论文总字数：21077字

目 录

摘要 1

1.引言 3

2．研究区域与数据 5

2.1研究区域介绍 5

2.2数据介绍 5

2.2.1卫星数据 6

2.2.2实测数据 7

3．算法介绍与验证 7

3.1海雾反演算法 8

3.1.1雾区的光谱特征 8

3.1.2海雾反演模型 10

3.1.3海雾反演模型验证 12

3.2海雾特征量反演算法 13

4．结果与分析 14

4.1海雾的年平均分布 14

4.2 海雾日变化特征 15

4.3海雾特征量分布 16

4.3.1海雾光学厚度和微物理性质的分布 16

4.3.2海雾雾顶高度的分布 18

4.3.3雾区能见度的分布 19

5．结论与展望 20

参考文献 20

致谢 23

基于卫星光谱数据的黄海海雾遥感探测算法研究

岳小媛

，China

Abstract：Sea fog in Yellow Sea occurred most frequently. In this paper, based on Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data and Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) data ,we analyze the spectral characteristics of sea fog and other surface objects and develop a dynamic threshold sea fog retrieval algorithm. We apply this algorithm to a sea fog event occurred in the Yellow Sea area and get a good result. Based on the algorithm, we calculate the Yellow Sea sea fog frequency distribution of 2014 and establish the characteristics of sea fog retrieval algorithm. We then monitor the characteristics (including optical thickness, liquid water path, effective radius, height of fog and fog visibility) of a sea fog occurred in January 10, 2015. The results show that in 2014 the sea fog occurred more frequently, and high value area of the Yellow Sea show a zonal distribution, the results has important significance.

Key words: Yellow Sea; GOCI; sea fog retrieval; sea fog frequency distribution; characteristics retrieval

1.引言

海雾是由于海洋影响发生于近岸或岛屿上空，近海表空气中的水汽凝结成雾的天气现象。海雾通常呈乳白色，海雾发生时，海上能见度小于1千米。在开阔的洋面上形成的大部分雾都是平流雾 ^[1]。

海雾发生时，海上能见度会降低，如果船只在航行中遇到海雾，由于看不清标志物，往往会诱发各种严重的海难事故。同时，由于海雾的出现，会降低或遮蔽海表接收的太阳辐射，影响海水的水下光场，从而影响养殖的虾、贝等生物生存状态，对近海水产养殖业造成重大经济损失。海雾也会在一定程度上造成近海城市的大气污染，如水汽含量较高的海雾与二氧化碳等混合物结合，容易催生酸雨和酸雾，直接危害沿岸人民的健康，甚至会引起死亡^[2]。因此，对海雾的发生和分布进行准确的监测具有非常重要的意义。

利用卫星遥感来探测海雾是目前最常用且最有效的方法，相关研究在国外已经取得很大进展。COST722(European Concerted Research Action on Science and Technology)计划由欧盟国家主持开展，它以 “研发雾、能见度、低云的非常短期的预报技术” 为主要目标。法国、德国等国家的工作小组正致力于融合所有能用的资料包括地面观测、遥感资料等来将低云和雾区分开来。相比之下，我国利用卫星遥感探测海雾的技术还远不成熟 ^[3]。如今，卫星技术飞速发展，星载传感器性能不断提高，在这样的大环境下，加强对海雾辐射特性（其中包括海雾滴谱、浓度等微物理特征）的研究对提高海雾监测能力具有十分重要的意义。

Hunt^[4] 基于辐射传输模型发现小粒径的不透明云体（比如雾、低层云以及冰云）在中红外以及长波红外波段表现出的光谱差异，经过理论分析发现：这种差异与云滴粒径紧密相关，两者表现出负相关关系，即云体粒径越小，两个波段表现出的差异则越大，而其他的下垫面类型（如水体和陆地）并没有表现出这一特征。这一理论的提出，为基于卫星资料的夜间雾业务化识别奠定了理论基础。Eyre^[5]等尝试利用AVHRR（Advanced Very High Resolution Radiometer）传感器的第三波段（中心波长：3.7μm）以及第四波段（中心波长：11μm）的亮温差进行了夜晚陆地雾与低云的识别工作，即“双通道差值法”，该技术也是当前仅应用于夜间雾监测的业务化方法。但该方法有很大的局限性，首先，它仅仅针对夜间雾的识别，且在进行低云和雾的区分时效果较差，同时，它对卫星波段的要求使它不能适用于缺乏中红外通道的卫星（例如静止卫星GMS-5），移植能力较差^[6]。

Ellord^[7] 以 GOES 为观测数据源，通过双通道的差值实现夜间雾的识别，但是反演结果表明，当雾层的厚度不足 100 米时，该方法并不适用。Thomas^[8] 基于 GOES-8amp;9提出了昼夜连续的雾监测方案，其主要技术手段为在日间利用短红外波段实现雾/低云与周边地物的区分；而在夜间或昼夜转换阶段，使用红外波段的亮温差对雾和低云进行监测，但此方法仅提供了两个个例研究。Bendix^[9] 利用辐射传输模型计算了 MODIS第 1-7 波段反射率在雾发生时的范围并设定相关阈值，实现了日间雾检测；同时尝试采用研究区域的地形数据来进行地面雾以及抬升雾的识别工作，但对于薄卷云的识别以及雾区边缘的处理仍存在一定问题。Jan等^[10]人利用Meteosat气象卫星8数据进行了低云、雾的反演。Gultepe^[11]指提出一种应用于数值天气预报模式（MC2）中暖雾的能见度参数化方式，其能见度相对于其他方式精确率有显著提高。同时，他提出了利用SAT（Screen Air Temperature）基于卫星手段的雾监测方案，并提出了一种结合GOES卫星资料即模式数据的算法^[12]。Lee^[13]提出了基于地球同步卫星的时间连续雾监测方法，其算法针对雾的连续监测，尤其是昼夜交替时段，解决了目前利用卫星图像数据监测雾的问题。

国内早就开展了基于实测数据的海雾研究，但受制于国内科学技术的发展，对于雾的卫星遥感相关研究起步相对较晚，于九十年代后期才逐步开展，而且海雾研究只占极小部分。近二十年来，在参考国外雾相关理论和遥感研究的基础上，雾遥感监测迅速发展，同时对海雾的遥感监测也逐渐引起了研究者的关注。

居为民等^[14]基于NOAA（NationalOceanicandAtmosphericAdministration）和 GMS-5（Geostationary Meteorological Satellite）多源卫星资料，尝试对沪宁沿线高速路段的大雾事件进行遥感监测研究，获得了一定的成果。李亚春和孙涵等^{[15] [16]}基于频谱分析法分析云雾在可见光及红外波段的光谱差异，结果表明利用通道组合法对云雾的识别具有重要意义；同时基于瑞利准则发现：在太阳高度角较低时，利用可见光波段数据能够更好的识别云雾。纪瑞鹏^[17]等通过对 NOAA 遥感数据的各个波段光谱进行特征分析，发现综合利用近红外和红外通道的波段组合，能够更有效地实现大雾检测。鲍献文等^[18] 基于光谱分析法等技术手段，提出了全天候海雾遥感监测算法，并利用 GMS-5 和 NOAA 卫星资料对发生于黄海的海雾进行了个例研究，其中海雾和低云并未进行区分。

陈林等^[19] 通过比较不同地物信息在各波段的反射及辐射特性差异，建立基于 MODIS 的多波段综合阈值法对陆地雾案例进行了分析，研究结果说明通过多波段组合的算法能够在一定程度上提高大雾/低云的卫星遥感识别能力。郝增周^[20]指出海雾的卫星遥感反演多个例研究，海雾监测精度受波段组合以及区域化阈值的制约。黄子革等^[21] 提出阈值法是海雾遥感探测的基础方法；而目前海雾探测以个例研究居多，国外的阈值在我国可能不适用，尤其是海雾监测的波段阈值，具有十分明显的区域性差异。张苏平^[22] 提出了一种适用于我国近海海域白天海雾反演的综合动态阈值算法，其中指出低云与海雾的识别较难，研究发现 MODIS 多年月平均 SST 数据的使用，在一定程度上降低了低云与海雾的区别难度，但其临界阈值的设定仍有待提高。

本文在前人研究的基础上，以黄海为研究区域，利用卫星遥感数据，建立了黄海海雾遥感探测算法，并给出了2014年的卫星监测黄海海雾年平均分布，在此基础上，对雾区微物理特性和能见度等特征量进行反演。本文的研究能够提高黄海海雾的监测准确率和范围精度，并为进一步探讨黄海海雾的时空分布及日变化过程提供了依据。

2．研究区域与数据

2.1研究区域介绍

本文以黄海为研究区域。黄海处于中国大陆与朝鲜半岛之间，是一个近似南北向的半开放浅海。整个海域面积约为38万平方千米，经纬度范围是31°40′N-39°50′N，119°10′E-126°17′E。黄海北接渤海，南连东海，东连朝鲜海峡相通。黄海分为南黄海和北黄海，以山东半岛成山头到朝鲜长山串间的连线为分界线，南、北黄海的面积分别约为30.9万平方千米和7.1万平方千米。

黄海是中国、韩国和日本三国的重要渔场，中国的山东、江苏和辽宁三省均与黄海毗邻，青岛、大连等均是黄海沿岸的重要港口城市（图1）。因此，黄海有着非常重要的经济及战略地位。

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