衛星遙感在海南氣象服務中的應用進展

李偉光 劉少軍 李勛, 張國峰 蔡大鑫 韓靜 趙婷

（1 海南省氣象科學研究所，海口 570203 2 海南省南海氣象防災減災重點實驗室，海口 570203 3 海南省氣象臺，海口 570203）

0 引言

從1988年我國發射第一顆氣象衛星“風云一號”，到現在具備完整的極軌和靜止氣象衛星相結合的綜合衛星遙感觀測能力，建成從全球綜合觀測到資料同化數值預報于一體的現代氣象業務體系。氣象衛星為我國乃至世界天氣預報、防災減災和氣候變化監測提供了強有力的支持，在數值預報、天氣分析、災害性天氣監測、氣候變化監測、生態和環境監測等方面取得了巨大的應用成績。海南省氣象局衛星遙感應用中心緊緊圍繞海南陸地及南海氣象監測與預報、生態文明建設氣象保障服務需求，在災害性天氣監測、氣象服務以及生態環境監測、農作物分布面積監測、長勢監測等領域開展研究服務。近年來在靜止衛星監測海霧、強對流取得成績，提高了預報準確率；在應用極軌衛星開展橡膠長勢監測、森林火災監測及臺風災害評估等領域成效顯著，收到服務單位好評。

本文總結了海南氣象部門衛星遙感應用的發展歷程及主要工作內容，并對存在的問題和下一步工作重點展開思考，以期建成完善的遙感綜合應用體系。

1 海南衛星遙感業務建設回顧與現狀

1.1 衛星遙感數據獲取歷程

1.1.1 極軌衛星

海南省氣象局最早在1975年成立海口氣象衛星云圖接收站，接收美國第三代極軌氣象衛星（TIROS/NOAA序列）發送的低分辨云圖模擬資料。1992年，開始接收NOAA序列極軌衛星資料。2003年，開始接收FY-1系列氣象衛星數字化信息，2004年接收極軌衛星EOS/MODIS實時遙感數據，并開展森林火情監測與陸地植被指數遙感監測業務。2005年，建成海口DVB-S衛星小站，可接收廣州衛星地面站廣播的FY-1、NOAA、EOS（Aqua/Terra）系列衛星數據。2010年，建成三亞極軌衛星直收站，接收FY-3、NOAA系列、EOS/MODIS（Aqua/Terra）等極軌衛星的遙感資料。2017年，建成臨高極軌衛星直收站，具備接收FY-3D衛星和后續FY-3E衛星的能力。

1.1.2 靜止衛星

1978年，海南氣象衛星云圖接收站，開始接收日本GSM-1（Himawari-1）靜止氣象衛星云圖。1991年，建成多功能氣象衛星資料接收系統，能接受GMS靜止氣象衛星展寬數字資料和低分辨資料。1993年，改造靜止衛星高分辨接收系統，開始接收FY-2號靜止衛星的高、低分辨資料。1998年，建成9210系統，接收定時播發的GMS-5監測信息。1998年建成海口FY-2系列靜止氣象衛星省級中規模利用站。2000年，三亞建成GMSDPS靜止氣象衛星云圖接收處理系統，每隔1 h自動接收最新時次云圖。2018年9月，建成萬寧FY-4號衛星地面應用系統工程省級接收站。

1.1.3 其他方式

此外，還通過中國氣象局衛星廣播系統（CMACast系統）、互聯網與國家衛星氣象中心建立直通式數據共享服務方式，實現了包括我國氣象衛星風云三號系列、風云二號、四號系列、以及美國對地觀測系統（EOS）中分辨率成像光譜儀（MODIS）系列、美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）的第三代實用氣象觀測衛星（NOAA-19）系列等十多顆衛星數據的獲取能力。2018年，先后與國家氣象衛星中心、高分辨率對地觀測系統海南數據與應用中心建立高分衛星數據獲取渠道。至此基本建成從氣象及高分衛星遙感數據接收到預處理系統，奠定了開展業務與服務的數據基礎。

1.2 衛星遙感處理與應用系統建設

在衛星遙感處理與應用系統建設方面，主要經歷了三個階段，早期主要依靠衛星數據接收系統配套的處系統；2004年開始從廣東、廣西等先進省局引進衛星遙感數據處理系統，開展森林火情和陸地植被遙感監測業務；從2012年開始依托國家氣象衛星中心的衛星監測分析與遙感應用系統（SMART）和衛星天氣應用平臺（SWAP）開展數據處理業務，并在此基礎上開展自主衛星遙感處理系統研發。目前已經建成數據預處理、數據管理、多專題遙感監測應用及對外服務于一體化的衛星遙感綜合應用系統。

2 氣象衛星在海南氣象服務中的主要應用

2.1 衛星遙感在氣象預報中的應用

2.1.1 衛星遙感在瓊州海峽海霧監測預報中的應用

海霧是指受海洋環境的影響下，在海上、岸濱、島嶼區由于水汽凝結而產生的大量水滴使得低層大氣水平能見度小于1 km的天氣現象[1]。2018年春運期間，瓊州海峽和海南島北部沿海市縣受連日海霧天氣影響，造成瓊州海峽長時間停航，大量人流、車輛滯留海口。

海霧監測是開展此類天氣事件決策服務工作的前提，而岸基和海基監測站點較為稀疏且部署位置相對固定，難以滿足監測海霧動態發展的需要。因此，采用具有覆蓋范圍廣、時空分辨率高的氣象衛星進行海霧監測，可以較好地實現海霧持續、變化過程的動態觀測。

針對2018年春運期間瓊州海峽連日海霧天氣，采用于2015年7月投入業務運行的新一代靜止氣象衛星葵花8（Himawari-8）提供的多通道數據，利用全彩融合多通道可見光圖像和雙通道亮溫差法[2]，開展不分等級的晝夜海霧監測。霧在可見光波段的反射率一般較高，而土壤、植被、水體等各類地表反射率較低。因此，利用全彩融合可見光圖像進行海霧監測，可較好地直接區分霧區與海表[2]。雙通道亮溫差法基本思想是，基于各通道的輻射特性，分別計算用于表征光學厚度、云屬性/雨滴大小以及云頂/表面溫度等物理屬性的通道之間的亮溫差，進而融合成目標物的可視化全彩圖像[3-4]。全彩可見光（海霧）圖像顏色色澤越是白亮，表示云頂高度較高（霧區明顯）。圖1為2018年2月14日夜間至15日上午全彩融合多通道可見光和雙通道亮溫差圖像，較好地反映了的海霧動態演變過程。

2.1.2 在暴雨、強對流監測中的應用

海南氣象服務區域除了陸地外，還包含廣闊的南海。南海幅員遼闊，氣象觀測站點稀少，雷達覆蓋率低。氣象衛星在強對流監測，降水測量方面具有地基觀測無法比擬的優勢。特別是FY-4A衛星發射后，為監測廣闊南海上的強對流天氣提供了基礎（圖2）。通過監測凝結高度以上云頂屬性如云頂溫度、云頂降溫等信號，可以比雷達首次探測到對流云反射因子達到35 dBz提前30 min[5]。目前基于FY-4A/AGRI通道亮溫及云團形態的強對流云團初生已在短臨預報中應用，正開展基于卷積神經網絡進一步判識強對流發展研究以及基于背景場約束光流法洋面對流云團降水外推預報研究。

圖1 2018年2月14日21時—15日15時的逐3 h葵花衛星夜間海霧識別（a～d）和全彩色可見光圖像（e～g）Fig. 1 Himawari-8 satellite data retrieved for full color night fog (a-d) and visible (e-g) images in every 3 hours from 2100 LST 14 February to 1500 LST 15 February 2018

2.2 衛星資料在生態環境監測中的應用

2.2.1 在植被監測中的應用

植被生長狀態監測是海南氣象部門最早開展的衛星遙感應用。早在20世紀90年代就利用TM數據對海南尖峰嶺國家森林公園林區內不同森林類型進行了監督分類與面積測算，初步掌握了各類林地面積消長情況，為森林保護和管理提供了科學依據[6]。利用MODIS植被指數月平均數據集開展氣象因子（溫度、降水）對海南島植被指數的影響研究，發現海南島年內植被指數的變化受溫度的影響大于降水作用的影響[7]。

目前植被生態質量監測已經成為海南區域生態質量評價等工作的重要組成部分，依照《陸地植被生態質量氣象監測評估業務規范》，按季度實時開展海南生態質量評價的相關工作，為氣象影響評估、生態環境安全監測、重大生態修復工程實施與評估提供科學決策基礎（圖3和圖4）。

2.2.2 在干旱監測中的應用

海南島屬熱帶季風海洋性氣候，干季、雨季分明，臺風降水比例大，加之受地形影響，降水時空分布非常不均勻，干旱成為制約農業生產的重要氣象災害[8-11]。海南島蒸散量年際變化不大，年內具有明顯的季節變化；降水對植被生態需水量的滿足程度冬春季（12月—次年4月）普遍較低，東方、三亞地區尤為嚴重，冬季三亞地區降水的保障能力弱于東方；瓊海地區干旱最輕，解除也最早，一般在4月[8]。經過多種指標監測干旱的發展過程，對比發現植被供水指數在反應海南干旱分布方面具有一定優勢。該指數與綜合氣象干旱指數（CI）在時間變化和空間變化具有良好的對應關系[12]。以遙感反演的標準化植被供水指數為參數，融合土壤含水量數據構建了海南島農業干旱綜合指數模型，該模型能準確反映了作物因干旱生長受抑制的情況[13]，可用于干旱災害遙感評估。

圖2 2019年7月22日南海地區FY-4A衛星對流初生監測圖Fig. 2 Primary monitoring of FY-4A satellite convection in the South China Sea on 22 July 2002

圖3 2000—2018年海南植被生態質量指數變化趨勢率Fig. 3 Trend rate of vegetation ecological quality index in Hainan from 2000 to 2018

2.2.3 在橡膠種植分布與長勢監測中的應用

橡膠是海南最重要的農產品，也是氣象為農服務的重點。氣象衛星由于其在大范圍植被監測方面的優勢，在橡膠氣象服務中起到不可替代的作用。首先在橡膠種植分布提取方面。利用多源數據，研究了多種橡膠林分布提取算法，例如基于MODIS NDVI物候特征參數[14]，基于TM影像的監督分類的方法[15]，基于多時相NDVI值變化曲線，以及橡膠樹冬季集中落葉特性和蓬葉生長的周年生長變化規律[16]等方法提取海南島橡膠種植面積信息，并互相驗證提高準確率，為開展橡膠林分布動態監測提供技術支撐。

此外，開展遙感監測橡膠林春季葉片生長狀況，從而提出病蟲害防治、林間水肥管理等農事建議。通過監測不同時段的EVI值和相臨時段EVI值的變化，識別橡膠林春季第一蓬葉的變化過程，抽芽期、展葉期和穩定期等葉物候期。根據從展葉期至穩定期所經歷的葉片老化時間長短判斷嫩芽嫩葉受氣象災害和病蟲害概率。通過建立遙感監測的橡膠長勢和產膠量之間的關系模型開展橡膠產量預報，為政府決策、橡膠期貨和橡膠種植農戶田間管理提供技術參考[17]。

目前，隨著海南橡膠特色農業氣象中心建設，已經建立面向東南亞橡膠主產國的動態遙感橡膠產量監測預報技術，可逐月監測東南亞橡膠長勢，按國家提取東南亞橡膠產量。衛星成為橡膠中心旗下服務獲取東南亞橡膠信息的主要手段。

2.2.4 在氣象災害影響評估中的應用

利用遙感技術開展氣象災害監測、災害影響評估可以有效填補氣象地面觀測的空白，定量判斷氣象災害危險程度、損失情況，進而提高氣象服務的準確性和有效性。海南主要開展了臺風、低溫、洪澇三類氣象災害的遙感評估工作。

通過臺風登陸前后橡膠林NDVI值的變化表示橡膠受損的程度（圖5），分析它與臺風破壞潛能、地形指數的相關性，建立了臺風對橡膠林植被的影響力指數[18]。

圖5 臺風山神前后植被指數對比Fig. 5 Comparison of vegetation indices before and after Typhoon Mountain God

基于海南省橡膠種植的空間分布，對2008年初強低溫陰雨發生前后橡膠產區的MODIS NDVI值進行了比較，NDVI值降低區域占到97.2%，其中26.7%區域指數值下降超過0.2。低溫陰雨災害后NDVI值與上年同期（未遭受寒害）相比，橡膠植被指數降低的區域占79.1%，14.6%的區域下降超過0.2。橡膠林間調查結果顯示遙感監測NDVI下降程度與實際調查結果相符。因此判定2008年橡膠產區植被指數下降主要是受寒害影響[19]。

洪澇災害遙感監測也是氣象服務的主要任務之一。利用HJ-1A/1B-CCD數據，比較區分度對歸一化差異水體指數、基于藍光的歸一化差異水體指數和混合水體指數3種水體指數純水體、濕地的識別能力。基于藍光的歸一化差異水體指數水陸識別和水體面積提取精度最高，是海南島洪澇災害監測較為理想的方案[20]。

2.2.5 在人工影響天氣作業中的應用

海南島冬春季節干旱，人工影響天氣是保障農業生產、生態供水的重要途徑。人工增雨作業時機及效果評估需要分析不同云天條件時的水汽含量及其變化。應用地基GPS遙感大氣水汽含量資料、逐時降水資料分析了不同云天條件下大氣水汽含量特征與實際降水的對應關系以及不同降水云系的降水效率。GPS反演的水汽含量與探空計算得到的水汽數據具有較好的一致性，同時水汽含量值與地面降水吻合較好。FY-2的大氣可降水量（PW）產品在夏季可以為大部分區域提供高時空分辨率、高精度的大氣可降水量，在大氣濕度非常低、冬季和夜間條件，反演結果精度有待提高[21-22]。

2.2.6 在大氣環境監測中的應用

遙感數據在長期、大范圍觀測的可對比性，使得其在開展環境與氣候變化具有顯著優勢。為掌握海南地區CO2濃度的變化，利用2002—2012年AIRS反演的對流層中層CO2產品，分析方法對海南地區年季月的時空變化特征。海南地區對流層CO2含量略高于云南低值中心，且呈現顯著增加趨勢，增速略低于全國水平，陸地上空增速略大于海洋地區；從季節波動來看海南地區最高值出現在為夏季，最低值均出現在秋季[23]。

利用OMI衛星反演的較高分辨率對流層NO2柱濃度數據，分析了海南島NO2時空變化特征。海南地區對流層NO2柱濃度表現為上升的變化趨勢，季節變化表現為冬季高于夏季，夏季濃度偏低和雨水的沖刷作用有關。結合MODIS衛氣溶膠光學厚度產品、地面觀測的空氣質量指數分析海南地區NO2柱濃度分布與島上經濟水平和人口分布關系密切，NO2冬季偏高與旅游過冬人口增多和外源輸送作用有密切聯系[24]。

氣溶膠光學厚度（AOD）是表征大氣渾濁程度的物理量，與PM10、PM2.5、AQI具有較高相關性。衛星遙感資料顯示，2018年海南島AOD平均值僅為0.15左右，與近5年比較，海南島AOD平均值呈現下降趨勢（圖6），表明海南島空氣質量在變好。分季節來看，一般1～2季度AOD值高于第3～4季度。

3 結論與展望

海南氣象衛星遙感雖然在天氣、氣候、生態、環境監測等方面應用取得了一定進展，但仍局限于簡單的云圖主觀判斷、成熟遙感產品的二次分析、以及淺層次遙感研發，在數值模式資料融合、多源遙感資料的綜合應用、適用于當地遙感產品開發方面的能力也發達省份相差較遠。在海南落實全面深化改革開發，建設“三區一中心”工作中，快速建立功能完善、特色突出的省級遙感綜合應用體系，進一步提升氣象衛星遙感在海洋氣象服務中的支撐作用，還需要重點從以下方面開展研究與應用。

3.1 建立微波散射計等傳感器在海洋氣象業務中的應用能力

衛星上搭載的微波散射計對熱帶氣旋云雨大氣的穿透能力，而且可以彌補海洋上觀測站點稀疏的問題，解決目前熱帶氣旋定位定強主要依靠云圖形態解譯以及海上衛星定量遙感精度不高等問題，一是通過區域風場的風速進行提取。針對有眼臺風，通過觀察風場風速的分布，尋找高風速區域中的極小值，可以快速、有效并且高精度的獲取臺風中心，清晰反映了臺風位置和強度信息。加強靜止衛星對中尺度對流云團監測、追蹤和外推預警研究，提高衛星遙感在洋面強對流天氣短時臨近預報業務系統中應用。

圖6 2014—2018年海南島氣溶膠光學厚度特征Fig. 6 Aerosol optical depth in Hainan Island from 2014 to 2018

3.2 開展沿海風暴潮監測與預報

海浪在臺風等強烈的空氣擾動下所引起的海面增高，這種升高與天文潮疊加時，海水常常暴漲造成自然災害。精確的確定熱帶氣旋的移動速度、強度和移動路徑是開展風暴潮預報的關鍵。利用衛星遙感反演的風場和氣旋位置等信息結合模型風場擬合衛星風場數據，通過風暴潮模式進行計算，可得到沿岸風暴潮增水值，提高預報的及時性和準確性。

3.3 開展海洋水色環境監測

由衛星數據生產的葉綠素、懸浮泥沙、海溫、海面高度、海面風場、海浪等遙感產品。葉綠素、懸浮泥沙能夠反映浮游藻類的分布，結合海面高度、海面風場能夠識別出大洋中的鋒面和中尺度渦，可以用來探測大洋漁場。另外葉綠素a含量可以反映海區浮游植物濃度的高低，通常在河流入海口及上升流附近，因為營養物質豐富而具有較高的葉綠素濃度，從而形成漁場;但是，葉綠素濃度過高之后導致水體透明度和溶解氧含量降低，對水中生命體不利，可以據此開展海洋生態環境狀況監測與服務。