2024年3月30日发(作者：石高韵)
基于卫星云参数的短时降水动态估测方法
洪毅;袁德辉;柳岳清;高萍
【摘 要】Based on the hourly infrared cloud images from the geostationary
meteorological satellite (FY-2)and the enhanced precipitation observation
from the regional mesoscale surface automatic weather observation
network, through the parameterization of cloud images, the relationship
between cloud parameters and precipitation rate of different categories
are analyzed by using the dynamical correlation method. The cloud
parameters include the two-band combination of long-wave infrared and
split-window,the two-band combination of long-wave infrared and water
vapor, and brightness temperature, h the above analysis, a
dynamical estimation model of precipitation nowcasting is built based on
the optimal correlation between precipitation rate and related cloud
parameters. The new estimation model was applied in real time to three-
hour precipitation forecast. The distribution of forecasted precipitation is
similar to that from observation. The precipitation centers are roughly in
agreement with the observed centers, but the estimated precipitation rates
are lower than the observed in high mountain areas.%利用实时FY-2静止气
象卫星红外云图和区域中尺度地面自动监测网加密降水资料,通过对云图进行参数
化处理,采用动态相关方法分析长波红外分裂窗双谱组合、长波红外水汽双谱组合、
亮温面积等各类卫星云参数与不同级别降水强度的关系,寻找当时与降水强度的最
佳相关云参数化因子建立短时降水动态估测模型,并利用实时最新降水估测模型对
未来3 h降水进行估测预报应用.模型估测的降水分布与实际降水分布比较接近,短
时强降水中心估测与实况基本吻合,但在高山地形条件下降水估测值略偏小.
【期刊名称】《气象科技》
【年(卷),期】2011(039)003
【总页数】6页(P266-271)
【关键词】气象卫星;云参数;短时降水;动态估测
【作 者】洪毅;袁德辉;柳岳清;高萍
【作者单位】浙江省丽水市气象局,丽水323000;浙江省气候中心,杭州310000;浙
江省丽水市气象局,丽水323000;浙江省丽水市气象局,丽水323000
【正文语种】中 文
降水预报问题迄今仍是天气预报中最具挑战性的问题,短时降水预报、尤其是短时
局地强降水预报至今仍然是一个技术难点。云的发生发展与降水密切相关,降水云
系的变化直接关系到降水的有无及强弱,卫星云图由于其高时间分辨率和高直观性,
为短时降水估计提供了非常有用的资料。利用卫星云图跟踪登陆降水云团进行降水
估测的研究工作,一直是国内外气象工作者探索的重要研究课题,也已经取得了不少
研究成果。陈刚毅等[1]运用非线性交叉预报误差的新方法,使用 GM S-5的
TBB(亮温)非线性时间序列资料,对湖北武汉“98·7”特大暴雨进行了定常与非定常
特征计算和判断分析。杨引明等[2]使用多通道卫星云图资料和云图衍生资料,有效
地提高了卫星定量估计降水准确率。谷晓平等[3]利用GMS-5逐时红外卫星云图
和地面观测资料,对云图进行参数化估计,分析了不同视场条件下各类参数与降水强
度的关系,发现测站降水强度与其上空一定视场范围内的平均亮温、亮温方差、等
效云量、亮温面积指数关系较明显,利用红外资料估算未来6 h的降水强度的平均
准确率在80%以上。
由于降水云系变化多端,固定的降水估测模型难以达到较为理想的预报效果。采用
动态相关方法分析卫星云图参数与降水量的关系,寻找当时与降水强度的最佳相关
云图参数化因子,根据不同时段的云系变化情况,进行短时降水估测动态建模,并采用
当前最新的降水估测模型对未来3 h降水进行预报应用。
云图资料来源于浙江省小流域致灾强风暴细网格资料数据库的云图通道数据处理产
品,每半小时生成一次 ,取值的地理范围为 116°～124°E、25°～33°N。系统在预处
理阶段输出的区域云图后,对高时空分辨区域云图图像进行栅格数据处理,经过客观
分析和处理,将所有云图资料进行分辨率为0.05°×0.05°的网格处理。
降水量资料来源于卫星数字视频广播系统(DVB-S)接收的我国中尺度区域地面气象
监测网(中尺度自动气象站)逐时降水量实况观测资料。
对单通道红外卫星云图而言,在一个像元内,红外探测器只能测到一个结果,因而无法
从某一像元的值区分出云的各种特征。需要对各通道的值进行相应的参数化处理,
并与地面中尺度观测的降水强度配合,从中寻找可用于估测降水的有用因子。
对流云团的云顶亮温(TBB)与地面降水之间存在着一定的相互关系,以往的研究资料
也表明[4],随着云顶亮温的降低对应地面降水强度有不断增大的趋势,而且随着云顶
亮温的降低地面强降水出现的机会也会迅速增加。
TBB存在时间变化特征,林巧燕等[5]研究发现 ,在 116°～124°E、25°～33°N 范围
内 ,TBB 年变化呈单峰型,峰值出现在12月,谷值出现在6—7月。TBB日变化为单
峰型,下午至傍晚前后 TBB平均值达到最低;后半夜至上午前后 TBB平均值较高;而
不同月份 TBB日变化不同,最低值出现的时间也不一致。因此在进行降水估计时首
先必须消除TBB时间差异。
式(1)是消除FY-2卫星长波红外分裂窗 TBB时间变化差异处理的近似算法:
式中:T c为消除时间变化后的亮温距平值,T b为长波红外分裂窗亮温值,Tmd为由
历史资料统计得出的m月份d时刻的 T b时间变化参数值。这里采用了2005年
6月至2008年5月的 FY-2C静止气象卫星观测的逐时 TBB资料,经统计得到1—
12月00:00—23:00其24个时次的 Tmd值。
卫星接收到的亮温值与云的厚度和云量有直接的关系,若云是半透明的,云下来自地
面和大气的辐射将透过云而进入卫星扫描辐射仪,而使得云顶亮温偏高,同时红外1
通道和红外2通道亮温差值将增大,因此长波红外分裂窗双谱组合分析方法可以区
别半透明与厚云[6]。长波红外分裂窗双谱组合计算方法为:
式中:T12为长波红外分裂窗双谱组合值,T1为红外1通道亮温值,T2为红外2通道
亮温值。
卫星通过测量对水汽吸收敏感的不同波段出射辐射,可以反演出不同高度的水汽状
况,而6.7μm水汽通道就是被广泛用于对水汽反演的卫星通道之一。朱元竞等[7]曾
证明了长波红外通道和水汽通道亮温导出可降水量的可行性。许建民等[8]曾利用
水汽通道图像分析区域水汽输送。因此可以利用长波红外通道亮温和水汽通道的组
合,作为降水估计的水汽参数因子。
将长波红外通道值减去水汽通道值(记为 T13)进行组合。王彦磊等[9]研究发现
T13与降水强度之间存在较好的相关关系,即在分析估测降水强度时,T13值可以作
为一个有效的参数因子。长波红外水汽双谱组合计算方法为:
式中:T13为长波红外水汽双谱组合值,T1为长波红外通道亮温,T3为水汽通道亮温。
分层法是美国常用的云团对流强度分析方法[10],即将云顶 TBB小于0℃的值分为
7层(表1),这种方法考虑了云发展中的一些性质和类别变化,可以此来分析云团的对
流强度。当云顶 TBB小于等于240 K(-33℃,第6层以上),通常认为这种云是对流
云;当 TBB小于等于210 K(-62℃,第2层以上),则认为云已伸过了对流层顶,称作超
顶或穿顶对流。面积指数参数计算方法[11]是先将云顶亮温分成若干个量级,如可
以对应分层法中的7个层次将云顶亮温分为7个量级(表1)。再计算各分析视场内,
不同量级亮温的像元数占总区域像元数的百分比(面积指数)。不同等级亮温面积指
数能较好地描述对流云体结构。计算方法:
式中:Ai为亮温为第i等级的面积指数;mi为分析视场内亮温为第i等级的像元个
数;nm为分析视场内像元总数。
通常,当视场内出现卷云的时候,亮温也很低,但是卷云并不产生降水,已有研究表明可
用亮温方差来判别是否为卷云云系[3],其表达式为:
式中:f c为亮温方差为分析视场的亮温平均值;T bi为分析视场内某一像元的亮温,n
为分析视场的像元总数。
相对云顶亮温,亮温梯度也是表征强降水的一个重要指标。一般来说,红外云图上亮
温越低、云系面积越大、等温线越密集,表示云顶越高且上升运动越强,低空辐合和
高空辐散强烈,大气中水汽丰富,产生降水的可能性越大。
由于发展中的中尺度对流系统都具有陡峭的云体边界,亮温等值线疏密程度所反映
的云顶亮温梯度对中尺度对流系统发展有很好的指示意义。TBB等值线密集区,即
亮温梯度的分布与降水强度有一定的对应关系,因此亮温梯度参数也可以作为估测
降水的参数因子。采用X型交叉计算方法来计算云顶亮温梯度:
式中:G为亮温梯度,(i,j)为云图像元的格点位置,T为云图像元(i,j)的亮温值。
在卫星云图上,产生强天气的大尺度云系和中尺度云团十分直观,它们各自及相互之
间的作用清晰可见,运用高时间分辨率的云图可以追踪这些过程及系统的演变、强
度等特征,帮助监测和预报它们以及相伴随的天气现象。由于降水云系变化多端,固
定的降水估测模型由于无法概括所有天气系统,难以达到较为理想的预报效果,从而
影响了预报准确率。
基于卫星云参数的短时降水估测动态建模主要思路,是探讨采用实时卫星云图和地
面中尺度自动站加密观测降水量进行跟踪监测,寻找当前与降水具有较好相关的云
参数因子,建立降水估测模型,并以该模型进行未来3 h的短时降水估测预报;下时次
又采用同样方法进行重新分析建模,保证在每个时次都采用最近的估测模型进行降
水估测预报,可以有效地减少因不同天气系统、季节和时间影响,固定估测模型容易
失效造成预报失误的现象。
基于云参数的短时降水估测动态建模流程如图1所示。主要建模步骤为:
(1)以当前时次为基准,选取过去1～6 h逐时卫星云图和对应时次的中尺度自动站
降水资料,并对云图和降水资料进行区域截取、网格化、通道分离和定标等预处理。
(2)对选取的卫星云图资料进行亮温距平、双谱组合、亮温梯度与面积指数等云参
数处理。
(3)对当前时次之前1～6 h中各时次有降水的网格点作为动态建模样本,即所有降
水量大于0格点的降水量数据组成建模因变量(Y),而每个云参数对应有降水格点的
数据组成建模自变量(X i)。
(4)通过相关分析、指标调整、分级平均或回归建模等方法,进行单因子或组合因子
建模,生成降水估测模型子集。
(5)通过最优子集、权重集成或多元回归等方法对模型子集进行综合集成建模,生成
当前时次的短时降水综合估测模型。
(6)最后应用最新生成的综合估测模型进行未来1～3 h短时临近预报降水估测应用。
由于各类不同的卫星云参数存在与降水无关的值域,在卫星云参数作为降水估测建
模因子时;需要选取当时正处于有效值域的卫星云参数作为建模因子。
云参数因子的有效值域可以通过统计分析研究获取,并通过进一步的深入研究进行
调整优化和补充。在本研究范围内,部分云参数有效值域的取值见表2。
利用降水格点资料,选取所有对应过去1 h内有降水(即降水量大于等于0.1 mm)格
点的云参数因子数值,作为卫星云参数因子样本。
建模因变量(1 h降水量)样本:R(r1,r2,…,rm)
建模自变量(云参数)样本:Xi(x1,x2,…,xm),i=1,2,…,n。其中:m为过去1 h内有降水
的格点总数,R为有降水格点的降水样本,r为有降水格点的1 h降水量值,Xi为第i
个云参数因子样本,n为云参数因子样本个数,x为有降水格点的云参数值。
利用取得的各种卫星云参数样本,根据每个卫星云参数与降水相关特征,分别采取线
性回归、分级平均等方法进行单因子动态估测建模。
假如有 n个卫星云参数样本,就可以获得 n个单因子动态估测模型集合
E(e1,e2,…,en),其中 E为单因子动态估测模型集,ei为第i个因子的动态估测模型,n
为单因子动态估测模型总数。
利用取得的具有n个单因子动态估测模型集合E(e1,e2,…,en),逐个格点计算 n个
单因子动态估测模型降水强度估测值,并采取最优子集方法进行多因子综合集成动
态估测建模。具体方法为:
式中:E′为某格点的单因子模型估测值集合;e′i为第i个因子模型的降水强度动态估
测值;n为单因子模型动态估测值总数;R′为单因子模型动态估测结果集合中降水强
度最大的单因子模型动态估测值。
实际估测应用时就以 R′作为该格点的降水估测值,同样遍历计算区域中所有格点降
水估测值,以此就可获得最新时次的降水分布估测图。
短时降水动态建模估测方法,每一步都建立在卫星云参数和降水分布最新相关分析
基础上,模型又是在最新卫星云图和实时降水分布分析的基础上概括出来,并采用分
辨率为0.05°×0.05°的细网格进行处理计算。利用动态估测建模方法进行短时降水
估测应用,可以取得较好的预报效果,并可以定位到乡村至乡镇级别。
2008年第7号台风“海鸥”于 7月15日下午在菲律宾吕宋岛北部以东的洋面生
成,17日发展成为台风,21:40前后“海鸥”在台湾省宜兰县南部沿海第一次登
陆;18日18:10在福建省霞浦县长春镇再次登陆,登陆后在霞浦境内减弱为热带风暴,
逐渐转向偏北方向移动;19日凌晨“海鸥”进入浙江,傍晚进入江苏境内,20日凌晨
从江苏如东进入黄海南部海面。
受“海鸥”影响,台湾、广东东北部、福建、浙江南部、江苏南部、江西南部以及
山东半岛普遍出现暴雨到大暴雨;17—19日,台湾有100个站累计降水量超过500
mm,部分地区超过1000 mm;降水区集中在苗栗以南到屏东一带,包括嘉义、南投、
台南以及高雄,累积降水量均超过了1000 mm;18—20日,山东半岛以及福建、浙
江、江西、广东等地局部降水量达110～170 mm,最大降水出现在福建平潭(183
mm)。
运用上述基于卫星云参数计算和降水动态建模估测方法,以2008年7号台风为例,
计算了7月18—19日逐小时的降水估测值,并与区域地面中尺度自动站加密观测
降水分布作了比较,并利用CSI(Critial Statistic Index)评价指标进行效果评估。结
果表明,该方法具有较好的降水估计效果。
CSI是一项评价降水区域估计结果的客观定量指标[5],CSI定义为:B/(A+B+C),式中
A为误报的降水区域面积,B为正确预报面积,C为漏报面积。CSI的合理性表现在
它不仅考虑对降水区域的漏判,而且考虑了对降水区域的误判。
应用CSI定量指标评价降水区域估计,对研究区域2008年7号台风影响期间降水
估测效果评价,计算得CSI为76.83%。
图2a和2b(见文后彩图)分别是2008年7月19日11:00—12:00的降水估测和
实况降水分布。从实际估测效果可以看到,利用基于卫星云参数的短时降水动态估
测方法进行实时动态因子分析与建模,并利用最新降水估测模型对未来3 h降水进
行估测,估测降水分布与实际降水分布比较接近,台风强降水中心估测与实况基本吻
合,但在高山地形条件下降水估测值略偏小,也是整个降水估测误差波动最大的地方。
特别是在高山地区此特点比较明显。
说明基于卫星云参数的短时降水动态估测方法是短时降水,特别是短时暴雨精细化
预报的一种有效实用的方法。值得注意的是,运用此方法得到的结果只是基于卫星
资料,因此还需结合地形影响、数值预报和常规资料的预报结果作最后综合分析,才
有可能得到更合理的预报产品。
对利用实时FY-2静止卫星云图和区域地面自动监测网加密逐时降水资料,进行卫星
云参数产品处理分析,采取动态估测建模方法,在2008年第7号台风“海鸥”降水
估测中应用效果表明,利用基于卫星云参数的短时降水动态估测方法对降水短时预
报,是一种较好的估测降水方法,可作为精细化(时间间隔15 min,空间分辨率
0.05°×0.05°)短时降水预报的方法和工具之一。
【相关文献】
[1]陈刚毅,赵丽妍.气象卫星TBB资料的交叉预报误差及其暴雨557.
[2]杨引明,姚祖庆.中国东部地区卫星估计降水系统及其应用[J].气象科技,2005,25(2):149-实例分析
[J].气象科技,2006,26(5):553-157.
[3]谷晓平,王长耀,王汶.GMS5红外卫星云图参数化及在降水预测中的应用[J].遥感学
报,2005,9(4):460-467.
[4]滕卫平,杜惠良,胡波,等.浙江省降水云系红外云图特征及降水量的关系[J].气象科
技,2006,10(5):527-531.
[5]林巧燕,洪毅,李玉柱.FY-2C长波红外分裂窗TBB资料在台风降水定量估计中的应用[J].安徽农业
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[6]杨澄,袁招洪,顾松山.用多谱阈值法进行 GMS-5卫星云图云型分类的研究[J].南京气象学院学
报,2002,25(6):748-754.
[7]朱元竞,李万彪,陈勇.GMS-5估计可降水量的研究[J].应用气象学报,1998,9(1):8-14.
[8]许建民,郑新江,徐欢,等,GMS_5水汽图象所揭示的青藏高原地区对流层上部水汽分布特征[J].应用
气象学报,1996,7(2):246-25.
[9]王彦磊,江海英,赵中军,等.多光谱卫星云图降水区域与强度估计的模糊推理模型[J].解放军理工大
学学报(自然科学版),2007,8(2):198 204.
[10]洪毅,李玉柱,陈智源,等.2006年6月10日浙江飑线 FY-2C卫星云图特征[J].气
象,2007,33(9):47-51.
[11]王越,廖仿玉,石汉青,等.红外云图的参数化及其与局地降雨的关系探讨[J].气象科
学,1999,19(4):366-374.
2024年3月30日发(作者：石高韵)
基于卫星云参数的短时降水动态估测方法
洪毅;袁德辉;柳岳清;高萍
【摘 要】Based on the hourly infrared cloud images from the geostationary
meteorological satellite (FY-2)and the enhanced precipitation observation
from the regional mesoscale surface automatic weather observation
network, through the parameterization of cloud images, the relationship
between cloud parameters and precipitation rate of different categories
are analyzed by using the dynamical correlation method. The cloud
parameters include the two-band combination of long-wave infrared and
split-window,the two-band combination of long-wave infrared and water
vapor, and brightness temperature, h the above analysis, a
dynamical estimation model of precipitation nowcasting is built based on
the optimal correlation between precipitation rate and related cloud
parameters. The new estimation model was applied in real time to three-
hour precipitation forecast. The distribution of forecasted precipitation is
similar to that from observation. The precipitation centers are roughly in
agreement with the observed centers, but the estimated precipitation rates
are lower than the observed in high mountain areas.%利用实时FY-2静止气
象卫星红外云图和区域中尺度地面自动监测网加密降水资料,通过对云图进行参数
化处理,采用动态相关方法分析长波红外分裂窗双谱组合、长波红外水汽双谱组合、
亮温面积等各类卫星云参数与不同级别降水强度的关系,寻找当时与降水强度的最
佳相关云参数化因子建立短时降水动态估测模型,并利用实时最新降水估测模型对
未来3 h降水进行估测预报应用.模型估测的降水分布与实际降水分布比较接近,短
时强降水中心估测与实况基本吻合,但在高山地形条件下降水估测值略偏小.
【期刊名称】《气象科技》
【年(卷),期】2011(039)003
【总页数】6页(P266-271)
【关键词】气象卫星;云参数;短时降水;动态估测
【作 者】洪毅;袁德辉;柳岳清;高萍
【作者单位】浙江省丽水市气象局,丽水323000;浙江省气候中心,杭州310000;浙
江省丽水市气象局,丽水323000;浙江省丽水市气象局,丽水323000
【正文语种】中 文
降水预报问题迄今仍是天气预报中最具挑战性的问题,短时降水预报、尤其是短时
局地强降水预报至今仍然是一个技术难点。云的发生发展与降水密切相关,降水云
系的变化直接关系到降水的有无及强弱,卫星云图由于其高时间分辨率和高直观性,
为短时降水估计提供了非常有用的资料。利用卫星云图跟踪登陆降水云团进行降水
估测的研究工作,一直是国内外气象工作者探索的重要研究课题,也已经取得了不少
研究成果。陈刚毅等[1]运用非线性交叉预报误差的新方法,使用 GM S-5的
TBB(亮温)非线性时间序列资料,对湖北武汉“98·7”特大暴雨进行了定常与非定常
特征计算和判断分析。杨引明等[2]使用多通道卫星云图资料和云图衍生资料,有效
地提高了卫星定量估计降水准确率。谷晓平等[3]利用GMS-5逐时红外卫星云图
和地面观测资料,对云图进行参数化估计,分析了不同视场条件下各类参数与降水强
度的关系,发现测站降水强度与其上空一定视场范围内的平均亮温、亮温方差、等
效云量、亮温面积指数关系较明显,利用红外资料估算未来6 h的降水强度的平均
准确率在80%以上。
由于降水云系变化多端,固定的降水估测模型难以达到较为理想的预报效果。采用
动态相关方法分析卫星云图参数与降水量的关系,寻找当时与降水强度的最佳相关
云图参数化因子,根据不同时段的云系变化情况,进行短时降水估测动态建模,并采用
当前最新的降水估测模型对未来3 h降水进行预报应用。
云图资料来源于浙江省小流域致灾强风暴细网格资料数据库的云图通道数据处理产
品,每半小时生成一次 ,取值的地理范围为 116°～124°E、25°～33°N。系统在预处
理阶段输出的区域云图后,对高时空分辨区域云图图像进行栅格数据处理,经过客观
分析和处理,将所有云图资料进行分辨率为0.05°×0.05°的网格处理。
降水量资料来源于卫星数字视频广播系统(DVB-S)接收的我国中尺度区域地面气象
监测网(中尺度自动气象站)逐时降水量实况观测资料。
对单通道红外卫星云图而言,在一个像元内,红外探测器只能测到一个结果,因而无法
从某一像元的值区分出云的各种特征。需要对各通道的值进行相应的参数化处理,
并与地面中尺度观测的降水强度配合,从中寻找可用于估测降水的有用因子。
对流云团的云顶亮温(TBB)与地面降水之间存在着一定的相互关系,以往的研究资料
也表明[4],随着云顶亮温的降低对应地面降水强度有不断增大的趋势,而且随着云顶
亮温的降低地面强降水出现的机会也会迅速增加。
TBB存在时间变化特征,林巧燕等[5]研究发现 ,在 116°～124°E、25°～33°N 范围
内 ,TBB 年变化呈单峰型,峰值出现在12月,谷值出现在6—7月。TBB日变化为单
峰型,下午至傍晚前后 TBB平均值达到最低;后半夜至上午前后 TBB平均值较高;而
不同月份 TBB日变化不同,最低值出现的时间也不一致。因此在进行降水估计时首
先必须消除TBB时间差异。
式(1)是消除FY-2卫星长波红外分裂窗 TBB时间变化差异处理的近似算法:
式中:T c为消除时间变化后的亮温距平值,T b为长波红外分裂窗亮温值,Tmd为由
历史资料统计得出的m月份d时刻的 T b时间变化参数值。这里采用了2005年
6月至2008年5月的 FY-2C静止气象卫星观测的逐时 TBB资料,经统计得到1—
12月00:00—23:00其24个时次的 Tmd值。
卫星接收到的亮温值与云的厚度和云量有直接的关系,若云是半透明的,云下来自地
面和大气的辐射将透过云而进入卫星扫描辐射仪,而使得云顶亮温偏高,同时红外1
通道和红外2通道亮温差值将增大,因此长波红外分裂窗双谱组合分析方法可以区
别半透明与厚云[6]。长波红外分裂窗双谱组合计算方法为:
式中:T12为长波红外分裂窗双谱组合值,T1为红外1通道亮温值,T2为红外2通道
亮温值。
卫星通过测量对水汽吸收敏感的不同波段出射辐射,可以反演出不同高度的水汽状
况,而6.7μm水汽通道就是被广泛用于对水汽反演的卫星通道之一。朱元竞等[7]曾
证明了长波红外通道和水汽通道亮温导出可降水量的可行性。许建民等[8]曾利用
水汽通道图像分析区域水汽输送。因此可以利用长波红外通道亮温和水汽通道的组
合,作为降水估计的水汽参数因子。
将长波红外通道值减去水汽通道值(记为 T13)进行组合。王彦磊等[9]研究发现
T13与降水强度之间存在较好的相关关系,即在分析估测降水强度时,T13值可以作
为一个有效的参数因子。长波红外水汽双谱组合计算方法为:
式中:T13为长波红外水汽双谱组合值,T1为长波红外通道亮温,T3为水汽通道亮温。
分层法是美国常用的云团对流强度分析方法[10],即将云顶 TBB小于0℃的值分为
7层(表1),这种方法考虑了云发展中的一些性质和类别变化,可以此来分析云团的对
流强度。当云顶 TBB小于等于240 K(-33℃,第6层以上),通常认为这种云是对流
云;当 TBB小于等于210 K(-62℃,第2层以上),则认为云已伸过了对流层顶,称作超
顶或穿顶对流。面积指数参数计算方法[11]是先将云顶亮温分成若干个量级,如可
以对应分层法中的7个层次将云顶亮温分为7个量级(表1)。再计算各分析视场内,
不同量级亮温的像元数占总区域像元数的百分比(面积指数)。不同等级亮温面积指
数能较好地描述对流云体结构。计算方法:
式中:Ai为亮温为第i等级的面积指数;mi为分析视场内亮温为第i等级的像元个
数;nm为分析视场内像元总数。
通常,当视场内出现卷云的时候,亮温也很低,但是卷云并不产生降水,已有研究表明可
用亮温方差来判别是否为卷云云系[3],其表达式为:
式中:f c为亮温方差为分析视场的亮温平均值;T bi为分析视场内某一像元的亮温,n
为分析视场的像元总数。
相对云顶亮温,亮温梯度也是表征强降水的一个重要指标。一般来说,红外云图上亮
温越低、云系面积越大、等温线越密集,表示云顶越高且上升运动越强,低空辐合和
高空辐散强烈,大气中水汽丰富,产生降水的可能性越大。
由于发展中的中尺度对流系统都具有陡峭的云体边界,亮温等值线疏密程度所反映
的云顶亮温梯度对中尺度对流系统发展有很好的指示意义。TBB等值线密集区,即
亮温梯度的分布与降水强度有一定的对应关系,因此亮温梯度参数也可以作为估测
降水的参数因子。采用X型交叉计算方法来计算云顶亮温梯度:
式中:G为亮温梯度,(i,j)为云图像元的格点位置,T为云图像元(i,j)的亮温值。
在卫星云图上,产生强天气的大尺度云系和中尺度云团十分直观,它们各自及相互之
间的作用清晰可见,运用高时间分辨率的云图可以追踪这些过程及系统的演变、强
度等特征,帮助监测和预报它们以及相伴随的天气现象。由于降水云系变化多端,固
定的降水估测模型由于无法概括所有天气系统,难以达到较为理想的预报效果,从而
影响了预报准确率。
基于卫星云参数的短时降水估测动态建模主要思路,是探讨采用实时卫星云图和地
面中尺度自动站加密观测降水量进行跟踪监测,寻找当前与降水具有较好相关的云
参数因子,建立降水估测模型,并以该模型进行未来3 h的短时降水估测预报;下时次
又采用同样方法进行重新分析建模,保证在每个时次都采用最近的估测模型进行降
水估测预报,可以有效地减少因不同天气系统、季节和时间影响,固定估测模型容易
失效造成预报失误的现象。
基于云参数的短时降水估测动态建模流程如图1所示。主要建模步骤为:
(1)以当前时次为基准,选取过去1～6 h逐时卫星云图和对应时次的中尺度自动站
降水资料,并对云图和降水资料进行区域截取、网格化、通道分离和定标等预处理。
(2)对选取的卫星云图资料进行亮温距平、双谱组合、亮温梯度与面积指数等云参
数处理。
(3)对当前时次之前1～6 h中各时次有降水的网格点作为动态建模样本,即所有降
水量大于0格点的降水量数据组成建模因变量(Y),而每个云参数对应有降水格点的
数据组成建模自变量(X i)。
(4)通过相关分析、指标调整、分级平均或回归建模等方法,进行单因子或组合因子
建模,生成降水估测模型子集。
(5)通过最优子集、权重集成或多元回归等方法对模型子集进行综合集成建模,生成
当前时次的短时降水综合估测模型。
(6)最后应用最新生成的综合估测模型进行未来1～3 h短时临近预报降水估测应用。
由于各类不同的卫星云参数存在与降水无关的值域,在卫星云参数作为降水估测建
模因子时;需要选取当时正处于有效值域的卫星云参数作为建模因子。
云参数因子的有效值域可以通过统计分析研究获取,并通过进一步的深入研究进行
调整优化和补充。在本研究范围内,部分云参数有效值域的取值见表2。
利用降水格点资料,选取所有对应过去1 h内有降水(即降水量大于等于0.1 mm)格
点的云参数因子数值,作为卫星云参数因子样本。
建模因变量(1 h降水量)样本:R(r1,r2,…,rm)
建模自变量(云参数)样本:Xi(x1,x2,…,xm),i=1,2,…,n。其中:m为过去1 h内有降水
的格点总数,R为有降水格点的降水样本,r为有降水格点的1 h降水量值,Xi为第i
个云参数因子样本,n为云参数因子样本个数,x为有降水格点的云参数值。
利用取得的各种卫星云参数样本,根据每个卫星云参数与降水相关特征,分别采取线
性回归、分级平均等方法进行单因子动态估测建模。
假如有 n个卫星云参数样本,就可以获得 n个单因子动态估测模型集合
E(e1,e2,…,en),其中 E为单因子动态估测模型集,ei为第i个因子的动态估测模型,n
为单因子动态估测模型总数。
利用取得的具有n个单因子动态估测模型集合E(e1,e2,…,en),逐个格点计算 n个
单因子动态估测模型降水强度估测值,并采取最优子集方法进行多因子综合集成动
态估测建模。具体方法为:
式中:E′为某格点的单因子模型估测值集合;e′i为第i个因子模型的降水强度动态估
测值;n为单因子模型动态估测值总数;R′为单因子模型动态估测结果集合中降水强
度最大的单因子模型动态估测值。
实际估测应用时就以 R′作为该格点的降水估测值,同样遍历计算区域中所有格点降
水估测值,以此就可获得最新时次的降水分布估测图。
短时降水动态建模估测方法,每一步都建立在卫星云参数和降水分布最新相关分析
基础上,模型又是在最新卫星云图和实时降水分布分析的基础上概括出来,并采用分
辨率为0.05°×0.05°的细网格进行处理计算。利用动态估测建模方法进行短时降水
估测应用,可以取得较好的预报效果,并可以定位到乡村至乡镇级别。
2008年第7号台风“海鸥”于 7月15日下午在菲律宾吕宋岛北部以东的洋面生
成,17日发展成为台风,21:40前后“海鸥”在台湾省宜兰县南部沿海第一次登
陆;18日18:10在福建省霞浦县长春镇再次登陆,登陆后在霞浦境内减弱为热带风暴,
逐渐转向偏北方向移动;19日凌晨“海鸥”进入浙江,傍晚进入江苏境内,20日凌晨
从江苏如东进入黄海南部海面。
受“海鸥”影响,台湾、广东东北部、福建、浙江南部、江苏南部、江西南部以及
山东半岛普遍出现暴雨到大暴雨;17—19日,台湾有100个站累计降水量超过500
mm,部分地区超过1000 mm;降水区集中在苗栗以南到屏东一带,包括嘉义、南投、
台南以及高雄,累积降水量均超过了1000 mm;18—20日,山东半岛以及福建、浙
江、江西、广东等地局部降水量达110～170 mm,最大降水出现在福建平潭(183
mm)。
运用上述基于卫星云参数计算和降水动态建模估测方法,以2008年7号台风为例,
计算了7月18—19日逐小时的降水估测值,并与区域地面中尺度自动站加密观测
降水分布作了比较,并利用CSI(Critial Statistic Index)评价指标进行效果评估。结
果表明,该方法具有较好的降水估计效果。
CSI是一项评价降水区域估计结果的客观定量指标[5],CSI定义为:B/(A+B+C),式中
A为误报的降水区域面积,B为正确预报面积,C为漏报面积。CSI的合理性表现在
它不仅考虑对降水区域的漏判,而且考虑了对降水区域的误判。
应用CSI定量指标评价降水区域估计,对研究区域2008年7号台风影响期间降水
估测效果评价,计算得CSI为76.83%。
图2a和2b(见文后彩图)分别是2008年7月19日11:00—12:00的降水估测和
实况降水分布。从实际估测效果可以看到,利用基于卫星云参数的短时降水动态估
测方法进行实时动态因子分析与建模,并利用最新降水估测模型对未来3 h降水进
行估测,估测降水分布与实际降水分布比较接近,台风强降水中心估测与实况基本吻
合,但在高山地形条件下降水估测值略偏小,也是整个降水估测误差波动最大的地方。
特别是在高山地区此特点比较明显。
说明基于卫星云参数的短时降水动态估测方法是短时降水,特别是短时暴雨精细化
预报的一种有效实用的方法。值得注意的是,运用此方法得到的结果只是基于卫星
资料,因此还需结合地形影响、数值预报和常规资料的预报结果作最后综合分析,才
有可能得到更合理的预报产品。
对利用实时FY-2静止卫星云图和区域地面自动监测网加密逐时降水资料,进行卫星
云参数产品处理分析,采取动态估测建模方法,在2008年第7号台风“海鸥”降水
估测中应用效果表明,利用基于卫星云参数的短时降水动态估测方法对降水短时预
报,是一种较好的估测降水方法,可作为精细化(时间间隔15 min,空间分辨率
0.05°×0.05°)短时降水预报的方法和工具之一。
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