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1 概述
海霧是在特定氣象和水文條件下生產，其可使能見度降低到1km以下。海霧種類很多，依據形成特征及海洋環境，可分為平流霧、混合霧、輻射霧、地形霧等四種類型，常見并且范圍較大的是暖空氣平流到冷海面上而形成的平流冷卻霧。
海霧主要觀測手段是依靠沿海地區稀疏的地面觀測站點，主要包括探空資料、地面氣象觀測站的能見度等數據。但是由于布站限制，其很難監測大范圍海霧的分布狀況。非常規監測主要包括激光雷達、云高儀、衛星遙感等，用于進行霧的判識和定量反演方面，但由于這些觀測手段難以區分大氣粒子的相態，對霧和霾的監測比較難區分。
2 基于微波輻射計進行海霧監測方法
微波輻射計是一種用于測量場景（目標）微波熱輻射的高靈敏度接收機，它本身不發射信號，只是被動的接收各種物質發射的自然輻射信號或反射、散射信號。它由于靈敏度高、功耗小、重量輕、壽命長、可靠性好、成本低，還有隱蔽性好的特點，因此獲得了廣泛的應用。
微波輻射計測量反演對流層大氣溫度廓線，水汽廓線，大氣總水汽含量，云中液態水含量，邊界層區域逆溫及大氣不穩定度、大氣不透明度等信息，由其中的邊界層溫濕度廓線，可判斷大氣低層的氣象狀況，這對判斷霧的生消都是十分有益的。
基于輻射計的輸出量，對海霧的監測可從以下的切入點進行。
2.1 判斷當前天氣形勢是否有利于霧的產生
由地面溫濕壓數據及廓線數據，實時的大氣的穩定性及是否有逆溫出現，并可得到高濕區的分布區域，幫助判斷是否有利于霧的產生。
2.2 可作為單點監測和預報的輸入量
溫濕廓線、積分水汽含量可提供單點的閾值，同時可作為模式的輸入量，但會受布點的影響存在局限性。
2.3 區分霧與云
利用衛星監測大霧的難點在于大霧和層云的物理特性幾乎完全相同，臨近地面為霧，抬升到一定高度就是層云。衛星從太空向地面觀測時，如果同時存在層云和霧，很難從觀測數據中區分層云和大霧，因為它們具有幾乎相同的物理特性和形態表現。由輻射計輸出的相對濕度廓線及云底高度，可區分霧與云。
2.4 區分霧與霾
霧與霾在能見度上具有相似性，只依靠能見度難以對二者進行區分。二者的主要區別在相對濕度的差異上，輻射計提供的實時濕度廓線及積分水汽和液水含量，均對二者的區別提供有力的參考。
3 基于QFW-6000型微波輻射計對海霧監測案例
QFW-6000型多通道微波輻射計在氣象、環保等大氣參數遙感監測領域獲得廣泛使用，為數值預報、人工影響天氣、短臨天氣預報、海洋氣象監測、霧霾監測、大氣環境立體監測等應用系統提供高精度實時大氣參數信息，獲得了明顯的經濟社會效益。
QFW-6000型微波輻射計產品在全國各區域已布設數十套，實踐證明，產品技術先進、性能可靠，受到用戶肯定。本文選取一套在寧波運行的QFW6000輻射計為例，對QFW-6000型地基多通道并行體制微波輻射計在海霧天氣過程下輸出產品情況進行說明。
圖1是此次海霧天氣過程中QFW-6000型微波輻射計的觀測數據，分別是大氣中水汽含量、云底溫度數據、云中液態水含量、大氣的相對濕度及溫度二維時空分布圖。
從相對濕度二維時空分布圖上可以看出，霧持續時間段為00：40-8：30；16：30-18：50，共發生兩次，霧垂直厚度約700米，霧區的相對濕度大于85%。
如圖中所示，在霧發生的第1階段、第2階段，伴有云層出現，云高在4000米和1500米左右，云厚2000米左右，云底溫度也一直維持在高值區域，這些觀測量都很好的表征了霧和云的空間分布，有效區分霧和云。
在霧產生過程中，大氣中水汽供應充足，同時大氣層結穩定，出現逆溫現象，逆溫高度在700米左右，有利于霧的產生和維持；到中午時分，大氣層結不穩定，逆溫層消失，同時近地面相對濕度降低，霧隨之消散。這些實時觀測量有助于監測海霧的生消，同時可為海霧預報提供重要參考量。
4 結論
本文對國產QFW-6000型微波輻射計在海霧觀測的方法進行了詳細的論述，同時分析了QFW-6000型微波輻射計在海霧生消過程中的測量數據。結果表明，QFW-6000型微波射計可正確描述海霧生消的動態變化，其輸出參數可應用于海霧監測，可為海霧監測及預報預警提供必要依據.
參考文獻
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作者簡介
1.引言
眾所周知，在雷雨季節里，強對流天氣不僅危及飛行安全，還常造成民航機場航班大面積備降、返航和延誤。加強對強對流天氣的研究，提高其短期預報準確率和臨近預報效率，對確保飛行安全、提高航班正常率具有重要的意義。為此，民航黑龍江空管分局組成了一個雷暴科研組，在前期科研成果[1]的基礎上，重新設計、研制了一套新的哈爾濱太平國際機場雷暴分析預報系統，實現了3個主要功能：一是實現了雷暴天氣形勢的自動相似判別，二是實現了雷暴出現概率0-24h短期預報;三是實現了強對流天氣0-1h臨近預報預警。本文主要介紹其中的強對流臨近預報業務平臺（以下簡稱業務平臺）的設計、研制和應用情況。
2.設計研制介紹
業務平臺的設計、研制工作始于2011年4月，初級版本完成于2012年4月，2012年5月并網投入試驗，2012年9月通過民航東北空管局驗收并投入業務運行，2014年3-6月根據新的業務和技術需要完成了技術改造和軟件升級，并隨即投入業務運行。
2.1 硬件設計
業務平臺及其關聯設備的硬件組成結構設計為3部分，其一為雷達探測部分，其二為雷達回波數據文件的儲存、傳輸和交換部分，其三為業務平臺綜合分析處理部分，其中：1）雷達回波的探測由機場配置的天氣雷達來實現，并以引接的省臺天氣雷達為備份;2）雷達回波數據文件的儲存、傳輸和交換等由機場配置的氣象局域網來實現;3）業務平臺綜合分析處理部分由1臺工作站和1臺A4激光打印機組成，并配備報警音響（如圖1所示）。
圖1 業務平臺及關聯設備結構示意圖
圖1中，哈爾濱機場目前配置的天氣雷達，為民航黑龍江空管分局2010年9月新引進的國產ADWR型C波段多普勒天氣雷達，該雷達已于2011年4月經中國民航局批準后在哈爾濱機場正式投入業務運行;該雷達強度場有效探測半徑為200km，天線俯仰范圍為00-90o，探測定位分辨率為0.1o×150m，探測時間步長設定為6min;該雷達在完成探測后隨即對強度場基本數據進行噪聲門限及距離訂正、標校等處理，還經進一步處理后輸出多種二次產品。圖1中所示的省臺天氣雷達是從黑龍江省氣象臺引接的天氣雷達，其型號與機場天氣雷達相似。這兩部雷達的回波數據文件在完成處理及本機存檔后又另存入氣象局域網，以備業務平臺調用。
2.2 軟件研制
業務平臺主體軟件和終端操作軟件設計在Windows XP及以上環境下運行，其開發語言使用C#，其基本結構按功能和研發技術的需要，設計劃分為數據讀取維護單元、數據插值處理單元、外推計算告警單元、綜合業務功能單元，其操作主窗體界面如圖2所示。限于論文篇幅，業務平臺軟件的編程過程及其相關技術措施、軟件操作方法等不再詳細介紹。
圖2 業務平臺操作主窗體示意圖
2.3 技術指標
為業務平臺設計并最終實現的主要技術指標有：
（1）具有標準、美觀的Windows簡體中文界面和友好、快捷的人機互動功能，并具有較強的兼容性，只需調整數據讀取方式，就能夠適應其它類型天氣雷達。
（2）自動、快捷地訪問氣象局域網，讀取多普勒天氣雷達PPI、CAPPI數據，完成坐標轉換、回波數據插值處理、質量控制等。
（3）自動、快捷地完成雷達回波移動矢量的計算、移動矢量的質量控制和再處理，并將回波移動矢量特征直觀地屏顯出來。
（4）自動、快捷地完成雷達回波的未來位置、形狀和強度的分析、推算并直觀屏顯，對監測范圍內出現的強對流回波將及時以圖像閃爍和雷聲等方式告警。
（5）其它綜合功能，主要包括業務平臺的參數設置、監測范圍預約、監測強度預約、圖像打印輸出、圖形文件儲存、提供幫助信息等。
3.主要技術措施
3.1 算法簡介
（1）采用的外推算法及其基本原理：業務平臺對雷達回波圖像的外推計算采用了交叉相關算法[2]，其基本原理是通過分析相鄰時次的雷達回波在一定區域內的最優空間相關性，建立相鄰時次的雷達回波的最佳擬合關系，計算回波區域移動矢量，根據移動矢量特征推算回波未來位置和形狀，并強對流臨近預報預警。
（2）算法主要特點：交叉相關算法是通過追蹤雷達回波的特征來計算移動矢量、進行回波外推的，因此對一定時段和一定范圍內的雷達回波而言，這種算法既考慮了回波移動大小和移動方向的變化，又考慮了回波區域在移動中的形變，具有一定的物理意義。據國內外有關研究表明[2-6]，利用該算法計算回波移動矢量、對回波進行0-1h外推是有效的，這在本文所舉個例中也得到驗證。當然，文中采用的算法目前還只是一種線性外推方法，忽略了回波在移動中的非線性變化、垂直運動、強度變化等因素，因此如果外推時間太長就失去意義。
3.2 計算流程
（1）首先，把極坐標數據格式的雷達回波進行插值處理并轉換到三維直角坐標中，選擇其中具有代表性的高度或角度的強度場數據，將其劃分為若干等同大小的正方形小區域，計算當前時刻t2與前一時刻t1的小區域前后之間的相關系數R（計算公式略）。
（2）然后，通過尋找最大相關系數來確定小區域之間的對應關系、計算回波移動矢量：對t2時刻某小區域，找到它在t1時刻中相關系數最大的小區域，t1時刻的小區域即為t2時刻的小區域在Δt（=t2-t1）時段以前的移動起點，計算出這兩個小區域中點之間的方向、距離，即為該小區域的移動矢量。將各小區域的移動矢量全部計算出來，就得到了整個雷達回波區域從t1時刻至t2時刻的移動矢量特征。
（3）最后，對雷達回波區域移動矢量進行質量控制處理，包括缺省區域插值處理、移動矢量方向和移動大小偏差處理后，根據回波移動矢量對回波進行外推計算，就可獲得整個回波區域的外推預測圖像。
3.3 回波數據
（1）數據的讀取處理：業務平臺軟件安裝在氣象局域網預報終端上，它通過訪問氣象局域網雷達終端，讀取所需的強度場數據，隨即進行插值處理和坐標格式轉換，軟件根據需要在內存中只保留了直角坐標數據格式的5層CAPPI（2-6km）和14層PPI（0.5-19.5o）。
（2）數據可用性分析：由于強度場數據已經過噪聲門限、距離訂正和標校等處理，因此不再做類似處理;哈爾濱機場凈空條件較好，200km范圍內沒有高大自然障礙物，只是機場周邊部分人工障礙物對雷達探測有一定影響。經過插值處理和坐標格式轉換后的強度場數據，只要選擇適宜的角度或高度，并經過技術控制處理后，就可用于交叉相關分析和外推計算。
3.4 相關參數
（1）交叉相關小區域的劃分：用于交叉相關的正方形小區域大小要適宜，如果劃分太大就可能濾掉了一些小尺度信息，如果劃分太小則其包含的信息就不完整。鑒于新引進的天氣雷達探測定位分辨率為0.1o×150m，程序設計中將小區域大小設定為4.8km×4.8km[3-5]，將相鄰2個小區域中點橫向和縱向間距設定為2.1km。
（2）交叉相關搜索范圍：在進行交叉計算過程中，并不是將t2時刻某小區域與t1時刻所有小區域都進行相關對比，而是限定在一個特定范圍內進行。對t2時刻某小區域在t1時刻的搜索范圍，劃定在以該小區域中點為圓心、r為半徑的圓形范圍內[3-5]，這里r=Vmax?Δt，其中Vmax為回波最大可能移動速度，將Vmax取值為100km/h，則r取值為10.0km。
（3）交叉相關計算步長的控制：交叉相關的計算步長影響移動矢量的計算精度，程序設計中將t2時刻某小區域在t1時刻搜索范圍內的相關計算步長限定為3個格點[5]，這樣雖然計算量大一些，但卻提高了計算精度。
3.5 質量控制
（1）數據質量的控制[3-5]：為避免噪聲、地物雜波等造成的異常低值回波的干擾，將回波最低閾值設為12dBZ，當某小區域中回波值小于12dBZ的格點數超過總格點數的40%，該小區域就作為缺省區處理;為避免地物回波、大氣折射虛假回波等造成的異常高值回波的干擾，將相關系數超出0.95的小區域作為缺省區處理。
（2）移動矢量偏差的處理：由于一些雜波的影響、計算過程誤差及其它隨機因素，導致在移動矢量計算出來后，常常有一少部分移動矢量在移速或移向上與周邊的其它有效矢量存在明顯的差異，對此利用該移動矢量周邊有效的矢量數據，用線性插值的方法來進行平滑處理[5]、進行計算質量控制。
（3）適宜的范圍和高度[3-5]：鑒于業務實用性要求，回波強度場數據的水平范圍可控制在150km半徑范圍內;在使用CAPPI數據時主要使用3km高度數據，這是因為3km高度回波對于強對流降水系統具有一定的代表性;在使用PPI數據時主要使用0.5°仰角數據，這是因為仰角太高就不能完全反映遠距離區域的強對流信息。
3.6 圖像外推
（1）外推方式：采取線性平流外推，具備PPI外推和CAPPI外推2種外推方式;為有效追蹤強對流回波，還采取了用于監測特定區域的特定外推方式來進行回波外推，即設定一個回波強度監測數值（比如≥30dBZ），臨近預報軟件將只對監測值回波區域進行外推，如果在外推圖像中存在監測值回波信息，就將以雷聲提醒和圖像閃爍方式告警。
（2）外推時間：鑒于雷達探測時間間隔為6min，因此可以根據需要在1h內進行6min任意倍數時間外推，比如12min、18min、30min、60min等。在強對流天氣條件下，0-1h及時準確的臨近預報必將為空管決策提供一個及時有效的重要依據。
（3）預報預警：至于如何根據回波外推預測圖像開展臨近預報預警業務、采取相應的航空管制措施，需要經氣象臺與管制部雙方協商后，依據民航有關規定制定一個可行方案來界定。
4.業務應用情況
4.1 應用效果
在2013-2014年、每年6-8月的雷雨季節里，業務平臺對哈爾濱機場每次出現的雷雨天氣過程都進行了0-1h臨近預報預警應用，其中，30min的雷達回波外推預測圖像與實況圖像的擬合率達到70.0%，60min外推預測圖像擬合率達59.0%，這表明業務平臺能夠輸出較為及時、準確的臨近預報預警信息，在哈爾濱機場保障航班飛行安全和正常的日常氣象服務工作中發揮了積極作用，達到了預期效果。
4.2 個例演示
4.2.1 個例天氣概況
2014年6月7日，受冷渦系統影響，哈爾濱機場經歷一次強雷雨天氣過程：19：32（采用北京時，以下同）強雷暴伴強降水滾滾而至，雷暴持續時間雖然很短，不到30min，但降雨量卻達20.6mm，并先后造成3個航班備降或返航、共10個航班延誤。下面是當時采用PPI特定外推方式進行強回波0-1h外推的應用情況。
4.2.2 初始數據參數
初始數據為哈爾濱機場2014年6月7日18：21和18：27兩個時刻0.5oPPI回波圖（如圖3所示），其中設定回波強度監測數值≥30dBZ（如圖3（b）中的黑色實線內區域所示），其它計算參數與前文中所述的相同。
圖3 2014年6月7日0.5oPPI實況及移動矢量圖
圖4 2014年6月7日0.5° PPI預測與實況對比圖
4.2.3 移動矢量計算
利用圖3中的兩張回波圖，計算出回波區域的移動矢量（見圖3（b）中的紅色箭頭）。從中可以看出，回波區域移動矢量是不完全一致的，根據這些矢量外推出來的回波預測圖既反應回波的移動方向和移動快慢，又反應回波在移動中的形變。
4.2.4 圖像外推預測
根據前期計算出來的回波區域移動矢量，從外推起始時刻18：27開始進行外推計算，先后外推出未來10張回波預測圖（每次運行時間約為1min），限于篇幅，文中只演示30min、60min外推預測效果，如圖4所示，其中，左側為外推起始時刻18：27實況圖與強對流特定監測區域的外推預測圖（圖4中暗紅陰影區域）的合成圖，右側為外推時間對應的回波實況圖。
4.3 應用分析
（1）個例效果分析：此次針對強對流回波監測區域的每次外推，預測圖像與實況圖都較為接近，而且外推時間越短越更吻合：在30min外推預測圖像中（對應時間18：57），預測圖像與實況圖相比，整個回波區域的強對流中心位置、范圍和形狀具有較好的吻合性，其中偏南和偏西有兩塊強對流區域在逐漸靠近機場，機場也就是從19：00開始聞雷。在60min外推預測圖像中（對應時間19：27），強回波區域已經抵達機場，與實際回波實況圖基本一致，雖靠近機場南邊的回波區域的形狀和范圍存在一定差異，但機場周邊的強回波區域的中心位置在預測圖與實況圖中相比仍比較接近，而機場也就是從19：32開始出現了強雷雨，這表明預測圖像與實況圖之間沒有明顯的時間差距，60min外推圖像仍是有效的、具有一定的參考價值。
（2）個例不足分析：此次外推應用也存在一些不足，比如在30min外推圖像中，機場上空強回波區域左側的一塊在實況圖中其實已消散，在60min外推圖像中，強回波區前沿抵近機場，靠近機場南邊的回波區的形狀和范圍也存在一定差異，究其原因是因為文中使用的回波外推技術暫不考慮回波在移動過程中的強度變化。
（3）整體效果分析：在2013-2014年、每年6-8月共2a的應用中，業務平臺對低氣壓、鋒面和高空槽等天氣系統造成的強對流回波具有較好的外推預報預警效果，但對冷渦系統造成的渦旋狀的強對流回波的外推效果相對較差一些。此外在采取CAPPI外推應用中，發現CAPPI中心“空洞”影響外推計算效果，需要下一步進行技術改進。
5.結束語
科研組基于哈爾濱機場多普勒天氣雷達和局域網絡等設施，采用交叉相關算法，設計研制的臨近預報業務平臺，利用雷達回波在連續時次上的空間最優相關性，計算回波的移動方向和移動大小，并采取了必要的回波數據質量控制和計算過程質量控制等措施，有效地遏制和避免了異?；夭ㄓ绊憽⒂嬎闫钣绊?，這對外推預測強對流回波未來的位置和形狀、開展強對流天氣臨近預報預警在0-1h是有效的。當然，目前科研組采用的回波外推方法還暫時只是一種線性算法，沒有考慮回波在移動演變中的非線性變化、垂直運動、強度演變等，如果外推計算的時間太長就失去意義?？蒲薪M計劃在下一步工作中將對業務平臺進行技術再升級，將采取當前更為先進的處理技術[4-6]來改進外推算法、完善臨近預報預警方法。
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