辽宁开原7·3 强对流天气的卫星识别分析技术＊

冯 琬，丛显辉，张 博

（1.中国民用航空飞行学院，四川 广汉618307；2.大连航空有限责任公司，辽宁 大连116000）

1 研究背景

对流云是由于大气发生对流运动而生成的一种产物，强对流云常伴有冰雹、龙卷风以及短时大风等强对流天气。但是由于强对流系统时空尺度小，具有突发性、灾害性、预报难度大的特点，利用常规的气象观测手段很难能够捕捉到强对流系统。天气雷达作为一种非常规的天气观测设备，基于雷达资料对强对流系统的观测也已经被广泛应用，但是，雷达的探测波段单一，并且覆盖范围有限，在强对流系统的探测上有着明显的缺陷。卫星相较于雷达覆盖范围广，静止气象卫星的资料几乎可以覆盖全球1/4 的面积，此外随着卫星技术的不断提高，卫星的时间分辨率以及空间分辨率也在不断提高，并且卫星可以实现全天候、多波段的观测，卫星在对流云的识别上有着不可替代的优越性。

在对对流云的研究中，研究者较为关注的是对于强对流云团以及快速发展对流云的识别判断。在众多方法中，亮温阈值法是最为常见的。许多专家学者针对不同地域，提出了利用不同的阈值来进行强对流云的识别判断，与单一阈值法相比较，多阈值更具有优势，可以发挥卫星多通道观测的优点，从而能够更好地识别对流云系[1-3]，亮温阈值法能够快速有效地识别出对流云。确定出适合研究地区的亮温阈值，并且充分利用地球静止气象卫星多波段观测的特点，准确地识别判断出强对流云以及有效地预判快速发展对流云，为强对流天气的预报提供参考，从而尽可能地减少强对流天气给人民生产生活带来的危害。

本篇论文基于气象卫星，利用阈值法，针对开原龙卷风天气，重点进行强对流云团的识别判断以及快速发展对流云的识别判断，以此为强对流天气的预报提供初步参考，从而尽量减轻经济的损失，避免人员的伤亡。

2 天气过程

2019-07-03 T17 ：00 起，辽宁开原以北的天空乌云密布，17：14 左右，辽宁开原上空北方天空黑云之中突然出现了一个颜色深的漏斗云，17：15 左右，漏斗云接地，也正式宣告了此次龙卷天气的开始，17：15—17：30，强龙卷风天气席卷了辽宁开原市区，并给辽宁开原带来了严重的财产损失以及人员伤亡，龙卷中心附近最大的阵风达到了17 级甚至17 级以上，达到了EF-3 级强度。由天气图可知，东北上空有一冷涡存在，中心强度为560 dagpm，强度极强，造成其西侧有大量强盛的冷空气在从西北向东南方向侵袭，最后直达辽河平原，而850 hPa 及以下高度则为西南暖湿气流，这样就形成了大气上层干冷下层暖湿的结构，大气层结极不稳定，这是强对流天气发生发展的前提。

3 强对流云的卫星识别分析

在红外波段，用亮度温度值表示目标物辐射的强度。而对于强对流云来说，由于强对流云是强烈对流运动的产物，强对流云团在卫星红外通道对应的就是亮度温度值最低的区域。在本文中，将云顶亮度温度值小于或者等于230 K 的对流云定义为强对流云，并在这个基础之上，利用气象卫星中国区域红外通道17：00 数据来识别7·3 辽宁开原龙卷风天气过程中的强对流云。2019-07-03T17：00 7 通道原始卫星图像如图1 所示。

本次辽宁开原的龙卷风强对流天气开始时间为2019-07-03T17：15 左右，大约于17：30 结束，一共持续了约15 min。图1 中的方框区域是2019-07-03T17：00辽宁开原龙卷风的红外通道的原始图像，从红外卫星云图的图像中，可以看出云顶光滑平坦，云团结构紧密，色调白亮，所以方框中的云团为强对流云团，而强对流云所带来的强对流天气是气象预报所最为关注的重点以及难点问题。接下来将利用算法语言进行强对流云团的识别判断，下面阐述的是识别强对流云的过程中，红外亮温阈值的选取原则以及过程。

图1 2019-07-03T17：00 7 通道原始卫星图像

第一步首先确定一个亮温阈值的范围，本文由于缺少对辽宁地区强对流云云顶红外亮温值的统计分析，所以采取反向推导阈值的方法来确定合适的阈值。221 K 适合识别强对流云，再考虑到东北地区气温较低，而强对流云本身由于云体高大且密实，近似黑体，以致于对应的红外亮温值低。所以在本文中选用200～230 K 这一红外阈值范围来进行强对流云的识别判断，所选择的亮度温度值在合适的基础之上范围要大些，要确保用选定的亮温阈值区间在识别强对流云时，不会漏掉任何强对流云的像素点。亮温阈值识别结果如图2 所示。如图2（a）所示，从识别结果中可以得出，当亮温阈值选取在[200 K，230 K]这一范围时，对于本次辽宁开原龙卷风天气过程中的强对流云来说，适合的亮度温度值应该位于210～220 K 之间。所以接下来将根据第一步识别的结果进一步缩小亮温阈值的范围。第二步识别采用210～220 K 这一亮温阈值区间，从图2（b）中可以看出，亮温阈值进一步锁定为210～220 K，可以较好地识别出强对流云，并且剔除了图2（a）中大量的非强对流云区域，同时也最大程度保留了强对流云区域。最后，将更进一步地确定适合开原地区强对流云的亮温阈值，把210～220 K 这一阈值范围以1 K 为间隔单位，划分成10 个亮温区间，从而更加精确地确定出识别此次辽宁开原开原龙卷风强对流云的最佳亮温阈值，图2（c）为此次识别的结果图。216～220 K 的亮温阈值可以最好地识别出强对流云，所以本篇论文将用[216 K，220 K]作为强对流云识别判断的亮温阈值。

图2 亮温阈值识别结果

但在识别判断强对流云团的过程中，容易把相近高度的卷云错误地识别判断为强对流云，从而产生错误识别的情况，影响强对流云识别结果的准确性。所以在原本识别结果的基础之上，需要进行进一步识别，以达到区分卷云以及强对流云的目标，从而使识别结果更加准确。

采用分裂窗技术即12.0 μm 与10.7 μm 的亮度温度的差值。红外分裂窗通道受大气的影响很小，影响两通道的主要因素是水汽，而对于强对流云团以及卷云来说，强对流云团内部水汽含量大，而卷云的水汽含量相对于强对流云团来说很少，强对流云对应的两通道的差值较之卷云要大。图3 为应用红外分裂窗技术区分强对流云以及卷云的识别结果，图中方框区域为识别出的强对流云区域，从图中可以看出，强对流云附近区域没有出现比其对应两通道亮温差值还大的区域，所以在识别出的强对流云区域中，基本不存在被错误识别进来的卷云，较为成功地排除了卷云在识别强对流云过程中可能造成的不利影响，从而直接证明了识别结果是准确的，并且是可信的。

图3 分裂窗技术识别结果

4 快速发展对流云的识别

从前文的判别中不难发现，在17：00，基本大部分都是强对流云，此时的积云已经得到了强烈的发展，并且其后所带来的龙卷风强对流天气严重危害了人民的财产以及生命安全，在灾难天气发生之前，如何进行正确的天气预报也是有待解决的问题。考虑到卫星多通道观测以及高时空分辨率的优势，本文采取4 个指标，来识别判断快速发展对流云。表1 是为识别快速发展对流云而设定的指标，当目标积云同时满足表格中所列出的全部指标时，就将目标积云判定为快速发展对流云。按照4 个制定的指标进行数据的筛选，结果发现，在16：30，2 通道与7 通道的亮温差值在﹣35～﹣10 ℃之间，从16：30—17：00，7 通道的亮温值变化小于﹣2 ℃，2 通道与7 通道的亮温差值变化大于6 ℃，9 通道与7 通道的亮度温度差值则要大于1 ℃，同时满足4 个指标的目标积云则就被认定为快速发展对流云，且比17：00 强对流天气发生时提前了30 min，有较好的预报意义。

表1 快速发展对流云识别指标

5 结束语

龙卷风是中小尺度天气，发生突然，依据现有的手段准确预报难度极大，本文从卫星资料入手对强对流天气的识别技术进行了探索，利用阈值法与分裂窗技术，得到强对流云的识别判据与前期快速发展时的指标，具有一定的预报指示意义。由于时间、资料的有限性，缺少对辽宁地区大量对流云卫星红外亮温数据资料的统计分析，所以只能采取反向推导阈值的方法，在阈值选取方面存在不严谨之处。