东亚地区飞机尾迹云辐射强迫的模拟研究

发布时间：2020-05-27 09:01

【摘要】：航空活动导致的尾迹云通过改变高层云的覆盖率从而改变云辐射强迫,最终对气候产生影响。本文前半部分研究如何利用Himawari-8静止卫星图像识别尾迹云以及定义一个新的尾迹云表征指数(COP),我们通过算法识别方法(AI)以及人工视检方法(AVI)在东亚局部区域统计了 COP分布。另外,我们对比了 HadGEM2和ECHAM4模式的两套尾迹云参数化方案,结合ECMWF再分析资料分别计算得到两种潜在尾迹云覆盖率(PCC1、PCC2)的分布。通过建立COP与PCC1,PCC2的线性相关关系,发现PCC1与COP的线性相关要优于PCC2,表明HadGEM2模式的尾迹云参数化方案优于ECHAM4模式。本文的后半部分结合QUANTIFY航空资料,CCSM4模式资料以及HadGEM2模式的尾迹云参数化方案模拟了真实尾迹云的覆盖率,并且通过尾迹云辐射强迫方案模拟了尾迹云的辐射强迫分布。由于航空资料的时间限制,我们模拟了历史时期2000年以及基于RCP4.5、RCP8.5未来情景下的2025、2050、2100年的尾迹云覆盖率与辐射强迫分布。结果显示:2000年的模拟结果与前人研究结果对比差异在可接受范围内;进一步地,在东亚地区,随着时间的增加,两种情景下的尾迹云覆盖率与辐射强迫均出现增长,其中RCP8.5情景下的尾迹云覆盖率与辐射强迫呈现递进式的增长,而RCP4.5情景下的增长较为缓和。此外,东亚地区夏季的尾迹云平均覆盖率与净辐射强迫明显大于冬季。
【图文】：

卫星图像,地基观测,卫星图像,尾迹

第三章尾迹云的检测统计与参数化方案的选取逡逑３．１尾迹云人工识别逡逑尾迹云作为一种人为的特殊云系，在图像上可以很直观地识别出来。如图３．１所示，逡逑图３．１邋（ａ）是地面观测的普通可见光图像，图像中从左到右很清晰地表征了尾迹云三个逡逑不同时期，从初生期到发展期再到成熟期。除了地基的可见光观测尾迹云外，也可以通逡逑过对卫星的红外波段数据进行处理提取尾迹云的有效信息。图３。１邋（ｂ）是Ｈｉｍａｗａｒｉ－８逡逑静止卫星的通道１３减去通道１５的亮温差图像，从图像中可以很容易的提取尾迹云的线逡逑性特征。逡逑＿：逡逑＼逡逑教德v|：＇藤．＇邋人二逦．~k淲娍逡逑４逡逑■ｄ＊逦：逦Ｉｔ翁Ｉ逡逑＾邋：逡逑（ａ）不同发展阶段的飞机尾迹云地基观测图像逡逑（从左到右分别为尾迹云的生成初期、发展期和成熟期）逡逑（ｂ）葵花８卫星亮温差图像（通道１３－通道１５），分辨率２ｋｍ逡逑２０１７／４／５邋ＵＴＣ－０３：５０，邋１１５°Ｅ－１４４°Ｅ？邋３０°Ｎ－４４°Ｎ逡逑图３．１逦（ａ）地基观测，，（ｂ）卫星图像逡逑７逡逑

卫星图像,亮温差,通道,尾迹

逑３．２尾迹云检测与统计方法逡逑如图３．２所示，我们研宄的区域为１１５°Ｅ？１４４°Ｅ，邋３０°Ｎ￣４４°Ｎ，分辨率为２ｋｍ。图逡逑３．３给出的是３种不同情景的卫星图像，作为尾迹云检测算法的训练样本。表３．１给出逡逑了图３．３卫星图像的信息：时间，选取空间，情景描述。不同于传统的尾迹云检测算法逡逑（ＣＤＡ）针对整体图像识别尾迹云，我们将针对Ｈｉｍａｗａｒｉ－８卫星图像上每一个网格中逡逑的尾迹进行跟踪识别。主要实现过程分为以下两步：逡逑３．２．１多分辨率分割逡逑从不同分割层次提取图像目标。根据目标的相似性和形状分为不同的组，多分辨率逡逑分割过程有四个基本步骤：逡逑（１）
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P426.5

【参考文献】