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本文基于多灰度共生矩阵特征值,即相关性、对比度、同质性和能量,进行联合海雾遥感判识,提出一种高准确率黄渤海白天海雾识别算法。采用第二代静止气象卫星FY-4A可见光、近红外和红外数据,将该算法应用于黄渤海区域白天海雾判识,并利用2019—2020年沿黄渤海气象站点能见度实测数据及CALIPSO卫星数据产品对本算法识别结果进行精度验证。结果表明：海雾识别平均检测率(POD)为92%,误报率(FAR)为27%,临近成功指数(CSI)为69%,可以实现对海雾的动态监测,为海上交通等领域提供较好的数据支持。 相似文献
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黄渤海一次持续性大雾过程特征和成因分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用日本MTSAT1R卫星数据、常规地面和高空观测数据、NCEP FNL客观再分析资料和NEARGOOS（NorthEast Asian Regional Global Ocean Observing System）的海表温度（SST）数据,分析了2010年5月31日至6月5日发生在黄渤海及周边地区的一次持续性海雾天气的形成、维持、消散特征及其物理机制。结果表明：大雾形成前低层水汽非常充沛,入海变性冷高压的稳定维持为这次持续性海雾过程提供了有利的背景条件,海雾在夜间辐射冷却作用下形成;大雾期间黄渤海 相似文献
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2015-04-28渤海海雾形成过程中的海气相互作用分析 总被引：2，自引：1，他引：2
利用FY和MTSAT卫星资料、ERA Interim再分析资料、黄渤海浮标站资料、黄渤海自动站逐小时观测资料,对发生在2015年4月28—29日的渤海海雾成因进行分析,着重探讨了海雾形成过程中的海气相互作用。结果发现,近海面处大气低层逆温层抬升,大于90%的大湿度区向上、向西扩展,对海雾形成非常有利;海雾生成前、生成发展过程中存在明显的东到东南风,有利于黄海水汽向渤海输送,海面上空有水汽通量大值区由渤海海峡向渤海中部移动,使得渤海上空水汽输送加强,提供了海雾形成所需的水汽;在海雾形成过程中渤海上空气温高于海温,风切变造成的海气界面湍流热交换为大气输送向海洋,使得冷海面上空暖湿空气降温冷却达到饱和形成海雾,是平流冷却雾。 相似文献
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台湾海峡是一个海雾多发的交通要道,海雾灾害往往会导致人员和财产损失。对当前有关的海雾研究现状进行总结,以海峡西岸为代表,比较台湾海峡海雾和其他海域的大雾研究进展状况,主要包括海雾发生时的天气气候学特征、监测手段、微物理特征研究和海雾数值预报研究等。结果表明,台湾海峡西岸在天气气候学方面已经取得了一定的成果;监测手段随着科学技术的发展,也不断的完善,但在如何对卫星遥感监测结果进行反演方面还需进一步研究;海雾的微物理特征研究有助于海雾模式的改进和卫星遥感海雾反演技术的提高,但台湾海峡西岸尚未开始研究,是下一步的研究重点;台湾海峡海雾数值模拟工作较少,伴随观测技术的不断进步、动力统计方法的不断完善,可通过数值预报产品与传统的天气学方法相结合,提高台湾海峡海雾预报水平。 相似文献
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海雾无论在海上还是在沿岸地带，都因其恶劣的能见度对交通运输、海洋捕捞和海洋开发工程以及军事活动等造成不良影响，因此对于海雾的实时监测和预报就显得尤为重要。本文提出了基于深度学习的静止气象卫星多通道图像融合分割算法，使用D LinkNet深度卷积神经网络语义分割算法模型对黄渤海海域范围的16通道、空间分辨率为0.5 km的Himawari 8卫星数据进行研究。分别采用均交并比（mIOU）以及观测值检验作为评价指标，在测试集上的mIOU为0.9436，并且用卫星测试数据结果与海上观测数据结果进行对比，得出雾区准确率（检测有雾且真实有雾/检测有雾）为66.5%，雾区识别率（检测有雾且真实有雾/（真实有雾-云覆盖））为51.9%，检测正确率(检测正确/总样本)93.2%。本文提出的方法能为海雾监测提供一个可靠的参考。 相似文献
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风云三号微波观测资料的海雾同化模拟 总被引：1，自引：1，他引：0
数值模式边界层物理过程和初值场条件的欠缺是海雾模拟准确率偏低的主要原因。本文为改进模式初始场,开展针对海雾模拟的卫星观测资料同化试验,将质量控制和偏差订正后的FY-3A卫星微波湿度计（MWHS）和微波温度计（MWTS）的优选通道数据,经3DVar（Three-dimensional variational data assimilation）进入WRF模式以试验其对黄、渤海海雾模拟的影响。通过分析静止气象卫星检测到的海雾区模拟大气温、湿场同化分析增量,发现代表环境场条件的海雾类型及模式对其模拟能力的差异,显著影响了同化效果,表现为同化对模式模拟能力较强的平流冷型海雾改进明显,对模拟效果不甚理想的非典型混合过程中的暖型海雾阶段则基本没有改进效果。为寻找原因,对包括海雾区低层大气模拟场逆温结构在内的温湿度场与邻近探空观测进行了对比,分析了随时间演变的海雾格点温、湿场同化分析增量,发现冷型海雾区格点同化分析增量能弥补观测—模拟差异,使气温调减,相对湿度调增,同时水汽和液态水也出现负相关的变化,边界层相关热力动力场同化分析增量在垂直方向也有配合迹象,相比而言,主体是暖型海雾的非典型过程则未见此类现象和其他的有益调整迹象。 相似文献
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为了提高对黄渤海海雾天气海面大气水平能见度（以下简称“能见度”）的数值预报能力,利用黄渤海23个沿岸和岛屿测站2013—2017年雾天的地面观测数据,构建了基于湿度信息的能见度算法（A-F算法）,并将之应用于黄渤海海雾的能见度数值预报。结果表明,与常用的根据模式预报的云水含量诊断能见度的SW算法（Stoelinga and Warner,1999）相比,A-F算法表现更优,尤其可以诊断出被SW算法漏报的能见度为1～3 km的轻雾,说明A-F算法对黄渤海海雾天气能见度的数值预报具有一定应用价值。若将来加入浮标与船舶观测数据,可以进一步改进A-F算法能见度公式的具体形式;依据本文构建A-F算法的思路,可以发展适合其他海域的海雾天气能见度诊断公式。 相似文献
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海雾常导致船舶碰撞和触礁或者迫使船舶减速和停驶,是航海的危险天气之一。因此,开展海雾预报方法的研究,提高预报海雾的能力,深化海洋气象服务,很有必要。本文通过对发生在黄渤海海雾的天气进行分型和统计分析,揭示了黄渤海域海雾形成的 相似文献
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This paper presents a nighttime sea fog detection algorithm incorporating unsupervised learning technique. The algorithm is based on data sets that combine brightness temperatures from the 3.7 μm and 10.8 μm channels of the meteorological imager (MI) onboard the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS), with sea surface temperature from the Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA). Previous algorithms generally employed threshold values including the brightness temperature difference between the near infrared and infrared. The threshold values were previously determined from climatological analysis or model simulation. Although this method using predetermined thresholds is very simple and effective in detecting low cloud, it has difficulty in distinguishing fog from stratus because they share similar characteristics of particle size and altitude. In order to improve this, the unsupervised learning approach, which allows a more effective interpretation from the insufficient information, has been utilized. The unsupervised learning method employed in this paper is the expectation–maximization (EM) algorithm that is widely used in incomplete data problems. It identifies distinguishing features of the data by organizing and optimizing the data. This allows for the application of optimal threshold values for fog detection by considering the characteristics of a specific domain. The algorithm has been evaluated using the Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP) vertical profile products, which showed promising results within a local domain with probability of detection (POD) of 0.753 and critical success index (CSI) of 0.477, respectively. 相似文献
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Based on a current fog detection theory, a multiband threshold method for MODIS data was put forward to detect daytime fog in the South China Sea. It used Bands 1, 2, 18, 20 and 31 of MODIS data to separate fog from the cloud and the sea surface. The digital detection indexes were as follows. If RB1<20%, RB2<20% and RB1>RB2, the pixel was identified to be the sea surface. If RB1>55%, RB2>55% and TB31<273 K, the pixel was identified to be a middle- and high-level cloud. If IFC>20, the pixel was classified to be sea fog. The method was verified with sea fog data observed from the coastal region of Guangdong during January-April 2011. Out of the 13 samples of satellite detection, nine were consistent with the surface observations, three were identified to be low-level the cloud according to the satellite detection but fog according to the surface observations, and only one sample was identified to be the ocean surface by the satellite detection but fog by the surface observations. Because the MODIS data cannot penetrate the cloud or fog, the model was designed for a single field of view which had only one layer of cloud or fog. It can accurately distinguish fog which is not covered by the cloud, but it identifies fog as cloud if the former is covered by a cloud. Generally speaking, the model is effective and feasible. 相似文献
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Fog Detection over China’s Adjacent Sea Area by using the MTSAT Geostationary Satellite Data 总被引：1，自引：0，他引：1 
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下载免费PDF全文 A fog threshold method for the detection of sea fog from Multi-function Transport Satellite (MTSAT1R) infrared (IR) channel data is presented.This method uses principle component analysis (PCA),texture analysis,and threshold detection to extract sea fog information.A heavy sea fog episode that occurred over China’s adjacent sea area during 7 8 April 2008 was detected,indicating that the fog threshold method can effectively detect sea fog areas nearly 24 hours a day.MTSAT-1R data from March 2006,June 2007,and April 2008 were processed using the fog threshold method,and sea fog coverage information was compared with the meteorological observation report data from ships.The hit rate,miss rate,and false alarm rate of sea fog detection were 66.1%,27.3%,and 33.9%,respectively.The results show that the fog threshold method can detect the formation,evolution,and dissipation of sea fog events over period of time and that the method has superior temporal and spatial resolution relative to conventional ship observations.In addition,through MTSAT-1R data processing and a statistical analysis of sea fog coverage information for the period from 2006 to 2009,the monthly mean sea fog day frequency,spatial distribution and seasonal variation characteristics of sea fog over China’s adjacent sea area were obtained. 相似文献
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基于MTSAT卫星遥感监测的浙江省及周边海区大雾分布特征 总被引：2，自引：0，他引：2
利用日本静止气象卫星MTSAT逐时资料,综合地面气象观测数据,对浙江省及其周边海区陆地和海上2008—2012年的大雾进行了专题信息提取,并给出了浙江省陆域、周边海域0.05°×0.05°网格点的小时尺度的遥感大雾产品,结果表明:(1)基于MTSAT卫星观测数据,采用分级判识太阳高度角阈值和归一化大雾指数的方法,构建的浙江及其周边地区陆地和海上遥感大雾监测模型,大雾判识精度总体超过75%,基本满足使用需求。(2)浙江省陆域近5年大雾年平均累计为411.7 h,约占全年的4.7%,基本呈南多北少,山区多平原少的格局,其中浙江南部高山区、舟山和温州部分海岛及西部山区为大雾多发区,且大雾季节分布为冬秋季较多,春夏季较少,22时至09时是浙江省陆域大雾的高发时段,10时以后大雾逐渐消散,至后半夜、凌晨前后,大雾频次逐渐增多。(3)研究区海雾主要发生在大陆近海,呈现由近海向外海减少的空间格局,东海海域年大雾累计为311.7 h,以东海西南部地区大雾出现最多,浙江省沿海大雾的高发区位于温州海域及钱塘江口。研究区海域大雾具有明显的季节特征,主要表现为春季较多,夏季次之,秋冬季较少的分布格局,且海上主要受平流雾影响,大雾不易消散,持续时间较长。从各海区大雾发生频次从高到低依次为:东海东南部、台湾以东洋面、东海中东部、黄海西南部、东海中西部、台湾海峡、东海西北部、黄海东南部、东海西南部和东海东北部。 相似文献
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根据南海北部海雾外场观测获取的高分辨率液态含水量、长波辐射通量数据,采用小波分析方法分析了2008年3月16—17日和18—19日两次海雾中的液态水含量、净长波辐射通量的变化特征,讨论南海北部海雾发展和维持的冷却机制。结果显示:(1)无论在有云或无云条件下,海雾都可发展和维持;但前者的液态含水量明显小于后者,而风速大于后者;(2)在地面海雾的生成之前和生成初期,净辐射通量都存在准周期振荡现象,无论无云/有云,地面海雾液态水的大幅度发展的阶段都存在含水量的准周期振荡现象;(3)含水量的准周期振荡现象与振荡发生时段的长波辐射通量关系不大,而主要通过湍流对液态水的混合作用与高空海雾液态水大量生成阶段的雾顶长波辐射间接相关。(4)海雾的生成都与雾顶长波辐射冷却密切相关,但发展和维持可通过不同的冷却机制,既可通过海气间湍流热量输送和辐射传输,也可通过雾顶长波辐射冷却。 相似文献