利用葵花8氣象衛(wèi)星監(jiān)測上沖云頂?shù)姆椒皺z驗(yàn)

段 煉，郭鵬宇，張 楊

(中國民用航空飛行學(xué)院 空中交通管理學(xué)院，四川 廣漢 618307)

中國是一個(gè)強(qiáng)對流災(zāi)害天氣多發(fā)國家，強(qiáng)對流天氣預(yù)報(bào)難度較大，上沖云頂?shù)戎行〕叨葟?qiáng)對流天氣預(yù)報(bào)難度很大。目前強(qiáng)對流的監(jiān)測主要是利用天氣雷達(dá)和氣象衛(wèi)星這兩類遙感資料。天氣雷達(dá)靈敏度高，對流回波有明顯的特征，但探測范圍有限，一般有效探測距離是200～300 km，且容易受測站周圍障礙物、大氣層結(jié)和天氣類型的影響，不能宏觀探測對流系統(tǒng)；氣象衛(wèi)星探測范圍大，時(shí)空分辨率高，探測對流天氣具有直觀、形象和不受地形影響等優(yōu)點(diǎn)，再加上氣象衛(wèi)星技術(shù)的發(fā)展，衛(wèi)星在時(shí)間分辨率和空間分辨率上都得到了顯著的提高[1]，由于上沖云頂生命周期短，相較于雷達(dá)，氣象衛(wèi)星探測面積大且可以全天候進(jìn)行檢測的特點(diǎn)可以很好地檢測和識別上沖云頂。

美國氣象學(xué)會對上沖云頂?shù)亩x為:“卷云砧上的穹頂狀突起，上升氣流通過它侵入平流層”。上沖云頂比周圍砧云高出2 km左右，在可見光通道觀測形狀如同花椰菜，在紅外光云圖上表現(xiàn)為低亮溫的成簇圖像。通常直徑小于15 km，當(dāng)上沖云頂上升至較低平流層時(shí)，以7～9 K/km的速率持續(xù)降溫，使它們明顯比周圍云砧溫度更低[2-3];且有明顯突起的紋理。上沖云頂生命期短，有強(qiáng)烈的對流現(xiàn)象出現(xiàn)，通常發(fā)生在熱帶陸地和海洋地區(qū)上空的強(qiáng)對流風(fēng)暴中，伴隨災(zāi)害性天氣發(fā)生，如強(qiáng)降水、災(zāi)害性大風(fēng)、大冰雹和龍卷等，是強(qiáng)雷暴天氣的重要指示者，影響飛機(jī)的飛行安全[4]。因此對于上沖云頂?shù)难芯烤哂惺种匾囊饬x。

1 數(shù)據(jù)

1.1 葵花8氣象衛(wèi)星介紹

數(shù)據(jù)來自日本氣象廳的Himawari-8(葵花8)對地靜止氣象衛(wèi)星?？?氣象衛(wèi)星搭載的葵花成像儀(Advanced Image，AHI)可以提供高時(shí)間頻次的區(qū)域和全盤掃描功能，并且單次掃描時(shí)間很短，有利于對上沖云頂?shù)戎行〕叨葟?qiáng)對流天氣的觀測與監(jiān)控。FY-2系列衛(wèi)星紅外通道的空間分辨率為5 km，完成一次全圓盤數(shù)據(jù)掃描需要30 min，相較而言，葵花8號氣象衛(wèi)星在時(shí)間分辨率和空間分辨率都有顯著的優(yōu)勢，完成一次全圓盤數(shù)據(jù)掃面僅需要10 min，其中紅外通道空間分辨率為2 km，而可見光通道的空間分辨率為0.5 km，因此，利用葵花8號氣象衛(wèi)星可以對上沖云頂進(jìn)行更好的識別。

1.2 數(shù)據(jù)處理

Himawari-8靜止衛(wèi)星使用的數(shù)據(jù)存儲格式是HDF5，Python具有功能強(qiáng)大、簡單易學(xué)、運(yùn)用靈活等特點(diǎn)，只需要幾個(gè)函數(shù)命令就可以讀取數(shù)據(jù)，同時(shí)Python有豐富而強(qiáng)大的庫，利用h5py，即可實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的讀取。Matplotlib是Python的繪圖庫，利用此庫可以將衛(wèi)星數(shù)據(jù)可視化，利用cmaps可以對不同數(shù)據(jù)進(jìn)行不同顏色的一個(gè)映射，可以利用顏色上的不同區(qū)分識別物體。本文采用Himawari-8靜止衛(wèi)星的VIS通道、IR3通道、IR8通道對上沖云頂進(jìn)行識別，同時(shí)利用ERA-5中的逐小時(shí)降雨數(shù)據(jù)驗(yàn)證上沖云頂?shù)挠绊憽?/p>

2 識別方法

最初對于上沖云頂?shù)淖R別，由Berendes等[5]提出，利用可見光通道和紅外通道對云紋理進(jìn)行分析，從而探測深對流和上沖云頂。雖然該方法在白天能夠很好地執(zhí)行，但是在夜晚或能見度低的條件下則并不能有效地執(zhí)行。此后又有學(xué)者提出下列方法。

2.1 水汽通道和紅外通道的雙通道差值法

在平流層，溫度隨高度的增高而增高，水汽隨著上沖云頂?shù)纳仙龑饬鲙У礁哂谠祈數(shù)奈恢?，所以水汽通道接收到的水汽溫度高于紅外通道的云頂溫度，如果發(fā)生上沖現(xiàn)象，則差值應(yīng)為正數(shù)，Martin等[6]用此來探測上沖云頂?shù)拇嬖?。但是這個(gè)方法可能會受到水汽水平對流的影響使水汽發(fā)生水平移動使識別出來的上沖云頂不一定在實(shí)際位置的正上方，并且十分依賴衛(wèi)星的性能，當(dāng)衛(wèi)星性能過低時(shí)不能有效識別出來同時(shí)非常冷的卷云砧邊緣可能被錯(cuò)誤地分類為上沖云頂。

2.2 IRW-texture法

Kristopher等[7]利用過沖云頂與砧狀云平均亮度溫度差值判斷上沖云頂?shù)臈l件，提出的IRW-texture(通過小群的紅外窗非常冷亮溫區(qū)域的存在推測上沖云頂)法。由統(tǒng)計(jì)1979—2003年美國的平均對流層頂溫度[7]，使用-58 ℃或當(dāng)?shù)貙α鲗禹敎囟葍烧咻^小值作為基準(zhǔn)點(diǎn)。亮溫低于-48 ℃或者當(dāng)?shù)貙α鲗禹敎囟燃?0 ℃兩者較小值作為上沖云頂?shù)暮蜓a(bǔ)區(qū)域，計(jì)算候補(bǔ)像元的平均亮溫值，根據(jù)上沖云頂?shù)闹睆叫∮?5 km，若最冷點(diǎn)低于-58 ℃，直徑小于15 km，且低于候補(bǔ)區(qū)域的平均亮溫值6.5 ℃則為識別出來的真上沖云頂。但是該閾值的選取并不一定適用于所有情況，此外有的上沖云頂會出現(xiàn)漏判的現(xiàn)象。

2.3 局部最小值法

本文選取局部最小值法[8]，結(jié)合上文的IRW-texture法和水汽通道和紅外通道的雙通道差值法，以11.2 μm通道識別的亮溫值劃分成小塊區(qū)域，以測算到最小值為上沖云頂?shù)膮⒖级皇且詫α髟祈敎囟龋@樣可以根據(jù)具體情況來選取閾值。方法如下：將11.2 μm通道利用Python畫出紅外通道衛(wèi)星云圖，將圖像劃分為若干個(gè)小區(qū)域，計(jì)算出每一個(gè)小區(qū)域的最小亮溫值，如果一個(gè)像元它的11.2 μm亮溫小于亮溫最小值加20 ℃，及11.2 μm亮溫小于-48 ℃，則被劃分為候補(bǔ)區(qū)域，最后利用水汽通道和紅外通道的雙通道差值法進(jìn)行篩選，當(dāng)差值大于1 ℃且直徑小于15 km的區(qū)域則被認(rèn)為是真上沖云頂。

3 案例分析

受切變云系影響，2019年6月21日,湖北、安徽、重慶等地出現(xiàn)強(qiáng)對流天氣，08:00 時(shí)，低渦切變線云系呈東西帶狀分布，其中湖北東部、安徽南部、重慶東南部有強(qiáng)對流云團(tuán)發(fā)展，云頂亮溫較低，最低亮溫達(dá)到-65 ℃以下,上沖云頂明顯，對流發(fā)展較強(qiáng)。圖1的高層散度圖顯示，從西南地區(qū)東部至江漢、江淮、江蘇北部等地維持一個(gè)高層輻散區(qū)，有利于上述地區(qū)出現(xiàn)上升運(yùn)動。該對流過程給湖北、安徽、重慶、浙江等地帶來降雨。

圖1 高層散度圖

本文利用Python將Himawari-8靜止氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)可視化后，利用上文所介紹的水汽通道和紅外通道雙通道差值法、IRW-texture法、局部最小值法對上沖云頂進(jìn)行識別。圖2(a)～圖2(f)分別為7：10—8：00可見光云圖，右邊圖例為圖像反射率。在圖中可以看見，在重慶中部以及湖北的中東部存在若干個(gè)濃白色成簇的云團(tuán)同時(shí)伴有陰影，相較于周圍云團(tuán)亮度更高，反射率更大，是上沖云頂因?yàn)楦哂谠茍F(tuán)在可見光照射下所存在的特征。

圖2 7:10—8:00每10 min可見光云圖

首先運(yùn)用雙通道插值法將IR3(6.9 μm)通道減去IR8(11.2 μm)通道，當(dāng)差值大于1 ℃的時(shí)候就是需要識別的上沖云頂位置。圖3中，紅點(diǎn)為識別出的上沖云頂，但是黑色箭頭所指位置，在可見光云圖上并沒有上沖云頂突起的特征，因此該方法將很多溫度較低云砧識別為上沖云頂。

圖3 IR3-IR8雙通道差值法

利用IRW-texture法，根據(jù)郭佳賓等[9]統(tǒng)計(jì)的中國地區(qū)對流層頂參數(shù)變化，本文選取的目標(biāo)區(qū)域30°N附近對流層頂溫度為-68 ℃，如圖4所示，其中黃色區(qū)域?yàn)楹蜻x區(qū)域，紅點(diǎn)為識別的上沖云頂，我們能看到在可見光云圖的許多有上沖云頂特征的突起并成功識別，如圖4中黑色箭頭所指，存在很多漏判的現(xiàn)象。

圖4 IRW-texture法

最后利用局部最小值法，將圖像劃分為若干份小區(qū)域，首先圖5中藍(lán)點(diǎn)為識別出的局部亮溫最低點(diǎn)，以此為基準(zhǔn)點(diǎn)，黃色區(qū)域?yàn)楹Y選出來的候選區(qū)域，最后利用雙通道差值，用IR3(6.9 μm)通道減去IR8(11.2 μm)通道，以1 ℃為閾值進(jìn)行篩選，落在篩選區(qū)域內(nèi)的則被判定為真上沖云頂區(qū)域。

圖5 局部最小值法

對比3種方法發(fā)現(xiàn)，水汽通道和紅外通道差值法識別的上沖云頂最多，IRW-texture 法較少，局地最小法介于中間，三者識別的位置，基本上而言是一致的，識別的位置落于對流較強(qiáng)的云系中，根據(jù)ERA5數(shù)據(jù)得到7：00—8：00一小時(shí)降雨量(圖6)可以看到，在上沖云頂出現(xiàn)的位置大都出現(xiàn)了較強(qiáng)的降雨?？梢姽庠茍D上較白且紅外線云圖上亮溫較低的地方，使用水汽通道減去紅外通道差值法和IRW-texture法會出現(xiàn)誤判，IRW-texture法會將一些上沖云頂漏判，這可能是由于閾值以及對流層頂溫度的選取有關(guān)。而水汽通道減去紅外通道差值法識別位置比較零亂，且會將一些中尺度的對流系統(tǒng)以及比較冷的云砧誤判成上沖云頂，造成的原因可能是對流持續(xù)的時(shí)間比較長，從而造成大多數(shù)水汽被帶到對流層之上。局部最小值法可以將兩者進(jìn)行結(jié)合，既利用IRW-texture法上沖云頂高于對流層頂?shù)奶攸c(diǎn)，同時(shí)由結(jié)合上沖云頂將水汽帶到更高處的情況，以局部溫度最小值作為判定依據(jù)，通過最小值來確定閾值避免了認(rèn)為選定閾值所帶來的誤差，有效地識別上沖云頂。

圖6 7:00—8:00一小時(shí)降雨量

4 結(jié)語

利用水汽通道和紅外通道差值法、IRW-texture法、局地最小法來識別上沖云頂，這3種方法所使用的程序應(yīng)用靈活方便，運(yùn)算時(shí)間較短，能夠顯示出上沖云頂與對流之間的關(guān)系。其中局部最小值法相較于其他兩種方法能夠更準(zhǔn)確地識別上沖云頂。在未來的工作中將收集足夠的上沖云頂案例，對3種方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到三者偵測的準(zhǔn)確率、虛報(bào)率及漏報(bào)率，找到缺陷，提高方法的可靠性，能更好地對上沖云頂?shù)葟?qiáng)對流天氣進(jìn)行監(jiān)測。