毫米波雷達海霧回波特征分析及能見度反演*

胡樹貞 王志成,2 張雪芬 陶 法 丁虹鑫 李翠娜

1 中國氣象局氣象探測中心，北京 100081 2 成都信息工程大學，成都 610200 3 成都遠望探測技術有限公司，成都 610299

提 要：利用Ka波段掃描式毫米波雷達和自動氣象站資料，在福建平潭沿海開展海霧遙感觀測試驗。對2020年5月至2021年3月試驗期間發生的6次海霧過程進行特征分析，并基于毫米波雷達開展了霧區能見度反演。結果表明：毫米波雷達可以有效探測海霧的水平分布和垂直結構，可用于監測海霧的生消演變;在海霧發展旺盛階段，毫米波雷達反射率因子顯示從霧層頂部延伸到地表的絲縷狀強回波結構;海霧的雷達反射率因子與前向散射能見度呈負相關，但針對每個海霧過程，二者之間并不遵循明確的通用方程;海霧的雷達反射率因子集中在-30～-10 dBz，頻率直方圖符合正態分布，霧區回波整體上表現為均勻特征，在霧的生成階段和消散階段反射率因子動態范圍大，但在持續階段動態范圍小;毫米波雷達反演能見度與前向散射能見度具有較為一致的波動起伏，能夠反映霧區能見度變化，但不同的海霧過程呈現出不同的差異。

引 言

海霧發生時使得海上及沿海地區大氣的水平和垂直能見度迅速降低，是造成海難事故的主要因素之一，對從事海上生產經營活動人員的威脅很大(黃彬等,2014)。傳統以自動氣象站為主要手段開展海霧觀測，受地理條件和設備性能等方面限制，無法在海面上大范圍布設，且單點觀測設備取樣空間小，對于分布廣、空間差異大、生消快的海霧觀測存在較大的不確定性，無法準確獲取大面積海霧的發展過程及內部結構。國內外專家學者嘗試利用衛星遙感資料，綜合運用光譜分析法、結構分析法等技術，分析衛星各通道光譜特性，提取海霧在遙感資料中所反映出的特征差異，進而進行海霧監測及應用，取得了比較好的應用效果(吳曉京等,2005；肖艷芳等,2017；盧乃錳等，2017；張春桂和林炳青，2018；王清平等，2021；張偉等，2021)。但衛星監測海霧面臨以下問題：一是受上層云系干擾，不能全天候實時觀測，影響了其效益發揮；二是受時空分辨率限制，只能對持續時間較長并具有一定覆蓋范圍的海霧進行定量監測，但針對不易被衛星捕捉的突發性和局地性海霧天氣的服務需求更為迫切。

隨著地基遙感觀測技術的發展，借鑒氣象雷達在云和降水監測方面的應用(楊磊等,2019；楊通曉和岳彩軍，2019；胡樹貞等,2020)，專家學者希望用波長相對較短的毫米波雷達開展海霧觀測。相對于厘米波雷達，毫米波雷達的波長短，對云霧粒子靈敏度更高，且具有較強的穿透能力，使其用于監測海霧成為可能。Gultepe et al(2009)通過模擬仿真建立了大氣能見度與毫米波雷達觀測之間的物理模型，并在隨后的觀測試驗中得到了驗證；Hamazu et al(2003)利用磁控管技術體制設計和組裝了一套發射功率達100 kW的35 GHz掃描式多普勒雷達，成功觀測到了海霧的反射率和速度的三維結構，證實海霧反射率存在非均勻結構，并進行了成因分析；Boers et al(2013)分析了輻射霧中地面能見度與毫米波雷達反射率之間的關系，并用掃描遷移率粒徑譜儀(SMPS)開發了一套液滴活化模型，用于分析霧滴光譜特性，指出霧中的化學成分對能見度和雷達反射率之間的關系有重要影響；Uematsu et al(2005)利用毫米波雷達對海霧的空間分布、強度和生消特征進行觀測試驗，并對回波中呈現出的胞狀結構進行細致分析。國內也有專家學者嘗試開展了基于毫米波雷達的海霧觀測試驗，劉光普等(2019)分析了毫米波雷達反射率因子與能見度之間的關系，指出二者之間更符合指數關系；岑炬輝等(2021)利用毫米波雷達對降水-霧過程進行了特征分析，根據經驗公式較好地模擬了一個過程中雷達反射率因子與地面能見度之間的關系；胡利軍等(2021)和張晶晶等(2020)，利用33.44 GHz全固態毫米波雷達在寧波沿海港口開展了海霧探測，并開展了非降水海霧過程和降水海霧過程特征分析，取得了較好的觀測效果。

本文利用Ka波段掃描式毫米波雷達和自動氣象站觀測資料，在福建沿海連續開展海霧遙感觀測試驗，成功觀測到多個海霧過程，對海霧過程中毫米波雷達探測數據進行分析，以期獲得海霧回波的變化特征，并嘗試開展了基于毫米波雷達的霧區能見度反演。

1 基本理論與試驗簡介

1.1 基本理論

氣象學和環境學領域，將懸浮有大量固液態微粒的大氣稱為氣溶膠大氣，氣溶膠能夠吸收和散射光輻射，會造成光輻射在原傳輸方向上衰減，顯著降低大氣能見度。通常情況下，氣溶膠散射系數可寫成以下形式：

(1)

式中：α為立體散射系數；rmin和rmax分別為氣溶膠微粒最小和最大半徑；K(r)為散射效率因子；N(r)為半徑為r的微粒密度計數。

雷達將單位體積內云、雨、霧等水凝物粒子直徑六次方的總和定義為氣象目標的回波強度，當毫米波雷達平掃只用于低層霧的觀測時，則雷達回波強度反映的全部是霧滴譜的信息，公式如下：

(2)

式中：Z為雷達回波強度；Dmin和Dmax分別為霧滴最小和最大直徑；N(D)為直徑為D的霧滴密度計數。

當霧發生時，霧滴是最主要的氣溶膠微粒。從式(1)和式(2)可以看出，霧滴譜的濃度和大小直接影響能見度與雷達回波強度大小。

1.2 觀測試驗

從2020年5月開始，中國氣象局氣象探測中心在福建平潭海洋氣象觀測試驗基地(以下簡稱海洋基地)安裝1套掃描式毫米波雷達，結合周邊區域自動氣象觀測站，開展海霧遙感觀測試驗。其中，掃描式毫米波雷達采用全固態發射機，利用脈沖壓縮、多普勒和雙偏振技術，以及機械掃描方式，實現俯仰-2°～180°、方位0°～360°立體掃描，利用水凝物對電磁波的散射作用，獲取云、雨和霧等氣象目標物的回波強度、徑向速度、速度譜寬以及空間位置信息，毫米波雷達參數見表1所示。

表1 毫米波雷達主要系統參數

毫米波雷達采用寬、中、窄脈沖交替發射技術體制，有效解決了距離分辨率和近距離盲區等問題。其中，窄脈沖為1 μs，實現0.15～1.00 km范圍探測；中脈寬為5 μs，實現1.0～3.9 km范圍探測；寬脈沖為20 μs，實現3.9 km以外距離處的回波探測。圖1為利用2021年3月觀測數據得到的毫米波雷達在不同距離處探測能力，可見在窄脈沖工作模式時，該雷達在1 km處可探測最小反射率因子達到-50 dBz，在中、寬脈沖工作模式時，1～10 km范圍內雷達可探測最小反射率因子≤-30 dBz，該雷達的探測性能滿足對海霧的探測需求。

圖1 利用2021年3月觀測數據得到的毫米波雷達不同距離處探測能力

毫米波雷達采用平面位置顯示(PPI)和距離高度顯示(RHI)兩種掃描方式，每個周期包括1個方位RHI和2個仰角PPI掃描，根據不同參數設置整個掃描周期約8～12 min。其中，PPI以0.5°、1°或1.5°中的任意2個或全部仰角進行方位0°～360°掃描；RHI掃描的方位角為120°，仰角為-2°～15°，可實現海平面到霧頂全程觀測。由于毫米波雷達安裝場平地海拔高度為23.5 m，掃描過程受地物遮擋嚴重，本試驗中可用的PPI掃描方位角為20°～230°，該區域絕大部分為海面，以PPI按照1°仰角掃描為例，考慮雷達波束寬度和安裝海拔高度，距離雷達1 km 處探測回波距海平面最低高度約為40 m，5 km 處高度為93 m，10 km處高度為163 m，均在絕大多數海霧的發展高度以下。在毫米波雷達掃描范圍內共有4個自動氣象觀測站安裝有前向散射(以下簡稱前散)能見度儀，按照距離由近到遠分別為海洋基地、流水碼頭、海峽號碼頭和澳底村站。其中，海洋基地站的毫米波雷達與前散能見度儀為同址觀測。毫米波雷達有效掃描區域和前散能見度儀分布位置如圖2所示。

圖2 毫米波雷達掃描區域內能見度站分布

1.3 數據資料

觀測試驗期間，毫米波雷達共觀測到6次較為典型的海霧過程。其中，2次過程為霧轉雨過程，其余為純霧過程，具體過程簡介見表2所示。表中所列自動站要素均為海洋基地站觀測數據。按照地面觀測規范對霧的等級劃分，6個個例過程以輕霧為主，中間夾雜霧和大霧天氣過程，觀測個例過程能夠代表福建東部沿海地區的海霧特征。

表2 試驗期間海霧觀測個例

需要說明的是，本文所用毫米波雷達PPI掃描數據以1°仰角為主，當沒有1°仰角數據時，優先選用0.5°仰角數據。4個自動氣象觀測站數據頻次為5 min·次-1。

2 毫米波雷達海霧回波特征分析

2.1 個例分析

選取表2中個例3和個例4過程進行分析，圖3 為毫米波雷達掃描區域內4個自動氣象站對應觀測的上述兩個個例過程前散能見度和相對濕度數據曲線。從圖中可以看出，在兩個個例過程期間，所有站點前散能見度下降的同時均伴隨著相對濕度的上升，最低能見度均在3 km以下，相對濕度維持在95%以上。與內陸輻射霧不同的是，兩個過程期間海洋基地站地面平均風速分別為4.8 m·s-1和8.4 m·s-1，符合典型的海霧天氣特征。兩個過程相比，個例3過程前散能見度較低，各站前散能見度除在霧生成階段快速降低外，其余時間段內起伏較緩慢，而個例4過程各站的前散能見度從凌晨開始急劇下降，且在整個過程期間存在較大起伏，但整體維持在5 km以內，在05:00之后前散能見度在短時間內迅速上升，海霧過程結束。

圖3 (a)個例3和(b)個例4過程各觀測站前散能見度和相對濕度曲線

為分析海霧過程期間毫米波雷達回波特征，圖4和圖5分別為兩個過程期間毫米波雷達每隔一段時間獲取的PPI和RHI掃描反射率因子分布。針對個例3過程，從圖4的PPI掃描回波可以看出，毫米波雷達能夠觀測到大面積的海霧回波，最遠回波距離達13 km，在前期霧區回波較為均勻，沒有明顯紋理特征，而在20:00之后回波面積增大的同時，回波出現明顯的不均勻波狀特征。在垂直方向上，霧頂高度在300 m左右，最高時段可達400 m。對圖5所示的個例4過程進行分析，00:15毫米波雷達在東部海面上開始觀測到較為連片的弱回波信號，隨后回波逐漸增強，面積同步增大，最遠處回波距離可達10 km以上。在回波強度上此次海霧回波強度分布不均勻，有明顯的波狀結構，與前散能見度波動起伏相對應；在垂直方向上，霧頂高度呈現先升后降趨勢，霧頂高度升高的同時伴隨著回波面積增大，整個過程期間霧頂高度在300 m左右。兩個過程結合分析，在毫米波雷達PPI掃描反射率因子較強區域，在RHI掃描上表現為回波從高到低呈現明顯的絲縷狀回波，這可能與霧滴碰并增大下沉過程有關。對于垂直剖面上出現的絲縷狀回波特征，Uematsu et al(2005)在對兩次海霧過程分析時，認為是海霧旺盛階段空氣中存在細雨滴。另外，RHI掃描回波在海霧邊緣處迅速消失，符合海霧輪廓清晰的特征。毫米波雷達所測徑向速度顯示(圖略)，海霧移動方向與地面自動站所測風向一致，且在整個海霧過程期間未發生明顯特征變化。

為了進一步分析毫米波雷達反射率因子與前散能見度之間的對應關系，以毫米波雷達安裝點為中心，PPI掃描60°～120°夾角，0.3～1 km探測距離范圍內所有的反射率因子取均值，與海洋基地站對應時刻前散能見度做相關性分析。圖6為上述兩個過程反射率因子均值與前散能見度隨時間變化曲線，圖7為二者之間相關性分析。需要說明的是：①前散能見度為單點原位測量，而對應的毫米波雷達反射率因子為一定區域面上的均值，因此圖6和圖7中二者數據進行了一定時間周期滑動平均處理；②由于二者觀測頻次不同，本文在數據處理時以毫米波雷達開始掃描時刻為基準，查找與該時刻最為接近的前散能見度觀測數據與之匹配；③為便于分析，定義毫米波雷達反射率因子開始系統性上升到前散能見度達到一個相對平穩的低值區間為霧生成過程，毫米波雷達反射率因子開始系統性降低至回波消失區間為霧消散過程，生成和消散過程的中間時段為霧持續過程。

從圖6中可知，毫米波雷達反射率因子與前散能見度之間呈現負相關，特別是在霧的生成和消散階段，隨著前散能見度的降低，反射率因子呈現出上升趨勢，反之亦然。毫米波雷達反射率因子可以反映出回波區域能見度的變化趨勢。另外，通過對兩個過程進一步分析，毫米波雷達反射率因子的變化趨勢滯后于前散能見度，表現在海霧生成過程中前散能見度下降到一個相對穩定的低值后，毫米波雷達反射率因子并沒有達到平穩，而是表現為繼續上升，特別是個例3的整個過程滯后了約40 min。從圖7中可知，毫米波雷達反射率因子與前散能見度在霧的生成和消散階段呈現較好的指數分布，但每個過程的方程參數有較大差別。而對于持續過程，反射率因子與前散能見度關系不明確，因此沒有進行進一步的分析。特別指出的是，Boers et al(2013)在一個輻射霧過程的生成和消散階段同樣也觀測到了地面能見度與反射率因子之間呈現出不同的函數關系。較為合理的解釋為，根據前散能見度儀觀測原理，前散能見度儀對于霧滴譜的數濃度敏感，而通過雷達方程可知，毫米波雷達對霧滴譜直徑更為敏感，其回波強度與滴譜粒子直徑的六次方成正比。在霧生成階段，特別是風速較大的海霧過程，較小的霧滴譜粒子由于重量輕，移動速度快，較先到達觀測區域，被前散能見度儀所感知，隨著霧滴譜數濃度增大，滴譜內部的碰并過程增強，使得霧滴譜粒子直徑增大，毫米波雷達反射率因子上升。

圖6 (a)個例3和(b)個例4過程毫米波雷達反射率因子均值與前散能見度對應曲線

圖7 (a)個例3和(b)個例4過程毫米波雷達反射率因子均值與前散能見度相關性分析

2.2 統計分析

為分析毫米波雷達海霧回波的普遍特征，對表2 中所列每個個例在整個海霧過程期間，所有時次PPI掃描范圍內回波反射率因子進行頻率直方圖統計分析(圖8)，常用統計量見表3。由圖8和表3 可知，毫米波雷達海霧回波的反射率因子符合正態分布，眾數及中位數二者接近，海霧回波反射率因子主要集中在-30～-10 dBz，所有個例的第25%分位數與第75%分位數間隔僅為5 dBz左右，說明霧區回波整體上表現為均勻特征，同時也說明在海霧持續階段毫米波雷達反射率因子存在動態范圍過小的問題，這會給后續霧區能見度反演造成困難。另外，觀察個例3和個例6頻率直方圖的右側下降段，反射率因子存在緩慢下降甚至凸起現象，結合上節對個例3過程的特例分析，該部分回波為霧區絲縷狀結構的高值區，一般發生在海霧濃度較大過程的中后期。所有海霧過程在-35 dBz以下均存在一個小的回波凸起，經查驗分析為雷達觀測的無效回波。

表3 毫米波雷達反射率因子頻率直方圖常用統計量分析

圖8 個例1～6過程毫米波雷達反射率因子頻率直方圖特征

對表2中所列全部個例過程進行毫米波雷達反射率因子與前散能見度相關性分析(圖9)。圖9a 為按照上節提到的反射率因子均值取值方法得到的所有過程期間反射率因子與前散能見度散點圖，可知隨著前散能見度降低，反射率因子有增大的趨勢，但整體上較為離散。圖9b為每個海霧個例過程中的生成過程和消散過程的反射率因子單獨提取后與前散能見度的散點圖及擬合方程，所有個例過程共有6個生成過程，4個消散過程(個例2和個例5無消散過程)。通過圖9b可知，每個個例過程的生成過程和消散過程與前散能見度之間的相關趨勢明顯，但彼此每個過程存在較大差異，整體擬合呈現指數分布。

圖9 個例過程毫米波雷達反射率因子與前散能見度散點分布

對圖8和圖9進行綜合分析，在海霧的生成階段和消散階段毫米波雷達反射率因子動態范圍較大，而在持續階段前散能見度變化較為敏感，此時毫米波雷達反射率因子變化范圍有限。可解釋為，在海霧的生成階段，霧滴譜的數濃度和粒子半徑均為單調增加，使得能見度降低的同時毫米波雷達有效反射率因子由無到有迅速增強，而在消散階段由于蒸發和風力作用，海霧開始消散，此時霧滴譜的數濃度和粒子半徑呈現單調遞減趨勢，能見度升高的同時，毫米波雷達回波強度降低直至消失，相關解釋后續還需借助霧滴譜儀進行進一步驗證(張舒婷等，2013)。

3 毫米波雷達反演能見度

通過上述對毫米波雷達海霧回波特征分析，毫米波雷達可以觀測到掃描區域海霧的水平分布和垂直結構，反射率因子在一定程度上反映了霧區能見度的變化趨勢。為了進一步量化毫米波雷達對霧區能見度的反演能力，利用圖9中反射率因子與前散能見度之間的擬合方程，對表2所列個例過程進行能見度反演，結果見圖10所示。

對圖10進行分析，首先，毫米波雷達反演能見度與實測前散能見度具有較為一致的波動起伏，毫米波雷達反射率因子能夠感知霧區能見度變化。個例4和個例5過程反演能見度與實測結果較為一致，其余過程毫米波雷達反演能見度與實測前散能見度具有一定的差異，表現為個例1至個例3的部分時段反演能見度高于實測能見度，而其余時段正好相反，說明海霧的生成和消散過程反射率因子與能見度之間具有異質性。對于個例6所代表的輻射霧，反演結果與實測之間差異明顯，上述擬合方程明顯不適用于該個例，根據已有研究，輻射霧的霧滴譜直徑更小，而毫米波雷達相比霧滴譜的數濃度，對粒子半徑更為敏感，導致毫米波雷達反射率因子值較小，反演能見度與實測前散能見度存在較大偏差。

圖10 個例1～6過程毫米波雷達反演能見度與前散能見度折線圖

4 結 論

通過對毫米波雷達海霧回波特征及反演能見度進行分析，得出以下結論：

(1)毫米波雷達通過周期性PPI掃描和RHI掃描，可以獲得海霧的水平分布和垂直結構信息，能夠觀測到海霧的生消演變過程，為海霧發生區域的能見度反演提供了條件。

(2)在垂直方向上，在海霧發展旺盛階段毫米波雷達反射率因子顯示從霧層頂部延伸到地表的絲縷狀強回波結構。

(3)海霧發生時，毫米波雷達反射率因子與前散能見度之間呈現負相關，特別是在海霧的生成和消散階段。但針對每個海霧過程，前散能見度與毫米波雷達反射率因子之間并不遵循明確的通用方程。

(4)當毫米波雷達進行PPI低仰角掃描時，海霧回波的反射率因子符合正態分布，主要集中在-30～-10 dBz，所有海霧過程的第25%分位數至第75%分位數間隔僅有5 dBz左右，說明霧區回波整體上表現為均勻特征，在海霧的生成階段和消散階段毫米波雷達反射率因子動態范圍較大，而持續階段毫米波雷達反射率因子動態范圍較窄，不利于霧區能見度反演。

(5)利用海霧生成過程和消散過程期間毫米波雷達反射率因子與前散能見度數據擬合，開展毫米波雷達霧區能見度反演，結果表明毫米波雷達反演能見度與實測前散能見度具有較為一致的波動起伏，能夠反映霧區能見度變化特征，但不同的海霧過程表現出不同的差異，差異產生的原因需要進一步分析。