 21st century[J].Atmos Environ，43（22）：35203537.

黎玥君，郭品文，2017.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的浙北夏季降尺度降水預報方法的應用[J].大氣科學學報，40（3）：425432.Li Y J，Guo P W，2017.Application of downscaling forecast for the North of Zhejiang precipitation in summer based on the BP neural network model[J].Trans Atmos Sci，40（3）：425432.（in Chinese）.

Liu C，Yang P，Minnis P，et al.，2014.A twohabit model for the microphysical and optical properties of ice clouds[J].Atmospheric Chemistry and Physics，14（24）：1371913737.

劉艷，翁篤鳴，2000.青藏高原云對地氣系統(tǒng)短波吸收輻射強迫的氣候研究[J].南京氣象學院學報，23（1）：124129.Liu Y，Weng Y M，2000.Climatology of cloud effects on earthatmosphere absorbed shortwave radiation forcing over QinghaiTibet Plateau[J].J Nanjing Inst Meteor，23（1）：124129.（in Chinese）.

Mannstein H，Meyer R，Wendling P，1999.Operational detection of contrails from NOAAAVHRR data[J].International Journal of Remote Sensing，20（8）：16411660.

Marquart S，Ponater M，Mager F，et al.，2003.Future development of contrail cover，optical depth，and radiative forcing：impacts of increasing air traffic and climate change[J].J Climate，16：28902904.

Meerktter R，Schumann U，Doelling D R，et al.，1999.Radiative forcing by contrails[J].Annales Geophysicae，17（8）：10801094.

Meinert A D，1994.Detection of jet contrails from satellite images[J].Proceedings of SPIEThe International Society for Optical Engineering（1）：400402.

Meinert A D，Rolf S，Ehrhard R，1997.Impact of jet condensation trails upon the radiation budget over Northwest Europe and the North Atlantic[C]//Pollutants from air trafficresults of atmospheric research 1992—1997.Cologne，Germany：161169.

Meyer R，Mannstein H，Meerktter R，et al.，2002.Regional radiative forcing by lineshaped contrails derived from satellite data[J].Geophys Res，107（D10）.

Meyer R，Buell R，Leiter C，et al.，2007.Contrail observations over Southern and Eastern Asia in NOAA/AVHRR data and comparisons to contrail simulations in a GCM[J].International Journal of Remote Sensing，28（9）：20492069.

Minnis P，Young D F，Garber D P，et al.，1998.Transformation of contrails into cirrus during success[J].Geophys Res Lett，25（8）：11571160.

Minnis P，Schumann U，Doelling D R，et al.，1999.Global distribution of contrail radiative forcing[J].Geophys Res Lett，26（13）：18531856.

Minnis P，Ayers J K，Palikonda R，et al.，2004.Contrails，cirrus trends，and climate[J].J Climate，17（8）：16711685.

Myhre G，Stordal F，2001.On the tradeoff of the solar and thermal infrared impact of contrails[J].Geophys Res Lett，28（6）：31193122.

Nygren E，Aleklett K，Hk M，2009.Aviation fuel and future oil production scenarios[J].Energy Policy，37（10）：40034010.

Palikonda R，Minnis P，Heck P W，et al.，2001.Contrail cover and radiative properties from highresolution satellite data[C]//AMS，conference on satellite meteorology and oceanography.Madison：181184.

Palikonda R，Minnis P，Duda D P，et al.，2005.Contrail coverage derived from 2001 AVHRR data over the continental Unite States of America and surrounding areas[J].Meteorologische Zeitschrift，14（4）：525536.

Ponater M，Marquart S，Sausen R，2002.Contrails in a comprehensive global climate model：Parameterization and radiative forcing results[J].J Geophys Res，107（D13）：211215.

Rdel G，Shine K P，2008.Radiative forcing by persistent contrails and its dependence on cruise altitudes[J].J Geophys Res，113（7）：18291836.

Rap A，F(xiàn)orster P M，Jones A，et al.，2010.Parameterization of contrails in the UK Met Office Climate Model[J].J Geophys Res Atmospheres，115（D10）.

Sassen K，1991.The Polarization lidar technique for cloud research：a review and current assessment[J].Bull Amer Meteor Soc，72（12）：18481866.

Sassen K，Comstock J M，2001.A midlatitude cirrus cloud climatology from the facility for atmospheric remote sensing.part iii：radiative properties[J].J Atmos Sci，58：481496.

Schmidt E，1941.Die entstehung von eisnebel aus den auspuffgasen von flugmotoren.Schriften der Deutschen Akademie der Luftfahrtforschung，Verlag R[C]//Oldenbourg：115.

Schumann U，1996.On conditions for contrail formation from aircraft exhausts[J].Meterorol Z N F，5：423.

Schumann U，2004.Formation，properties and climatic effects of contrails[J].Comptes Rendus Physique，6（4/5）：549565.

Schumann U，Wendling P，1990.Determination of contrails from satellite data and observational results[C]//Proc. of a DLR international colloquium.Oberpffaffehofen：138153.

Schumann U，Penner J E，Chen Y，et al.，2015.Dehydration effects from contrails in a coupled contrailclimate model[J].Atmos Chem Phys，15（14）：1955319613.

Screen J A，MacKenzie A R，2004.Aircraft condensation trails and cirrus[J].Weather，59（4）：116121.

Stuber N，F(xiàn)orster P，2007.The impact of diurnal variations of air traffic on contrail radiative forcing[J].Atmospheric Chemistry & Physics，7（12）：31533162.

Stuber N，F(xiàn)orster P，Rdel G，et al.，2006.The importance of the diurnal and annual cycle of air traffic for contrail radiative forcing[J].Nature，441（7095）：864867.

Travis D J，1996.Variations in contrail morphology and relationships to atmospheric conditions[J].Wea Modif，28（6）：5058.

VzquezNavarro M，Mannstein H，Kox S，2015.Contrail life cycle and properties from 1 year of MSG/SEVIRI rapidscan images[J].Atmospheric Chemistry & Physics，15：87398749.

Voigt C，Schumann U，Jessberger P，et al.，2011.Extinction and optical depth of contrails[J].Geophys Res Lett，38（11）：15.

Weiss J M，Christopher S A，Welch R M，1998.Automatic contrail detection and segmentation[J].IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing，36（5）：16091619.

Yang P，Hong G，Dessler A E，et al.，2010.Contrails and induced cirrus：optics and radiation[J].Bull Amer Meteor Soc，91（4）：473478.

Zhang D X，Zhang C R，Robert C，et al.，2012.An objectbased method for contrail detection in AVHRR satellite images[J].GIScience & Remote Sensing，49（3）：412427.

Zhang F，Wu K，Li J，et al.，2016.Analytical infrared deltafourstream adding method from invariance principle[J].J Atmos Sci，73（10）：41714188.

Zhang F，Shi Y N，Li J，et al.，2017.Variational iteration method for infrared radiative transfer in a scattering medium[J].J Atmos Sci，74（2）：419430.

Review of recognition of aircraft contrails and their radiative forcing

ZHANG Jinglin，ZHANG Guoyu，YANG Quan，ZHANG Feng

Key Laboratory of Meteorological Disaster，Ministry of Education（KLME）/Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters （CICFEMD），Nanjing University of Information Science & Technology，Nanjing 210044，China

The contrails produced by the aviation activities of jet aircraft in the upper troposphere can affect the regional climate and have a positive contribution to global warming.The radiative forcing of contrails is closely related to the regional coverage，physical properties and optical properties of contrails.This paper reviews the related research progress in lineshaped contrails in recent decades and summarizes different methods for lineshaped contrails detection.Firstly，this paper discusses the mainstream Contrail Detection Algorithm （CDA） and its various extension algorithms in Europe and America，and summarizes the seasonal and diurnal variation characteristics of lineshaped contrails coverage over Western Europe，North America and other regions.Then this paper discusses several calculation schemes for the optical depth of lineshaped contrails and their calculation uncertainties.Finally，this paper analyses the radiative forcing of lineshaped contrails and its relationship with the coverage and optical thickness，and points out the problems existing in present studies of contrails and their future development direction.

contrail；coverage；optical depth；radiative forcing

doi：1013878/j.cnki.dqkxxb.20170308003

（責任編輯：張福穎）