1 引言
云是地气系统能量收支的重要调节器，作为大气辐射系统的重要组成部分，其覆盖率的改变会影响整个大气辐射的收支平衡，进而影响整个气候系统[1]。近年来，随着全球经济与贸易的发展，我国同周边地区经济贸易往来愈发密切，东南亚地区的民用航班与商用航班日益增多，这些航空活动所产生的尾迹云对气候的影响也在逐渐加大。
尾迹云是由人类活动产生的一种特殊类型的云，当飞机发动机排放出的废气与周边环境空气混合后，水汽遇冷凝结便形成这种特殊云系。但只有当飞机在-40℃以下的大气层中飞行，同时空气湿度接近或达到饱和状态，大气状态较为稳定时才能产生尾迹云[2]。尾迹云的平均生命周期从8秒到11.5小时不等、海拔高度7.4-18.7公里、环境温度-88℃到-31℃、尾迹宽度约为3.3公里，长度在140公里左右[3]，因尾迹云这一明显的线性特征，故而靠肉眼也能轻松识别。
由于尾迹云在相对湿度为100%-110%的空气中就能存在，相对于自然卷云，尾迹云更易在高空对流层生成并持续存在。同时，在尾迹云的生成过程中，由于不断的吸收周围空气中的水蒸气从而影响了自然卷云的生命过程，造成了自然卷云覆盖率与光学厚度的变化。故而针对东南亚航线开展的尾迹云覆盖率的研究，对进一步了解区域气候变化有着及其重要的意义。
2 数据资料
本文选用Himawari-8卫星亮温通道资料作为观测数据。通过选用Advanced Himawari Imager (AHI)仪器16个不同中心波长通道中的红外通道13和通道15，[4]每10分钟完成一次测量得到的亮温差图像来研究尾迹云。结合欧洲中期天气预报中心提供的比湿、云冰水含量、大气温度等月平均资料，进一步分析飞机尾迹云形成的条件与过程。通过德国宇航中心DLR旗下的QUANTIFY (Quantifying the Climate Impact of Global and European Transport Systems)数据集获取2050年下SRES B1和A1F1两种未来情景下的数据集，进一步模拟尾迹云覆盖率的未来情况。同时，选用CCSM4中RCP 4.5、RCP 8.5情景下研究结果作为模式资料，辅助完成尾迹云未来情况的模拟。
3 分析过程与结果
3.1潜在尾迹云覆盖（PCC）研究
潜在的尾迹云覆盖(PCC)是评估一个区域形成尾迹云的能力，该尾迹云由Schmidt-Appleman准则（SAC）中的天然卷云覆盖参数组成。通过观测的尾迹云生产持续指数（COP）与潜在尾迹云覆盖率（PCC）的比较，证明二者间存在较高的相关性，且卷积神经网络识别（CNNI）相关系数接近人工视检（AVI），具有较高的可信度。
3.2尾迹云覆盖率的模拟
由于尾迹云对未来气候的影响程度巨大，若要得知未来尾迹云覆盖率，在选定潜在尾迹云参数化方案的基础上，进行尾迹云参数化模拟尾迹云真实覆盖率是必要的。尾迹云真实覆盖率bcontr的公式[5]：
其中，γ是校准观测平均而获得的非物理比例因子，f是该区域航空燃油消耗率，PCC即潜在尾迹云覆盖率。在已知选定区域的f、PCC的情况下，计算尾迹云真实覆盖率bcontr的关键在于γ选取，全球不同区域应该是有不同的值[6]，为了更为准确地计算亚洲区域尾迹云真实覆盖率，我们选取2017年春季(102°E-122°E，18°N-28°N)，统计方法使用了比CDA识别效果更好的卷积神经网络识别来计算尾迹云覆盖率，而f是根据2000年的观测统计值等额增长到2017年春季，同样值也是2017年春季，分辨率都是统一为1°x1°，再由上式，最后得到γ值为2.18。
3.3尾迹云覆盖率模拟结果的空间分布
图1给出了2050年东南亚区域尾迹云的平均覆盖率空间分布情况，左侧是RCP4.5情景下，右侧是RCP8.5情景下。在RCP4.5情景下，2050年东南亚区域尾迹云的平均覆盖率为0.32%，在RCP8.5情景下，平均覆盖率为0.55%。从整体分布图看，中国广东、泰国以及新加坡部分地区覆盖率较大，同时，印度新德里、新加坡、泰国曼谷和中国广州这些大城市之间形成长长的尾迹云带。再分析不同情景下，相较在RCP4.5情景下，RCP8.5情景下，东南亚的尾迹云分布面积更大，覆盖率值更大，是前者的1.7倍。
图1 2050年东南亚区域尾迹云的平均覆盖率空间分布
(a) 在RCP4.5情景下(b)在RCP8.5情景下
3.4尾迹云覆盖率模拟结果的时间分布
东南亚区域尾迹云的平均覆盖率时间分布规律表现为在RCP4.5情景下，2050年东南亚区域尾迹云平均覆盖率的最小值出现在2月，最大值出现8月；在RCP8.5情景下，2050年东南亚区域尾迹云的平均覆盖率最小值出现在1月，最大值出现在7月；从季节来看，无论是在RCP4.5情景下还是在RCP8.5情景下，2050年东南亚区域尾迹云的平均覆盖率都呈现夏季大于冬季。
4 结论与展望
4.1结论
（1）在RCP4.5情景下，以2000年东南亚尾迹云的平均覆盖率为基数，2050年覆盖率数值分别是其1.4倍同时在RCP8.5情景下，以2000年东南亚尾迹云的平均覆盖率为基数，2050覆盖率数值分别是其2.4倍。
（2）无论是在RCP4.5情景下还是在RCP8.5情景下，2050年东南亚区域尾迹云的平均覆盖率均呈现夏季大于冬季。
4.2展望
（1）共建尾迹云卫星影像数据库，充分发挥卷积神经网络在尾迹云识别、覆盖率计算方面的优势。
（2）要进一步攻克尾迹云非球形粒子散射光学特性的计算。
（3）通过卫星遥感反演不同地区尾迹云的光学厚度等光学性质，为实现更精准的覆盖率计算打下基础。[1] David P D, Minnis P, Konstantin K. Estimation of 2006 Northern Hemisphere contrail coverage using MODIS data[J]. Geophysical Research Letters, 2013, 40, 612-617.
[2] Jensen E J, Coauthors. Prevalence of ice-supersaturated regions in the upper troposphere: Implications for optically thin ice cloud formation[J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 2001, 106, 172253-172266.
[3] Travis D J. Variations in contrail morphology and relationships to atmospheric conditions[J]. The Journal of Weather Modification, 1996, 28(1): 50-58.
[4] Mannstein H, Meyer R, Wendling P. Operational detection of contrails from NOAA-AVHRR-data[J]. International Journal of Remote Sensing, 1999, 20(8): 1641-1660.
[5] Rap A, Forster P M, Jones A, et al. Parameterization of contrails in the UK Met Office climate model[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2010, 115(D10).
[6] Bakan S, Betancour M, Gayler V, Grassl H. Contrail frequency over Europe from NOAA-satellite images[J]. Annales Geophysicae, 1994, 12, 962–968.