許樂心，費 燁，李琳琳

(1.河南省氣象探測數(shù)據(jù)中心，鄭州 450003；2.國家氣象信息中心，北京 100081；3.三峽水利樞紐梯級調(diào)度通信中心，湖北宜昌 443000)

隨著經(jīng)濟的發(fā)展，人類活動對環(huán)境的影響增大，水平能見度日益成為一個備受人們關(guān)注的氣象要素，它與交通運輸、空氣質(zhì)量、人類健康息息相關(guān)。目前，氣象臺站使用水平能見度儀觀測地面能見度。由于氣象站點只是在一定范圍內(nèi)具有代表性，觀測結(jié)果在空間上具有離散特征。而低能見度天氣的水平尺度變化范圍很廣，地面觀測站點的觀測結(jié)果不足以涵蓋尺度較大的低能見度天氣過程。隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，越來越多的遙感數(shù)據(jù)被應(yīng)用于天氣監(jiān)測、預(yù)報，防災(zāi)減災(zāi)之中。衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)既可以做到空間上的大面積覆蓋，也可以實現(xiàn)與地面臺站觀測的同步進行。目前在氣溶膠研究、能見度反演、污染物分布及輸送等方面已經(jīng)得到了很多成果[1-6]。例如，通過對Terra和Aqua的MODIS氣溶膠光學(xué)厚度(Aerosol Optical Depth，AOD)與地面能見度對比分析，證明了衛(wèi)星的氣溶膠數(shù)據(jù)產(chǎn)品可用于能見度的研究[7-12]，常用的研究方法包括數(shù)理統(tǒng)計、氣溶膠標高法、數(shù)值模式、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。Fu等[13]利用Terra/MODIS的AOD數(shù)據(jù)產(chǎn)品和AERONET數(shù)據(jù)建立混合線性效應(yīng)模型來估測PM2.5濃度，結(jié)果顯示，在冬季時， MODIS的AOD數(shù)據(jù)的空間覆蓋率約為50%，通過增加AERONET的協(xié)同作用，能將AOD數(shù)據(jù)的空間覆蓋率提高至81%。氣溶膠標高法也常被用于建立氣溶膠光學(xué)厚度和地面能見度之間相互關(guān)系[14-16]。Kessner等[8]通過氣溶膠標高建立了AOD與地面能見度之間的重要聯(lián)系。張倩倩等[16]利用氣溶膠標高和乘冪公式分別建立能見度估算模型，提出乘冪公式對能見度4～10 km部分估算效果較好，在大值和小值區(qū)反演誤差較大；氣溶膠標高法在能見度大值和小值區(qū)反演具有明顯優(yōu)勢，但在小值區(qū)反演會出現(xiàn)負值。馮沁等[17]將Terra和Aqua的MODIS和FY-2A/MERSI的AOD資料運用到同化預(yù)報試驗，可明顯降低空報和漏報率。不少學(xué)者將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用于衛(wèi)星的能見度反演研究中，建立了AOD估算能見度模型，取得很好的效果[18]。

日本氣象廳在2014年7月發(fā)射了新一代靜止氣象衛(wèi)星Himawari-8，全區(qū)域的時間分辨率可以達到10 min/次，搭載的新型傳感器AHI(Advanced Himawari Imagery)波段包含了氣溶膠通道，在能見度反演方面潛力極大。因此本文的研究思路是利用Himawari-8的AOD數(shù)據(jù)產(chǎn)品，運用線性混合效應(yīng)模型，將衛(wèi)星的AOD數(shù)據(jù)產(chǎn)品作為固定因子，將觀測時間、臺站位置等因素作為隨機因子來反演河南省地面能見度，以提高地面能見度的時空分辨率，為霾天氣過程的預(yù)報、預(yù)警提供數(shù)據(jù)支撐。

1 數(shù)據(jù)和算法

1.1 數(shù)據(jù)來源

1.1.1 臺站數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)選用了2018年12月—2019年2月河南省119個國家地面觀測站的逐小時10 min水平能見度資料，氣象數(shù)據(jù)來自于CIMISS氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)一服務(wù)接口提供的中國地面逐小時資料集。臺站分布如圖1所示。

圖1 河南省119個國家級地面觀測站分布

1.1.2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品 衛(wèi)星數(shù)據(jù)是由日本Himawari-8衛(wèi)星觀測，由國家氣象衛(wèi)星中心定標、反演得到的氣溶膠光學(xué)厚度數(shù)據(jù)集產(chǎn)品。數(shù)據(jù)時段同為2018年12月—2019年2月。該氣溶膠數(shù)據(jù)產(chǎn)品的時間分辨率為10 min，空間分辨率約為2 km。數(shù)據(jù)通過ftp方式從國家氣象衛(wèi)星中心獲取。

為驗證該套數(shù)據(jù)的可靠性，利用2018年12月美國Aqua衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)產(chǎn)品對Himawari-8數(shù)據(jù)進行驗證。從NASA官網(wǎng)下載Aqua衛(wèi)星L2級數(shù)據(jù)產(chǎn)品，該氣溶膠數(shù)據(jù)產(chǎn)品時間分辨率為5 min，空間分辨率約為3 km(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/order/1)。

1.2 反演算法

本文使用的算法是線性混合效應(yīng)模型，這個模型的特點是在進行建模時既包含固定因子又包含隨機因子?，F(xiàn)實中有很多數(shù)據(jù)問題是不能簡單地采用普通線性回歸處理的。固定效應(yīng)一般是那些可以預(yù)測的因素，能夠完整地劃分總體；而隨機效應(yīng)則更多是因為個體差異導(dǎo)致，并且同一個體在不同的重復(fù)測量中也存在組內(nèi)隨機差異。

假設(shè)能見度和1/AOD存在線性關(guān)系[8]，不同的臺站，這兩者之間的線性關(guān)系會存在差異，即線性方程的斜率項和截距項是不同的。不同的日期、相對濕度、甚至于大氣環(huán)流形勢等等都會對能見度有影響。線性混合效應(yīng)模型能夠綜合考慮這些因素的影響，可以將時間、相對濕度、臺站經(jīng)緯度信息作為隨機因子，建立如下模型。

(1)

其中，i代表站點，j代表時間，Vi,j代表不同臺站不同時間的地面水平能見度，τi,j代表不同臺站不同時間的AOD，α和β分別為截距和斜率項，μj，υj分別代表時間隨機因子對截距和斜率產(chǎn)生的隨機效應(yīng)，si代表臺站經(jīng)緯度信息、相對濕度等因素產(chǎn)生的隨機截距項，εi,j為隨機誤差項。

2 Himawari-8衛(wèi)星氣溶膠數(shù)據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量驗證

大量研究成果證明，Terra和Aqua的MODIS的AOD產(chǎn)品精度相對可靠[19-20]。由于Himawari-8為地球同步衛(wèi)星，其氣溶膠產(chǎn)品的時間分辨率可以達到10 min，空間分辨率約為2 km。與Terra和Aqua極軌衛(wèi)星相比，Himawari-8在時間分辨率上有很大的優(yōu)勢，將Himawari-8的氣溶膠數(shù)據(jù)應(yīng)用到研究中，可提高大氣能見度反演的時間精度。為驗證Himawari-8氣溶膠數(shù)據(jù)產(chǎn)品的可靠性，先利用Aqua/MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品對Himawari-8的AOD數(shù)據(jù)進行了質(zhì)量對比。

圖2給出了兩套衛(wèi)星數(shù)據(jù)AOD產(chǎn)品在2018年12月16日14時的分布情況。通過對比可以看出，Himawari-8衛(wèi)星的AOD數(shù)據(jù)產(chǎn)品的空間覆蓋率要比Aqua衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)產(chǎn)品的高，Aqua衛(wèi)星由于其極軌衛(wèi)星的特點，受到AOD反演方法的限制，在河南東北部地區(qū)和西部地區(qū)靠近圖像邊緣沒有反演得到AOD數(shù)據(jù)。

圖2 2018-12-16T14 Himawari-8(a)和Aqua(b)衛(wèi)星AOD產(chǎn)品對比

為了定量討論Himawari-8衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)產(chǎn)品的質(zhì)量，這里需要先對兩套衛(wèi)星資料進行數(shù)據(jù)匹配。Aqua是極軌衛(wèi)星，相對太陽靜止，Aqua的過境時間為地方時13:30。因Himawari-8衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)產(chǎn)品的時間分辨率為10 min，Aqua衛(wèi)星氣溶膠數(shù)據(jù)產(chǎn)品的時間分辨率為5 min，以Aqua過境時間為時間基點，選擇和Aqua過境時間最近的Himawari-8衛(wèi)星氣溶膠產(chǎn)品匹配。另Himawari-8衛(wèi)星氣溶膠產(chǎn)品的空間分辨率為2 km，Aqua衛(wèi)星氣溶膠產(chǎn)品的的空間分辨率為3 km，因而以Aqua衛(wèi)星產(chǎn)品數(shù)據(jù)經(jīng)緯度為中心，±1.5 km范圍內(nèi)所有的Himawari-8的AOD數(shù)據(jù)做空間平均，得到空間分辨率為3 km的Himawari-8 AOD數(shù)據(jù)。

通過匹配得到2018年12月兩套AOD產(chǎn)品關(guān)系(圖3)。兩套衛(wèi)星數(shù)據(jù)2018年12月在河南地區(qū)共有41 194對匹配數(shù)據(jù)，相關(guān)系數(shù)達到了0.87(通過了0.05顯著性檢驗)。圖中散點的顏色代表在對應(yīng)位置散點出現(xiàn)頻率的大小，顏色越接近紅色，表示該數(shù)值出現(xiàn)頻率越高。兩套衛(wèi)星AOD產(chǎn)品數(shù)值分布相近，一致性很好，大部分數(shù)值均集中在AOD=1以內(nèi)。通過和理想的y=x曲線對比，AOD=0.61是兩條直線的交點，在AOD小于0.61時，相比于Aqua，Himawari-8的AOD數(shù)值略微偏??；在AOD大于0.61時，Himawari-8的AOD數(shù)值略微偏大。兩套數(shù)據(jù)產(chǎn)品最大差異不超過0.11，因此Himawari-8的AOD數(shù)值產(chǎn)品是可靠的。

圖3 Aqua衛(wèi)星和Himawari-8衛(wèi)星的AOD數(shù)據(jù)的散點密度及相關(guān)性分析

3 能見度反演模型驗證與應(yīng)用

使用線性混合效應(yīng)模型對Himawari-8的AOD和河南省臺站觀測的能見度數(shù)據(jù)進行建模。通過驗證發(fā)現(xiàn)臺站觀測的1 min水平能見度和10 min水平能見度在數(shù)值上差別不大，因此使用10 min水平能見度。采用交叉驗證的方法，隨機挑選80%的AOD數(shù)據(jù)進行建模，將剩余20%的數(shù)據(jù)計算得到能見度數(shù)據(jù)，通過和臺站觀測的能見度對比來驗證模型效果。由于AOD數(shù)據(jù)產(chǎn)品是格點數(shù)據(jù)，臺站數(shù)據(jù)是離散型的，因而需先進行空間匹配，將AOD格點場的數(shù)據(jù)插值到臺站。采用平均插值算法，即以臺站位置作為中心，±5 km范圍Himawari-8的AOD的算術(shù)平均值來進行空間匹配，得到與臺站數(shù)據(jù)一一對應(yīng)的逐小時的AOD數(shù)據(jù)用于建模。通過多次參數(shù)試驗，當臺站位置和觀測時間作為影響斜率的隨機因子時模型效果最優(yōu)。

將所獲取的2018年整個冬季能見度和衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行逐小時匹配、逐小時建模，考慮到能見度的演變在時間上具有連續(xù)性，添加建模時次的前兩個小時衛(wèi)星數(shù)據(jù)作為模型的時間隨機因子，當模型可用站點數(shù)超過30時，進行建模并計算該模型的決策系數(shù)。在回歸模型中，決定系數(shù)越高，代表可以被解釋的程度越高，回歸模型的效果越好。由于靜止衛(wèi)星在夜間時段沒有數(shù)據(jù)，且AOD數(shù)據(jù)產(chǎn)品在反演時受到云等的影響，可建模時段主要集中在10—15時。從建模的統(tǒng)計結(jié)果上看，決策系數(shù)的數(shù)值范圍為0.24到0.96。通過繪制箱線圖(圖4)可以看出，去除部分異常數(shù)據(jù)，模型的決策系數(shù)大部分集中在0.4以上，逐小時的決策系數(shù)中值均在0.7以上，證明模型是可靠的。

圖4 2018年冬季數(shù)據(jù)模型決策系數(shù)箱線

為了驗證模型的反演效果，選取2018年12月16日06UTC數(shù)據(jù)所建模型，將空間匹配后的AOD數(shù)據(jù)代入模型，得到各臺站的反演能見度數(shù)據(jù)集，并與臺站觀測能見度進行對比。如圖5所示，能見度的計算值與臺站觀測值相關(guān)系數(shù)可以達到0.82，通過了顯著性檢驗。觀測能見度和反演能見度的數(shù)值大部分集中在5～20 km之間，能見度的觀測平均值為11.3 km，衛(wèi)星反演平均值為11.8 km，絕對平均誤差為1.69，均方根誤差為3.72 km。模型計算的能見度與觀測能見度具有很好的一致性。

圖5 觀測能見度與模型計算能見度的散點密度及相關(guān)性分析

應(yīng)用上述模型，將分辨率為2 km的Himawari-8衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)代入到模型中，即可計算得到空間分辨率為2 km的河南省格點能見度產(chǎn)品。選取2018年12月16日14時個例來說明反演效果，模型反演的格點能見度與觀測能見度對比如圖6所示。通過模型計算得到的能見度(圖6 a)與臺站觀測能見度(圖6 b)分布基本一致，河南省的西北部地區(qū)能見度較大，空氣質(zhì)量較好；在安陽、濮陽、新鄉(xiāng)、焦作等豫北地區(qū)有一片區(qū)域能見度較小；重污染地區(qū)主要位于豫南。反演的能見度空間分布要比臺站觀測精細很多，能見度的空間分辨率得到了顯著提高。

4 結(jié)論

利用Himawari-8衛(wèi)星的AOD數(shù)據(jù)產(chǎn)品和河南省地面氣象觀測資料，分析了Himawari-8的AOD數(shù)據(jù)產(chǎn)品與Aqua衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)產(chǎn)品的一致性， 并建立了能見度的線性混合效應(yīng)模型。

圖6 2018-12-16T14河南省能見度分布(a：模型反演；b：臺站觀測)

模型選取衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)產(chǎn)品作為模型的固定因子，將臺站位置和觀測時間作為隨機因子，利用模型反演得到河南省高分辨率的能見度圖。主要結(jié)論如下。

(1)Himawari-8衛(wèi)星的AOD產(chǎn)品與Aqua 的AOD產(chǎn)品一致性較好，相關(guān)系數(shù)達到0.87，通過了0.05的顯著性檢驗。

(2)通過建立線性混合效應(yīng)模型，反演得到的能見度與觀測的能見度相關(guān)系數(shù)達到了0.82，通過了0.05的顯著性檢驗，觀測能見度的平均值為11.3 km，反演能見度的平均值偏差僅為0.5 km。

(3)根據(jù)模型反演了2018年12月16日14時的地面能見度。結(jié)果表明，模型的模擬結(jié)果與觀測數(shù)據(jù)分布特征基本一致，空間分辨率明顯提高，可達2 km。