基于卫星主动观测的东海海域有限高度视线无云概率研究

李荣波，齐琳琳，赵倩，安洁

（1.解放军92538部队12分队，辽宁大连116041；2.空军装备研究院航空气象防化研究所，北京100085；3.安徽省气象科学研究所，安徽合肥230031；4.安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室，安徽合肥 230031）



基于卫星主动观测的东海海域有限高度视线无云概率研究

李荣波1，齐琳琳2，赵倩3，4，安洁2

（1.解放军92538部队12分队，辽宁大连116041；2.空军装备研究院航空气象防化研究所，北京100085；3.安徽省气象科学研究所，安徽合肥230031；4.安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室，安徽合肥 230031）

摘要：鉴于卫星主动观测具备对云空间结构进行垂直观测能力，利用2008年CloudSat/ CALIPSO卫星资料，以东海为例，重点开展了不同高度不同视线方向视线无云概率的分布特征研究。结果表明：视线无云概率随观测高度、角度的不同而不同，相同高度不同视线方向无云概率分布差异显著。研究结果对加强卫星云特征产品的实际保障应用具有重要意义。

关键词：CloudSat卫星；东海；视线无云概率

1　引言

云的三维时空分布对空基和天基光学、红外传感器的使用有着明显影响，如红外照相时较厚的云层有可能完全阻挡红外线穿过。针对云对传感器观测的影响问题，美国学者在20世纪60年代提出了视线无云概率的概念。视线无云概率（Probability of Cloud-Free Lines-Of-Sight，PCFLOS）定义为视线上不被云遮挡的概率，通常用0—100之间的百分比来表示。在某一视线上，10%的视线无云概率就表示目标物能够被观测到的概率为10%。目前，随着光学精确制导武器已成为现代战争的重要“杀手锏”武器，云的存在对此类武器性能的影响也越来越受到人们的重视。研究云对传感器观测的影响在航空和军事等部门的应用前景非常广泛，将有助于提高飞机精确投弹和准确照像侦察等的成功率。

受观测条件限制，早期视线无云概率研究主要是基于地面常规观测资料。McCabe［1］和Lund［2］分别独立地提出了利用地面观测资料计算视线无云概率的半客观分析方法。此后，Lund等［3］利用哥伦比亚地区的全天空照相机连续3 a拍摄的云照片资料，研究得出从地面穿透整层大气视线无云概率的两种计算方法，并提出了Lund模型方位角无关假设。而后Rapp等［4］、Boltz等［5］、Warren等［6］相继发展和评估验证了该方法的合理性。国内对视线无云概率的研究虽相对较晚，但取得的结果有力支持了我航空、军事部门的迫切需求［7-9］。其中，较为代表的是李昀英在Lund工作基础上给出了适用于世界任意地区有限高度视线无云概率的计算方法［7］，并利用佛山地区30 a云气候资料计算得出的视线无云概率随高度的增加和视角的减小而减小。但对于高原、海洋等观测资料匮乏地区，基于地面观测资料的视线无云概率研究仍存在很大局限性。

随着遥感技术的不断发展，卫星资料在视线无云概率研究中的应用逐步得到重视，如Hobbs等［10］利用美国NOAA极轨环境卫星大气红外垂直探测器（HIRS）为期8 a的全球云气候学资料，得出利用被动卫星资料确定视线无云概率的方法。但由于被动卫星只能对云顶部分提供有效测量，因此，基于被动卫星资料只能得到最高云层之上的视线无云概率，对于最高云层下方的视线无云情况无法直接确定，从而还是存在或多或少局限性。2006年主动观测卫星CloudSat与CALIPSO的发射成功，其所具备的垂直探测能力为视线无云概率研究提供了新的契机。姚志刚等［11］利用该卫星资料重点针对青藏高原及周边区域各季节不同高度不同视线方向视线无云概率进行了较为全面的研究。但尚未有学者利用卫星主动观测资料对我国近海海域的视线无云概率进行针对性研究。考虑到东海海域的重要军事战略地位，其视线无云概率研究对于航空侦察等具有重要指导意义。为此，本文利用2008年CloudSat/CALIPSO卫星资料开展了该海域视线无云分布状况研究，重点分析出相同高度不同视线方向视线无云概率的分布特征，以便为卫星云特征产品的实际保障应用奠定基础。

2　资料和方法

2006年4月，载有94 GHz云廓线雷达（CPR）的CloudSat卫星和载有激光雷达（CALIOP）的CALIPSO的卫星发射，实现了对云垂直分布和结构特征的主动遥感探测，并且首次实现了对云和降水的同时观测［12-14］。尤其是CloudSat卫星搭载的94GHz毫米波云观测雷达（CPR），可以“切开”云层，为研究全球尺度云属性提供了新的契机。

CloudSat卫星位于705 km高度的太阳同步轨道上，卫星绕地球一周成为一个扫描轨道，扫描时间大约99 min，每天大约绕地球14—15个扫描轨道，一个扫描轨道的长度大约是40 786 km，每条轨道由37 088条扫描廓线组成，在雷达轨迹上约每0.16 s产生一个有效的探测廓线，每个像素点的星下点波束覆盖宽度的沿轨是2.5 km，横轨是1.4 km，数据采样自两根廓线之间，因此数据产品的水平分辨率为1.1 km×1.3 km，垂直方向有125个距离库，代表气柱高度约240 m，即垂直探测的高度大约为30 km，如图1所示。

鉴于视线无云概率以及云的出现频率强烈的依赖于云的三维空间分布情况，而主动观测卫星CloudSat与CALIPSO在云垂直结构方面具有其它手段无法比拟的优点，为此，本文针对东海海域，利用姚志刚等建立的无云出现频率计算模型，计算了相同高度不同视线方向上无云的出现频率。

计算各高度上各视线方向上的无云概率模型图如图2所示，O为观测点，r为视线距离（取20 km），θ为视线与y轴正方向的夹角，h是观测高度，s是视线末端在地面上的投影与观测点在地面上的投影之间的距离。

由于不同的视线方向，有云/无云概率计算方法不同，需分不同情况处理：

（1）垂直向上观测，即θ=0°时，若高度h小于观测点所在廓线内最上层云的云顶高度，则判断其为有云；

（2）垂直向下观测，即θ=180°时，如果高度h大于观测点所在廓线内最下层云的云底高度，则判断其为有云；

图1 CloudSat产品存储说明示意图

图2各高度上各视线方向上的无云概率模型图

（3）沿水平方向观测，即θ=90°或θ=270°时逐一判断方向“北”或方向“南”距离观测点20 km范围内观测廓线内在h高度是否有云，如果任何一条廓线有云，则判断该观测点在该方向观测到云；

（4）若视线在直角坐标系内的Ⅰ和Ⅱ象限时，首先计算经过的廓线数，计算方法如图3所示，

式中：g为地球重力加速度。

由于CPR的沿轨水平分辨率是1.1 km，所以廓线数为：

由图还可以得到：

由于 xn+1=rgcosθ，所以可得 x1、x2、x3、…、xn，然后得到视线在各观测廓线内的边界高度：

图3视线向上观测示意图

这样逐一判断高度hn至hn+1之间在距O点第n条廓线内是否有云，如果任一视线高度内有云，则判断该方向有云；

（5）如果视线在直角坐标系的Ⅲ和Ⅳ象限时，要分两种情况进行考虑，即1）观测点在视线方向上与地面距离小于视线距离r和2）观测点在视线方向上与地面距离大于视线距离r。

1）如4所示，可以得到：

同上，视线经过的廓线数为：

从而可以得到

然后可以得到视线在各观测廓线内的边界高度：

这样逐一判断高度hn至hn+1之间在距O点的第n条廓线内是否有云，如果任何一个视线高度内有云则判断该方向有云。

2）如图5所示，可以得到：

图4　观测点在视线方向上与地面距离小于视线距离r时的视线向下观测示意图

图5观测点在视线方向上与地面距离大于视线距离r时的视线向下观测示意图

视线经过的廓线数：

可以得到：

推得：

进而得到：

同样，逐一判断高度hn至hn+1之间在距O点的第n条廓线内是否有云，如果任何一个视线高度内有云则判断该方向有云。

由

3　特征分析

针对1—5 km逐1 km的5个高度层不同视线方向无云概率年平均分布情况进行计算发现，尽管相同高度不同视线方向无云出现概率在量值和分布上均存在差异，但任一高度上的视线无云概率沿着0°和180°的垂直线大致有对称分布的趋势，这一结果与姚志刚等［11］对青藏高原地区的分析相似，说明Lund模型中的方位角无关假设具有普适性。

图6给出了1 km高度上逐30°变化的不同方向视线无云概率分布。可以看出：视线向下的无云概率比视线向上的无云概率偏高，沿垂直向上或向下的对称两侧视线无云概率分布趋势一致。其中，由于1 km所在的高度较低，其上方往往被大量云层覆盖，而1 km以下的云量有限，所以视线垂直向上的无云概率相对最小。而随着观测角度的增大，无云概率也逐渐增大，至斜视150°和210°方向上达到最大，约95%以上，这可能与云与云的间隙落在观测视线内有关。而对于水平90°和270°方向，无云概率低值区呈东北西南走向，高值区位于长江入海口沿岸和台湾海峡区域，高值中心无云概率值在70%以上。对于120°与240°方向，无云概率的分布形式与水平方向相似，但是无云概率的值略微偏高，整体在70%以上；同时视线向上60°和300°方向上，视线无云概率同时呈现南北向分布，高值区位于台湾海峡、巴士海峡及澎湖列岛的东南部，高值中心的无云概率值达65%以上。需要指出的是，在间隔逐10°的视线无云概率计算中我们发现，150°—170°和190°—210°的视线无云概率基本相当，相对最大，由此我们可以将150°作为视线方向的分水岭。1 km高度上，当视线转向下时，其观测半径远远小于20 km，又因低于1 km的云量本就不多，所以90°视线后随着角度增加，无云概率增大，至150°受观测半径和云之间缝隙的共同影响，使得视线无云概率显著增大。而180°上值的相对减小，应该是与垂直向下观测时云层间隙对其没有影响有关。只要视线下有云，都会削弱视线无云概率。

对于5 km高度上的视线无云概率分布而言（见图7），其与1 km上的规律基本一致，也是沿垂直向上或向下的对称两侧视线无云概率分布趋势一致。其中，视线偏上方向的无云概率分布呈南北型分布，而视线偏下方向的则大致呈东北西南向分布。琉球群岛西北部的东北西南向海域是视线无云概率低值带，台湾海峡以及台湾岛西南部的各个方向上无云概率分布是相对高值区，而在台湾岛的东北部及东部地区则偏低。与1 km视线无云概率随角度变化不同的是，随着视线由垂直向上的逐渐下移，无云概率逐渐变大，至水平90°达到最大，之后随着角度的增大逐渐减小，至垂直向下时达到相对最低。对于水平90°和270°方向上无云概率达到最大，这说明该高度上此角度云的遮蔽性不强，云与云的间隙落在观测视线内最大。而5 km高度的各类云相对多，云与云的互相遮蔽效应明显，故视线被云遮挡最强。对于其它视线方向，总体来看还是视线斜向下的无云概率比视线斜向上的无云概率偏高，这应与向下看时可透过不同高度云块间的缝隙有关。

图6 1 km高度不同方向视线无云频率分布图（a—l分别表示0—330°间逐30°变化的各视线方向）

上述分析也可一定程度上反映出无云概率分布的高度变化特征，即同一视线条件下不同高度的无云概率存在很大差异。无论是垂直向上还是水平方向，视线无云概率与该层及其以上的可视云量有关，随着高度的增加视线无云概率有逐渐增大趋势。但对于垂直向下而言，却是高度越高，视线上的云遮蔽越明显，这反映出在中高云集中出现的高度层云间隙的可视度相对少。由此可以说，视线无云概率的分布与观察角度、观测高度等密切相关，其反映的只是在既定计算条件下的视线上不被云遮挡的概率相对性，不具有绝对性。

图7 5 km高度不同方向视线无云频率分布图（a—l分别表示0—330°间逐30°变化的各视线方向）

4　结论

本文以我国东海海域为研究对象，利用卫星主动观测资料计算分析了既定条件下不同高度不同视线方向无云概率的年平均特征，得出以下结论：

（1）不同高度沿垂直轴线对称不同视角方向的无云概率分布特征具有一致性的趋势，这说明计算模型中的方位角无关假设具有普适性；

（2）相同高度不同视线方向和不同高度同一视线方向的无云概率分布差异显著。1 km上的最大视线无云概率出现在向下斜视，而5 km的则出现在水平方向。这说明不同高度各角度上的云遮蔽情况有很大不同，只有当云与云的间隙落在观测视线内最大时无云概率最强。但总体来看还是视线斜向下时的无云概率比视线斜向上的偏大；

（3）考虑到视线无云概率的分布与观察角度、观测高度等密切相关，当云与云间隙落在观测视线内多时视线无云概率就会变大。因此计算结果反映的只是既定计算条件下视线上不被云遮挡的概率相对性，而非决定性。当使用的云产品数据、观测角度定义等不同时，可能会得到不同结果。

上述研究结果对于海洋环境空基传感器探测性能的有效发挥具有支撑意义。而随着卫星主被动观测的逐步发展完善，海洋上空有限高度视线无云概率研究将会得到越来越广泛开展。

参考文献：

［1］McCabe J T.Estimating Mean Cloud and Climatological ProbabilityofCloud-FreeLine-of-Sight［R］.AirWeatherService （MATS），United StatesAir Force，Technical Report，1965，186，26.

［2］Lund I A.Estimating the Probability of Clear Lines-of-Sight from Sunshine and Cloud Cover Observations［J］.Journal of Applied Meteorology，1965，4（6）:714-722.

［3］Lund I A，Shanklin M D.Universal Methods for Estimating Probabilities of Cloud-Free Lines-of-Sight Through the Atmosphere ［J］.Journal ofApplied Meteorology，1972，12（1）:28-35.

［4］Rapp R R，Schutz C，Rodriguez E.Cloud-Free Line-of-Sight Calculations［J］.Journal of Applied Meteorology，1973，12（3）: 484-493.

［5］Boltz R W，Kather G R.Analysis of Whole-Sky Imager Data to Determine the Validity of PCFLOS Models［D］.Ohio:Air Force Institute of Technology Wright-PattersonAFB Oh School，1992.

［6］Warren A J.Climatological Probability of Cloud-Free Line-of-Sight ［R］.Scott Air Force Base，Illinois:USAF Environmental Technical Application center（AD-A260 139），1992.

［7］李昀英，孙立潭.佛山地区有限高度视线无云概率的计算［J］.气象科学，1998，18（4）:361-368.

［8］孙体忠.我国东南地区视线无云概率统计气候特征研究［D］.南京:解放军理工大学，2005.

［9］陈秀红，魏合理，饶瑞中.合肥和东南沿海地区云分布统计特征［J］.大气与环境光学学报，2007，2（6）:434-439.

［10］Hobbs R，Mitchell J，Bedrick M A，et al.Use of Satellite Cloud Climatology for Assessing Cloud-Free-Line-of-Sight Probabilities ［C］//Proceedings of the 12th Conference on Satellite Meteorology and Oceanography.［S.l.］:American Meteorological Society，2003.

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［14］Mace G G，Zhang Q Q，Vaughan M，et al.A Description of Hydrometeor Layer Occurrence Statistics Derived from the First Year of Merged CloudSat and CALIPSO Data［J］.Journal of Geophysical Research，2009，114（D8）:D00A26，doi:10.1029/ 2007JD009755.

中图分类号：P732.1

文献标识码：A

文章编号：1003-0239（2016）02-0008-08

DOI:10.11737/j.issn.1003-0239.2016.02.002

收稿日期：2015-09-06

基金项目：国家“863”计划项目（2012AA091801）；国家自然科学青年基金（41005030，41205044）

作者简介：李荣波（1972-），男，高级工程师，学士，主要从事气象水文预报工作。E-mail:279900133@qq.com

通讯作者：齐琳琳（1973-），女，高级工程师，博士，主要从事海洋气象研究。E-mail：niceqll@mail.iap.ac.cn

Characteristics of cloud occurrence frequency along the line of sight at given height over the East China Sea from satellite-based active measurements

LI Rong-bo1，QI Lin-lin2，ZHAO Qian3，4，AN Jie2
（1.Unite 92538 of PLA，Dalian 116041 China；2.Institute of Aeronautical Meteorology，Beijing 100085 China；3.Anjui Institute of Meteorological，Hefei 230031 China；4.Laboratory of Atmospheric Science and Satellite Romote Sensing of Anhui Province，Hefei 230031 China）

Abstract：Based on the cloud vertical structure observed by the satellite-based active measurements，theCloudSat/CALIPSO observations from January 2008 to December 2010 are used to analyze the characteristics and distributions of cloud occurrence frequency along the line of sight at difference heights over the East China Sea.The results show that the cloud occurrence frequency along the line of sight is dependent on the altitude and angle from the observer.The cloud occurrence frequency is significantly difference along the different line of sight at the same height.The results are significant for the actual application of the observations from satellite.

Key words：CloudSat satellite；East China Sea；cloud occurrence frequency