基于LoRa的海雾监测系统在漳州的观测精度分析*

吴雪菲 余安安 任 雍 郝 晶

(1.福建省灾害天气重点实验室，福建 福州 350001；2.福建省大气探测技术保障中心，福建 福州 350008;3.中国气象局气象探测中心，北京 100081；4.中核工程咨询有限公司，北京 100037)

1 概述

海雾是一种常见的灾害性天气，具有发生范围广、危害程度大等特点，对海上交通、渔业、航空以及军事活动等都会产生较大影响[1]。福建省地处我国东南沿海、台湾海峡西岸，受亚热带海洋性季风气候以及独特的地理条件影响，其沿海地区是海雾天气的易发地，尤其多发在冬春季节，连锁反应强。因此，准确可靠地观测海雾天气过程，是科学预防和减轻海雾灾害的重要环节，也是福建气象部门需要重点关注和解决的问题。

目前，海雾探测手段主要包括基于海岸、海岛、石油平台、船舶和浮标的自动气象站能见度观测方式，以及毫米波雷达、激光雷达和卫星等遥感观测方式[2-3]。沿海地区自动气象站及水上自动气象站观测较为准确直接，但受海洋环境和技术条件限制，仅有单点的观测资料，且布设密度低，无法反映海雾的整体演变情况；毫米波雷达和激光雷达能以较高的时空分辨率提供站点附近实时的海雾观测，但其探测范围有限(10～15km)，仅能实现沿岸小区域范围内的海雾观测，无法覆盖水上主要航道、渔业作业区等；卫星可以实现大尺度的海雾观测，但其时空分辨率较低，且区分雾和低云的反演精度有待提高。因此，迫切需要针对海雾观测短板，开展相关新技术研究，依靠技术突破为海雾的观测提供更加有效的手段。

国内外许多学者尝试利用多种探测设备和新方法开展雾的观测与研究工作。Teshiba等利用毫米波雷达对Miyoshi盆地地区的海雾空间分布、强度和生消特征进行观测与对比试验[4]。Bendix等利用辐射传输模型计算了MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectro-radiometer)第1～7波段反射率在雾发生时的范围并设定相关阈值，实现了日间雾的检测[5]。牛生杰等总结了国内有关雾的研究现状，并讨论了遥感技术和数值模拟在雾研究中的应用进展[6]。韩美等从海雾发生时的天气气候性特征、监测手段及微物理特征和数值预报方面，对比了台湾海峡海雾和其他海域大雾的研究进展状况[7]。张春桂等利用卫星传感器MODIS的可见光和红外探测通道数据，选择对海雾具有敏感反应的探测通道，通过综合判识建立了台湾海峡海雾遥感监测模型[8]。张春桂等寻找FY-2E卫星资料反演海雾的规律，建立了台湾海峡海雾自动监测业务软件系统，该系统海雾监测平均准确率在白天超过70%[9]。黄彬等提出了基于深度学习的静止气象卫星多通道图像融合分割算法对黄渤海海域范围的Himawari-8卫星数据进行研究，验证其检测正确率(检测正确/总样本)为93.2%[10]。袁逸博基于多年卫星遥感资料、沿海探空资料、浮标气象资料等数据，建立了适用于黄海日间海雾的遥感反演提取算法，准确率达72.2%[2]。刘光普等使用毫米波雷达和前向散射能见度仪联合观测海雾的数据，建立了雷达反射率与海雾能见度之间的反演关系，并对比分析了海雾能见度反演数据的效果[11]。综合来看，现有观测手段受到技术本身的限制，在海雾的观测上远远不能满足实际需求。

福建省大气探测技术保障中心团队提出了基于远距物联网通信技术 (Long Range Radio, LoRa) 的新型海雾观测方法，建立了福建省海雾监测系统(以下简称LoRa海雾系统)。本文采用能见度实景观测站，以及基于海岸、海岛和海上浮标的能见度仪的海雾观测结果，对比分析LoRa海雾系统在漳州市沿海区域的海雾观测精度，研究结果为后续LoRa海雾系统算法的改进和应用提供一些参考。

2 LoRa海雾系统

一般情况下，物联网无线通信技术很难兼得功耗低和传输距离远这两个需求，Semtech公司开发了LoRa技术，其最大的特点就是在同样的功耗条件下比其他无线方式传播的距离更远，实现了低功耗和远距离的统一。同时，LoRa技术还具有可以独立组网、单网关可连接多个节点、信号接收灵敏度高、数据速率可控、多在免费频段运行等优点，因此LoRa技术十分适合海上组网观测[12]。

基于LoRa技术的福建省海雾监测系统(见图1)是福建省大气探测技术保障中心及其团队提出的新型海雾观测方法的实现，研究团队在台湾海峡部署了LoRa测雾数据站(见图2)，根据已开展的长期相关性试验分析，建立了“LoRa信号强度指标RSSI—海雾强度”关系模型[12]：

图1 LoRa海雾系统主页

图2 LoRa测雾数据站

RSSI=logbasedd-logbasexX-logbaseyY-F-R

其中，RSSI为LoRa测雾数据站接收到的信号实测值；based为LoRa测雾数据站距离对数底数，d表示距离；basex为绝对湿度影响因子对数的底数，X表示绝对湿度；basey为风速调整因子对数的底数，Y表示风速；F为电磁参数；R为发射天线调整参数。

在关系模型的基础上，成功研发了LoRa海雾系统，LoRa海雾系统能够解决地基海雾探测范围严重不足问题，为实现海雾的大范围实时精密监测提供解决方案和技术支撑。

目前，LoRa海雾系统依托已建岸基和海岛区域自动气象站、海上大浮标平台等，以30～80km间距在福建沿海部署了84套低功耗超远距离LoRa测雾数据站(图2)，形成了“粗芦岛至过屿岛区域”“宁德三都澳”“厦门五通至晋江围头”以及“漳州沿海区域”多节点海雾观测LoRa密织网，探测范围可达台湾海峡南部主航路，最大覆盖海域约6000km2。LoRa海雾系统的时间分辨率为5min，空间分辨率为500m，自2018年投入使用以来，可以实现海雾强度等级的大范围实时监测。目前，LoRa海雾系统已更新到第二版本，具备网页版和客户端版的登录、查看和数据下载等功能。

3 研究区域和方法

3.1 研究区域

本文研究区域为福建省漳州市的沿海区域(见图3)，漳州是福建南部沿海的一个地级市，海域面积1.86万平方千米，地处闽南金三角南端，是闽、粤、赣的交通要冲，全市属于亚热带海洋性季风气候，沿海海雾多发。在沿海地区海雾可以登陆并深入陆地，有时达几十千米，本文选取27个距离海岸线小于15km的自动站站点和1个位于东山站架设朝向海洋的海雾实景观测站作为LoRa海雾系统精度检验的标准，其站点分布如图3所示。

图3 研究区域及站点分布

3.2 海雾的分级标准

根据能见度可以将雾分为五个等级，分别为轻雾、雾、大雾、浓雾和强浓雾等级[13]：水平能见度距离在1km～10km之间的称为轻雾，500m～1km之间的称为雾，200m～500m之间的称为大雾，50m～200m之间的称为浓雾，低于50m的称为强浓雾。

4 评估结果

4.1 实景观测站评估LoRa海雾系统观测精度

4.1.1 一次典型海雾过程

2021年3月18—20日东山站海雾过程的实景观测站图像和LoRa海雾系统海雾等级分布如图4所示。东山站雾的实景观测站显示，此次海雾过程自3月18日17∶00左右开始观测到轻雾，逐渐增强到雾、大雾、浓雾强度等级。此后海雾等级波动减弱，海雾强度逐渐降低为雾、轻雾，直至海雾消散。LoRa海雾系统观测到的海雾变化过程，与实景站海雾变化过程一致性较高，LoRa海雾系统较好实现了对本次海雾过程的监测。

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

(g)

(h)

(i)

(j)

(k)

(l)图4 2021年3月18—20日东山站海雾变化过程(左列为实景观测站观测结果，右列为LoRa海雾系统观测结果)

4.1.2 全年海雾过程

对东山站2020年7月至2021年7月共计107次海雾过程开展实景观测站观测图像与LoRa海雾系统观测结果比对。如表1所示，有91次海雾过程LoRa海雾观测等级与实景站能见度等级基本一致，约占总观测过程的85.05%；有10次海雾过程LoRa海雾系统观测到的海雾等级高于实景观测站观测结果，约占总观测过程的9.34%；另外还有6次海雾过程，LoRa海雾系统观测到的海雾等级低于实景观测站观测到的结果，占比约5.61%。

表1 LoRa海雾系统与实景观测站观测海雾过程的对比结果

4.2 自动站能见度仪评估LoRa海雾系统观测精度

4.2.1 概率分布

采用自动站能见度仪的观测结果，评估漳州沿海区域LoRa海雾系统的观测精度，本文仅分析2021年6—8月整点自动站能见度有值的情况下，LoRa海雾系统的表现情况。研究采用最近邻插值法将LoRa海雾系统网格资料插值到与其距离最近且小于500m的自动站站点上进行空间匹配，总计获得9267个有效样本数。

海雾强度的不同对人们生活的影响程度不同，因此，详细了解不同海雾等级，尤其是较强海雾等级下LoRa海雾系统的观测精度是非常必要的。图5为自动站能见度观测值分别为轻雾、雾、大雾、浓雾和强浓雾时，对应区域和时刻LoRa海雾系统观测到的海雾等级的概率分布情况。从图5可以看出，当自动站能见度等级为轻雾时，对应LoRa海雾系统海雾观测结果98.5%为轻雾，一致率较高；当自动站能见度等级为雾时，LoRa海雾系统海雾观测结果与之相符的仅有33.3%，低估占比38.3%，其余28.4%为高估，高估1～2个能见度等级；当自动站能见度等级为大雾时，LoRa海雾系统观测准确的概率为50.8%，低估和高估能见度等级分别占比30.8%和18.4%；当自动站能见度等级为浓雾时，LoRa海雾系统海雾观测准确率为74.0%，低估占比28%，高估占比3.1%；当自动站能见度等级为强浓雾时，LoRa海雾系统观测结果与自动站一致的概率为86.4%，其余情况均为低估。综合来看，LoRa海雾系统观测海雾在轻雾时准确率最高，其后依次为强浓雾、浓雾、大雾，观测准确率最低的为雾等级。

图5 LoRa海雾系统观测结果的概率分布图

4.2.2 时间变化

进一步了解LoRa海雾系统与自动站海雾等级随时间变化的情况。图6给出了将军澳2021年8月2—4日海雾的逐小时变化过程，由于自动站能见度观测值的缺失，图6中时间偶尔会有间隔，可以看出，此次海雾过程中，LoRa海雾系统观测海雾等级与自动站能见度等级随时间变化的曲线趋势较为相似，在2021年8月2日22时至3日13时期间差异较为明显，但偏差基本为一个海雾等级，2021年8月3日17时及之后，LoRa海雾系统观测海雾等级与自动站能见度等级表现出较高的一致性。总体来看，LoRa海雾系统观测海雾等级与自动站能见度等级变化趋势比较一致，但细节上还存在一些差异。

图6 2021年8月2—4日将军澳海雾过程的时序变化

5 结论

本文采用海雾实景观测站，以及沿海27个自动气象站的能见度观测结果，对比分析了LoRa海雾系统在漳州市沿海区域的海雾等级观测精度。结果表明：

①LoRa海雾系统能够较好地观测到东山站的海雾变化过程。实景观测站对比显示，2020年7月至2021年7月共计107次海雾过程，两者海雾观测等级基本一致的概率为85.05%。

②LoRa海雾系统观测海雾在轻雾等级时准确率最高。采用自动站能见度仪评估2021年6—8月LoRa海雾系统的海雾观测精度，轻雾、雾、大雾、浓雾和强浓雾的观测准确率分别为98.5%、33.3%、50.8%、74.0%和86.4%。

③在将军澳2021年8月2—4日的海雾过程中，LoRa海雾系统观测海雾等级与自动站能见度等级在时间上的变化趋势比较一致，但还存在一些细节差异。