亮点|被动卫星云遥感,天气气候观测硬科技
编者按
《光学学报》面向国家重大需求,推出“空间、大气、海洋与环境光学”(SAME)子刊,每年出版4期,每季出版1期,旨在促进“光学+空间、大气、海洋、环境”学科的交叉融合发展,为展示创新成果、推动技术应用、探讨携手合作提供一个开放的学术平台。
SAME子刊的首期文章已正式出版。中国科学院空天信息创新研究院陈良富研究员受邀在《光学学报》SAME子刊首期发表了题为“基于被动遥感卫星可见至红外通道观测的云特性遥感”的综述文章。该文针对可见光至红外波段(0.40 ~15 μm)范围,以极轨卫星多光谱仪、多角度偏振成像仪和新一代静止卫星成像仪三类载荷为代表概述了被动卫星基于可见光和红外波段的观测载荷特点;介绍了包括云检测、云相态、云顶参数、云光学和微物理特性参数在内的遥感观测原理和技术手段;最后对被动卫星可见和红外资料的云特性遥感研究提供一些思考。
文章来源:尚华哲, 胡斯勒图, 李明, 陶金花, 陈良富. 基于被动遥感卫星可见至红外通道观测的云特性遥感[J]. 光学学报, 2022, 42(06): 0600003.
导读
水滴冰晶同根生,
远近高低各不同,
极轨静止齐环绕。
标量偏振察秋毫。
一
背景介绍
图1 基于被动遥感卫星可见至红外通道观测的云特性遥感
观测流程
二
关键技术进展
1. 云检测算法
被动卫星云识别算法中最常用的方法是阈值法,该思想假设卫星观测量在云区和非云区会落入不同的值域空间。云检测判据可以是可见光反射率、近红外的反射率、红外亮温、反射率构造的指数、亮温差等。不同的判据根据时间和空间位置的不同也会具有不一样的表现。此外,对于给定的云识别判据,可以通过采样统计的方法、辐射传输模拟的方法或者机器学习模型的方法来确定云识别阈值,抑或可以通过综合利用上述方法进行判据和阈值的构建。
2. 云相态识别算法
图2 2008年6月1日不同卫星载荷得到的云宏观参数
3. 云顶参数算法
云顶参数包括云顶的温度、压强和高度,被动卫星进行云压反演的方法包括CO2切片法、偏振反射率方法、氧A通道方法等。红外波段(13 ~15 μm)为CO2的吸收波段,当大气中有云层出现时,这些波段的信号会受到不同程度的影响,这种影响与无云情况相对比可以用于探测云顶的高度信息。氧A云压的反演是基于氧A波段(755~775 nm)的大气吸收特性逐渐增强这一特征,通过在该波长范围内设置宽窄两个波段进行观测来实现,其中两个波段的辐亮度差值对云顶高度敏感。偏振反射率法主要基于云层上方分子散射的偏振辐射(490 nm)与瑞利压强成正比,通过转换公式来将其转换成云层上方的气压。
4. 光学厚度和粒子谱分布反演算法
基于标量观测同时对云光学厚度和粒子半径进行反演可得:云在吸收较弱的可见光波段的观测反射率是云光学厚度的函数;而在近红外波长云中水汽的吸收比较小,波段的观测反射率主要取决于云中云粒子有效半径的尺度。通过葵花-8卫星真彩色影像与云相态图3(a)和(b),可清晰地区分出云像元,图3(c)和(d)展示了在此基础上反演得出的云光学厚度和粒子半径。其中,冰晶光散射模型的开发是云微物理参数反演的难点。多角度偏振载荷获取的偏振反射率特征对水云的云滴谱分布敏感,相较于上述标量方法,偏振信息具有同时估算云滴有效半径和有效方差的独特优势。在145°~165°散射角内,可见光通道的偏振反射率呈现波峰波谷规律性分布,波峰值的散射角位置对云粒子有效半径敏感,而振幅的大小对云粒子的有效方差敏感。
图3 2016年8月1日新一代静止卫星载荷Himawari-8/AHI观测得到的真彩图(a)、云相态(b)、云光学厚度(c)和云粒子有效半径(d)
三
总结与展望
1)现有云识别、云相态算法所基于的主要思想虽然一致,但在实际应用中根据研究区域、适用场景和载荷观测的不同需要投入大量的时间和精力进行判据和阈值的调整。除此之外,在特定场景下的云识别仍然没有很好地解决,如:仅利用近红外和红外波段在夜间进行云识别、晨昏的云识别,以及在高寒、两极、沙尘等环境下准确区分云和晴空等。
2)云相态和云顶高度参数的反演方面。载荷的波段设置支持多种算法的实施,不同算法之间得到的信息不一致问题需要关注。此外,反演中受到多层云、过冷水云、混合云以及云几何形态的影响较大。
3)云微物理特性反演方面。现有研究的主要问题是如何进一步提供用于模式改进、灾害监测领域更直接的观测量,如通过被动卫星获取更高精度的云水含量、降雨等信息。未来的一个发展趋势是结合主被动观测、最优估计理论,同时对传统的云光学和微物理参数、云几何形态、湍流状态、含水量等信息进行同步反演。
被动卫星云特性参数的遥感观测除了依赖遥感算法的优化和革新,也依赖载荷观测能力和手段的创新。新的卫星计划正在不断涌现,可以预见的是云特性的卫星观测将迎来更广阔的发展空间。
通讯作者介绍
陈良富,中科院空天信息创新研究院研究员,博导。先后主持了国家重点研发计划项目、中国科学院战略性先导科技专项、国家自然基金重点项目、民用航天技术预研项目、国家973、863计划项目等30多个项目。获得国家科技进步二等奖2项、省部级科技进步奖2项。研究领域包括大气环境与气候变化遥感、颗粒物与臭氧协同监测与预警方法体系、温室气体清单卫星校核方法和基于卫星大数据的碳收支计量方法。建立了我国空气质量卫星遥感监测技术体系,使我国的大气环境监测业务从“地面监测”进入“卫星立体监测”阶段。
胡斯勒图,中科院空天信息创新研究院研究员,博导、国家杰出青年科学基金获得者,2021年被评为中科院特聘研究员。承担项目包括国家重点研发项目(课题负责人)、第二次青藏高原科考项目专题(共同负责人)等。近 5 年发表 SCI 论文 50 余篇,其中第一作者或通信作者论文 20余篇,现担任CARE国际大气云辐射研讨会主席(发起人)。胡斯勒图研究员的主要研究方向为云特性高精度遥感。围绕云特性遥感的国际前沿,提出了云、雾霾同时识别方法及冰云参数反演新算法;发展了基于偏振多角度卫星的水云特性参数反演算法及遥感产品。开发的上述新算法被国际上 4 个卫星计划官方采纳,同时也被多个国产卫星(高分-5、风云系列)的云特性和地表辐射业务算法采纳应用。
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END
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