云是地球-大气系统能量收支平衡与全球水循环的核心调控因子，获取高精度、长时序、连续稳定的云物理属性数据，对于模式模拟效果评估、气候变化研究等具有重要作用。然而，国际上常用的ISCCP全球云产品虽然可提供逐3小时、1°空间分辨率的云物理属性，但其在2018年之后就停止了更新。而欧洲气象卫星应用组织（EUMETSAT）发布的CLARA-A3全球云产品可提供1979-2023年的云物理属性，但其时空分辨率较粗：时间分辨率24小时和空间分辨率0.25°，限制了其应用范围。因此，发展一套长时间序列且高时空分辨率的全球云物理属性产品数据集至关重要。
为此，复旦大学大气与海洋科学系张峰教授团队利用自主研发的“大禹”云分析系统（DaYu-CLAS）中的单层云反演算法Cloud-SmaAtUNet，基于全球静止卫星亮温（GridSat-B1）数据，构建了国际首套长达23年且空间分辨率达0.07°、时间分辨率达3小时的全球全天时“大禹”云产品数据集（DaYu-GCP）。该数据集包含云相态（CLP）、云顶高度（CTH）、云光学厚度（COT）、云粒子有效半径（CER）四种核心参数，覆盖全球南北纬 70° 的范围区域，时间跨度为2000–2022年。
图1.以CALIOP主动探测数据为标准评估的MODIS（粉色）与DaYu-GCP（黄色）数据逐年精度分布。
以CALIOP主动探测数据为基准的精度评估结果显示，DaYu-GCP的CLP整体识别准确率可达76%，其中晴空、水云、冰云准确率分别为74%、76%、77%。而CTH均方根误差（RMSE）稳定在3.42km上下（标准差：0.15 km）；在薄云条件下，COT的RMSE在3.84上下浮动（标准差：0.16），年际变异系数分别仅为4.4%和4.1%。综合来看，DaYu-GCP在23年内的逐年精度变化趋势与MODIS官方云产品类似，且整体精度接近于MODIS官方云产品，充分说明其精度的可靠性和长期稳定性（图1）。此外，DaYu-GCP在日间和夜间的CLP识别准确率分别为78.7%和77.5%，CTH的RMSE分别为3.384km和3.568km，在薄云条件下COT的RMSE分别为2.836和3.002，表现出较强的昼夜一致性。
从全球云物理属性的年平均空间分布特征来看，在MODIS过境时间下，DaYu-GCP与MODIS官方云产品得到的平均云物理属性具有类似的分布特征，充分说明DaYu-GCP具有可靠的精度。而当以全天逐3小时的观测进行统计时，则会发现DaYu-GCP得到的分布特征会出现明显的区别。尤其是在赤道辐合带、副热带高压以及中高纬度等典型区域，CER和COT分布差异更加明显（图2）。由此可见，DaYu-GCP可凭借3小时高时间分辨率优势，能更加完整地捕捉到全球云的全天变化，弥补MODIS仅能反映过境时刻瞬时状态的不足，进而更加准确刻画全球云物理属性的分布特征。
图2. 2020至2022年全球云物理属性年平均空间分布：最左侧为MODIS云产品的统计结果，中间为DaYu-GCP在MODIS过境时刻下的统计结果，最右侧为DaYu-GCP的统计结果。
此外，与ISCCP及CLARA-A3全球云产品相比，DaYu-GCP在云覆盖率（CCF）和COT的逐年变化上与ISCCP产品变化高度吻合，南北半球的相关系数均可达0.75以上；而CTH则与CLARA-A3产品变化表现出更强的一致性，南北半球相关系数分别可达0.778和0.738。这表明DaYu-GCP在表述云物理属性长期变化趋势上具有一定可靠性。在CER的变化上，DaYu-GCP、ISCCP、CLARA-A3云产品三者之间的两两的相关系数都未超过0.5（图3）。这表明CER仍是未来全球云产品数据集中需要进一步优化的参数。
图3. 基于DaYu-GCP、ISCCP和CLARA-A3云产品得到的2000-2022年南北半球云物理属性变化曲线。
目前，DaYu-GCP数据集已公开发布于Science Data Bank网站（https://doi.org/10.57760/sciencedb.26292）。上述相关成果已发表在Earth System Science Data杂志上，复旦大学大气与海洋科学系硕士生赵凌霄为第一作者，张峰教授为通讯作者。论文共同作者还包括中国气象局国家卫星气象中心陆风研究员、浙江师范大学郭斌博士以及上海理工大学李雯雯博士等。
论文信息：
Zhao, L., Zhang, F., Zhao, Z., Lu, F., Li, J., Guo, B., & Li, W. (2026). All-day global cloud physical properties products with 0.07° resolution retrieved from geostationary satellite imagers covering the period from 2000 to 2022. Earth System Science Data, 18(3), 1813-1832.https://doi.org/10.5194/essd-18-1813-2026.
