1、抽取 MODIS 数据分析气溶胶光学厚度和 Angstrom 指数变化验证数据正确性摘要：利用 Terra/MODIS 和 Aqua/MODIS 数据，对台湾海峡的气溶胶数据进行简单数据抽取，同时采用判断点和多边形位置关系计算出数据均值。利用均值分析台湾气溶胶光学厚度和 Angstrom 波长指数的时空分布特征，气溶胶变化趋势；利用气溶胶光学厚度和气溶胶小颗粒比例的关系，结合台风海雾等气象因子进一步分析气溶胶特征，同时达到数据验证。 关键词：MODIS 气溶胶 Angstrom 中图分类号：F287.2 文献标识码：A 文章编号： 1 引言 全球工业化的迅速发展，越来越多的研究表明1，工业化给
2、人类的各个活动领域带来了众多污染。而其中许多污染物随大气传播，扩散到了其他的地区并造成了更大的危害。大气气溶胶是大气与悬浮在其中的固体和液体微粒共同组成的多相粒子体系（直径多在 10-3102 微米之间） ，是大气污染物输送的主要载体2。同时气溶胶光学厚度与Angstrom 参数是表征大气气溶胶光学特征最基本参量，它们可以用来推算大气气溶胶含量，确定气溶胶模态特征与谱分布，是确定大气气溶胶辐射气候效应的关键因子。 海洋约占地球表面的 70%，同时由于气溶胶时空变化的差异，全球范围内全面探测存在困难，使气溶胶成为当前大气科学研究的难点同时又是热点。因此准确提取海洋上空的气溶胶时空分布特征和海洋气
3、溶胶粒子在全球地球化学循环中起着举足轻重的作用。 卫星遥感气溶胶的方法很多，MODIS 探测器每天覆盖全球一次，提供在可见光、近红外和红外共 36 个通道的全球观测。MODIS 探测器扫描宽度 2330km，可见光通道 1(660nm)和通道 2 (860nm)具有 250m 星下点的分辨率，可见和近红外的通道 3-7 具有 500m 的分辨率。这一特点适合于气溶胶、地表和云的高分辨率监测。与其他传感器相比，MODIS 能够提供更丰富、更准确的海上气溶胶参数3。 2 数据定位与抽取 本文所用的数据是由 http:/ladsweb.nascom.nasa.gov 所提供的MODIS 2 级产品，
4、有 TERRA 和 AQUA 两个卫星的数据。本文收集的 MODIS数据是 2004 年-2008 年期间所有的 1 月、7 月，以及 2008 年全年的气溶胶产品数据。文中使用的是数据中 550nm 处气溶胶光学厚度 AOT550。研究区域定位在台湾海峡。 MODIS 数据资源的共享性，使其受到各行各业研究者的青睐，随着研究的深入，对数据的按需提取和操作则变成了重点。能否快速定位到研究者所需的 MODIS 二级产品数据的相应位置，也越来越重要了。然而MODIS 的存储格式是 HDF 格式，对于非遥感专业的研究者们要想找到指定位置的数据读取，需要一点的编程知识、熟悉所读取产品数据的格式和对 H
5、DF 库函数的熟悉。虽然读取 HDF 数据软件已经相当成熟，但是只能导出数据到 txt 等文件类型，对数据操作比较困，连最简单的数据平均都不能。 针对以上所提出的弊端和有利条件，本文大胆设想根据已有的软件操作为依托，编出易于理解和使用的简单程序方便数据提取和计算。本文数据提取的目的是确定区域内数据的均值（年和月的） ，通过分析气溶胶趋势变化来验证数据正确性。 2.1 MODIS 中读取数据 计算特定地区的若干年月日气溶胶均值数据，借助 HDFVIEW 软件得到 MODIS 中提取每一天的 Terra/MODIS 和 Aqua/MODIS 的部分 txt 文件数据。通过编写一般读取 txt 代码
6、，打开txt(Latitude，Longitude，Value)或者(Latitude、Longitude、Angstrom)文件，按月份中有多少天数，而设置最外层的不同循环次数 N。内层设立循环读取，先一次打开文件循环将数据分别存入对应到二维数组：Latitude，Longitude，Value，Angstrom。至此完成了台湾海峡东经 2128，北纬 115125 范围内数据的读取工作。 2.2 数据抽取算法 选定大范围内 MODIS 数据，不再进行复杂的坐标转换，而是根据台湾海峡地形，精确确定经纬度选定多个顶点，使得这些点组成不规则的多边形。借助图形学的一种点与多边形的算法，既是射线的思
7、想，引点向多边形方向作的射线，再分析射线与多边形各条边的交点个数，来判断点和多边形位置关系，一般情况交点数若是偶数就在多边形外，是奇数则表示在多边形内部。由于多边形特殊性的存在，自然用射线法会遇到一些特殊情况点对于射线过顶点的情况。对于特殊的多边形，就要分为上下端点，边的两个端点中相对于另一个端点在上面的就叫上端点，在下面叫下端点。只有当射线过边的下端点之外的点才认为该射线与边相交，再判断奇偶性就可得到正确的结果。对于线段是水平线段，考虑点对应的射线与其中一条边重合并且点在该线段上，有无数个交点；或者点的射线与多边形有 2 个交点，该射线并且与水平边平行；或者该点引得射线过水平边，但该点不在水
8、平边的情况。 鉴于上述特殊情况，本文采用外接矩形的方法，再判断点是否在外接矩形内部，不在的直接舍弃。如果在外接矩形内，结合上面的普通和特殊情况，确定点和多边形得关系。思想框架如上图 2.1 所示。 根据多边形多个顶点的坐标求出外接矩形，矩形结构体如下： Typedefstruct Double Left; Double Right; Double Top; Double Bottom; RECT； 通过各个顶点的循环比较，求出矩形的最大和最小值。定义一个字符串指针并赋值为“外部，内部，边上” 。通过判断点(X,Y)是不是同时满足 X = Rect.Left、X = Rect.Bottom、Y
9、= Rect.Top(Rect 是有RECT 定义的对象实体)，若符合条件，再分情况讨论：首先，计算该点向左的水平射线和多边形各边的交点个数，对此，需要考虑点是否符合 Y小于最小值，或者 Y 大于最大值，或者 X 小于最小值中任意一种情况，若符合一种便是无交点，如果是水平线段，则确定点是不是在线段上；其次，考虑多边形下顶点与上顶点相连的边，如果交点和射线起点相同，且点在线段上，如果射线穿过线段下端点则不计数，交点在边的中间点或者上端点则计数，然后判断交点数是否是奇数，是奇数则在多边形内，偶数则在多边形外。符号条件数据保存。 3 气溶胶光学厚度分析 3.1 MODIS 数据验证 关于验证 MOD
10、IS 的台湾海峡数据的可靠方法，陈本清4等已经归纳总结出符合的方法。陈本清的研究表明，台湾海峡及周边海区的 MODIS气溶胶光学厚度遥感资料(0.55 微米和 0.66 微米波长)与地基观测气溶胶光学厚度相当一致，相关系数达到了 0.90 以上，具有较好的反演精度，可以用于大气气溶胶分析。2008 年邓学良5博士尝试了多种时空半径的选择方案，在空间窗口上选择了三种方案，三种空间窗口方案的相关系数分别都接近或大于 0.9，最大达到 0.93。拟合参数中的截距都很小，最大不超过 0.1，而斜率大多在 1 附近，说明 MODIS 在 550nm 处的 AOT 不仅与观测值相关性好，而且非常逼近观测值
11、。根据 NASA 对于 MODIS 在550nm 误差要求控制在0.050.05，中国海域的验证结果有 65%的点在误差范围内，满足 NASA 要求的 62%(550 微米)，对于台湾海峡的拟合达到 0.9114。再一次说明 MODIS 的 AOT 适合台湾海域，可以用于监测和研究台湾海峡气溶胶的分布状况。相同地区数据有同小组专门负责数据反演人员，根据反演算法得到的气溶胶光学厚度值变化规律，反馈结果比较符合。 3.2 气溶胶光学厚度(AOD)的季节变化特征 台湾海峡属于亚热带型季风气候区，季风基本上控制着整个海峡的气候。台湾海峡的气温、降水的区域差别比较大，充分体现了季风、地形和海洋暖水系的综
12、合效应。气温是夏季高，冬季低。降水主要集中在4-9 月，一年之中出现两个高峰，一是夏季的 7 月，二是台风季节的 7-9月。因受地形影响，降水量分布也很不均匀，会产生旱季和雨季。 台湾海峡的“季节” ，按照 34 月为春季、59 月为夏季、1011月为秋季、122 月为冬季来划分。分析的区域包括东经 115 度125 度，北纬是 2128 度的范围。表 3.1 是 2008 年全年气溶胶光学厚度值。 表 3.1：Terra 和 Aqua 两个卫星反演的月平均气溶胶光学厚度值 2008 年全年的气溶胶走势特征，由表 3.1 和图 3.1 所示，台湾海峡气溶胶光学厚度的月平均值在 3 月份出现最大
13、值，约为 0.68；在 7 月份最小，约为 0.2；在 9 月份气溶胶光学厚度又出现一个极大值，约为0.4；气溶胶光学厚度在年季变化中呈现双峰结构。通常认为由于在春季受到大陆沙尘天气的影响，而在夏季受到洋面频繁降水的“清洗”效应。这个结果跟陈本清6等研究结果相同，但在数值上图 3.1 所示的 2008年月平均光学厚度比陈本清等统计的 2003 年与 2004 年整体上有所增加。图 3.1 显示春季气溶胶光学厚度值最大，最高值出现在 3 月，夏季开始下落 7 月份达到最低值，秋季 AOD 值便开始回升一些，但是仍然低于春季，冬季比夏季高些，与秋季相差不大，冬季略微高些。这和刘毅7等利用中国近海
14、10 个航次的气溶胶观测资料 ,研究了中国近海大气气溶胶的时间和地理分布特征，得到海上陆源气溶胶浓度的季节分布是相同的。3.3 气溶胶的光学厚度与 Angstrom 光学厚度与 Angstrom 参数是表征大气气溶胶光学特征的最基本参量。可以用来推算大气气溶胶含量，确定气溶胶模态特征与谱分布，检验校对卫星反演资料，是确定大气气溶胶辐射气候效应的关键因子。Angstrom 波长指数像气溶胶光学厚度一样也是表征大气气溶胶光学特征的最基本参量之一。 由图 3.2 可知单数年份增大，双数年份变小。Angstrom 值和气溶胶光学厚度成负相关也与资料相符4)；同时说明台湾海峡气溶胶光学厚度的大小与气溶胶
15、粒子的大小密切相关。除上面从月季分析气溶胶的原因有关外，与苏鸿明8研究相符，根据苏鸿明（1998）对海雾的分析，可知一般海雾出现在冬春季节，而且台湾海峡的海雾一般是在次年 12 月到来年 5 月，6 月到 9 月较少有些地区甚至没有雾的出现，雾主要出现在下半夜到上午前，其中清晨最多（0507） ；而 1117 时，即中午到傍晚出现雾的机会较小。这都和 1 月份上午气溶胶值稍微大于下午值是相符合。7 月份下午的波动增大主要是 7 月份属于雨期，经常会下午起风和伴随着下雨而且海雾也几乎不出现。这些都是部分造成这几个月份有气溶胶和 Angstrom 变化的原因。 3.4 台风对气溶胶的影响 台湾海峡
16、多台风9，本文对 7 月 28 日凤凰台风将穿过台湾海峡进行分析，一来可以验证数据的正确性，二来验证台风这种天气过程对气溶胶光学厚度的影响。7 月 28 日凤凰台风将穿过台湾海峡，受台风影响，7 月 27 日起台湾海峡附近的大范围地区开始下暴雨，7 月 28 至 7 月 30台湾海峡强降雨。选取台风穿越台湾海峡前后期间的数据为 7 月 25，26日，7 月 31 日，8 月 1，2 日的各波段处气溶胶光学厚度以及 Angstrom波长指数。 气溶胶光学厚度目前来说是衡量气溶胶的一个不容忽视的标准。下图 3.3 所示，7 月 26 日气溶胶光学厚度值最大，7 月 31 日气溶胶光学厚度值最小。图
17、 3.3 是 550nm 处气溶胶光学厚度的逐日变化的值，凤凰台风对气溶胶光学厚度的影响由图可知，是非常明显的，7 月 27，28，29日台风过境，期间受台风影响，接连下了几天的暴雨，正是由于强降雨的影响，在这段时期气溶胶光学厚度从 7 月 26 的 0.619 降到 7 月 31 号0.197，然后 8 月 1，2 号的气溶胶光学厚度又逐渐呈现增大的趋势。 气溶胶根据其粒子半径又分为两类：细质粒子和粗质粒子。Angstrom 波长指数表示垂直气柱内气溶胶粒子谱分布，反映气溶胶组成中大小粒子的比例，通常波长指数减小是说明大粒子增多，当小粒子增多是变大。由台风过境后的 7 月 31 日对数据分析
18、，由于受到强降雨时的影响 Angstrom 波长指数明显减小，说明大粒子增多了。再分析图 3.4 是台风前后日际的大气气溶胶粒子波谱的变化，26 日和 31 日的波谱变化是非常之大的，台风穿过海峡所带来的强降雨使得气溶胶粒子中细小粒子明显减低，大粒子增多。这与 APS3321 空气动力学粒度仪实测的气溶胶粒子直径相符合10，细小粒子浓度最低是在 7 月 31 日，最高在 7 月 26日。这些数据和图都清晰的证明 MODIS 气溶胶数据和气候现象有很大的相符性，和验证了数据的正确性。 4 总结 借助软件得到 MODIS 数据，提取台湾海峡地区数据，利用抽取提算法的思想，对数据利用外接矩形的方法，
19、先进缩小数据的范围，再使用点和多边形位置关系得出符合需求的点，计算年，月，日均值。利用抽取的数据，分析台湾海峡的气溶胶光学厚度，发现年季月平均变化呈现双峰结构。台湾海峡地区气溶胶光学厚度值和 Angstrom 指数值是负相关的，同时 Angstrom 波长指数是反应粒子直径大小，Angstrom 值越小粒径越大，反之，粒径越小。春季最大，夏季最小，秋冬在春夏之间，波长指数呈递增的趋势。针对 7 月份台风过境的气溶胶数据加以分析和气象，再次验证抽取算法得出的 MODIS 数据的正确，以及台风对气溶胶光学厚度的影响。 参考文献： 1 王明星，张仁健.大气气溶胶研究的前沿问题J.气候与环境研究，20
20、01 年 3 月，第 6 卷(第 1 期)：119-124. 2 王新强.基于 6S 模型从 MODIS 图像反演陆地上空大气气溶胶光学厚度J.量子电子学报，2003，20(5)：629634. 3 蒋耿明.MODIS 数据基础处理方法研究和软件实现D.北京：中国科学院遥感应用研究所，2003. 4 陈本清，杨燕明.台湾海峡及周边海区 MODIS 气溶胶光学厚度有效性验证.海洋学报，2005 年 6 月，第 27 卷:170-176. 5 邓学良. 卫星遥感中国海域气溶胶光学厚度光学特性及其辐射强迫研究D.南京：南京信息工程大学，2008 年 4. 6 陈本清，杨燕明.台湾海峡及周边海区气溶胶时空分布特征的遥
