海雾和海洋性层云是发生在海洋大气边界层中的重要天气现象,而海雾可以认为是云底贴近海面的层云。海雾/层云不仅影响地气系统的热量平衡,而且海雾能够导致海面能见度小于1km,对人类海上活动有严重影响,因此需要及时准确的海雾雾区的监测。卫星遥感可以为海雾的监测提供重要依据。由于海雾和层云具有相似的云物理结构和光学特性,目前的研究中,利用卫星遥感数据将海雾和低云进行区分依然非常棘手。本文利用卫星被动遥感资料、结合岸基及星载主动雷达资料,对海雾和层云进行区分,主要得到以下成果。(1)利用MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨率成像光谱仪)卫星资料,结合地基探空雷达资料和海雾观测数据进行分析发现,利用MODIS 31红外通道(～11μm)亮温与海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)二者之差可以有效的区分海雾和层云,且该温度差存在季节变化,利用此发现,提出了黄海海雾动态阈值遥感反演算法。该算法首次将SST定量的转换成卫星遥感可参考的阈值,进而应用到海雾遥感中。利用岸基和船载观测与反演结果进行比对,海雾反演的准确率可以达到86.5%。基于此方法,反演并统计出多年五月、六月的黄海海雾雾频分布,更精细的刻画出该海雾雾频的分布。此方法虽然能区分大部分低云和海雾,但通过对反演阈值的分析发现,仍有15%左右的海雾和层云不能完全区分。(2)为了进一步提高海雾卫星遥感的识别准确率,利用卫星资料反演层云云底高度,以层云云底是否接地为依据判别海雾。此方法需要反演出层云云顶高度和云层厚度,再通过两者的差值,获取云底高度。前人研究结果表明,利用极轨或静止卫星等被动遥感资料反演海上层云顶高度非常困难,其原因是海雾／层云的云顶存在逆温层,导致云顶高度反演准确性低。本文基于静止卫星(MTSAT-JAMI, Multifunctional Transport Satellites-Japanese Advanced Meteorological Imager)和极轨卫星(Terra/Aqua-MODIS)数据,利用水汽通道和红外窗通道,提出了反演海雾／低云云顶高度的“逆温层”法。相对于仅仅利用云顶亮温直接获取云顶高度的方法,“逆温层”法通过克服逆温层影响得到的云顶高度具有更高的精度。本文利用迭代方法获取云层厚度。通过假设云层厚度,积分出整层云的液态水路径(Liquid Water Path, LWP),与卫星反演的云层LWP做对比,当假设的云层厚度积分出的结果与反演的结果相等时,则认为此厚度为云层的厚度,如果不相等,则利用差值对原云层厚度的假设进行修正,以此循环,直到积分的和反演的LWP相等,循环结束。卫星反演的LWP需要用到云的光学厚度(Cloud Optical Thickness, COT)和有效粒子半径(Droplet Effective Radius, DER),因此我们利用静止卫星MTSAT-2反演得到COT和DER,并将其和公认较为准确的MODIS产品进行比对评估,发现MTSAT-2可有效反演出COT和DER。借助数值模式模拟,统计出适合黄海层云的经验性的卷夹层厚度和云内混合参数,建立适合黄海层云云内结构的模型用以计算云层的液态水路径。通过反演云顶高度和云层的厚度,获取了云底高度,结果可以用于对海雾和层云的区分。但是本方法的细节依然存在不准确的因素,如云顶高度的反演结果需要进一步精确、云内结构的模型的建立依然需要大量观测的佐证和校准等。因此,对于云低高度获取方法的细节依然需要大量的评估修正,提高其对于海雾和层云的云低高度的刻画能力,提升其海雾和层云区分的准确率。