臺(tái)風(fēng)暴雨洪澇災(zāi)害全鏈路遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法與示范

文|路京選 李小濤 李琳 曲偉 雷添杰

水利部防洪抗旱減災(zāi)工程技術(shù)研究中心/中國(guó)水利水電科學(xué)研究院

一、前言

水文氣象鏈?zhǔn)綖?zāi)害具有發(fā)生頻次高、災(zāi)害強(qiáng)度大、災(zāi)害鏈聯(lián)系緊密的特點(diǎn)。在以往的氣象水文災(zāi)害監(jiān)測(cè)中，氣象和水文部門協(xié)同聯(lián)動(dòng)監(jiān)測(cè)較少，部門間災(zāi)害信息交流少，災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)的效率和時(shí)效性都有待提高?；谶b感技術(shù)的洪澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)在國(guó)內(nèi)外已開展多年，但基本是基于一次降雨過(guò)程的災(zāi)害監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)任務(wù)的開展也總是因?yàn)楹樗l(fā)生時(shí)間地點(diǎn)的不確定性而常常處于被動(dòng)應(yīng)對(duì)狀況，缺乏必要的計(jì)劃性，在連續(xù)性觀測(cè)和定量性災(zāi)情信息獲取方面存在明顯不足。因此，如何從臺(tái)風(fēng)形成開始就啟動(dòng)衛(wèi)星遙感動(dòng)態(tài)跟蹤監(jiān)測(cè)，為基于多源遙感的地面洪澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)目標(biāo)區(qū)的預(yù)判爭(zhēng)取時(shí)間，從而實(shí)現(xiàn)臺(tái)風(fēng)-暴雨-洪澇災(zāi)害全鏈路的遙感監(jiān)測(cè)是急需研究和解決的問(wèn)題[1]。下面將結(jié)合臺(tái)風(fēng)-暴雨-洪澇災(zāi)害全鏈路遙感監(jiān)測(cè)中從臺(tái)風(fēng)路徑動(dòng)態(tài)跟蹤、衛(wèi)星降雨產(chǎn)品快速生產(chǎn)、暴雨風(fēng)險(xiǎn)性分析、遙感地面監(jiān)測(cè)靶區(qū)早期預(yù)判、衛(wèi)星產(chǎn)品快速獲取和洪澇災(zāi)害遙感快速監(jiān)測(cè)評(píng)估的整個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)做系統(tǒng)闡述。最后通過(guò)典型臺(tái)風(fēng)-暴雨-洪澇鏈?zhǔn)綖?zāi)害的遙感監(jiān)測(cè)進(jìn)一步闡釋這一全鏈路監(jiān)測(cè)思路。

二、技術(shù)方法

要實(shí)現(xiàn)臺(tái)風(fēng)-暴雨-洪澇災(zāi)害全鏈路遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與評(píng)估，主要包括以下幾個(gè)部分的技術(shù)環(huán)節(jié)：臺(tái)風(fēng)路徑的監(jiān)測(cè)、高效衛(wèi)星降雨產(chǎn)品的生產(chǎn)、降雨風(fēng)險(xiǎn)性分析、遙感地面監(jiān)測(cè)靶區(qū)確認(rèn)和衛(wèi)星產(chǎn)品定制、監(jiān)測(cè)模型方法、監(jiān)測(cè)評(píng)估。技術(shù)流程如圖1所示。

圖1 臺(tái)風(fēng)-暴雨-洪澇災(zāi)害全鏈路遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)評(píng)估技術(shù)流程圖

1.臺(tái)風(fēng)路徑的監(jiān)測(cè)

目前國(guó)內(nèi)外熱帶氣旋預(yù)報(bào)機(jī)構(gòu)有中央氣象臺(tái)、上海氣象局、日本氣象廳、美國(guó)關(guān)島、美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（NOAA）、美國(guó)國(guó)家環(huán)境衛(wèi)星數(shù)據(jù)和信息服務(wù)中心（NESDIS）和美國(guó)熱帶氣旋中心（CIMSS），根據(jù)其定位、定強(qiáng)結(jié)果分析，各家機(jī)構(gòu)的路徑監(jiān)測(cè)結(jié)果較一致,白天的結(jié)果比夜間更可靠。中央氣象臺(tái)、上海氣象局、美國(guó)關(guān)島和美國(guó)NOAA區(qū)域中尺度氣象局（RAMMB）四家機(jī)構(gòu)的風(fēng)速預(yù)報(bào)結(jié)果最接近。中央氣象臺(tái)的預(yù)報(bào)誤差最小,精度最高;其次是上海氣象局、美國(guó)關(guān)島和RAMMB。因此，根據(jù)對(duì)我國(guó)臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度信息的發(fā)布渠道及發(fā)布規(guī)律的調(diào)研，基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，使用IDL語(yǔ)言和C#、C++，采用混合編程的方式，研發(fā)了一套可以近實(shí)時(shí)獲取臺(tái)風(fēng)路徑強(qiáng)度信息，包括臺(tái)風(fēng)形成、移動(dòng)、登陸、消亡的整個(gè)過(guò)程監(jiān)測(cè)。利用自主研發(fā)的臺(tái)風(fēng)路徑強(qiáng)度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，可以實(shí)時(shí)掌握可能登陸并影響我國(guó)的臺(tái)風(fēng)的位置和強(qiáng)度信息，特別是進(jìn)入48小時(shí)警戒線的臺(tái)風(fēng)，利用多源衛(wèi)星數(shù)據(jù)可進(jìn)一步跟蹤臺(tái)風(fēng)的路徑，對(duì)于具有臺(tái)風(fēng)眼的臺(tái)風(fēng)，可以基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)確定此刻的臺(tái)風(fēng)位置，并對(duì)臺(tái)風(fēng)發(fā)布的實(shí)時(shí)和預(yù)報(bào)的路徑進(jìn)行檢驗(yàn)。

2.氣象衛(wèi)星降水產(chǎn)品的生產(chǎn)

隨著氣象衛(wèi)星探測(cè)的時(shí)間分辨率和空間分辨率的不斷提高，衛(wèi)星云圖成為監(jiān)測(cè)臺(tái)風(fēng)的最主要手段。衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品是目前覆蓋范圍較廣的降雨數(shù)據(jù)產(chǎn)品，空間覆蓋均勻，但是其隨機(jī)誤差和由于觀測(cè)和降水之間關(guān)系的間接性質(zhì)的影響使得降雨數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性有待完善，且其空間分辨率相對(duì)較低。在研究暴雨災(zāi)害危險(xiǎn)的過(guò)程中精度更高的降雨數(shù)據(jù)對(duì)于危險(xiǎn)性評(píng)估結(jié)果有著決定性的影響。融合多源數(shù)據(jù)可以綜合考慮不同數(shù)據(jù)類型的優(yōu)缺點(diǎn)，從而得到更加合適的降雨產(chǎn)品，保證暴雨災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)估數(shù)據(jù)源的準(zhǔn)確性。

全球降雨觀測(cè)衛(wèi)星（GPM-IMERG）近實(shí)時(shí)（NRT）降水融合數(shù)據(jù)是美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）在熱帶降雨觀測(cè)衛(wèi)星（TRMM-3B42）的基礎(chǔ)上發(fā)展的新一代多源降水融合產(chǎn)品。GPM-IMERG降水融合產(chǎn)品融合了多顆微波、紅外衛(wèi)星以及地面降水觀測(cè)數(shù)據(jù)。能實(shí)現(xiàn)全球南北緯60°的空間覆蓋，空間分辨率0.1°?？?號(hào)靜止氣象衛(wèi)星是由日本氣象廳負(fù)責(zé)的新型氣象衛(wèi)星，于2014年10月7日發(fā)射升空，2015年7月正式投入使用，可見光空間分辨率為1km，紅外波段空間分辨率為2km。該衛(wèi)星可每隔10分鐘實(shí)時(shí)獲取觀測(cè)數(shù)據(jù)。GPM-IMERG 6小時(shí)后可生成全球降水融合數(shù)據(jù)，每半小時(shí)更新一次。通過(guò)編寫數(shù)據(jù)下載軟件，在網(wǎng)絡(luò)通暢的情況下，目前可在10分鐘內(nèi)分別下載葵花8號(hào)衛(wèi)星（5km）和GPM-IMERG NRT最新的觀測(cè)數(shù)據(jù)。

在實(shí)時(shí)獲取數(shù)據(jù)后，針對(duì)葵花8號(hào)高時(shí)空分辨率靜止衛(wèi)星數(shù)據(jù)，以時(shí)間上同步的GPM-IMERG降水融合數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)分析不同降雨條件下靜止衛(wèi)星各個(gè)波段對(duì)云頂亮溫的敏感性，利用概率密度匹配算法構(gòu)建靜止衛(wèi)星數(shù)據(jù)降水識(shí)別和反演算法，建立靜止衛(wèi)星亮溫?cái)?shù)據(jù)與GPM-IMERG降水融合數(shù)據(jù)匹配模型，生成0.05°×0.05°空間分辨率，10分鐘一次的靜止衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)。基于GPM-IMERG和葵花8號(hào)衛(wèi)星熱紅外亮溫波段開發(fā)了極端降水事件的準(zhǔn)實(shí)時(shí)遙感降水反演算法。在所有輸入數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完畢后，本反演算法利用單核處理器可在5～6個(gè)小時(shí)內(nèi)獲取全國(guó)范圍內(nèi)的降水反演數(shù)據(jù)，針對(duì)局部區(qū)域內(nèi)的極端降水事件，反演算法可在2～3個(gè)小時(shí)內(nèi)獲取降水反演數(shù)據(jù)。

3.降雨風(fēng)險(xiǎn)性分析

降雨量、降雨強(qiáng)度及孕災(zāi)環(huán)境的各種因子是暴雨洪澇災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)估的重要指標(biāo)。在暴雨危險(xiǎn)性方面將綜合考慮融合多源數(shù)據(jù)、極端降雨特征研究及暴雨災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)估的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，在此基礎(chǔ)之上，通過(guò)融合多源數(shù)據(jù)的降雨產(chǎn)品分析由于臺(tái)風(fēng)導(dǎo)致的暴雨災(zāi)害的危險(xiǎn)性，進(jìn)而為主要受災(zāi)地區(qū)提供洪水災(zāi)害評(píng)估與研究數(shù)據(jù)。多時(shí)間尺度持續(xù)降雨過(guò)程的暴雨災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)估體系構(gòu)建的最終目的是評(píng)估暴雨災(zāi)害的危險(xiǎn)性。目前主要考慮事件總降雨量、最大小時(shí)降雨強(qiáng)度作為致災(zāi)因子部分并結(jié)合土地利用數(shù)據(jù)、土壤分類數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)與河網(wǎng)分布數(shù)據(jù)這些孕災(zāi)環(huán)境因子，通過(guò)加權(quán)求和的方法計(jì)算暴雨災(zāi)害危險(xiǎn)性，其中各指標(biāo)權(quán)重通過(guò)層次分析法計(jì)算得到。暴雨災(zāi)害危險(xiǎn)評(píng)估流程如圖2所示。

圖2 暴雨災(zāi)害危險(xiǎn)評(píng)估流程圖

4.遙感地面監(jiān)測(cè)靶區(qū)確認(rèn)和衛(wèi)星產(chǎn)品定制

在暴雨危險(xiǎn)性分析基礎(chǔ)上，結(jié)合地面水雨情信息和實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)結(jié)果，結(jié)合暴雨危險(xiǎn)區(qū)、水位超警情況及歷史災(zāi)情情況可以概略確定監(jiān)測(cè)區(qū)域，并將此作為遙感數(shù)據(jù)定制的范圍。同時(shí)，利用網(wǎng)頁(yè)、微博、微信等多源網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)進(jìn)行災(zāi)情動(dòng)態(tài)研判和監(jiān)測(cè)區(qū)域的修正。在此基礎(chǔ)上，可以通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星產(chǎn)品的定制。

考慮到洪澇災(zāi)害期間的天氣情況，洪澇災(zāi)害的監(jiān)測(cè)主要采用雷達(dá)數(shù)據(jù)。就目前來(lái)講，我國(guó)的高分三號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)和歐洲的哨兵一號(hào)（Sentinel-1）衛(wèi)星數(shù)據(jù)是非常合適的選擇。Sentinel-1是C波段合成孔徑雷達(dá)，可提供連續(xù)圖像（白天、夜晚和各種天氣）全天時(shí)、全天候雷達(dá)成像任務(wù)。Sentinel-1A和Sentinel-1B衛(wèi)星分別于2014年4月和2016年4月發(fā)射成功。Sentinel-1雷達(dá)成像衛(wèi)星在洪水多發(fā)期可以探測(cè)到被淹沒的地區(qū)，這種能力在災(zāi)害監(jiān)測(cè)中非常重要，可以很準(zhǔn)確地識(shí)別出洪水、陸地以及兩者之間的區(qū)域，并判斷未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)?！吧诒睌?shù)據(jù)采用“無(wú)歧視性訪問(wèn)”原則，所有用戶均可免費(fèi)獲取[2]。Sentinel-1兩顆衛(wèi)星同時(shí)運(yùn)行，重訪周期為6天，目前發(fā)布的產(chǎn)品主要為IW SLC——干涉寬幅模式（TOPS Mode）的斜距單視復(fù)數(shù)產(chǎn)品和IW GRD——干涉寬幅模式的地距多視產(chǎn)品，3～6小時(shí)可以完成接收數(shù)據(jù)入庫(kù)，用戶即可下載。

本文的研究主要開發(fā)了“哨兵”數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)下載和預(yù)處理程序，包括輻射校正、聲貝（dB）轉(zhuǎn)換、正射校正、圖像濾波、波段計(jì)算等功能。

5.監(jiān)測(cè)模型方法

雷達(dá)影像的水體提取，主要是基于微波范圍內(nèi)水體較低的后向散射特性來(lái)進(jìn)行識(shí)別，閾值法常常被用在雷達(dá)影像的水體提取上。對(duì)于Sentinel-1數(shù)據(jù)，圖像經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，一般要將非洪水淹沒區(qū)多余圖像區(qū)域裁切，經(jīng)過(guò)裁切后的圖像直方圖一般表現(xiàn)為明顯的雙峰特征，適宜利用雙峰法和最大類間方差法來(lái)確定最優(yōu)閾值[3]。該方法相對(duì)簡(jiǎn)單，實(shí)現(xiàn)容易，且自動(dòng)化水平水體識(shí)別的精度較高。

6.災(zāi)情粗評(píng)估

通過(guò)洪澇災(zāi)害遙感實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的水體與本底水體對(duì)比，可提取洪澇淹沒范圍。將淹沒范圍圖和土地利用數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等進(jìn)行疊加分析，快速評(píng)估災(zāi)情。

三、示范應(yīng)用—以2018年第4號(hào)熱帶風(fēng)暴“艾云尼”監(jiān)測(cè)為例

1.災(zāi)情概況

臺(tái)風(fēng)“艾云尼”是2018年登陸廣東省的首個(gè)臺(tái)風(fēng)，具有“登陸偏早、移動(dòng)緩慢、三次登陸、生命史長(zhǎng)、暴雨猛烈”的特點(diǎn)。雖然“艾云尼”在登陸我國(guó)時(shí)僅為臺(tái)風(fēng)中比較低的熱帶風(fēng)暴級(jí)別，最大風(fēng)力8級(jí)，風(fēng)力不大，但在登陸后，臺(tái)風(fēng)“艾云尼”在華南地區(qū)走向飄忽，且恰逢西南季風(fēng)爆發(fā)，大量水汽從印度洋涌入我國(guó)南海，廣東境內(nèi)連續(xù)三天出現(xiàn)大范圍暴雨，多地出現(xiàn)嚴(yán)重的淹沒和內(nèi)澇。

2.臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)

根據(jù)中央氣象臺(tái)預(yù)報(bào)結(jié)果，對(duì)“艾云尼”活動(dòng)路徑進(jìn)行了跟蹤監(jiān)測(cè)。2018年6月6日6時(shí)25分，臺(tái)風(fēng)“艾云尼”在廣東湛江市徐聞縣新寮鎮(zhèn)沿海第1次登陸；6日14時(shí)50分，臺(tái)風(fēng)“艾云尼”在?？谑醒睾５?次登陸；7日20時(shí)30分前后，臺(tái)風(fēng)“艾云尼”在廣東陽(yáng)江沿海第3次登陸；8日17時(shí)，臺(tái)風(fēng)“艾云尼”減弱為熱帶低壓。

3.降雨產(chǎn)品生產(chǎn)

利用葵花衛(wèi)星紅外亮溫信息獲取了臺(tái)風(fēng)“艾云尼”活動(dòng)期間每10分鐘一次的降水分布圖，空間分辨率為0.05°×0.05°，并基于此數(shù)據(jù)獲取了日累積降水量，用于評(píng)估臺(tái)風(fēng)“艾云尼”登陸地區(qū)所造成的暴雨災(zāi)害。同時(shí)基于GPM-IMERG降水融合數(shù)據(jù)生成了相同時(shí)間和區(qū)域的日累積降水量。圖3（a）顯示了基于葵花8號(hào)衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)的每天一次的日累積降水量，。圖3（b）顯示同一時(shí)期基于GPM-IMERG的日累積降水量。對(duì)衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可知，6月5-10日強(qiáng)降雨主要沿“陽(yáng)江-江門-廣州-惠州-汕尾”一線的南側(cè)地區(qū)分布（圖4）。

圖3 臺(tái)風(fēng)“艾云尼”日累積降水量衛(wèi)星觀測(cè)圖

圖4 臺(tái)風(fēng)“艾云尼”2018年6月5-10日降雨量分布圖

4.降雨風(fēng)險(xiǎn)分析和監(jiān)測(cè)范圍確認(rèn)

基于衛(wèi)星觀測(cè)降雨數(shù)據(jù)并結(jié)合廣東省土地利用數(shù)據(jù)、土壤分類數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)與河網(wǎng)分布數(shù)據(jù)等，開展了臺(tái)風(fēng)“艾云尼”降雨過(guò)程的危險(xiǎn)性評(píng)估，如圖5所示，可以看出，廣東南部沿海地區(qū)，包括陽(yáng)江、江門、廣州、深圳等地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)較高。同時(shí)地面水情監(jiān)測(cè)顯示：廣東省漠陽(yáng)江、羅定江、新興江等部分支流出現(xiàn)超警洪水，以肇慶新興江馬鞍水文站為例，6月8日9時(shí)- 9日22時(shí)，該水文站超警戒水位運(yùn)行，最高水位達(dá)8.02m，超警戒水位1.52m。將降雨風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估圖與超警河流圖疊加分析，即可確定洪澇災(zāi)害遙感監(jiān)測(cè)范圍。

圖5 臺(tái)風(fēng)“艾云尼”2018年6月5-10日降雨風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估圖

5.災(zāi)情遙感監(jiān)測(cè)

基于洪澇監(jiān)測(cè)靶區(qū)范圍，通過(guò)歐洲航天局網(wǎng)站獲取了6月11日5時(shí)21分Sentinel-1A雷達(dá)影像（空間分辨率為20m），同時(shí)收集了臺(tái)風(fēng)影響區(qū)2景2018年2月12日成像的美國(guó)陸地衛(wèi)星8號(hào)（Landsat-8）OLI數(shù)據(jù)及行政區(qū)劃、土地利用等本底數(shù)據(jù)。通過(guò)監(jiān)測(cè)可以看到：監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)河流水勢(shì)平穩(wěn),水庫(kù)運(yùn)行正常，未發(fā)現(xiàn)災(zāi)情險(xiǎn)情狀況；截至11日，臺(tái)風(fēng)“艾云尼”造成的內(nèi)澇積水依然可見，監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)內(nèi)澇積水面積達(dá)6395km2；在一些城市及周邊地段內(nèi)澇嚴(yán)重，可以看到深圳寶安機(jī)場(chǎng)和廣州白云機(jī)場(chǎng)依然被積水所包圍（見圖6、圖7）；廣東省北部的清遠(yuǎn)市農(nóng)田受浸，國(guó)道240飛來(lái)峽鎮(zhèn)部分路段道路依然積水。

圖6 深圳寶安機(jī)場(chǎng)及其周邊淹沒遙感監(jiān)測(cè)專題圖

四、結(jié)語(yǔ)

本研究對(duì)臺(tái)風(fēng)降雨與暴雨洪水預(yù)報(bào)鏈路的銜接做了探討，通過(guò)研究實(shí)現(xiàn)了臺(tái)風(fēng)的快速監(jiān)測(cè)、高時(shí)空分辨率及高時(shí)效性降水融合數(shù)據(jù)產(chǎn)品生產(chǎn)和暴雨災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)估，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了“洪災(zāi)地面監(jiān)測(cè)靶區(qū)”的圈定和洪澇災(zāi)害的監(jiān)測(cè)評(píng)估。研究提出的技術(shù)方法初步實(shí)現(xiàn)了臺(tái)風(fēng)暴雨洪澇災(zāi)害全鏈路的遙感監(jiān)測(cè)，突破了之前的災(zāi)后遙感監(jiān)測(cè)為災(zāi)前監(jiān)測(cè)，提高了洪澇災(zāi)害遙感監(jiān)測(cè)的時(shí)效性，促進(jìn)了遙感技術(shù)在防汛業(yè)務(wù)應(yīng)用水平上的提升。

圖7 廣州白云機(jī)場(chǎng)及其周邊淹沒遙感監(jiān)測(cè)專題圖