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基于Himawari-8数据的夜间海雾识别

郝姝馨 郝增周 黄海清 牛瑞 潘德炉 顾吉星

郝姝馨,郝增周,黄海清,等. 基于Himawari-8数据的夜间海雾识别[J]. 海洋学报,2021,43(x):1–15 doi: 10.12284/hyxb2021158
引用本文: 郝姝馨,郝增周,黄海清,等. 基于Himawari-8数据的夜间海雾识别[J]. 海洋学报,2021,43(x):1–15 doi: 10.12284/hyxb2021158
Hao Shuxin,Hao Zengzhou,Huang Haiqing, et al. Nighttime sea fog recognition based on Himawari-8 data[J]. Haiyang Xuebao,2021, 43(x):1–15 doi: 10.12284/hyxb2021158
Citation: Hao Shuxin,Hao Zengzhou,Huang Haiqing, et al. Nighttime sea fog recognition based on Himawari-8 data[J]. Haiyang Xuebao,2021, 43(x):1–15 doi: 10.12284/hyxb2021158

基于Himawari-8数据的夜间海雾识别

doi: 10.12284/hyxb2021158
基金项目: 国家自然科学基金重大项目课题(61991454);南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)人才团队引进重大专项(GML2019ZD0602);全球变化与海气相互作用专项(JC-PAC-YGST);国家重点研发计划资助项目(2016YFC1401903)
详细信息
    作者简介:

    郝姝馨(1995-),陕西省大荔县人,主要从事海雾的遥感监测研究。E-mail:hhsxx@outlook.com

    通讯作者:

    郝增周,江苏省盐城市人,研究员,主要从事海洋遥感研究。E-mail:hzyx80@sio.org.cn

  • 中图分类号: P732.2

Nighttime sea fog recognition based on Himawari-8 data

  • 摘要: 海雾是一种发生在海面的灾害性天气现象,掌握海雾的分布与生消变化,能有效地减少海雾带来的危害。卫星遥感观测具有近实时、大范围覆盖、连续观测等特点,特别是高时间分辨率的静止卫星观测系统,能够对海雾的发生−发展−消亡过程进行动态跟踪观测。本文以2018‒2019年黄渤海发生的海雾事件为样例,利用日本静止气象卫星Himawari-8(H-8)红外辐射数据,分析海雾的多通道红外亮温辐射特性,通过不同波段差和比组合,定义海雾和水体分离指数、海雾和一般云系分离指数、多通道亮温差斜率指数以及中红外亮温纹理指数,提出基于多指数概率分布的夜间海雾监测算法;算法分别应用于H-8和韩国静止气象卫星GEO-KOMPSAT2A(GK-2A)数据,对2020年2‒6月发生的6次海雾事件多时次卫星观测识别出的海雾位置分布和覆盖面积进行对比实现互验证,结果表明本文提出的夜间海雾监测算法能有效地实现夜间海雾的识别;选择2020年4月29日夜间H-8和GK-2A 10 min一次连续观测数据的监测结果,对海雾的发生区域进行跟踪分析,清晰地展现出此次海雾事件的发生、发展演变过程,说明算法能清楚地监测出各时段海雾的分布,跟踪海雾的发展变化,可为海上大雾的防灾减灾提供科学依据和决策基础。
  • 图  1  2020年4月29日, 15:30 (UTC) 研究区域H-8卫星影像a和研究区域主要环流路径[32]b

    Fig.  1  H-8 satellite image of study area in 2020.4.29 at 15:30 (UTC) a and distribution of main flow fields in study area b

    图  2  不同地物类型在7个通道的亮温分布

    Fig.  2  Distribution of brightness temperature of different types offeature in 7 channels

    图  3  研究区在2018年3月25日11时20分(UTC)H-8卫星观测的3.89 μm波段影像及选取的不同典型地物样本分布区域图a和海雾等典型地物在亮度温度差$ {BT}_{3.89}-{BT}_{8.59} $和亮度温度差$ {BT}_{9.64}-{BT}_{10.41} $上的散点图b

    选取海雾区标识为区域1,水体区标识为区域2,低云区标识为区域3和区域4

    Fig.  3  Image of H-8 of band 3.89 μm on 2018.3.25 at 11:20 (UTC) a, Scatter plot of $ {BT}_{3.89}-{BT}_{8.59} $ and $ {BT}_{9.64}-{BT}_{10.41} $ in corresponding areas b

    The sea fog area is identified as area 1, the water area as area 2, the low cloud area as area 3 and area 4

    图  4  海雾与区域4的低云在亮度温度差$ {{\mathrm{B}\mathrm{T}}_{3.89}-\mathrm{B}\mathrm{T}}_{8.59} $和亮度温度差$ {{\mathrm{B}\mathrm{T}}_{3.89}-\mathrm{B}\mathrm{T}}_{9.64} $上的散点图

    Fig.  4  Scatter plot of $ {{\mathrm{B}\mathrm{T}}_{3.89}-\mathrm{B}\mathrm{T}}_{8.59} $ and $ {{\mathrm{B}\mathrm{T}}_{3.89}-\mathrm{B}\mathrm{T}}_{9.64} $ in sea fog and area 4

    图  5  海雾和一般低云云体的$ \mathrm{\sigma } \;\left({BT}_{3.89}\right) $频数分布

    Fig.  5  $ \mathrm{\sigma } \;\left({BT}_{3.89}\right) $ frequency distribution of sea fog and low cloud

    图  6  基于多指数概率分布的夜间海雾监测算法

    Fig.  6  Night sea fog monitoring algorithm based on Multi-exponential probability distribution

    图  7  海雾样本的$ {BTD}_{\mathrm{c}} $频数分布直方图

    Fig.  7  Histogram of $ {BTD}_{\mathrm{c}} $ distribution for sea fog

    图  8  海雾样本的$ {BTD}_{\mathrm{w}} $频数分布直方图

    Fig.  8  Histogram of $ {BTD}_{\mathrm{w}} $ distribution for sea fog

    图  9  海雾和低云的RBTD频数分布图

    Fig.  9  RBTD frequency distribution of sea fog and low cloud

    图  10  H-8卫星与GK-2A卫星监测出的海雾覆盖面积对比

    Fig.  10  Comparison of the coverage area of sea fog monitor results based on H-8 and GK-2A

    图  11  海雾监测结果

    a.2020年5月1月,11:00(UTC)基于H-8卫星数据的海雾监测结果;b. 2020年5月1日,11:00(UTC)基于GK-2A数据的海雾监测结果;c. 2020年4月30日,11:00(UTC)基于H-8数据的海雾监测结果;d. 2020年4月30日11:00(UTC)基于GK-2A数据的海雾监测结果

    Fig.  11  Sea fog monitoring result

    a.Sea fog monitoring result based on H-8 on 2020.5.1 at 11:00 (UTC); b. sea fog monitoring result based on GK-2A on 2020.5.1 at 11:00 (UTC); c. sea fog monitoring result based on H-8 on 2020.4.30 at 11:00 (UTC); d. sea fog monitoring result based on GK-2A on 2020.4.30 at 11:00 (UTC)

    图  12  2020年4月9日基于H-8数据的海雾监测结果

    Fig.  12  Sea fog monitoring result based on H-8 on 2020.4.29

    a.1130 (UTC), b.1140(UTC), c.1210(UTC), d.1220(UTC), e.1230(UTC), f.1330(UTC), g.1430(UTC), h.1530(UTC), i.1630(UTC)

    图  13  2020年4月9日基于GK-2A数据的海雾监测结果

    Fig.  13  Sea fog monitoring result based on GK-2A on 2020.4.29

    a.1130(UTC), b.1140(UTC), c.1210(UTC), d.1220(UTC), e.1230(UTC), f.1330(UTC), g.1430(UTC), h.1530(UTC), i.1630(UTC)

    图  14  2020年4月29日黄、渤海域在1 000 hPa的风场、湿度场

    a.11:00(UTC) 的风场、湿度场;b.14:00(UTC) 的风场、湿度场;c. 17:00(UTC) 的风场、湿度场;d. 点A(35ºN、122ºE)处11‒17时(UTC)的温度廓线分布

    Fig.  14  Wind field and humidity field at 1 000 hPa in the the Yellow sea and Bohai Sea

    a.Wind field and humidity field at 11:00(UTC); b. wind field and humidity field at 14:00(UTC); c. wind field and humidity field at17:00 (UTC); d. temperature profile of sea fog occurrence and growth stage on April 29, 2020 at A (35ºN、122ºE)

    表  1  H-8及GK-2A波段特征

    Tab.  1  Band characteristics of H-8 and GK-2A

    通道H-8GK-2A
    带宽/μm中心波长/μm星下点分辨率/km带宽/μm中心波长/μm星下点分辨率/km
    10.43~0.480.470 6310.45~0.490.4751
    20.50~0.520.5110.49~0.520.5091
    30.63~0.660.639 140.50.63~0.680.640.5
    40.85~0.870.856 710.85~0.880.861
    51.60~1.621.610 121.37~1.381.3742
    62.25~2.272.256 821.59~1.631.6132
    73.74~3.963.885 323.74~3.933.8662
    86.06~6.436.242 925.79~6.636.42
    96.89~7.016.94126.74~7.217.0352
    107.26~7.437.34627.20-7.427.2362
    118.44~8.768.592 628.41~8.778.472
    129.54~9.729.637 229.43~9.819.5012
    1310.3~10.610.407 3210.12~10.5910.3682
    1411.1~11.311.239 5210.90~11.5611.3492
    1512.2~12.512.380 6211.81~12.9212.3352
    1613.2~13.413.280 7213.02~13.5713.2372
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    表  2  用于海雾红外辐射特性分析的遥感数据

    Tab.  2  Datasets used for infrared radiation characteristics determination

    日期H-8观测时间/UTC区域
    12018年3月23日18:00, 18:30, 19:00黄海海域
    2018年3月24日11:00‒12:30 (间隔10 min)
    2018年3月24日13:00‒19:00 (间隔30 min)
    2018年3月25日11:00‒19:00 (间隔10 min)
    2018年3月26日11:00‒19:00 (间隔30 min)
    22018年4月18日17:00, 18:00, 19:00黄海南部和东海北部
    32018年5月8日13:00‒19:00 (间隔30 min)黄海中南部、山东南部沿海、辽宁东南部沿海
    2018年5月9日11:00‒19:00 (间隔30 min)
    2018年5月10日11:00‒15:00 (间隔30 min)
    42018年6月19日21:00渤海、黄海中部和北部
    52019年2月24日18:00黄海西部海域
    62019年4月7日11:00‒17:00 (间隔30 min)黄海南部海域、浙江沿海及东海海域、福建及台湾海峡
    2019年4月7日17:20‒19:00 (间隔10 min)
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    表  3  用于算法验证和结果分析的遥感数据

    Tab.  3  Scenes used for algorithm validation and result analysis

    日期H-8观测时间/UTCGK-2A观测时间 / UTC区域
    12020年2月18日18:00, 18:30, 19:00, 19:3018:00, 18:30, 19:00, 19:30渤海中部、西北部及陆地
    22020年4月29日12:30‒17:00 (间隔30 min)*12:30‒17:00 (间隔30 min)*辽东半岛东部沿海、渤海北部、黄海大部海域
    2020年4月30日12:00‒17:00 (间隔60 min)12:00‒17:00(间隔60 min)
    2020年5月1日12:00‒14:00 (间隔60 min)12:00‒14:00 (间隔60 min)
    32020年5月16日11:0011:00黄海中部和南部海域
    42020年5月23日12:0012:00黄海北部和南部、东海北部
    52020年5月26日19:0019:00渤海东北部、黄海北部
    62020年6月3日12:0012:00黄海北部及东南部海域
      注:*此时段用于海雾发生发展的跟踪分析时,时间间隔10 min。
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  • [1] 王彬华. 海雾[M]. 北京: 海洋出版社, 1983.

    Wang Binhua. Sea Fog[M]. Beijing: China Ocean Press, 1983.
    [2] 黄辉军, 黄健, 毛伟康, 等. 茂名地区海雾含水量的演变特征及其与大气水平能见度的关系[J]. 海洋学报, 2010, 32(2): 40−53.

    Huang Huijun, Huang Jian, Mao Weikang, et al. Characteristics of liquid water content of sea fog in Maoming area and its relationship with atmospheric horizontal visibility[J]. Haiyang Xuebao, 2010, 32(2): 40−53.
    [3] 周发琇, 王鑫, 鲍献文. 黄海春季海雾形成的气候特征[J]. 海洋学报, 2004, 26(3): 28−37.

    Zhou Faxiu, Wang Xin, Bao Xianwen. Climatic characteristics of sea fog formation of the Huanghai Sea in spring[J]. Haiyang Xuebao, 2004, 26(3): 28−37.
    [4] 肖艳芳, 张杰, 崔廷伟, 等. 海雾卫星遥感监测研究进展[J]. 海洋科学, 2017, 41(12): 146−154. doi: 10.11759/hykx20170523001

    Xiao Yanfang, Zhang Jie, Cui Tingwei, et al. Review of sea fog detection from satellite remote sensing data[J]. Marine Sciences, 2017, 41(12): 146−154. doi: 10.11759/hykx20170523001
    [5] 张苏平, 鲍献文. 近十年中国海雾研究进展[J]. 中国海洋大学学报, 2008, 38(3): 359−366.

    Zhang Suping, Bao Xianwen. The main advances in sea fog research in China[J]. Periodical of Ocean University of China, 2008, 38(3): 359−366.
    [6] Eyre J R, Brownscombe J L, Allam R J. Detection of fog at night using advanced very high resolution radiometer (AVHRR) imagery[J]. Meteorological Magazine, 1984, 113(1346): 266−271.
    [7] Hunt G E. Radiative properties of terrestrial clouds at visible and infra-red thermal window wavelengths[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 1973, 99(420): 346−369.
    [8] Dentremont R P. Low- and midlevel cloud analysis using nighttime multispectral imagery[J]. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 1986, 25(12): 1853−1869. doi: 10.1175/1520-0450(1986)025<1853:LAMCAU>2.0.CO;2
    [9] Turner J, Allam R J, Maine D R. A case-study of the detection of fog at night using channels 3 and 4 on the Advanced Very High-Resolution Radiometer (AVHRR)[J]. Meteorological Magazine, 1986, 115(1370): 285−290.
    [10] Bendix J. A satellite-based climatology of fog and low-level stratus in Germany and adjacent areas[J]. Atmospheric Research, 2002, 64(1): 3−18.
    [11] Zhang Suping, Yi Li. A comprehensive dynamic threshold algorithm for daytime sea fog retrieval over the Chinese adjacent seas[J]. Pure and Applied Geophysics, 2013, 170(11): 1931−1944. doi: 10.1007/s00024-013-0641-6
    [12] 邓玉娇, 王捷纯, 曹静. 基于MODIS遥感资料监测南海白天雾[J]. 热带气象学报, 2013, 29(6): 1046−1050.

    Deng Yujiao, Wang Jiechun, Cao Jing. Detection of daytime fog in south China sea using MODIS data[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2013, 29(6): 1046−1050.
    [13] Bendix J, Bachmann M. Operational detection of fog in the Alpine region by means of AVHRR imagery of NOAA satellites[C]//Proc. 5m AVHRR Data Users’ Meeting. Tromsø: European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites, 1991: 307−312.
    [14] Bendix J, Thies B, Cermak J, et al. Ground fog detection from space based on MODIS daytime data - A feasibility study[J]. Weather and Forecasting, 2005, 20(6): 989−1005. doi: 10.1175/WAF886.1
    [15] Bendix J, Thies B, Nauss T, et al. A feasibility study of daytime fog and low stratus detection with TERRA/AQUA-MODIS over land[J]. Meteorological Applications, 2006, 13(2): 111−126. doi: 10.1017/S1350482706002180
    [16] Ahmed R, Dey S, Mohan M. A study to improve night time fog detection in the Indo-Gangetic Basin using satellite data and to investigate the connection to aerosols[J]. Meteorological Applications, 2015, 22(4): 689−693. doi: 10.1002/met.1468
    [17] Hu Shensen, Ma Shuo, Yan Wei, et al. A new multichannel threshold algorithm based on radiative transfer characteristics for detecting fog/low stratus using night-time NPP/VIIRS data[J]. International Journal of Remote Sensing, 2017, 38(21): 5919−5933. doi: 10.1080/01431161.2016.1265691
    [18] 张春桂, 蔡义勇, 张加春. MODIS遥感数据在我国台湾海峡海雾监测中的应用[J]. 应用气象学报, 2009, 20(1): 8−16. doi: 10.3969/j.issn.1001-7313.2009.01.002

    Zhang Chungui, Cai Yiyong, Zhang Jiachun. The application of monitoring sea fog in Taiwan strait using MODIS remote sensing data[J]. Journal of Applied Meteorological Science, 2009, 20(1): 8−16. doi: 10.3969/j.issn.1001-7313.2009.01.002
    [19] 张春桂, 何金德, 马治国. 福建沿海海雾的卫星遥感监测[J]. 中国农业气象, 2013, 34(3): 366−373. doi: 10.3969/j.issn.1000-6362.2013.03.018

    Zhang Chungui, He Jinde, Ma Zhiguo. Remote sensing monitor of sea fog in Fujian coastal region[J]. Chinese Journal of Agrometeorology, 2013, 34(3): 366−373. doi: 10.3969/j.issn.1000-6362.2013.03.018
    [20] 马慧云, 李德仁, 刘良明, 等. 基于MODIS卫星数据的平流雾检测研究[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2005, 30(2): 143−145.

    Ma Huiyun, Li Deren, Liu Liangming, et al. Fog detection based on EOS MODIS data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(2): 143−145.
    [21] 马慧云, 李德仁, 刘良明, 等. 基于AVHRR、MODIS和MVRIS数据的辐射雾变化检测与分析[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2007, 32(4): 297−300.

    Ma Huiyun, Li Deren, Liu Liangming, et al. Fog dynamic change detection based on AVHRR, MODIS and MVIRS data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(4): 297−300.
    [22] 张伟康, 马慧云, 邹峥嵘, 等. 基于SBDART辐射传输模型的夜间辐射雾自动检测及时间序列分析[J]. 国土资源遥感, 2014, 26(2): 80−86.

    Zhang Weikang, Ma Huiyun, Zou Zhengrong, et al. Automatic detection of night time radiation fog based on SBDART radiative transfer model and the analysis of time series[J]. Remote Sensing for Land & Resources, 2014, 26(2): 80−86.
    [23] 何月, 张小伟, 蔡菊珍, 等. 基于MTSAT卫星遥感监测的浙江省及周边海区大雾分布特征[J]. 气象学报, 2015, 73(1): 200−210.

    He Yue, Zhang Xiaowei, Cai Juzhen, et al. Distribution characteristics of the fog derived from the MTSAT satellite data in Zhejiang Province and its adjacent sea area[J]. Acta Meteorologica Sinica, 2015, 73(1): 200−210.
    [24] 何月, 张小伟, 杜惠良, 等. 利用静止气象卫星监测浙江海上大雾[J]. 遥感技术与应用, 2015, 30(3): 599−606.

    He Yue, Zhang Xiaowei, Du Huiliang, et al. Monitoring sea fog of Zhejiang from geostationary meteorological satellite data[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2015, 30(3): 599−606.
    [25] Li Yi, Thies B, Zhang Suping, et al. Optical thickness and effective radius retrievals of low stratus and fog from MTSAT daytime data as a prerequisite for Yellow Sea fog detection[J]. Remote Sensing, 2016, 8(1): 8.
    [26] Heo K Y, Park S, Ha K J, et al. Algorithm for sea fog monitoring with the use of information technologies[J]. Meteorological Applications, 2014, 21(2): 350−359. doi: 10.1002/met.1344
    [27] 田永杰, 邓玉娇, 陈武喝, 等. 基于FY-2E数据白天海雾检测算法的改进[J]. 干旱气象, 2016, 34(4): 738−742, 751.

    Tian Yongjie, Deng Yujiao, Chen Wuhe, et al. Algorithm improvement of sea fog detection in the daytime based on FY-2E data[J]. Journal of Arid Meteorology, 2016, 34(4): 738−742, 751.
    [28] Yuan Yibo, Qiu Zhongfeng, Sun Deyong, et al. Daytime sea fog retrieval based on GOCI data: a case study over the Yellow Sea[J]. Optics Express, 2016, 24(2): 787−801. doi: 10.1364/OE.24.000787
    [29] 王峥, 滕骏华, 蔡文博, 等. 基于GOCI影像的黄海海雾提取方法研究[J]. 海洋环境科学, 2018, 37(6): 941−946. doi: 10.12111/j.cnki.mes20180621

    Wang Zheng, Teng Junhua, Cai Wenbo, et al. Yellow Sea fog extraction method based on GOCI image[J]. Marine Environmental Science, 2018, 37(6): 941−946. doi: 10.12111/j.cnki.mes20180621
    [30] Gao Shanhong, Wu Wei, Zhu Leilei, et al. Detection of nighttime sea fog/stratus over the Huanghai Sea using MTSAT-1R IR data[J]. Acta Oceanologica Sinica, 2009, 28(2): 23−35.
    [31] 张培, 吴东. 基于Himawari-8数据的日间海雾检测方法[J]. 大气与环境光学学报, 2019, 14(3): 211−220.

    Zhang Pei, Wu Dong. Daytime sea fog detection method using Himawari-8 data[J]. Journal of Atmospheric and Environmental Optics, 2019, 14(3): 211−220.
    [32] 苏纪兰. 中国近海的环流动力机制研究[J]. 海洋学报, 2001, 23(4): 1−16.

    Su Jilan. A review of circulation dynamics of the coastal oceans near China[J]. Haiyang Xuebao, 2001, 23(4): 1−16.
    [33] 吴晓京, 李三妹, 廖蜜, 等. 基于20年卫星遥感资料的黄海、渤海海雾分布季节特征分析[J]. 海洋学报, 2015, 37(1): 63−72.

    Wu Xiaojing, Li Sanmei, Liao Mi, et al. Analyses of seasonal feature of sea fog over the Yellow Sea and Bohai Sea based on the recent 20 years of satellite remote sensing data[J]. Haiyang Xuebao, 2015, 37(1): 63−72.
    [34] 金巍, 曲岩, 卞韬, 等. 渤海北部沿海近岸雾的特征分析[J]. 气象与环境学报, 2012, 28(2): 40−43. doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2012.02.008

    Jin Wei, Qu Yan, Bian Tao, et al. Characteristics of sea fog along the north coast of the Bohai Sea in China[J]. Journal of Meteorology and Environment, 2012, 28(2): 40−43. doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2012.02.008
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-11-26
  • 修回日期:  2021-02-24
  • 网络出版日期:  2021-08-25

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