留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于20年卫星遥感资料的黄海、渤海海雾分布季节特征分析

吴晓京 李三妹 廖蜜 曹治强 王璐 朱江

吴晓京, 李三妹, 廖蜜, 曹治强, 王璐, 朱江. 基于20年卫星遥感资料的黄海、渤海海雾分布季节特征分析[J]. 海洋学报, 2015, 37(1): 63-72. doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2015.01.007
引用本文: 吴晓京, 李三妹, 廖蜜, 曹治强, 王璐, 朱江. 基于20年卫星遥感资料的黄海、渤海海雾分布季节特征分析[J]. 海洋学报, 2015, 37(1): 63-72. doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2015.01.007
Wu Xiaojing, Li Sanmei, Liao Mi, Cao Zhiqiang, Wang Lu, Zhu Jiang. Analyses of seasonal feature of sea fog over the Yellow Sea and Bohai Sea based on the recent 20 years of satellite remote sensing data[J]. Haiyang Xuebao, 2015, 37(1): 63-72. doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2015.01.007
Citation: Wu Xiaojing, Li Sanmei, Liao Mi, Cao Zhiqiang, Wang Lu, Zhu Jiang. Analyses of seasonal feature of sea fog over the Yellow Sea and Bohai Sea based on the recent 20 years of satellite remote sensing data[J]. Haiyang Xuebao, 2015, 37(1): 63-72. doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2015.01.007

基于20年卫星遥感资料的黄海、渤海海雾分布季节特征分析


doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2015.01.007
详细信息
  • 基金项目:  气象行业专项(GYHY200906001);国家高技术研究发展计划(2006AA09Z149);中国气象局小型基建项目。

Analyses of seasonal feature of sea fog over the Yellow Sea and Bohai Sea based on the recent 20 years of satellite remote sensing data

More Information
  • 摘要: 目前对海上雾分布的认识多基于沿岸测站和海上船舶、浮标观测,但这些数据非常稀少,且存在代表性和数据质量方面的问题,因此一直缺乏对海雾分布更全面、清晰的了解。卫星遥感数据空间均一、覆盖范围广、质量一致,具有对无云条件下大范围、离岸海雾监测的优势。本文通过分析算法检测出的1989-2008年黄渤海海雾及云的频数、分布百分率信息,得到了黄渤海海雾季节变化的较全面特征。除印证其他资料或研究的结论外,还发现:(1)黄海海雾频数随季节变化的幅度较渤海明显;(2)黄海、渤海海域存在冬季海雾多发时段;(3)海雾生消过程中有覆盖区变化的东传特征;(4)春夏雾季中存在黄海中部和西朝鲜湾两处海雾多发区,其中西朝鲜湾也是全年海雾最多的海域。另外,在样本充足的情况下,通过对检测出的低云、中高云覆盖百分率和海雾频数的分析统计,还能估算出黄海、渤海部分季节20年海雾发生的平均概率。
  • [1] Lewis J M, Kora正in D, Redmond K T. Sea Fog Research in the United Kingdom and United States: A Historical Essay Including Outlook[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 2004, 85(3): 395-408.
    [2] 黄彬, 毛冬艳, 康志明, 等. 黄海海雾天气气候特征及其成因分析[J]. 热带气象学报, 2011, 27(6): 920-931. Huang Bin, Mao Dongyan, Kang Zhiming, et al. Synoptic and climatic characteristics of Yellow Sea fog and causation analysis[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2011, 27(6): 920-931.
    [3] 吴兑, 吴晓京, 李菲, 等. 中国大陆1951-2005年雾与轻雾的长期变化[J]. 热带气象学报, 2011, 27(2):145-151. Wu Dui,Wu Xiaojing,Li Fei,et al. Long-team variation of fog and mist in 1951-2005 in Mainland China[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2011, 27(2):681-688.
    [4] Zhang S, Yi L. A comprehensive dynamic threshold algorithm for daytime sea fog retrieval over the Chinese adjacent seas[J]. Pure and Applied Geophysics, 2013: 1-14.
    [5] 王绪翔, 邵利民, 曹祥村. 黄海西部2005—2007年海雾演变的气候特征研究[J]. 海洋预报, 2012, 29(3):62-69. Wang Xuxiang, Shao Limin, Chao Xiangcun. Climatic characteristics study of the sea fog evolution in the western Yellow Sea from 2005 to 2007[J]. Marine Forecasts, 2012, 29(3): 62-68.
    [6] 韩美,张苏平,尹跃进,等. 黄东海大气边界层高度季节变化特征及其成因[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2012, 42(增刊): 34-44. Han Mei, Zhang Suping, Yin Yuejin, et al. The seasonal variation and causation of atmospheric boundary layer height at Yellow-East Sea[J]. Periodical of Ocean Unversity of China,2012, 42(sup): 34-44.
    [7] Hunt G E. Radiative properties of terrestrial clouds at visible and infra-red thermal window wavelengths[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 1973, 99(420): 346-369.
    [8] Gurka J J. Using satellite data for forecasting fog and stratus dissipation[C]//Proceedings of the Conference on Weather Forecasting and Analysis, 5 th, St Louis, Mo, 1974.
    [9] Eyre J, Brownscombe J, Allam R. Detection of fog at night using Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) imagery[J]. Meteorological Magazine, 1984, 113(1346): 266-271.
    [10] Bendix J, Thies B, Cermak J, et al. Ground fog detection from space based on MODIS daytime data——a feasibility study[J]. Weather and forecasting, 2005, 20(6): 989-1005.
    [11] Ma Huiyun, Wu Xiaojing, Zou Bin, et al. Algorithm for daytime radiation fog detection based on MODIS/TERRA data over land[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2012, 6(1): 063589.
    [12] 吴晓京, 陈云浩, 李三妹. 应用MODIS数据对新疆北部大雾地面能见度和微物理参数的反演[J]. 遥感学报, 2005, 9(6): 688-696. Wu Xiaojing Cheng Yunhao,Li Sanmei. Utilizing MODIS data to retrieve the visibility and microphysical properties of fog happens in the northwest China[J]. Journal of Remote Sensing, 2005, 9(6): 688-696.
    [13] 郝增周, 潘德炉, 龚芳, 等. 海雾的遥感光学辐射特性[J]. 光学学报, 2008, 28(12): 2420-2426. Hao Zengzhou,Pan Delu,Gong Fang,et al. Optical radiance characteristics of sea fog based on remote sensing[J]. Acta Optica Sinica, 2008, 28(12): 2420-2426.
    [14] Ahn M H, Sohn E H, Hwang B J. A new algorithm for sea fog/stratus detection using GMS-5 IR data[J]. Advances in Atmospheric Sciences, 2003, 20(6): 899-913.
    [15] Gao Shanhong,Wu Wei,Zhu Leilei,et al. Detection of nighttime sea fog/stratus over the Huanghai Sea using MTSAT-1R IR data. Acta Oceanologica Sinica, 2009. 28(2):23-35.
    [16] Wu Xiaojing, Li Sanmei. Automatic sea fog detection over Chinese adjacent oceans using Terra/MODIS data[J]. International Journal of Remote Sensing, 2014, 35(21): 7430-7457.
    [17] 鲍献文, 王鑫, 孙立潭, 等. 卫星遥感全天候监测海雾技术与应用[J]. 高技术通讯, 2005, 15(1): 101-106. Bao Xianwen, Wang Xin, Sun Litan, et al. The weather proof detection system of sea fog by remote sensing and its applications[J]. Chinese High Technology Letters, 2005, 15(1): 101-106.
    [18] Bendix J. A satellite-based climatology of fog and low-level stratus in Germany and adjacent areas[J]. Atmospheric Research, 2002, 64(1): 3-18.
    [19] 吴晓京, 张苏平. 大雾消散卫星遥感临近预报及消散型分类——我国中东部案例研究[J]. 自然灾害学报, 2008, 17(6):135-139. Wu Xiaojing,Zhang Supin. Imminent forecast of fog dissipation using satellite remote sensing and its dissipation type:a case study of middle-east China[J]. Journal of Natural Disasters, 2008, 17(6): 135-139.
    [20] 江敦双, 张苏平, 陆惟松. 青岛海雾的气候特征和预测研究[J]. 海洋湖沼通报, 2008(3):7-12. Jiang Dunshuang, Zhang Suping, Lu Weisong. The climatic characteristics and forecast study of the sea fog in Qingdao[J]. Transactions of Oceanology and Limnology, 2008(3):7-12.
    [21] Cermak J, Bendix J. A novel approach to fog/low stratus detection using Meteosat 8 data[J]. Atmospheric Research, 2008, 87(3/4): 279-292.
    [22] Calvert C,Pavolonis M. GOES-R Advanced Baseline Imager(ABI) Algorithm Theoretical Basis Document For Low Cloud and Fog[S]. NOAA NESDIS STAR,2010: 69-70.
    [23] Heidinger A. CLAVR-x Cloud Mask Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD)[M]. Washington D C:NOAA/NESDIS/Office of Research and Applications, 2004.
    [24] 吴晓京, 张苏平, 李三妹, 等. 极轨气象卫星遥感白天和夜间海雾的检测方法, CN101452078[OL].[2008-12-30]. http://d.g.wanfangdata.com.cn/Patent_CN200810249748.X.aspx. Wu Xiaojing,Zhang Suping, Li Sanmei, et al. The method of sea fog detection using polar-orbiting meteorological satellite data, CN101452078[OL].[2008-12-30]. http://d.g.wanfangdata.com.cn/Patent_CN200810249748.X.aspx.
    [25] 丁做尉, 张苏平, 白慧, 等. 黄海雾季开始日期的确定及其年际变化[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2011, 41(4): 11-18. Ding Zuowei,Zhang Suping,Bai Hui,et al. Identification of the beginning of the sea fog season over Yellow Sea and its annual variation[J]. Periodical of Ocean Unversity of China, 2011, 41(4): 11-18.
    [26] 张苏平, 鲍献文. 近十年中国海雾研究进展[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2008, 38(3): 359-366. Zhang Suping,Bao Xianwen. The main advances in sea fog research in China [J]. Periodical of Ocean Unversity of China, 2008, 38(3):359-366.
    [27] 王彬华. 海雾[M]. 北京:海洋出版社, 1983. Wang Binhua. Sea Fog[M]. Beijing: China Ocean Press,1983.
    [28] Zhang S P, Xie S P, Liu Q Y, et al. Seasonal variations of Yellow Sea fog: observations and mechanisms[J]. Journal of Climate, 2009, 22(24): 6758-6772.
    [29] 杨伟波, 张苏平, 薛德强. 2010年2月一次冬季黄海海雾的成因分析[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2012, 42(4): 1-10. Yang Weibo, Zhang Suping, Xue Deqiang. The mechanism of winter sea fog over Yellow Sea in February, 2010[J]. Periodical of Ocean Unversity of China, 2012, 42(4): 1-10.
    [30] Cho Y K, Kim M O, Kim B C. Sea fog around the Korean Peninsula[J]. Journal of Applied Meteorology, 2000, 39(12): 2473-2479.
  • [1] 王雪景, 金春洁, 王丽莎, 张传松.  2016年夏季黄、渤海颗粒有机碳的分布特征及影响因素 . 海洋学报, 2018, 40(10): 200-208. doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2018.10.019
    [2] 高寒凌, 邹立, 王凯, 叶曦雯.  黄、渤海沉积物中陆源脂类有机质的组成分布与转化特征 . 海洋学报, 2017, 39(2): 53-61. doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2017.02.005
    [3] 刘志强, 苏洁, 时晓旭, 赵进平.  渤海AVHRR多通道海冰密集度反演算法试验研究 . 海洋学报, 2014, 36(11): 74-84. doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2014.11.009
    [4] 黄辉军, 黄健, 毛伟康, 廖菲, 李晓娜, 吕卫华, 杨永泉.  茂名地区海雾含水量的演变特征及其与大气水平能见度的关系 . 海洋学报, 2010, 32(2): 40-53.
    [5] 黄辉军, 黄健, 刘春霞, 袁金南, 吕卫华, 杨永泉, 毛伟康, 廖菲.  茂名地区海雾的微物理结构特征 . 海洋学报, 2009, 31(2): 17-23.
    [6] 张启龙, 王凡, 赵卫红, 唐晓晖.  舟山渔场及其邻近海域水团的季节特征 . 海洋学报, 2007, 29(5): 1-9.
    [7] 王鑫, 黄菲, 周琇.  黄海沿海夏季海雾形成的气候特征 . 海洋学报, 2006, 28(1): 26-34.
    [8] 周发琇, 王鑫, 鲍献文.  黄海春季海雾形成的气候特征 . 海洋学报, 2004, 26(3): 28-37.
    [9] 鲍献文, 万修全, 高郭平, 吴德星.  渤海、黄海、东海AVHRR海表温度场的季节变化特征 . 海洋学报, 2002, 24(5): 125-133.
    [10] 解思梅, 薛振和, 曲绍厚, 姜德中, 邹斌.  北冰洋夏季的海雾 . 海洋学报, 2001, 23(6): 40-50.
    [11] 胡瑞金, 周发琇.  海雾生成过程中平流、湍流、辐射效应研究 . 海洋学报, 1998, 20(1): 25-32.
    [12] 朱鑫华, 吴鹤洲, 徐凤山, 叶懋中, 赵紫晶.  黄渤海沿岸水域游泳动物群落多样性及其相关因素的研究 . 海洋学报, 1994, 16(3): 102-112.
    [13] 杨祖芳, 范永祥.  埃尔尼诺年西北太平洋强热带气旋发生频数的某些统计特征 . 海洋学报, 1991, 13(5): 709-714.
    [14] 费尊乐, 毛兴华, 朱明远, 李冰, 李宝华, 管永红, 张新胜, 吕瑞华.  渤海生产力研究——Ⅰ.叶绿素a的分布特征与季节变化 . 海洋学报, 1988, 10(1): 99-106.
    [15] 吴景阳.  黄渤海镍的沉积地球化学特征及环境信息 . 海洋学报, 1987, 9(4): 464-470.
    [16] 李京.  利用NOAA卫星的AVHRR数据监测杭州湾海域的悬浮泥沙含量 . 海洋学报, 1987, 9(1): 132-135.
    [17] 毕庶万, 杨雪舫.  春汛黄、渤海鲅鱼流网渔场渔期调查研究 . 海洋学报, 1986, 8(5): 657-662.
    [18] 李若钝, 赵绪孔, 井传才.  海雾中期天气过程分析及预报 . 海洋学报, 1982, 4(4): 424-430.
    [19] 张兴发.  海雾形成机制的初步研究 . 海洋学报, 1982, 4(1): 12-20.
    [20] 郑全安.  由GMS-1和NOAA-5卫星红外照片得出的黄、东海冬季海面温度模式 . 海洋学报, 1981, 3(4): 523-534.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  1324
  • HTML全文浏览量:  3
  • PDF下载量:  1387
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2013-09-06
  • 修回日期:  2013-10-31

基于20年卫星遥感资料的黄海、渤海海雾分布季节特征分析

doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2015.01.007
基金项目:  气象行业专项(GYHY200906001);国家高技术研究发展计划(2006AA09Z149);中国气象局小型基建项目。

摘要: 目前对海上雾分布的认识多基于沿岸测站和海上船舶、浮标观测,但这些数据非常稀少,且存在代表性和数据质量方面的问题,因此一直缺乏对海雾分布更全面、清晰的了解。卫星遥感数据空间均一、覆盖范围广、质量一致,具有对无云条件下大范围、离岸海雾监测的优势。本文通过分析算法检测出的1989-2008年黄渤海海雾及云的频数、分布百分率信息,得到了黄渤海海雾季节变化的较全面特征。除印证其他资料或研究的结论外,还发现:(1)黄海海雾频数随季节变化的幅度较渤海明显;(2)黄海、渤海海域存在冬季海雾多发时段;(3)海雾生消过程中有覆盖区变化的东传特征;(4)春夏雾季中存在黄海中部和西朝鲜湾两处海雾多发区,其中西朝鲜湾也是全年海雾最多的海域。另外,在样本充足的情况下,通过对检测出的低云、中高云覆盖百分率和海雾频数的分析统计,还能估算出黄海、渤海部分季节20年海雾发生的平均概率。

English Abstract

参考文献 (30)

目录

    /

    返回文章
    返回