引言

FY-2是中国自行研究开发的第一代静止气象卫星(陈渭民，2003)，随着大气遥感技术的提高, 从卫星、雷达反演出来的大气信息越来越多，目前运行的FY-2D、FY-2E卫星所提供的大量高时空分辨率的卫星云图及其反演产品，已被广泛应用于天气预报、气候预测、环境和自然灾害监测、农业等多个国民经济领域(许健民等，2010)。

云对地球与大气间的能量平衡具有强烈的调节作用。不同的云类反映不同的大气状况。对云进行正确的分类有助于改善天气预报精度(刘健等，2011)。云分类产品是指利用卫星遥感技术，采用多通道卫星探测数据进行聚类分析，归纳出各种云的类别，分别代表近地云、中低云、高层云、卷层云、密卷云、积雨云。静止气象卫星的云分类数据具有较高的探测频率优势，能在天气分析中发挥重要的作用。相当黑体亮度温度(Black Body Temperature，TBB)是云系的数字化处理产品之一，表示气象卫星红外探测通道获取的云区或者晴空区地球表面的向外辐射的等效黑体温度，它可以揭示出云的存在和云所处演变阶段中的一些显著特征。在无云或少云区，TBB是地表黑体辐射温度，在云区，TBB是云顶黑体辐射温度，并且TBB温度越低，表明云顶越高，对流越旺盛(常煜，2016；江吉喜等，1998；何金海等，1996; 卓鸿等, 2012)。在以往的研究(傅慎明等, 2015; 吴晓，2011; 林巧燕等, 2009; 杨金锡等, 1996; 支树林等, 2015；喻谦花等，2016)中大部分是对强对流天气中暴雨或者台风降水估计的分析。傅昺珊等(2006)分析TBB资料发现，强对流天气发展，云顶亮温一般在-60℃，且87.3%以上的暴雨发生在-80~-60℃云顶亮温区，强对流区面积和层次变化对暴雨也有很好的指示作用。TBB特征与对流的发展、雨带的分布和降水多寡有密切关系，不同地区、随着云系的发生发展、成熟、消亡等不同阶段，不同的天气类型所对应的TBB有一定差异(陈永仁等, 2013; 慕建利等, 2012; 覃丹宇等, 2012)。随着气象业务的发展，取消人工观测云状，本文的研究目的就是期望通过分析卫星数字化资料，验证分析卫星产品和云状观测的对应情况，寻找可以替代人工观测的卫星产品，为适应新的地面观测要求及为天气预报服务提供参考。

1 资料与分析方法 1.1 资料介绍

卫星资料为2012年4月1日00：00至2013年7月31日23：00FY-2E静止卫星云图1 h间隔1°×1°的云分类及相当黑体亮度温度TBB产品数据。卫星遥感技术对云的探测主要表现在不同特征的云在不同通道上的差异性，在云分类过程中主要使用红外和水汽两个通道，以段为基本单位进行分析(段：风云二号卫星云分类处理的基本地域单位，指在标称图中32×32像素的区域)。段的划分是以标称图的图像中心，也就是星下点开始，向图像四边延伸，在标称图纵向和横向可分别排列70个段，这样全图共有4900个段。云分类产品可以较准确地完成卫星整个观测区域云的分类，在云检测完成的高云部分进行，由于中低云的能力的限制，很难做出准确分类。对于高云可以分出积雨云、密卷云、卷层云、高层云或雨层云等类别，为天气分析、数值预报提供了重要的参考数据。

地面观测资料为2012年4月1日02：00至2013年7月31日23：00 MICAPS提供的逐3 h地面观测数据。由于天津有三个国家观测站(西青站、宝坻站、塘沽站)有夜间观测，因此在统计人工观测云状特征时，使用上述三个站的观测数据。

1.2 人工云状观测历史数据的提取

利用MICAPS地面观测资料，提取西青站、宝坻站、塘沽站2012年4月1日至2013年7月31日逐3 h的总云量、低云状、低云量、低云高、中云状、高云状、现在天气现象，生成数据文件，为对照方便，在下文中用气象编码表示。其中“10”、“20”、“30”分别代表没有高云、没有中云和没有低云；“9999”表示天空不明；“11~19”、“21~29”、“31~39”则分别代表不同的高云状、中云状和低云状。

1.3 人工观测云状与卫星云分类产品的对照方法

将27种观测云状按云分类产品的种类，划分到8种卫星产品云分类中(表 1)，统计两者之间的差异。其中统计标准为：以西青站为代表站，一次观测记为一次云状，剔除缺报的时次，将观测时刻(02、08、11、14、17、20、23时)的观测云状分别与同时刻及观测前、后1 h的产品云状对比；当高、中、低云的分类有不一致时，以最大比例的云状为主。考虑卫星云分类产品是根据统计方法得到的，本身误差较大，因此在和人工观测云状对比时将云状分为积雨云、非对流性降水云和非降水云三类。其中密卷云和卷层云为非降水云，其余为非对流性降水云。

2 云分类产品评估分析 2.1 人工观测云状数据统计分析

经过统计2012年4月1日至2013年7月31日西青站、宝坻站、塘沽站共计34263次云状人工观测，各种云状的观测数见图 1(编码说明见表 1)。其中人工观测没有观测到高云、中云、低云及天空不明各9183次、5122次、4039次、7627次，在观测到的云状中有5种高云(伪卷云13、钩卷云14、辐轃状卷云和卷层云，或只有卷层云，云幕前缘的高度角小于45°15、辐轃状卷云和卷层云，或只有卷层云，云幕前缘的高度角大于45°16)，2种中云(絮状和堡状高积云和层积云28、混乱天空的高积云，常在不同高度上29)，2种低云(浓积云，可伴有淡积云或层积云，云底在同一高度上32、秃积雨云33) 在人工观测中从未出现，其余还有1种中云(系统发展的辐轃状高积云25) 和1种低云(不同高度的积云和层积云38) 只出现过1次。

2.2 不同天气现象下根据人工观测云状与卫星云分类产品的对照分析

与云状分类相对应，将对比结果按天气现象分类(根据天气现象的气象编码，将天气分为对流性降水、非对流性降水、无降水)，分析不同天气现象下的云状对比情况(表 2)。

经统计共有3074次观测结果。在3074次观测中，有2034次云分类产品与观测数据一致，占总数的66.17%。不同天气现象观测数据与产品一致率不同。其中无降水情况下最高为67.67%，其次非对流性降水，一致率为46.82%。在雷阵雨等对流降水的时候，一致率较低，只在10%左右。降水前、后1 h的云分类产品与观测资料的一致性对比也有类似的结果，即无降水和非对流性降的时候，一致性较高，均能在60%及40%以上，而对流性降水观测前卫星和观测云状一致数最高，为18.75%。考虑不一致性的主要原因为卫星与人工观测的方向不同，人工观测为自下向上观测，而卫星资料为自上向下探测；其次两者的探测范围不同，人工观测的云状表示一定范围内的云的情况，而此次对比所用的卫星产品为单一格点上的数据；并且人工观测带有一定的主观性，由于受周围环境的影响，尤其当有降水及有雾等低能见度情况发生时，观测员在判断云状时会参考以往的经验，可能会造成误差。

在实际业务应用中，预报员更关心的是降水天气的云状，表 3、表 4分别为非对流性降水和对流性降水时的观测云状和云分类产品的对照情况。从表 3可以看出，当测站出现雷暴天气时，观测员观测到的云状均为鬃积雨云，云分类产品有2次积雨云，与观测云状一致，而其他18次不一致的云状中出现最多的为密卷云。表 4是非对流性降水的情况，经统计西青站有173次非对流性降水天气，人工观测云状以非对流性降水云为主，只有1次观测到积云，在同时刻的云分类产品给出的非对流性降水云为81次。

2.3 典型天气个例人工观测云状与卫星云分类产品的对照分析

考虑到在平时的工作中主要对降水天气中云状的变化有需求，因此下面将针对在平时预报工作中遇到不同类型的降水天气过程中的云状对比情况做详细的分析，为下一步的自动识别工作打下基础。

共选取9个个例进行分析，其中雷阵雨天气(对流性降水)过程3个，分别为2012年6月9日、8月20日及2013年6月24日；暴雨过程(对流性降水、非对流性降水均存在)3个，分别为2012年7月21日、25日及2013年7月1日；雪的天气过程3个(非对流性降水)，分别为2012年12月13日、2013年1月20日及2月3日。

2.3.1 雷阵雨天气过程云状对比结果分析

在选取的3个雷雨个例中，当雷暴天气发生时，对应的人工观测云状均为鬃积雨云。云分类产品则与其完全不一致。

以2012年6月9日飑线过程为例，通过将卫星红外云图与卫星云分类产品及地面填图叠加查找原因(图略)。从看到在云图上主体云系上云分类产品为积雨云(编码15)，边界上为密卷云(编码14)。在地面填图为20时观测到天津西南部及东部地区出现雷阵雨天气，观测云状为鬃积云。对比发现观测与云分类产品在主体云系正确，边缘并不一致。由于天津西青观测站处在云团的边缘，在雷雨发生时，观测云状和云分类产品不一致。这有可能是卫星探测到的是主体云系的云砧部分。雷阵雨发生时具有一定的局地性，由于探测方向及定位的问题，在主体云系的边缘会出现误差。

2.3.2 暴雨天气过程云状对比结果分析

暴雨天气过程既包含对流性又包含非对流性降水天气。表 5给出了3次暴雨过程中10个时次的人工观测云状的情况。3次暴雨过程中，当天气现象记为雷阵雨的时候，观测到的云状均为鬃积雨云，这与雷阵雨天气过程一致，而当无雷的时候，则为积云性层积云。

对照云分类产品(其中2012年7月26日02时和7月26日08时无云分类产品)的一致性高于雷阵雨天气，一致率为37.5%，由于在暴雨天气过程中云图范围大，当天津全部位于云团中的时候并且有雷雨出现时两者一致。而不一致的主要为云分类产品在降水天气过程中识别出来的密卷云。从云状的特性来说密卷云属于高云，在强降水过程中出现，说明云分类产品也存在着一定的误差。

2.3.3 降雪天气过程云状对比结果分析

降雪为非对流性降水，3次降雪过程的人工观测云状类似，在降雪发生前及发生时人工观测到的云状全为中云蔽光高层云(以2013年1月20日降雪过程为例，见表 6)，而云分类产品则不同，产品识别为层积云或高积云。从云状的特征来看两种云均可能产生降雪，后者的降雪量少。因此在日后的工作中可以参考云状与天气现象之间的关系来做自动识别。

3 TBB对云状自动识别的订正

由上文的研究可知，云分类产品面对具有复杂云状的降水天气过程时，与人工观测的差异较大，因此云状的自动识别还应考虑到使用其他卫星数字化产品。在众多的卫星产品中，TBB产品是预报员使用最多的产品，其多被应用于降水天气过程分析，而TBB与云状之间有何联系？如果能统计出TBB和云状之间的对应关系，有助于在实际工作中为卫星云分类产品进行订正，推断天气系统的强度、移动以及可能伴随的天气现象，为更多的天气类型的预报提供参考。下面利用TBB资料与天津西青(54527)、塘沽(54623)、宝坻(54525) 三站的地面观测资料，按照不同天气类型进行背景统计和个例分析，研究其在云状自动识别的订正作用。

3.1 不同天气类型的TBB统计特征

下面给出2012年4月1日至2013年7月31日无降水、对流性降水、非对流性降水天气现象中TBB的统计特征。表 7表明无降水天气时，TBB均值明显高于有降水天气，为271 K；有降水发生时，TBB均值低于250 K，其中对流性降水中TBB均值又低于非对流性降水。对应表 7，图 2表示统计三类天气过程中TBB在各区间出现的频次，发现以TBB=260 K为阈值可以明显地区分有无降水活动，而TBB < 240 K则表示强对流活动的发生。

3.2 应用天气过程研究TBB在云状识别中的订正作用

3.1节给出了TBB在降水和非降水天气中的平均状况，下面讨论对流性及非对流性降水过程中TBB的变化规律，研究其在云状识别的订正作用。个例选取与2.3节相同。定义TBB变率为1 h内TBB变化值与前一时刻TBB值之比。计算公式：TBB变率=[(TBB2-TBB1)]/TBB1×100%。

图 3表示2012年6月9日雷暴过程中西青站TBB数值及变率的逐小时演变。地面观测记录表明，9日20时有雷暴发生，此时对流活动旺盛，TBB数值为219 K。从变率曲线上可以看出，雷暴记录时刻前期，云顶亮温呈波动性递减；雷暴发展阶段，云顶亮温的降温幅度最大，为明显的负变化；但是雷暴发生时刻往往不是TBB负变化最明显的时刻，而是由负变正的时刻，对应变率绝对值接近0，说明此时站点上空的积云云体发展已接近成熟。

2012年8月20日和2013年6月24日过程中雷暴发生前后的TBB数值及变率特征与6月9日类似(图略)。在第2节的分析中提到在雷暴天气发生过程中，云分类的产品与人工观测并不一致，但TBB的变化特征在一定程度上反映测站上空云的变化情况，可以对云分类产品进行订正，即当TBB小于240 K，同时变率由负值向正值转变至接近0时，有雷暴活动发生，对应积雨云。

下面对同为非对流性降水的1次暴雨天气过程和3次降雪天气过程的TBB值及变率进行分析(表 8和表 9)，过程观测云状均为非对流云。过程中TBB均值及变率特征一致。即持续的降水(雨和雪)过程中，TBB的数值基本维持在240~260 K，而TBB变率波动并不明显，利用此特征可以对非对流性降水中的云状识别进行订正。

4 结论

(1) 通过将观测云状与同时刻、观测前1 h、观测后1 h的卫星云分类产品做对比，不同时间的云分类产品和人工观测云状的一致率无明显差异。不同天气现象观测数据与云分类产品一致率不同，而不同时刻的对比结果类似，均为在无降水天气时一致率最高，达到67.20%~67.67%；而当出现雷阵雨等对流性降水时，一致率较低，均在20%以下，非对流性降水居中，在42.78%~46.82%。

(2) 具体分析不同天气出现时的云状发现，人工观测的云状具有一致性：当测站出现雷暴天气时，观测员观测到的云状均为鬃积雨云；在出现降雪的时候，多数为蔽光高层云。而云分类产品则无这样的规律，因此应使用其他卫星数字化产品进行订正。

(3) 通过对不同天气类型的TBB资料的研究可知，TBB数值的大小与天气现象和云状有密切的联系。经统计当有降水时TBB数值低于无降水；TBB最低值出现在有雷暴天气中，数值为235~238 K。从TBB的变化分析可知，雷暴活动前期，观测区域上空的TBB呈波动性递减；随着雷暴活动的临近，观测区域TBB的降幅最大，为明显的负变化；当云顶亮温骤减至240 K之下时，同时，TBB变率有由极大的负值向正值转变接近0时，观测区域开始记录有雷暴活动。

(4) 通过对云分类和TBB产品的初步分析工作，地面云观测取消后，云观测业务可以依据卫星遥感产品展开。即以云分类产品为基础，结合TBB资料和天气现象进行订正。当无降水时，云状以云分类产品为主，如云分类产品为降水云时，可自动订正为非降水云；当TBB < 240 K时，且TBB变率由极大负值向正值转变接近0时，有雷暴活动，无论是何种云分类产品，云状可直接定为积雨云；TBB在240~260 K，为稳定性降水时，考虑为非对流性云(层积云或高积云、高层云或雨层云)。对于云状自动识别的工作目前刚刚展开，本文只是在众多的卫星数字产品中选取了云分类产品和TBB产品做了初步工作，并且所有工作只是针对站点开展的，在研究工作中有很多不足之处(如：没有考虑到云的移动等)，未来将这部分工作做更深入的研究。