魯樂(lè)樂(lè) 方 剛 張 引

（宿州學(xué)院環(huán)境與測(cè)繪工程學(xué)院，安徽宿州 234000）

水汽是反映大氣中的一項(xiàng)重要參數(shù)。降水作為反映氣候特征的重要?dú)庀笠刂唬艿酱髿馑挠绊?。大氣可降水量（PWV）在時(shí)間與空間尺度上扮演著重要角色，在小尺度災(zāi)難性天氣和短期天氣預(yù)測(cè)中，大氣可降水量空間分布具有重要的意義[1]。目前，大氣中水汽的探測(cè)手段主要有地面遙感、探空氣球、衛(wèi)星遙感與模擬3種[2-3]。為明確合肥市氣候變化特征及其影響因素，本研究以MODIS數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源（2021年，每月3景，共36景），安徽省合肥市為研究對(duì)象，采用ENVI 5.3和ArcGIS 10.7軟件，通過(guò)二通道加權(quán)比值法算法對(duì)合肥市大氣水汽含量及其時(shí)空變化特征進(jìn)行定量分析，以期為有關(guān)部門(mén)監(jiān)測(cè)氣候變化提供支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

合肥市位于安徽省中部（30°57′～32°32′N(xiāo)，116°41′～117°58′E），長(zhǎng)江三角洲西端，處于江淮之間，地形多為丘陵崗地，江淮分水嶺從西向東貫穿全境，總面積為11 445 km2。合肥市水系發(fā)達(dá)，以江淮分水嶺為分界線，嶺北為淮河水系，嶺南是長(zhǎng)江水系。

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.2.1數(shù)據(jù)源合肥市遙感影像數(shù)據(jù)來(lái)源于NASA

（https：//ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search）。

MODIS數(shù)據(jù)包括36個(gè)波段，其中第17波段、18波段和19 波段為水汽吸收波段，第2 波段和5 波段為大氣窗口波段。非遙感影像數(shù)據(jù)主要包括合肥市區(qū)域矢量數(shù)據(jù)和探空數(shù)據(jù)，矢量數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云（http：//www.gscloud.cn），數(shù)據(jù)格式為. shp；探空數(shù)據(jù)來(lái)源于懷俄明大學(xué)網(wǎng)站（http：//weather.uwyo.edu/upperair/bufrraob.shtml）。

1.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）去條帶。由于衛(wèi)星傳感器的光線、圖像電氣元件的重掃描、掃描探頭元件來(lái)回掃描以及溫度變化造成MODIS 數(shù)據(jù)存在帶狀噪音。本研究使用ENVI 軟件，利用熊賢成等[4]提出的方法，對(duì)研究區(qū)圖像進(jìn)行去條帶處理。因?yàn)槿ǖ辣戎捣ㄋ糠囱葜?，要涉及大氣窗口（?波段影像），所以在幾何校正前，應(yīng)對(duì)第5 波段影像進(jìn)行去條帶處理，結(jié)果如圖1所示。

（2）蝴蝶結(jié)校正。MODIS數(shù)據(jù)檢測(cè)角度為-55°～+55°，檢測(cè)角度可達(dá)110°。受地形起伏等因素影響，影像波段邊界處會(huì)產(chǎn)生交疊現(xiàn)象，稱(chēng)為“蝴蝶結(jié)”效應(yīng)，成像效果受到很大影響。

（3）幾何校正。受傳感器高度、速度及地球自轉(zhuǎn)等因素影響，圖像與目標(biāo)地物存在幾何畸變，像元與地面目標(biāo)真實(shí)位置存在擠壓、扭曲、拉伸及偏移現(xiàn)象，需要對(duì)幾何畸變誤差進(jìn)行幾何校正，結(jié)果如圖2所示。

圖2 幾何校正

1.3 大氣水汽反演原理

大氣水汽含量遙感反演算法較多，按照波段可分為近紅外、熱紅外和微波3種[5]。近紅外波段在高精度大氣水汽含量反演中應(yīng)用前景廣泛[6-7]，因此本研究選擇近紅外波段（NIR）定量反演合肥市大氣水汽含量。MODIS數(shù)據(jù)中的第2波段、第5波段、第17波段、第18波段和第19波段（0.865、1.240、0.905、0.936和0.940 μm）都是近紅外波段。第2 波段和第5 波段視為大氣窗口通道，透射率接近于1，而第17 波段、第18 波段和第19 波段水汽具有較強(qiáng)的吸收能力，是較好的水汽吸收通道。近紅外波段的數(shù)據(jù)屬性如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)屬性

1.3.1水汽反演原理結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況，采用二通道比值法和三通道比值法定量反演合肥市大氣水汽含量，其計(jì)算公式如下：

式（1）中：W表示大氣水汽含量，單位為g/cm2；α和β是常數(shù)，參考于秀麗[8]的研究，α和β分別取0.02和0.651，τi是第i（i可取17、18、19）通道的大氣水汽透射率，根據(jù)大氣窗口的波譜特征差異，可以將τi劃分為二通道比值法[式（2）]和三通道比值法[式（3）]。

式（2）和（3）中，ρ2表示第2 波段的反射率，ρ5表示第5波段的反射率，ρi表示第i波段的反射率；c1為0.8，c2為0.2。

1.3.2加權(quán)通道比值法第17波段、第18波段和第19波段的靈敏度特性不同，如第17波段對(duì)潮濕條件下的水汽具有很強(qiáng)的吸收能力，且具有較高的敏感度；第18波段對(duì)干旱條件下的水汽具有很強(qiáng)的吸收能力。因此在某一確定環(huán)境下，第17 波段、第18 波段和第19波段的大氣透射率不同，其反演得到的大氣水汽含量也不同。為了提高大氣水汽反演的精確度，先反演3個(gè)波段的水汽值，再通過(guò)加權(quán)算出平均水汽值W，其計(jì)算公式如下：

式（4）中：W17、W18和W19分別表示第17波段、第18 波段和第19 波段定量反演計(jì)算得到的研究區(qū)的水汽值（單位為mm）。f17、f18和f19分別表示第17波段、第18 波段和第19 波段的加權(quán)系數(shù)，加權(quán)系數(shù)可根據(jù)波段透射率對(duì)總可降水量的敏感度來(lái)計(jì)算，其計(jì)算公式如下：

式（5）中：ηi＝|ΔTi/ΔW|，ΔTi/ΔW表示波段大氣透射率隨大氣水汽含量的變化率，能很好地反映出對(duì)水汽吸收的敏感度[9]，是大氣水汽含量的函數(shù)。

1.3.3遺傳算法優(yōu)化加權(quán)系數(shù)根據(jù)于秀麗[8]的研究可知，在計(jì)算加權(quán)系數(shù)時(shí)，加權(quán)系數(shù)會(huì)根據(jù)研究區(qū)所包括的下墊層的不同而有所不同。但對(duì)于某一個(gè)具體的下墊層，可以通過(guò)采用優(yōu)選的方法得到一組最優(yōu)的權(quán)重系數(shù)。參考代強(qiáng)玲等[10]的研究，

1.3.4PWV 模型的構(gòu)建利用MODIS 遙感數(shù)據(jù)定量反演大氣水汽值，其空間連續(xù)性好，可有效克服傳統(tǒng)“點(diǎn)”觀測(cè)中的空間覆蓋度不高的問(wèn)題，但仍存在較大的誤差[11]。為了提高合肥市大氣水汽反演精度，通過(guò)對(duì)MODIS 數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)分析，利用探空數(shù)據(jù)對(duì)合肥市MODIS 數(shù)據(jù)反演的大氣水汽值進(jìn)行校正，既滿足建立模型需要的樣本較多，又能滿足驗(yàn)證的樣本充分。試驗(yàn)中，在36 組大氣水汽值中，通過(guò)隨機(jī)選擇22組水汽值（占61.11%）用于建立模型，剩余組水汽值用于驗(yàn)證模型精度。

（1）MODIS PWV 與探空數(shù)據(jù)相關(guān)性分析。本研究利用Excel 軟件對(duì)MODIS PWV 與探空數(shù)據(jù)間的相關(guān)性進(jìn)行了定量研究，結(jié)果如表2 所示。由表2 可知，MODIS PWV 與探空數(shù)據(jù)間的相關(guān)系數(shù)為0.700（P＜0.01），說(shuō)明二者之間具有很好的相在利用MODTRAN 模型反演大氣水汽時(shí)，其地表反射率參數(shù)、大氣模式、路徑信息、幾何條件、光譜信息、云和氣溶膠等參數(shù)不能完全確定。因此本研究以合肥市政務(wù)區(qū)（31.8°N、117.2°E）為中心的3×3（像元×像元）區(qū)域內(nèi)的大氣水汽平均值作為該站點(diǎn)的大氣水汽值，并以該大氣水汽值當(dāng)作輸入樣本，再利用遺傳算法和1stopt 軟件對(duì)2 種模型的加權(quán)系數(shù)分別進(jìn)行優(yōu)化和求解。圖3 是二通道加權(quán)比值法反演所獲得的水汽值與MOD05值的對(duì)比曲線圖，圖4 是三通道加權(quán)比值法反演所獲得的水汽值與MOD05值的對(duì)比曲線圖。由圖3～4可知，在二通道加權(quán)比值法和三通道加權(quán)比值法計(jì)算中，遺傳算法都能提供最佳效果。但在合肥市大氣水汽值反演中，二通道加權(quán)比值法要優(yōu)于三通道加權(quán)比值法。關(guān)性。

表2 探空數(shù)據(jù)與MODIS PWV的相關(guān)性

圖3 二通道加權(quán)比值法反演的水汽值與MOD05值對(duì)比

圖4 三通道加權(quán)比值法反演的水汽值與MOD05值對(duì)比

（2）MODIS PWV 模型校正。構(gòu)建探空數(shù)據(jù)的大氣水汽值與二通道加權(quán)比值法反演的MODIS 大氣水汽值間的線性回歸模型，模型如式（6）所示。

式（6）中：PWV探空表示在研究區(qū)探空數(shù)據(jù)中實(shí)際測(cè)量得到的水汽值，單位為mm；PWVMODIS表示利用合肥市MODIS 數(shù)據(jù)反演得到的水汽值，單位為mm；a表示模型系數(shù)，b為常數(shù)。

在Excel軟件中，建立探空數(shù)據(jù)的大氣水汽值與二通道加權(quán)比值法反演的MODIS 大氣水汽值間的線性回歸方程，計(jì)算得到a=0.901 1，b=6.910 9，其模型表達(dá)式為：y=0.901 1x+6.910 9，回歸曲線如圖5所示。

圖5 MODIS PWV與探空數(shù)據(jù)的線性回歸

2 結(jié)果與分析

2.1 精度評(píng)價(jià)與分析

本文采用MODIS 05 標(biāo)準(zhǔn)水汽產(chǎn)品（MODISL1B數(shù)據(jù)）反演的合肥市大氣水汽含量來(lái)進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，精度評(píng)價(jià)結(jié)果分別如圖6～9 所示。其中，圖6 是二通道比值法與MODIS 數(shù)據(jù)的線性回歸圖，圖7 是三通道比值法與MODIS 數(shù)據(jù)的線性回歸圖，圖8 是二通道加權(quán)比值法與MODIS 數(shù)據(jù)的線性回歸圖，圖9是三通道加權(quán)比值法與MODIS數(shù)據(jù)的線性回歸圖。由圖6 與圖7 可知，在合肥市大氣水汽含量反演中，二通道比值法和三通道比值法反演的水汽值都與MOD05標(biāo)準(zhǔn)水汽產(chǎn)品成正相關(guān)關(guān)系。

圖6 二通道比值法與MODIS數(shù)據(jù)的線性回歸

圖7 三通道比值法與MODIS數(shù)據(jù)的線性回歸

圖8 二通道加權(quán)比值法與MODIS數(shù)據(jù)的線性回歸

圖9 三通道加權(quán)比值法與MODIS數(shù)據(jù)的線性回歸

由圖8和圖9可知，二通道加權(quán)比值法和三通道加權(quán)比值法反演的水汽值與MODIS05 水汽產(chǎn)品具有較好的正相關(guān)關(guān)系，二通道加權(quán)比值法的相關(guān)系數(shù)要高于三通道比值法的相關(guān)系數(shù)?？傮w而言，4種模型的大氣水汽反演效果都與MODIS05產(chǎn)品的水汽反演結(jié)果吻合度較高。以上結(jié)果表明，利用MODISL1B數(shù)據(jù)定量反演大氣水汽含量是一種切實(shí)可行的方法，在合肥市大氣水汽含量反演中，二通道比值法的定量反演效果要優(yōu)于三通道比值法。

在遺傳算法中，主要通過(guò)調(diào)整權(quán)重系數(shù)得到最優(yōu)解，從而使定量反演的水汽含量精度得到有效提高。4種模型水汽含量反演結(jié)果與MOD05標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品水汽含量反演的精度對(duì)比見(jiàn)表3。由表3可知，二通道加權(quán)比值法反演精度最高且效果最佳，二通道加權(quán)比值法的反演精度比三通道比值法的反演精度高98.94百分點(diǎn)，比三通道加權(quán)比值法的反演精度提高1.96百分點(diǎn)。

表3 4種模型的反演結(jié)果與MOD05標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品的精度對(duì)比

2.2 PWV精度探究

為了使精度驗(yàn)證結(jié)果更可靠、可信，將二通道加權(quán)比值法與PWV校正模型作精度對(duì)比分析，結(jié)果表明MODIS PWV 模型校正法具有很好的正相關(guān)性，也具有較高的反演精度。然而，MODIS PWV校正模型存在區(qū)域差異，Vaquero-Martinez 等[12]研究表明，MODIS PWV模型反演水汽含量時(shí)，在不同的區(qū)域應(yīng)用效果和精度不一樣，各個(gè)區(qū)域需要單獨(dú)進(jìn)行評(píng)估。MODIS PWV 校正模型反演合肥市MODIS 水汽含量值具有很高的精度和很好的效果，結(jié)果如表4所示。

表4 二通道與MODIS PWV矯正模型精度對(duì)比

2.3 合肥市大氣水汽含量的時(shí)空分布特征

2.3.1空間分布特征利用MODIS PWV校正模型提取和反演得到合肥市大氣水汽含量空間分布特征，結(jié)果如圖10（1—4月）、圖11（5—8月）和圖12（9—12月）所示。為便于對(duì)合肥市大氣水汽含量的空間分布特征進(jìn)行深入分析，將合肥市區(qū)域矢量邊界加入水汽含量圖中（長(zhǎng)豐縣、肥東縣、肥西縣、巢湖市、蜀山區(qū)、廬陽(yáng)區(qū)、瑤海區(qū)和包河區(qū)）。由圖10 可知，1 月4日，合肥市大氣水汽含量在7.3 mm左右，水汽含量較低；水汽含量低值區(qū)域主要分布在長(zhǎng)豐縣、肥西縣北部和蜀山區(qū)西部，水汽含量均在7.1 mm 以下。由圖11 可知，6 月29 日，合肥市大氣水汽含量呈上升趨勢(shì)，水汽值在8—9 mm的區(qū)域約占90%，肥西縣以北區(qū)域的水汽值偏低，合肥市城區(qū)與肥西縣以南區(qū)域的水汽含量偏高，均在8 mm左右。7月1 日、7 月20 日和7 月31 日3 個(gè)時(shí)段的總降水比5—6月降水多。其中，7月20日總降水最多，超過(guò)11 mm的降水區(qū)域占90%；7 月1 日總降水最少?？傮w來(lái)看，合肥市大氣水汽含量在2021年6—9月呈上升趨勢(shì)，7月上升速度最快。從區(qū)域分布上來(lái)看，肥西縣總濕度偏低。通過(guò)對(duì)36 景合肥市大氣水汽含量分布圖的綜合研究可以得出，在同一時(shí)期內(nèi)，合肥市靠近城區(qū)的區(qū)域，水汽含量普遍偏高。

圖10 1—4月大氣水汽含量分布

圖11 5—8月大氣水汽含量分布

2.3.2時(shí)間分布特征利用MODIS PWV 校正模型提取和反演得到合肥市2021年1—12月大氣水汽含量分布，水汽含量各月統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖13所示。由圖13可知，合肥市6—9月的平均大氣水汽含量呈上升趨勢(shì)，7月中下旬和8月上旬的平均大氣水汽含量較高，合肥市7 月平均大氣水汽含量大于11 mm。合肥市平均大氣水汽含量的最小值出現(xiàn)在12 月上旬，約為7.2 mm。總體來(lái)看，合肥市大氣中平均水汽含量在6—7 月呈增加趨勢(shì)，8—9 月有輕微的減少，但比5—6 月稍高。這意味著，2021 年1—12 月期間，合肥市平均大氣水汽含量的較大值在7 月和8月，與合肥市降水期在7—9月相吻合，具有很好的一致性。

3 結(jié)論與討論

本研究以2021年1—12月MODISL1B數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，合肥市為研究區(qū)域，采用MODIS PWV 校正模型、二通道比值法、三通道比值法、二通道加權(quán)比值法和三通道加權(quán)比值法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)合肥市大氣水汽含量的定量反演，并對(duì)合肥市大氣水汽含量時(shí)空分布特征進(jìn)行了分析。

在利用MODIS 數(shù)據(jù)定量反演合肥市大氣水汽含量中，通過(guò)計(jì)算比較可知，二通道比值法要優(yōu)于三通道比值法，二通道加權(quán)比值法的相關(guān)系數(shù)要高于三通道比值法的相關(guān)系數(shù)。二通道加權(quán)比值法反演精度最高且效果最佳，二通道加權(quán)比值法的反演精度比三通道比值法的反演精度高98.94百分點(diǎn)；比三通道加權(quán)比值法的反演精度提高1.96百分點(diǎn)。

從時(shí)間上看，合肥市大氣水汽平均含量在6—7月呈上升趨勢(shì)，1 月份水汽含量最低，7 月份大氣水汽含量最高。從空間上看，水汽含量低值區(qū)域主要集中在肥西縣北部，市區(qū)附近水汽含量同期較高。

由于數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)數(shù)量和數(shù)據(jù)處理技術(shù)水平等因素，可能會(huì)導(dǎo)致合肥市大氣水汽含量計(jì)算結(jié)果與實(shí)際值存在一定的偏差，今后需進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化算法，以提高合肥市大氣水汽含量的反演精度。