文|路京選 李小濤 李琳 曲偉 雷添杰

水利部防洪抗旱減災(zāi)工程技術(shù)研究中心/中國水利水電科學(xué)研究院

一、前言

水文氣象鏈?zhǔn)綖?zāi)害具有發(fā)生頻次高、災(zāi)害強度大、災(zāi)害鏈聯(lián)系緊密的特點。在以往的氣象水文災(zāi)害監(jiān)測中，氣象和水文部門協(xié)同聯(lián)動監(jiān)測較少，部門間災(zāi)害信息交流少，災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測的效率和時效性都有待提高?；谶b感技術(shù)的洪澇災(zāi)害監(jiān)測在國內(nèi)外已開展多年，但基本是基于一次降雨過程的災(zāi)害監(jiān)測，監(jiān)測任務(wù)的開展也總是因為洪水發(fā)生時間地點的不確定性而常常處于被動應(yīng)對狀況，缺乏必要的計劃性，在連續(xù)性觀測和定量性災(zāi)情信息獲取方面存在明顯不足。因此，如何從臺風(fēng)形成開始就啟動衛(wèi)星遙感動態(tài)跟蹤監(jiān)測，為基于多源遙感的地面洪澇災(zāi)害監(jiān)測目標(biāo)區(qū)的預(yù)判爭取時間，從而實現(xiàn)臺風(fēng)-暴雨-洪澇災(zāi)害全鏈路的遙感監(jiān)測是急需研究和解決的問題[1]。下面將結(jié)合臺風(fēng)-暴雨-洪澇災(zāi)害全鏈路遙感監(jiān)測中從臺風(fēng)路徑動態(tài)跟蹤、衛(wèi)星降雨產(chǎn)品快速生產(chǎn)、暴雨風(fēng)險性分析、遙感地面監(jiān)測靶區(qū)早期預(yù)判、衛(wèi)星產(chǎn)品快速獲取和洪澇災(zāi)害遙感快速監(jiān)測評估的整個技術(shù)環(huán)節(jié)做系統(tǒng)闡述。最后通過典型臺風(fēng)-暴雨-洪澇鏈?zhǔn)綖?zāi)害的遙感監(jiān)測進一步闡釋這一全鏈路監(jiān)測思路。

二、技術(shù)方法

要實現(xiàn)臺風(fēng)-暴雨-洪澇災(zāi)害全鏈路遙感動態(tài)監(jiān)測與評估，主要包括以下幾個部分的技術(shù)環(huán)節(jié)：臺風(fēng)路徑的監(jiān)測、高效衛(wèi)星降雨產(chǎn)品的生產(chǎn)、降雨風(fēng)險性分析、遙感地面監(jiān)測靶區(qū)確認(rèn)和衛(wèi)星產(chǎn)品定制、監(jiān)測模型方法、監(jiān)測評估。技術(shù)流程如圖1所示。

圖1 臺風(fēng)-暴雨-洪澇災(zāi)害全鏈路遙感動態(tài)監(jiān)測評估技術(shù)流程圖

1.臺風(fēng)路徑的監(jiān)測

目前國內(nèi)外熱帶氣旋預(yù)報機構(gòu)有中央氣象臺、上海氣象局、日本氣象廳、美國關(guān)島、美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）、美國國家環(huán)境衛(wèi)星數(shù)據(jù)和信息服務(wù)中心（NESDIS）和美國熱帶氣旋中心（CIMSS），根據(jù)其定位、定強結(jié)果分析，各家機構(gòu)的路徑監(jiān)測結(jié)果較一致,白天的結(jié)果比夜間更可靠。中央氣象臺、上海氣象局、美國關(guān)島和美國NOAA區(qū)域中尺度氣象局（RAMMB）四家機構(gòu)的風(fēng)速預(yù)報結(jié)果最接近。中央氣象臺的預(yù)報誤差最小,精度最高;其次是上海氣象局、美國關(guān)島和RAMMB。因此，根據(jù)對我國臺風(fēng)路徑和強度信息的發(fā)布渠道及發(fā)布規(guī)律的調(diào)研，基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，使用IDL語言和C#、C++，采用混合編程的方式，研發(fā)了一套可以近實時獲取臺風(fēng)路徑強度信息，包括臺風(fēng)形成、移動、登陸、消亡的整個過程監(jiān)測。利用自主研發(fā)的臺風(fēng)路徑強度監(jiān)測系統(tǒng)，可以實時掌握可能登陸并影響我國的臺風(fēng)的位置和強度信息，特別是進入48小時警戒線的臺風(fēng)，利用多源衛(wèi)星數(shù)據(jù)可進一步跟蹤臺風(fēng)的路徑，對于具有臺風(fēng)眼的臺風(fēng)，可以基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)確定此刻的臺風(fēng)位置，并對臺風(fēng)發(fā)布的實時和預(yù)報的路徑進行檢驗。

2.氣象衛(wèi)星降水產(chǎn)品的生產(chǎn)

隨著氣象衛(wèi)星探測的時間分辨率和空間分辨率的不斷提高，衛(wèi)星云圖成為監(jiān)測臺風(fēng)的最主要手段。衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品是目前覆蓋范圍較廣的降雨數(shù)據(jù)產(chǎn)品，空間覆蓋均勻，但是其隨機誤差和由于觀測和降水之間關(guān)系的間接性質(zhì)的影響使得降雨數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性有待完善，且其空間分辨率相對較低。在研究暴雨災(zāi)害危險的過程中精度更高的降雨數(shù)據(jù)對于危險性評估結(jié)果有著決定性的影響。融合多源數(shù)據(jù)可以綜合考慮不同數(shù)據(jù)類型的優(yōu)缺點，從而得到更加合適的降雨產(chǎn)品，保證暴雨災(zāi)害危險性評估數(shù)據(jù)源的準(zhǔn)確性。

全球降雨觀測衛(wèi)星（GPM-IMERG）近實時（NRT）降水融合數(shù)據(jù)是美國國家航空航天局（NASA）在熱帶降雨觀測衛(wèi)星（TRMM-3B42）的基礎(chǔ)上發(fā)展的新一代多源降水融合產(chǎn)品。GPM-IMERG降水融合產(chǎn)品融合了多顆微波、紅外衛(wèi)星以及地面降水觀測數(shù)據(jù)。能實現(xiàn)全球南北緯60°的空間覆蓋，空間分辨率0.1°?？?號靜止氣象衛(wèi)星是由日本氣象廳負責(zé)的新型氣象衛(wèi)星，于2014年10月7日發(fā)射升空，2015年7月正式投入使用，可見光空間分辨率為1km，紅外波段空間分辨率為2km。該衛(wèi)星可每隔10分鐘實時獲取觀測數(shù)據(jù)。GPM-IMERG 6小時后可生成全球降水融合數(shù)據(jù)，每半小時更新一次。通過編寫數(shù)據(jù)下載軟件，在網(wǎng)絡(luò)通暢的情況下，目前可在10分鐘內(nèi)分別下載葵花8號衛(wèi)星（5km）和GPM-IMERG NRT最新的觀測數(shù)據(jù)。

在實時獲取數(shù)據(jù)后，針對葵花8號高時空分辨率靜止衛(wèi)星數(shù)據(jù)，以時間上同步的GPM-IMERG降水融合數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過分析不同降雨條件下靜止衛(wèi)星各個波段對云頂亮溫的敏感性，利用概率密度匹配算法構(gòu)建靜止衛(wèi)星數(shù)據(jù)降水識別和反演算法，建立靜止衛(wèi)星亮溫數(shù)據(jù)與GPM-IMERG降水融合數(shù)據(jù)匹配模型，生成0.05°×0.05°空間分辨率，10分鐘一次的靜止衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)?；贕PM-IMERG和葵花8號衛(wèi)星熱紅外亮溫波段開發(fā)了極端降水事件的準(zhǔn)實時遙感降水反演算法。在所有輸入數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完畢后，本反演算法利用單核處理器可在5～6個小時內(nèi)獲取全國范圍內(nèi)的降水反演數(shù)據(jù)，針對局部區(qū)域內(nèi)的極端降水事件，反演算法可在2～3個小時內(nèi)獲取降水反演數(shù)據(jù)。

3.降雨風(fēng)險性分析

降雨量、降雨強度及孕災(zāi)環(huán)境的各種因子是暴雨洪澇災(zāi)害危險性評估的重要指標(biāo)。在暴雨危險性方面將綜合考慮融合多源數(shù)據(jù)、極端降雨特征研究及暴雨災(zāi)害危險性評估的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，在此基礎(chǔ)之上，通過融合多源數(shù)據(jù)的降雨產(chǎn)品分析由于臺風(fēng)導(dǎo)致的暴雨災(zāi)害的危險性，進而為主要受災(zāi)地區(qū)提供洪水災(zāi)害評估與研究數(shù)據(jù)。多時間尺度持續(xù)降雨過程的暴雨災(zāi)害危險性評估體系構(gòu)建的最終目的是評估暴雨災(zāi)害的危險性。目前主要考慮事件總降雨量、最大小時降雨強度作為致災(zāi)因子部分并結(jié)合土地利用數(shù)據(jù)、土壤分類數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)與河網(wǎng)分布數(shù)據(jù)這些孕災(zāi)環(huán)境因子，通過加權(quán)求和的方法計算暴雨災(zāi)害危險性，其中各指標(biāo)權(quán)重通過層次分析法計算得到。暴雨災(zāi)害危險評估流程如圖2所示。

圖2 暴雨災(zāi)害危險評估流程圖

4.遙感地面監(jiān)測靶區(qū)確認(rèn)和衛(wèi)星產(chǎn)品定制

在暴雨危險性分析基礎(chǔ)上，結(jié)合地面水雨情信息和實時洪水預(yù)報結(jié)果，結(jié)合暴雨危險區(qū)、水位超警情況及歷史災(zāi)情情況可以概略確定監(jiān)測區(qū)域，并將此作為遙感數(shù)據(jù)定制的范圍。同時，利用網(wǎng)頁、微博、微信等多源網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，實時進行災(zāi)情動態(tài)研判和監(jiān)測區(qū)域的修正。在此基礎(chǔ)上，可以通過編程實現(xiàn)衛(wèi)星產(chǎn)品的定制。

考慮到洪澇災(zāi)害期間的天氣情況，洪澇災(zāi)害的監(jiān)測主要采用雷達數(shù)據(jù)。就目前來講，我國的高分三號衛(wèi)星數(shù)據(jù)和歐洲的哨兵一號（Sentinel-1）衛(wèi)星數(shù)據(jù)是非常合適的選擇。Sentinel-1是C波段合成孔徑雷達，可提供連續(xù)圖像（白天、夜晚和各種天氣）全天時、全天候雷達成像任務(wù)。Sentinel-1A和Sentinel-1B衛(wèi)星分別于2014年4月和2016年4月發(fā)射成功。Sentinel-1雷達成像衛(wèi)星在洪水多發(fā)期可以探測到被淹沒的地區(qū)，這種能力在災(zāi)害監(jiān)測中非常重要，可以很準(zhǔn)確地識別出洪水、陸地以及兩者之間的區(qū)域，并判斷未來的發(fā)展趨勢。“哨兵”數(shù)據(jù)采用“無歧視性訪問”原則，所有用戶均可免費獲取[2]。Sentinel-1兩顆衛(wèi)星同時運行，重訪周期為6天，目前發(fā)布的產(chǎn)品主要為IW SLC——干涉寬幅模式（TOPS Mode）的斜距單視復(fù)數(shù)產(chǎn)品和IW GRD——干涉寬幅模式的地距多視產(chǎn)品，3～6小時可以完成接收數(shù)據(jù)入庫，用戶即可下載。

本文的研究主要開發(fā)了“哨兵”數(shù)據(jù)的實時下載和預(yù)處理程序，包括輻射校正、聲貝（dB）轉(zhuǎn)換、正射校正、圖像濾波、波段計算等功能。

5.監(jiān)測模型方法

雷達影像的水體提取，主要是基于微波范圍內(nèi)水體較低的后向散射特性來進行識別，閾值法常常被用在雷達影像的水體提取上。對于Sentinel-1數(shù)據(jù)，圖像經(jīng)過預(yù)處理后，一般要將非洪水淹沒區(qū)多余圖像區(qū)域裁切，經(jīng)過裁切后的圖像直方圖一般表現(xiàn)為明顯的雙峰特征，適宜利用雙峰法和最大類間方差法來確定最優(yōu)閾值[3]。該方法相對簡單，實現(xiàn)容易，且自動化水平水體識別的精度較高。

6.災(zāi)情粗評估

通過洪澇災(zāi)害遙感實時監(jiān)測的水體與本底水體對比，可提取洪澇淹沒范圍。將淹沒范圍圖和土地利用數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)等進行疊加分析，快速評估災(zāi)情。

三、示范應(yīng)用—以2018年第4號熱帶風(fēng)暴“艾云尼”監(jiān)測為例

1.災(zāi)情概況

臺風(fēng)“艾云尼”是2018年登陸廣東省的首個臺風(fēng)，具有“登陸偏早、移動緩慢、三次登陸、生命史長、暴雨猛烈”的特點。雖然“艾云尼”在登陸我國時僅為臺風(fēng)中比較低的熱帶風(fēng)暴級別，最大風(fēng)力8級，風(fēng)力不大，但在登陸后，臺風(fēng)“艾云尼”在華南地區(qū)走向飄忽，且恰逢西南季風(fēng)爆發(fā)，大量水汽從印度洋涌入我國南海，廣東境內(nèi)連續(xù)三天出現(xiàn)大范圍暴雨，多地出現(xiàn)嚴(yán)重的淹沒和內(nèi)澇。

2.臺風(fēng)監(jiān)測

根據(jù)中央氣象臺預(yù)報結(jié)果，對“艾云尼”活動路徑進行了跟蹤監(jiān)測。2018年6月6日6時25分，臺風(fēng)“艾云尼”在廣東湛江市徐聞縣新寮鎮(zhèn)沿海第1次登陸；6日14時50分，臺風(fēng)“艾云尼”在?？谑醒睾５?次登陸；7日20時30分前后，臺風(fēng)“艾云尼”在廣東陽江沿海第3次登陸；8日17時，臺風(fēng)“艾云尼”減弱為熱帶低壓。

3.降雨產(chǎn)品生產(chǎn)

利用葵花衛(wèi)星紅外亮溫信息獲取了臺風(fēng)“艾云尼”活動期間每10分鐘一次的降水分布圖，空間分辨率為0.05°×0.05°，并基于此數(shù)據(jù)獲取了日累積降水量，用于評估臺風(fēng)“艾云尼”登陸地區(qū)所造成的暴雨災(zāi)害。同時基于GPM-IMERG降水融合數(shù)據(jù)生成了相同時間和區(qū)域的日累積降水量。圖3（a）顯示了基于葵花8號衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)的每天一次的日累積降水量，。圖3（b）顯示同一時期基于GPM-IMERG的日累積降水量。對衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)進行分析可知，6月5-10日強降雨主要沿“陽江-江門-廣州-惠州-汕尾”一線的南側(cè)地區(qū)分布（圖4）。

圖3 臺風(fēng)“艾云尼”日累積降水量衛(wèi)星觀測圖

圖4 臺風(fēng)“艾云尼”2018年6月5-10日降雨量分布圖

4.降雨風(fēng)險分析和監(jiān)測范圍確認(rèn)

基于衛(wèi)星觀測降雨數(shù)據(jù)并結(jié)合廣東省土地利用數(shù)據(jù)、土壤分類數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)與河網(wǎng)分布數(shù)據(jù)等，開展了臺風(fēng)“艾云尼”降雨過程的危險性評估，如圖5所示，可以看出，廣東南部沿海地區(qū)，包括陽江、江門、廣州、深圳等地區(qū)風(fēng)險較高。同時地面水情監(jiān)測顯示：廣東省漠陽江、羅定江、新興江等部分支流出現(xiàn)超警洪水，以肇慶新興江馬鞍水文站為例，6月8日9時- 9日22時，該水文站超警戒水位運行，最高水位達8.02m，超警戒水位1.52m。將降雨風(fēng)險評估圖與超警河流圖疊加分析，即可確定洪澇災(zāi)害遙感監(jiān)測范圍。

圖5 臺風(fēng)“艾云尼”2018年6月5-10日降雨風(fēng)險評估圖

5.災(zāi)情遙感監(jiān)測

基于洪澇監(jiān)測靶區(qū)范圍，通過歐洲航天局網(wǎng)站獲取了6月11日5時21分Sentinel-1A雷達影像（空間分辨率為20m），同時收集了臺風(fēng)影響區(qū)2景2018年2月12日成像的美國陸地衛(wèi)星8號（Landsat-8）OLI數(shù)據(jù)及行政區(qū)劃、土地利用等本底數(shù)據(jù)。通過監(jiān)測可以看到：監(jiān)測范圍內(nèi)河流水勢平穩(wěn),水庫運行正常，未發(fā)現(xiàn)災(zāi)情險情狀況；截至11日，臺風(fēng)“艾云尼”造成的內(nèi)澇積水依然可見，監(jiān)測范圍內(nèi)內(nèi)澇積水面積達6395km2；在一些城市及周邊地段內(nèi)澇嚴(yán)重，可以看到深圳寶安機場和廣州白云機場依然被積水所包圍（見圖6、圖7）；廣東省北部的清遠市農(nóng)田受浸，國道240飛來峽鎮(zhèn)部分路段道路依然積水。

圖6 深圳寶安機場及其周邊淹沒遙感監(jiān)測專題圖

四、結(jié)語

本研究對臺風(fēng)降雨與暴雨洪水預(yù)報鏈路的銜接做了探討，通過研究實現(xiàn)了臺風(fēng)的快速監(jiān)測、高時空分辨率及高時效性降水融合數(shù)據(jù)產(chǎn)品生產(chǎn)和暴雨災(zāi)害危險性評估，進而實現(xiàn)了“洪災(zāi)地面監(jiān)測靶區(qū)”的圈定和洪澇災(zāi)害的監(jiān)測評估。研究提出的技術(shù)方法初步實現(xiàn)了臺風(fēng)暴雨洪澇災(zāi)害全鏈路的遙感監(jiān)測，突破了之前的災(zāi)后遙感監(jiān)測為災(zāi)前監(jiān)測，提高了洪澇災(zāi)害遙感監(jiān)測的時效性，促進了遙感技術(shù)在防汛業(yè)務(wù)應(yīng)用水平上的提升。

圖7 廣州白云機場及其周邊淹沒遙感監(jiān)測專題圖