云是大气中动力和热力过程共同作用的产物，不同的云类反映了不同的天气形势和云物理结构特征。气象卫星云图提供了大范围、全天候的云的生消聚散信息，云分类是气象卫星云图最基本也是最重要的研究内容之一。

云分类从发展初期的阈值法^[1]、盒式分类法^[2]、纹理识别法^[3]，到近年来的人工神经网络^[4-5]和小波分析方法^[6]，直至目前的模糊C均值聚类方法^[7]、模糊纹理光谱方法^[8]、多光谱特征方法^[9-12]等在不断改进提高。然而，在实际业务中尚未形成一种能够利用高分辨率卫星资料实现快速、直观、准确的云分类解释判读的方法，预报员参考卫星资料时，只能分别查看某一通道的单独观测结果。如何在有限的时间内获取云顶高度、云光学厚度、云粒子大小的综合信息资料，就显得尤为重要。

FY-3A气象卫星携带拥有20个通道的中分辨光谱成像仪 (MERSI)，涵盖了从可见光到红外光谱范围^[13]，与FY-2C/D/E系列相比，大大扩充了云的信息容量，不仅如此，其中有5个通道分辨率达到250 m，其余15个通道也达到1000 m，对于分析云的细致结构极为有利。虽然时间频次较低，但其多光谱通道、高空间分辨率仍能大大提升对云类的辨别水平。

1998年，Rosenfeld等^[14]就利用NOAA AVHRR上的0.65, 3.7, 10.8 μm通道，采用三通道融合显示技术分析了不同云类的特征，本文利用FY-3A MERSI上的0.65, 1.64, 11.25 μm通道，采用同样的三基色方法，用合成彩色图像进行云的分类解释判读，并尝试寻找典型云系在MERSI三通道的特征值。

云在垂直层面上按其云底所在高度可以分为高云、中云、低云，高云类包括卷云、卷层云、卷积云，中云包括高层云、高积云、层积云，低云包括积云、雨层云、层云。

11.25 μm红外通道携带云顶高度的信息，云顶黑体亮温越低证明云顶越高，抬升越剧烈，高空形成的冰晶越多，这可以从表 1利用SBDART计算得到的相同云厚、不同顶高的云在红外通道的热辐射的差异中体现。

表 1

表 1 11.25 μm通道云顶黑体亮温对云顶高度的敏感性分析 (太阳天顶角θ0为20°，卫星天顶角θ为40°，相对方位角ϕ为0°) Table 1 Brightness temperature as a function of cloud top height solar zenith angle θ0=20°, satellite zenith angle θ=40°, relative azimuth angle ϕ=0° 云底高度~云顶高度/km 1~4 2~5 3~6 4~7 5~8 6~9 7~10 云顶黑体亮温/K 272.05 266.14 260.03 253.85 247.63 241.4 235.15

表 1 11.25 μm通道云顶黑体亮温对云顶高度的敏感性分析 (太阳天顶角θ0为20°，卫星天顶角θ为40°，相对方位角ϕ为0°) Table 1 Brightness temperature as a function of cloud top height solar zenith angle θ0=20°, satellite zenith angle θ=40°, relative azimuth angle ϕ=0°

但仅用热红外通道判别无法有效区分高云和积雨云，二者都具有较低的云顶黑体亮温，会误将不产生降水的薄卷云与发展旺盛的积雨云混淆，因此需要引入第2个参数——云光学厚度来协助判断。云光学厚度不是几何意义上云的厚度，而是表征云体内水成物含量丰富程度的物理量，与降水量密切相关，可见光通道反射率对其十分敏感，云光学厚度越大，反射率也越大，一些主要云和地面目标物的反射率^[15]如表 2所示，可以看出，薄卷云和积雨云在反射率上有明显差异。

表 2

表 2 一些主要云和地面目标物的反射率[15] Table 2 Reflectance of some main types of the cloud and underlying surface[15] 云和地面目标物 可见光通道反射率 积雨云 (大而厚) 0.92 积雨云 (小，云顶在6 km左右) 0.86 卷层云 (厚，下面有中低云和降水) 0.74 卷层云 (单独出现在陆地上空) 0.32 积云 (出现在陆地上空，云量＞80%) 0.69 中云 (高层、高积云，中等厚度) 0.68 层积云 (出现在陆地上空，云量＞80%) 0.68 层积云 (出现在洋面上空，成片) 0.60 层云 (厚，出现在洋面上空) 0.64 层云 (薄，出现在洋面上空) 0.42 卷云 (薄，单独出现在陆地上空) 0.36 晴天积云 (出现在陆地上空，云量＞80%) 0.29 陆地 (植被) 0.18 海洋、湖泊、河流 0.07~0.09

表 2 一些主要云和地面目标物的反射率[15] Table 2 Reflectance of some main types of the cloud and underlying surface[15]

除了云顶高度、云光学厚度等信息外，在云分类中还需要考虑云粒子尺度方面的特征，即云粒子有效半径的情况，定义为

(1)

式 (1) 中，n(r) 表示半径为r的粒子的数浓度，不同的云类有效粒子半径有明显的差异^[13]，如表 3所示。

表 3

表 3 各类云的有效粒子半径参数 Table 3 Effective particle radius of different cloud types 云类 层云 (海洋上空) 层云 (陆地上空) 晴天积云 海洋积云 积雨云 浓积云 高层云 re/μm 17 10 6.7 25 33 40 8

表 3 各类云的有效粒子半径参数 Table 3 Effective particle radius of different cloud types

从表 3可以看出，浓积云的有效粒子半径最大，积雨云次之。云中有足够浓度的大云滴/冰晶是暖云/冷云降雨的必要条件。FY-3A气象卫星携带的仪器中有3个通道对有效粒子半径有较高的敏感性，即1.6 μm，2.1 μm近红外通道和3.7 μm中红外通道，其中1.6 μm通道的敏感性最高，本文以此进行分析。

利用SBDART辐射传输模式计算了FY-3A气象卫星MERSI的0.65 μm可见光通道和1.6 μm近红外通道对光学厚度和有效粒子半径的定量敏感性，结果如图 1所示，不同标记的曲线代表2~64 μm不同的有效粒子半径，同一曲线由左至右代表光学厚度由1增至64。可以看出，光学厚度和有效粒子半径对两通道反射率都有一定影响，但主要关系表现为0.65 μm可见光通道反射函数随光学厚度的增大而增大，1.6 μm近红外通道反射函数随有效粒子半径的增大而减小。

图 1

图 1. .65, 1.6 μm通道反射函数对云光学厚度和有效粒子半径 (单位：μm) 的敏感性分析 (θ0=20°，θ=40°，ϕ=0°) Fig 1. Reflection function as a function of optical thickness and effective particle radius (unit:μm) at a wavelength for 0.65 μm and 1.6 μm when θ0=20°, θ=40°, ϕ=0°

综上所述，可选取如下3个通道以三基色进行彩色图像的合成：红色——MERSI中的通道3(0.65 μm可见光通道) 反射率，简写为R_0.65，越红表示反射率越大，即云体越深厚；绿色——MERSI中的通道6(1.64 μm近红外通道) 反射率，简写为R_1.64，越绿表示反射率越大，即云粒子越小；蓝色——MERSI中的通道5(11.25 μm远红外通道) 的亮度温度，简写为T_11.25，越蓝表示温度越高，即低的云层或无云条件下暖的表面。

因此，在理论上可以定性分析出，深浅不一的红、绿、蓝3种颜色的组合可以综合反映云光学厚度、云粒子大小、云顶度度3方面信息，并且合成的颜色具有唯一性，这是保证反推准确性的重要因素。下面列出了几种常见的云类的合成颜色，然后在个例分析中验证这种方法在云识别及云分类中的应用。

① 白色 (红色深，绿色深，蓝色深) 表示云厚、粒子小、云顶低。从宏观看，云顶较低，多为暖云；从微观看，云滴浓度较大，但大多为小粒子。分析可知：白色表示低的\较厚的\小粒子的层云或积云，无降水，多为大陆性云或沙尘云。

② 红色 (红色深，绿色浅，蓝色浅) 表示云厚、粒子大、云顶高。云体发展旺盛，云顶较高，冷云，云滴浓度较大，有一定数量的大粒子，为大的云滴或冰晶。分析可知：红色表示深厚对流云，很有可能形成地面降水。

③ 黄色 (红色深，绿色深，蓝色浅) 表示云厚、粒子小、云顶高。云体发展旺盛，冷云，云滴浓度较大，但大多为小粒子。分析可知：黄色表示云体深厚的冰水混合云。

④ 绿色 (红色浅，绿色深，蓝色浅) 表示云薄、粒子小、云顶高。云顶较高，但云体较薄，云滴浓度较小，大多为小粒子。分析可知：绿色表示薄的过冷水云或小粒子冰云，典型的高积云、高层云和热带卷云，很少产生降水。

⑤ 黑色 (红色浅，绿色浅，蓝色浅) 表示云薄、粒子大、云顶高。云顶较高，但云体较薄，云滴浓度较小，有一定数目的大粒子。分析可知：黑色表示薄的大粒子冰云。

⑥ 紫色 (红色适中，绿色浅，蓝色深) 表示云厚薄居中、粒子大、云顶低。云顶较低，多为暖云，云滴浓度居中，有一定数目的大粒子。分析可知：紫色表示海洋性的层云或积云。

⑦ 洋红色 (红色深，绿色浅，蓝色适中) 表示云厚、粒子大、云顶高度适中。云顶发展不高，云滴浓度较大，有一定数量的大粒子。分析可知：洋红色表示暖冰相降水云，可能形成地面降水。

⑧ 蓝色 (红色浅，绿色浅，蓝色深) 表示无云、暖表面，海洋和陆地表面。

为说明三通道合成彩色图像技术在云的分类解释判读中的应用以及其适用性，选取2009年6月20日FY-3A气象卫星1次过境资料为例进行分析，扫描范围如图 2所示，过境时间为10:45(北京时) 左右，选取FY-3A MERSI仪器数据，空间分辨率为1000 m。

图 2

图 2. 2009年6月20日10:45 FY-3A三通道合成彩色图像 Fig 2. Color image composed by three-channel data at 10:45 20 June 2009

MERSI共有20个通道，根据上面的分析，选择其中的通道3(0.65 μm)、通道6(1.6 μm)、通道5(11.25 μm) 资料进行红绿蓝三基色的合成 (图 2)，显示结果可以很容易地分辨有云区与无云区，无云区均呈现蓝色，但晴空海洋和陆地的蓝色又略有不同，主要是由于海陆地表反射率及地表温度的差异引起，从而可以展现出海陆分界；而云区，正如第1章所讨论的，有白色、黄色、红色、紫色等多种色彩，可清晰地区分不同的云型。

图 3为国家卫星气象中心制作的FY-3A VIRRX云分类的日产品，除蓝色的晴空外，将云型分为4类，颜色由暗到亮依次为中低云、高层云、积雨云和卷云，与图 2对比可以看出，两者在高、中、低云及直展云的总体分类上基本一致，但图 2在颜色谱即云分类上的多样性以及空间分辨率要优于图 3的判识结果。

图 3

图 3. FY-3A VIRRX云分类日产品 Fig 3. Cloud classification daily product of FY-3A VIRRX

为进一步分析典型云系在MERSI 3个通道中的特征值，选取几个有代表性的云系的像素点进行重点研究。

图 4a是图 2中出现在我国东南沿海的台风莲花的放大显示，它是2009年第3号强热带风暴，也是2009年第1个登陆我国内陆的热带风暴，可以看出，台风眼清晰，云墙以橙红色为主，螺旋云带中有橙黄色的丝缕状结构。在台风眼附近云墙内取点A，在螺旋雨带附近取点B，由表 4可以看出，点A的可见光通道反射率达到0.975，而点B只有0.532，说明云墙中的水成物与螺旋云带相比要丰富许多，云体深厚。A，B两点的粒子大小和云顶高度基本一致，即都有一定数目的大粒子，黑体亮温也都发展到-64℃左右，说明云墙和螺旋云带的云顶都发展得很高，且已经充分冰晶化。

表 4

表 4 典型云系像素的三通道特征值 Table 4 Characteristic three-channel values of the typical cloud system pixel 编码 RGB色彩模式强度值 R0.65 R1.64 T11.25 云的分类解释判读 A (248，98，37) 0.975 0.311 209.298 积雨云(台风眼墙) B (139，98，36) 0.532 0.311 208.344 厚卷云(台风螺旋云带) C (234，92，30) 0.918 0.289 202.21 积雨云(局地对流) D (182，75，69) 0.707 0.227 233.568 中云(浓积云) E (178，229，128) 0.691 0.793 263.753 厚低云(云体深厚的水云) F (108，95，60) 0.406 0.3 227.657 薄卷云 G (78，122，193) 0.284 0.4 288.383 薄低云(水云) H (35，42，192) 0.110 0.105 288.044 晴天海洋 I (44，89，218) 0.146 0.278 296.566 晴天陆地

表 4 典型云系像素的三通道特征值 Table 4 Characteristic three-channel values of the typical cloud system pixel

图 4

图 4. 台风云系 (a)、大陆性多层云系 (b) 及海洋性层云、卷云及晴空陆地、海洋 (c) 图像 Fig 4. Images of typhoon cloud system (a), continental multiple-layer cloud system (b) with matine stratiform, cirrus and clear-air land, ocean (c)

图 4b是图 2中覆盖于我国长江流域的混合云系，可以清楚的看到其多层特征，低层 (点E) 呈黄绿色，中层 (点D) 呈深红色，高层 (点C) 为橙红色，这里的高、中、低表示云顶的相对高度，并非云分类定义中的按照云底距地面高度所进行的区分。

如表 4所示，发展最弱的低层点E的云顶黑体亮温约为-10℃左右，云中水成物含量十分丰富。中层的点D明显比点E发展要旺盛，云顶黑体亮温低至-40℃，并且两者的区别还在于，点D有一定数量的大粒子，而点E没有，说明点E的云中基本都是小的液滴，而点D的云经过发展，不仅垂直高度上有爆发式的增长，且微物理方面也向着有利于降水的方向转变。

高层点C的橙红色与台风云系的云墙颜色基本一致，可推断出该点有十分旺盛的局地对流运动，这也可以从其纹理特征中识别。

图 4c是图 2中我国东海上空卫星云图的放大显示。可以看出，在海洋上空，一层薄薄的深黄色的云 (点F) 覆盖在白色云系 (点G) 之上，表 4显示，点F云顶黑体亮温低至-46℃，云中粒子较大，但数浓度较低，可判断为薄的卷云。而点G云顶黑体亮温达到15℃，明显在0℃以上，粒子大小中等，数浓度很低，可判断为海洋性层云 (水云)。

点H，I为晴空区，分别是晴空海洋和晴空陆地，两点均为蓝色，但略有差异，主要原因在于陆地的地表反射率要高于海洋，且夏季白天陆地的地表温度也要偏高，可以由此确定海陆分界线。

表 4中典型云系像素的三通道特征值只是FY-3A气象卫星MERSI 1次观测结果，可为FCM聚类中心的选取提供参考，而准确聚类中心的选定需要大量样本的统计分析结果。

本文利用SBDART辐射传输模式验证了FY-3A气象卫星的MERSI的红外通道对云顶高度、可见光通道对云光学厚度、以及近红外通道对有效粒子半径的敏感性，介绍了一种利用三通道资料合成彩色图像的方法，使晴空区及不同云类在云图上体现为不同的颜色，综合显示云系在宏微观方面多重特征，并对FY-3A气象卫星云图进行了云的分类解释判读。

从本文分析的个例来看，台风眼云墙以橙红色为主，螺旋云带则是带有橙黄色的丝缕状结构，说明较之云墙，螺旋云带的云光学厚度变小。而覆盖于我国长江流域的混合云系，可以清楚地看到其多层特征，低层云呈黄绿色，中层云呈深红色，高层云为橙红色。在海洋上空，薄卷云呈现深黄色，覆盖于白色的海洋性层云之上。晴空区均为蓝色，但海表和陆表略有差异，这是由不同的温度及表面反射率所造成。

这一方法同样可以应用在FY-2D/E静止气象卫星，借助FY-2D/E卫星高时间分辨率和FY-3A气象卫星高空间分辨率的优势，将大大提升云分类解释判读的连续性和精细化水平，为预报员提供有效的分析手段。