应用气象学报  2005, 16 (2): 238-242   PDF    
引用本文
延昊, 矫梅燕, 王建林, 周勇. 热红外通道沙尘识别及敏感性分析[J]. 应用气象学报, 2005, 16(2): 238-242.
Yan Hao, Jiao Meiyan, Wang Jianlin, Zhou Yong. DUST DETECTION USING THERMAL INFRARED CHANNEL[J]. Journal of Applied Meteorological Science, 2005, 16(2): 238-242  
热红外通道沙尘识别及敏感性分析
延昊, 矫梅燕, 王建林, 周勇     
国家气象中心, 北京 100081
2003-08-15 收到, 2004-06-02 收到修改稿.
资助项目: 国家气象中心“遥感沙尘气溶胶光学厚度在沙尘天气预报中的应用”项目 (SCYJ-02-03) 资助    
摘要: 沙尘识别是沙尘灾害监测和沙尘气溶胶特性研究的首要工作。利用辐射传输方程进行了沙尘气溶胶的辐射计算，对不同沙尘气溶胶光学厚度下的热红外通道温差ΔT（T11μm-T12μm）的变化进行了分析，并针对水汽和陆地表面温度进行了敏感性分析。发现随着沙尘气溶胶光学厚度的增加，ΔT逐渐减小。理论分析表明，利用热红外通道的温度差ΔT进行陆地沙尘识别是可行的。进一步，利用NOAA-AVHRR热红外通道的温度差ΔT < 0进行了3次陆地沙尘识别，经与地面气象站观测的沙尘天气现象相比较，结果基本一致。
关键词: 沙尘监测    热红外通道    NOAA-AVHRR    
DUST DETECTION USING THERMAL INFRARED CHANNEL
Yan Hao, Jiao Meiyan, Wang Jianlin, Zhou Yong     
National Meteorological Center, Beijing 100081
Abstract: The thermal infrared temperature difference ΔT(T11μm-T12μm) is investigated as a possible method for detecting dust outbreaks. Based on radiative properties of the winter dust aerosol defined by Almeida, this paper calculated the thermal infrared temperature difference ΔT(T11μm-T12μm) as a function of optic thickness of dust aerosol. The result of atmospheric radiation calculations indicates that the temperature difference △T over and surface will decline when optic thickness of dust aerosol increases. Similarly, atmospheric transmittance calculations of thermal infrared channel as a function of optic thickness of dust aerosol also indicate that 11μm atmospheric transmittance is bigger that 12μm atmospheric transmittance when optic thickness of dust aerosol increases. Sensitive test of △T (T11μm-T12μm) to surface temperature (ST) and water vapor (W) is also illustrated. It indicates that W remarkably affects △T. △T can be used to detect heavy dust when W is big; however, △T can be used to detect light dust when W is small. The sensitive test indicates that △T is not sensitive to the change of ST. Furthermore, the feasibility of dust detection using this technology is demonstrated by comparing satellite observations and surface observations of meteorological stations. The validation of three dust detection indicates that dust using remote sensing coincides with observed dust.
Key words: Dust detection     Thermal infrared temperature     NOAA-AVHRR    
引言

气溶胶是大气辐射平衡和气候变化研究中不确定性的一个关键因素，沙尘作为对流层气溶胶的主要成分，通过辐射强迫影响气候; 作为环境污染物，严重危害人类健康。沙尘是亚洲中纬度地区的主要气溶胶类型，每年春季，大风从东亚的沙漠、戈壁中携带起大量沙尘并输送出来[1]，影响东亚各国，甚至影响北美。东亚沙尘季节性明显，最大浓度出现在春季，冬季其次。而描述沙尘气溶胶的首要参数是光学厚度，用于定量描述沙尘对辐射的消光作用。东亚沙尘气溶胶[2]光学厚度一日均值高达5.27，气溶胶垂直廓线呈现双峰形态，粒子谱分布也不同。

利用遥感监测沙尘的工作一直在进行，Shenk等[3]利用单通道的亮温 (10.5~12.5μm) 确定陆地沙尘，Ackerman[4]利用红外温差 (T3.7μm-T11μm) 监测沙尘的爆发，郑新江[5]利用气象卫星的亮温比值T3.7μm/ T11μm和反射率R1.06μm的关系进行了沙尘暴监测研究。

以往的NOAA-AVHRR传感器，白天3通道波长为3.55~3.93 μm, 而从NOAA16卫星开始，白天AVHRR的3通道改为1.58~1.64 μm, 使得不能应用Ackerman的温差方法和郑新江的亮温比值方法进行沙尘识别。

本文提出一种利用热红外通道温差ΔT(T11μm-T12μm) 监测沙尘的方法，应用大气辐射传输方程进行理论模拟和敏感性分析，并用卫星数据和地面观测的沙尘现象进行了方法验证。

1 原理

在波长11 μm和12 μm的热红外波段处，水汽的吸收存在较大差异，亮度温度差ΔT(T11μm-T12μm) 被用于计算大气中的水汽含量。研究表明[6]在气溶胶光学厚度τ0.50μm小于0.6的天气情况下，ΔT与水汽含量存在较好的线性关系，ΔT一般大于0，但在干旱和半干旱地区，当空气极为干燥，如水汽含量小于1 g/cm2时，ΔT小于0。然而，Eck[6]并未给出在沙尘天气情况下 (气溶胶光学厚度τ0.50μm大于1) 时ΔT的变化，以及与水汽含量的关系。

首先，对利用热红外通道温差ΔT识别沙尘做定性分析。在国际气象与大气物理协会IAMAP (International Association of Meterorologyand Atmospheric Physics) 提出的标准辐射大气模型中，对流层沙尘气溶胶在11 μm波长的折射率为1.62 —0.105i, 在12 μm波长的折射率为1.55 —0.095i。由于散射粒子折射率虚部愈大，吸收系数就大，散射比 (Single Scattering Albedo) 就小[7]，所以在热红外波段，沙尘气溶胶折射率虚部的差异会影响沙尘天气的大气辐射，导致亮度温度T12μm大于T11μm, 即ΔT小于0。沙尘引起的热红外通道温差ΔT提供了一种识别沙尘的可能途径。

进一步，利用大气辐射传输方程研究不同沙尘气溶胶光学厚度下的热红外温度差ΔT的变化。大气辐射传输采用的是加利福尼亚大学圣巴巴拉分校计算地球系统科学系开发的SBDART[8] (Santa Barbara DISORT Atmospheric Radiative Transfer)，适用于在卫星遥感和大气辐射平衡研究中遇到的大气平面平行辐射传输问题，适用的光谱范围从紫外、可见光到红外波段，提供源于LOWTRAN7的7种大气模式。除提供类似于LOWTRAN7和6S的标准气溶胶模式外，还允许自定义气溶胶模式 (包括气溶胶垂直廓线、波段消光效率、散射比和非对称因子)。

本文采用Almeida[9]的冬季沙尘气溶胶模式，沙尘气溶胶的辐射特性见表 1，表中ω0为散射比，G为非对称因子，σ为消光系数。假定沙尘气溶胶垂直混合均匀，表面温度为310 K，采用中纬度冬季大气模式，水汽含量为0.85 g/cm2，进行热红外大气辐射传输计算，得到不同沙尘气溶胶光学厚度下的热红外温度差ΔT(图 1)，以及沙尘气溶胶影响下的热红外通道大气透过率 (图 2)。

表 1 冬季沙尘气溶胶辐射特性[9]

图 1. 沙尘气溶胶0.55 μm光学厚度与热红外温度差ΔT(T11μm-T12μm) 的关系

图 2. 沙尘气溶胶影响下的热红外通道大气透过率

热红外大气辐射传输计算的结果 (图 1) 显示，在沙尘气溶胶光学厚度较小时，ΔT大于0。在沙尘气溶胶光学厚度较大时，如大于1.7时，ΔT会小于0，而且，光学厚度越大，ΔT会越小。但当光学厚度大于7以后，ΔT减小的趋势不明显。理论分析表明，在沙尘天气情况下，T11μm会小于T12μm(ΔT小于0)，热红外通道的温度差ΔT提供了一种沙尘识别的方法。

沙尘气溶胶影响下的热红外通道大气透过率 (图 2) 表明，在沙尘气溶胶光学厚度较小 (约为0.1) 时，11 μm的大气透过率比12 μm的大气透过率大。而当沙尘气溶胶光学厚度增加时，11 μm和12 μm的大气透过率都减小，但11 μm的大气透过率比12μm的大气透过率减小得更快。当沙尘气溶胶光学厚度大于1时，11 μm的大气透过率小于12 μm的大气透过率，导致亮温T11μm小于T12μm(ΔT小于0)。这与图 1的分析结果基本一致。

2 敏感性分析

由于陆地表面温度和水汽对卫星接收的热红外通道辐射有重要影响，本文从表面温度和水汽两个方面对热红外温度差ΔT沙尘识别方法进行敏感性分析。采用Almeida[9]的冬季沙尘气溶胶模式，沙尘气溶胶的辐射特性见表 1，假定沙尘气溶胶垂直混合均匀。采用中纬度冬季大气模式，模拟的水汽含量为0.1 g/cm2、0.85 g/cm2和1.7 g/cm2三种情况，表面温度为310 K和290 K两种情况，进行热红外大气辐射传输计算，得到不同沙尘气溶胶光学厚度下的热红外温度差ΔT(T11μm-T12μm) 见图 3。

图 3. 热红外温度差ΔT(T11μm-T12μm) 对表面温度ST和水汽W的敏感性分析

敏感性分析 (图 3) 表明，在表面温度ST一定的情况下，当水汽含量W增加时，ΔT的值也增加，同时仅在沙尘气溶胶光学厚度较大时，ΔT才小于0。这说明，在水汽含量较大时 (如W=1.7 g/cm2)，热红外温度差ΔT方法只能监测严重沙尘 (沙尘气溶胶光学厚度较大) 的爆发，不能监测轻度沙尘的爆发; 而当水汽含量较小时 (如W=0.1 g/cm2)，热红外温度差ΔT方法能监测各种等级沙尘的爆发。

在水汽含量W一定的情况下，表面温度ST的变化，对ΔT是否小于0的影响不明显。但当表面温度ST增加时，ΔT随沙尘气溶胶光学厚度的变化愈显著。

3 沙尘识别方法验证

2002年春季在中国北方爆发了数次严重的沙尘天气，使用2002年4月7日的卫星和地面数据对热红外通道温度差方法进行验证。

对2002年4月7日13:00(北京时，下同) NOAA16-AVHRR的1b数据，进行了辐射定标，得到4通道 (10.30~11.30 μm) 和5通道 (11.50~12.50 μm) 的亮度温度T4和T 5。

计算热红外通道的温度差ΔT(T4-T5)，对遥感图像上的每一个像元进行沙尘识别，当ΔT(T4-T5)＜0时，识别为沙尘。同时进行云剔除和干燥陆地剔除。遥感沙尘识别结果 (彩图 4)，经与地面观测的沙尘天气 (彩图 5) 相比较，结果基本一致。地面观测到的山东和蒙古国东部的两片沙尘由于云覆盖，卫星遥感无法识别。

图 4. 2002年4月7日遥感沙尘识别 （红色为识别沙尘的范围）

图 5. 2002年4月7日14:00地面观测的沙尘天气 （红色为观测的沙尘范围）

在2004年春季在中国北方也爆发了数次严重的沙尘天气，使用2004年2月3日和4日的NOAA16-AVHRR卫星和地面数据进行对比验证。对2004年2月3日15:00的1b数据进行处理，得到遥感沙尘识别图 (彩图 6)，沙尘成条状，影响了甘肃、宁夏和内蒙古。经与地面观测的沙尘天气相比较，结果基本一致。对2004年2月4日15:00的1b数据也进行了处理，得到遥感沙尘识别图 (彩图 7)，沙尘影响了山西和河南。经与地面观测的沙尘天气相比较，结果基本一致。

图 6. 2004年2月3日沙尘识别 （a）为遥感沙尘识别，黄色为识别沙尘，（b）红色为14:00地面观测的沙尘范围

图 7. 2004年2月4日沙尘识别 （a）为遥感沙尘识别，黄色为识别沙尘，（b）红色为14:00地面观测的沙尘范围

4 结论

大气辐射传输的理论计算表明，热红外通道温差ΔT(T11μm-T12μm) 和沙尘气溶胶光学厚度存在一定关系，当沙尘气溶胶光学厚度较大时，热红外通道温差ΔT小于0。敏感性分析表明，水汽对沙尘识别方法影响较大，当水汽含量较大时，热红外温度差ΔT沙尘识别方法只能监测严重沙尘 (沙尘气溶胶光学厚度较大) 的爆发。

应用春季卫星数据和地面观测数据对方法进行了验证，说明利用热红外通道的温度差ΔT监测陆地沙尘的爆发是可行的。

参考文献
[1] 延昊, 王长耀, 牛铮, 等. 东亚沙尘源地、沙尘输送路径的遥感研究. 地理科学进展, 2002, 21, (1): 90–94.
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[3] Shenk W E, Curran R J, The Detection of dust storms over land and water with satellite visible and infrared measurements. Mon Wea Rev, 1974, 102, (12): 830–837. DOI:10.1175/1520-0493(1974)102<0830:TDODSO>2.0.CO;2
[4] Ackerman S A, Using the radiative temperature difference at 3.7 and 11 μm to track dust outbreaks. Remote Sensing of Environment, 1989, 27: 129–133. DOI:10.1016/0034-4257(89)90012-6
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[6] Eck T F, Holben B N, AVHRR split window temperature differences and total precipitable water over land surfaces. International Jounal of Remote Sensing, 1994, 15, (3): 567–582. DOI:10.1080/01431169408954097
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[9] D'Almeida G A, Koepke P, Shettle E P, Atmospheric aerosols: global climatology and radiative characteristics. Hampton, Virginia, USA: A Deepak Publilshing, 1991.