引言

云量和云覆盖率是影响地-气系统辐射收支平衡的重要参数^[1-3]。云量可通过地面常规观测得到，但地面观测点的空间分布和观测时间受多种条件限制。气象卫星观测时次密、覆盖范围广，通过卫星观测可获取大面积、多时次的云量资料^[4]，这在一定程度上可弥补人工观测的不足。2014年1月1日，国内地面气象站取消了夜间人工观测，致使夜间云量均为缺测。在这种情况下，为了给预报业务人员提供更详实的气象观测资料，采用卫星资料替代夜间人工观测已成为必要手段。

以往对卫星云产品的使用，大多是作为卫星云产品的可用性分析和气候变化研究。由于云在气候研究中的重要性，世界气象组织启动了由多国研究机构承担的国际卫星云气候计划(ISCCP)，建立了云参数数据集^[5]。Rossow等^[6]用其他资料与ISCCP资料进行对比研究指出，ISCCP资料的云量与其他云资料吻合得较好，其全球偏差在4%左右。Henderson-Sellers等^[7]对比了欧洲地区地面观测云量与卫星观测云量，分析了两者不一致的原因。翁笃鸣等^[8]使用ISCCP月平均总云量资料，分析了我国卫星总云量与地面总云量的分布，给出了它们在各地区的相关性和差异性。刘洪利等^[9]分析了ISCCP D 2月平均资料和地面测站云资料，发现两者总云量的整体分布和气候变化均较一致，但定量上略有差别，尤其是我国北方地区差别较大。徐兴奎^[10]对气象台站总云量和低云量观测数据的分析表明，我国总云量总体处于下降趋势。刘瑞霞等^[11]研究表明，ISCCP云量与常规观测相比，7月两者的空间分布具有很好的一致性。Henderson-Sellers等^[12]对超过4 500幅的全天空成像仪照片进行分析，建立了地面观测云量与天基观测云量之间的关系，提出传统的云量观测值可通过卫星传感器获得。Li等^[13]利用大气辐射测量全天空成像仪测量的云量与MODIS反演云量进行对比发现，两者比较一致。上述研究表明，卫星云资料与常规观测相比，有较好的一致性，基本能够反映云的真实分布情况。

针对我国地面气象观测项目调整后的业务需要，湖南省气象台于2014年基于FY-2系列卫星总云量数据开发了云量反演产品，2015年6月对FY-2G新提供的云覆盖率数据在当地进行了应用。本文参照常规地面观测总云量，分别对基于FY-2G卫星总云量和云覆盖数据的湖南省2015年7月-2016年6月的云量反演产品与地面云观测进行对比分析，以期寻求一种能更好地在实际业务中补充或替代地面云观测的卫星云产品和相应的处理方法。

1 资料说明 1.1 实况资料

实况资料为2015年7月1日-2016年6月30日的地面气象观测数据，湖南省有34个云量观测站，每日08-20时逐3 h观测一次，总云量取值范围为0-10，代表观测时天空中云所占天空的成数。

1.2 卫星总云量资料

卫星总云量资料来源于国家气象卫星中心提供的2015年7月1日-2016年6月30日FY-2G总云量产品，标准AWX格式，分辨率0.1°×0.1°。卫星总云量计算从辐射传输方程出发，设平行大气条件下卫星上接收到的辐射量(I)，其表达为

$ I = (1-{A_{\rm{c}}}){I_{{\rm{clr}}}} + {A_{\rm{c}}}{I_{{\rm{cld}}}} $

(1)

式(1)中，A_c为等效总云量，I_cld为完全云覆盖像元的辐射量，I_clr为晴空像元的辐射量。辐射量对于可见光通道可转化为反射率，对于红外通道可转化为亮温。根据式(1)，求得A_c为

$ {A_{\rm{c}}} = ({I_{{\rm{clr}}}}-I)/({I_{{\rm{clr}}}}-{I_{{\rm{cld}}}}) $

(2)

卫星总云量仅考虑格点上的辐射比值，而地面观测考虑了观测点周围一定范围内的云量。经统计得到，湖南省内34个云观测站在2015年7月-2016年6月的平均视程为9 km，本文取站点所在位置周围半径9 km内的总云量格点数值的平均值作为站点总云量值，并将云量数值同比转换为0-10。与实况资料匹配后，得到有效样本59 885对。

1.3 卫星云覆盖率资料

卫星云覆盖率资料来源于国家卫星气象中心提供的2015年7月1日-2016年6月30日FY-2G云覆盖率产品，HDF格式，分辨率0.15°×0.15°。卫星云覆盖率是卫星通过云检测后将像元分为完全晴空像元和完全云像元两类，在像元级的云检测基础上，计算一个像元矩阵中所包含的总像元数N中完全云像元N_cld所占的比值。总的云覆盖率(A)可表示为

$ A = {N_{{\rm{cld}}}}/N $

(3)

云覆盖率算法与地面观测云量定义类似，均反映一定范围内云遮蔽天空的成数，其精度仅与云检测精度相关。将云覆盖率格点值插值到湖南省内34个国家基本站，并将数值同比转换为0-10。在插值方法选取过程中，对距离平方反比、最近邻点、克里金三种常见的插值方法进行了比较，任意两种方法得到的结果之间的平均偏差均为0.2左右，不同插值方法对插值结果的影响非常小。本文采用距离平方反比插值获取站点值，与实况资料匹配后，有效样本数为59 851对。

2 误差订正

由于卫星观测与常规观测之间存在一定的系统偏差，使用卫星资料时有必要先进行偏差订正^[14]。总云量资料的精度与云监测、完全晴空辐射值和完全云覆盖辐射值的提取精度相关，由于计算过程中考虑了云的发射率，与地面观测相比值域偏小^{[14, 15]}；对于云覆盖率资料，误差主要来源于卫星云检测精度。

图 1是2015年7月-2016年6月湖南省不同实况云量下的卫星云覆盖率、总云量原始值均值分布，其中，虚线为均值的理想分布(即卫星云量与实际云量相等)状态，圆点表示在某一实况云量值下所有卫星云量样本的平均值，实线为卫星云量分布的线性趋势。从图 1中可见:云覆盖率的平均值相对更接近实况，且线性趋势线在0-10的取值区间内与理想趋势线重合较好；总云量的均值分布离理想趋势线较远，在取值区间内随着实况云量值增大与理想值的距离也在增大。但两者都存在明显的直线分布趋势，且云覆盖率和总云量与实况云量之间的相关系数均超过0.50 (云覆盖率为0.66，总云量为0.59)，满足建立一元线性回归方程的条件，可通过回归订正的方法使卫星云量值接近实况。

考虑到下垫面类型、地理高程是影响晴空亮温提取精度的关键因子，也是云量计算的影响因素，不同季节的云状特征、逆温等也会给云检测精度带来偏差^[14]，本文在回归计算过程中对不同站点分别回归运算以减少地域误差，同时模拟在实际业务中的应用环境，使用滑动回归方法，即使用前5天的样本获得回归方程应用于当天的云产品订正，以减少因天气气候背景变化而产生的误差。

对各站点的卫星总云量进行一元线性回归分析，其回归方程为

$ Y = aX + b $

(4)

其中，X为某一站点的卫星总云量原始值；a、b分别为回归系数和截距；Y为订正后的总云量值。对湖南省34个有云观测的站点分别进行滑动回归后，得到每一个站点每天的回归方程。以长沙站为例(图 2):回归系数a除了在2015年10月出现了一些较大波动外，其他时间点的变化均较平缓，振幅不大；截距b的变化与a呈反位相。其他站点结果类似(图略)。

对于云覆盖率产品，由于其均值分布离理想值较接近，大部分站点的误差都在2以内，且其误差主要来卫星的云检测精度，所以在应用中直接取其原始值。

3 对比分析

将云覆盖率产品(以下简称“覆盖率产品”)和经过订正处理的总云量产品(以下简称“总云量产品”)分别与同时段的地面云量观测数据进行对比，分析不同时段或时间点的卫星云产品相对实况的一致率和不同实况云量条件下卫星云产品相对实况的一致率，则总体一致率P和站点一致率P_s可分别表示为

$ P = \frac{{\sum\limits_{i = 1}^n {{N_{{\rm{corr}}}}} }}{{\sum\limits_{i = 1}^n {{N_{{\rm{total}}}}} }} \times 100 $

(5)

$ {P_{\rm{s}}} = \frac{{{N_{{\rm{corr}}}}}}{{{N_{{\rm{total}}}}}} \times 100 $

(6)

式(5)和式(6)中，n表示区域内站点数；N_total表示一个站点在检验时段内参与检验的总时次数，即单站样本总数；N_corr表示参与检验的所有时次中云产品与实况一致的时次数。因为目前湖南省地面云观测为人工观测，存在一定的主观性，且地面观测和卫星观测相比，在观测时间方面存在10 min左右的偏差，同时考虑到云量在应用时允许有一定的跨度区间，所以本文认为两者之差的绝对值小于等于2为一致。

3.1 总云量产品分析 3.1.1 分时段一致率分析

对经过滑动回归订正的2015年7月-2016年6月湖南省总云量进行分析，其结果见表 1。从中看到，各月之间一致率差异较大，最高的11月份达到87.1%，最低的2月份仅为61.5%。总体看，4-7月的一致率相对较高，均超过全年平均值(74.8%)。

另从分时次的总云量产品一致率统计结果看(表 2)，08-20时总云量产品的一致率呈现先升后降趋势；14时的一致率最高，达81.6%；08时和20时一致率较低，分别为71.7%和66.4%，14时的一致率比20时的高近15个百分点。

3.1.2 站点一致率分析

统计分析总云量产品在湖南34个有云观测站点的一致率可知(图 3a)，经过分站点滑动回归订正后，总云量产品一致率总体达到74.8%，远高于订正前的46.0%，也比采用分站点非滑动回归订正的产品总体准确率提高了6%，其滑动回归订正效果明显；位于湘东北的站点的一致率相对较低，其他地区的一致率分布较为均匀，大多在75%左右。

在计算卫星总云量过程中考虑的是云辐射，那么在不同实况云量的情况下，其一致率会有所区别。为了表述上的方便，将实况云量分为0-2、3-8、9-10三级，分别定义这三级为少云、多云、满云。从图 3b、c、d中看到，全部站点在少云时的一致率低，其平均仅为28.7 %，最高的站点也仅33.3%；多云时，一致率为64.4%；满云时，总体一致率最高，达86.0%。

3.2 云覆盖率产品分析 3.2.1 分时段一致率分析

统计湖南省同一时段云覆盖率产品的逐月一致率，其结果见表 3。从中可见，云覆盖率产品在10月份的一致率最高，达到82.0%；12月份的一致率最低，仅为67.1%，比10月份低近15个百分点。

表 4给出云覆盖率产品分时次检验结果。从中看到，云覆盖率产品一致率在每日不同时次也出现了先增后减趋势，14时的一致率最高，为78.4%；08时、20时的一致率较低，分别为69.3 %和70.9%。

3.2.2 站点一致率分析

对覆盖率产品在湖南省34个站点的一致率进行分析，其结果见图 4a。从中看到，其总体一致率为74.4%，一致率较低的站点主要分布在湘西南和湘南，湘东北地区大部分站点一致率高于其平均水平，最高超过80%。

同样分析实况为少云、多云、满云时覆盖率产品在湖南省34个站点的一致率发现(图 4b、c、d):全部站点在少云时的一致率都较高，大多超过了90%；在多云时的一致率很低，平均仅为22.2%，有部分站点甚至低于10%；满云时的平均一致率达到82.4%，湘东北个别站点达到了90%。云覆盖率产品在实况少云和满云时的效果较好，实况多云时的效果很差，已不能准确反映当地真实云量状况。

3.3 结果对比分析 3.3.1 不同实况云量情况下的一致率比较

上述分析表明，在实况为少云时，覆盖率产品的可用性较好；在多云和满云时，总云量产品的可用性较好。为此，进一步对两种产品在不同实况云量下的总体一致率进行分析，其结果见表 5。其中，总云量是根据某一点晴空辐射值、完全云盖辐射值和实际辐射值对比计算得到，如果满云时云层较薄或有间隙，卫星接收到的实际辐射值可能高于完全云盖辐射值，在多云时类似地会出现卫星接收到的辐射值高于理论值，导致云量多的时候总云量反演值偏低，一致率下降；少云时由于影响辐射的因素少，卫星接收到的实际辐射值往往接近晴空辐射值，所以能得到较高的一致率。

在所有样本中，实况云量为9和10的样本数量最多，占总样本数的70%，在回归方程建立过程中贡献大，造成实况少云情况下订正后的云量值偏高，该误差在晴天较多的年份会有所改善。此外，注意到原始总云量产品在少云时的一致率接近98% (表 5)，而一个地区的云量与相对湿度、降水等要素有显著相关^{[16, 17]}，在业务中可应用这些要素定性判断云量多寡，在少云时采用原始总云量产品获取总云量值，根据实况云量进行选择性订正，应可提高少云情况下的总云量产品一致率。

云覆盖率产品是计算像元矩阵中完全云像元占总像元的比值，在少云或满云的情况下，天空状况单一，能获得较理想的检测结果；而在多云条件下，部分像元可能未被云完全覆盖，但在云检测过程中被当成了完全云像元，结果往往造成云覆盖率值偏高，尤其是在多小尺度云团活动的情况下其误差更明显。

3.3.2 一致率的月变化比较

图 5给出湖南省2015年7月-2016年6月总云量和覆盖率产品各月一致率变化对比。从中看到:除10月、2月、3月外，总云量产品一致率均略等于或高于覆盖率产品；两种产品一致率的季节变化不明显，但各月间的一致率都出现了一定的波动，在暖季(5-10月)波动较为平缓，冷季(11-4月)波动较为剧烈。究其原因，一致率在冷季出现较明显的波动可能与湖南冬季常出现逆温对卫星辐射接收和云检测的影响有关。

3.3.3 一致率的日变化比较

通过对比分析两种云产品的分时段检验结果可知(图 6)，两种产品均表现出一定的日变化特征:中午前后一致率高，早晨和傍晚一致率低，总云量产品一致率的日变化幅度略大于云覆盖率产品，总体波动不大。究其原因，其日变化的产生，可能与太阳高度角变化导致卫星辐射传感器精度或云检测精度变化有关。

3.3.4 一致率的空间分布比较

从覆盖率产品的一致率分布看(图 4a)，湘西南和湘南为一致率的低值区，湘北和湘中一带为一致率的高值区。结合湖南省地形(图 7)，覆盖率产品的一致率与站点所在的下垫面类型、海拔高度存在一定关系:在湖泊平原等海拔低、下垫面组成较单一的区域，其一致率高；在山地、丘陵等海拔高、下垫面组成复杂的地区，其一致率较低；总云量产品的一致率除在洞庭湖区显著偏低外，在其他地区和地形条件下对一致率高低影响不明显。

3.3.5 偏差值比率分布比较

图 8给出2015年7月-2016年6月两种产品总体的偏差值比率分布。从中看到，总云量和覆盖率产品的偏差值比率分布趋势基本一致，偏差值为0的样本分别占总样本的40.9%和41.1%，这说明两种产品与实况相比无误差的样本在一致样本(误差为-2~2的样本)中占较大比重，其在实际应用中能较好地反映真实的云量情况。在不一致样本中，偏差值为负的样本占比较多。本文前面的分析中提到，根据覆盖率产品的算法，产品值域往往偏高，但实际表现为值域偏低的样本较多，产生此现象的具体原因还有待后续研究。

5 结论与讨论

本文参照常规地面观测总云量，分别对基于FY-2G卫星总云量和云覆盖数据的湖南省2015年7月-2016年6月的云量反演产品与地面云观测进行了对比分析，主要结论如下：

(1) 在湖南地区，FY-2G云覆盖率产品和经订正的总云量产品总体一致率均接近75%，可作为地面云观测的替代产品。两者的一致率具有一定的日变化特征。云覆盖率产品的一致率与站点所在的下垫面类型、海拔高度存在一定的相关性，总云量产品的一致率与地形无明显相关。

(2) 云覆盖率产品因云检测精度限制，在实况少云和满云的情况下一致率较高，但在实况多云时一致率急剧下降，几乎不可用；经滑动回归订正的总云量产品在多云和满云时的一致率高于云覆盖率产品，在少云情况下由于订正误差导致一致率低，但可通过选择性订正的方式在一定程度上避免订正误差。通过使用订正后的卫星总云量产品作为地面云观测的补充或替代更为合适。

云的自动化观测是观测业务自动化的一个重要环节，通过推进多源观测资料融合业务，结合使用卫星云产品，可优化云量观测仪布局，减小布设密度，节约大量建设资金。中国气象局已确定推广应用以卫星云观测为主、地面观测辅助校准的天地一体化协同观测方法，合理布局地基云观测网。从2016年下半年开始，在中国气象局综合观测司的统一部署下，已由点及面地在全国推广面向预报业务的云综合观测产品，将会有更多省份使用卫星云产品来作为地面云观测的补充。通过未来卫星遥感精度的提高和订正方法的改进，卫星云产品可真实地反映实况云量分布，并具有高空间分辨率和时间分辨率的优势，可望在今后的预报预警业务、气候变化研究等领域可发挥重要的作用。