云宏观物理特性（如云相态、云顶高度、云底高度）的精确反演对极端天气监测和气候研究至关重要。卫星遥感技术是获取云宏观物理特性的最主要手段，基于卫星成像仪的反演方法通常依赖再分析数据（如ERA-5）提供的气象场数据。中国新一代静止气象卫星风云四号A（FY-4A）搭载的先进地球静止辐射成像仪（AGRI）和地球静止干涉式红外探测仪（GIIRS），两者可以实现协同观测，为近实时、全天时的云特性反演提供了新机遇。

论文将AGRI的红外通道观测数据与GIIRS的辐射强度结合，通过“云清除”技术在部分云覆盖区域仍能提取有效大气温、湿度廓线信息，替代传统ERA-5再分析数据，进而单纯使用卫星观测数据实现实时的云物理特性反演。

实验结果表明，引入GIIRS数据后，模型精度显著提升。在独立测试集上，AGRI+GIIRS组合模型的反演精度全面优于传统方法：云相态分类准确率达89.05%，较仅用AGRI数据提升1.5%（图1）；增加气象场或GIIRS晴空辐射强度能够有效改善冰云识别准确率。云顶高度（CTH）与云底高度（CBH）的均方根误差（RMSE）分别为2.39 km和2.27 km（图2）。使用AGRI和GIIRS数据的模型在CTH和CBH的反演上表现出较高的准确性，优于仅使用AGRI数据的模型。

图1. 云相态分类模型的结果（a）仅使用AGRI观测建模，（b）AGRI观测结合ERA-5大气温湿廓线建模和（c）AGRI观测结合GIIRS等效晴空辐射建模。

图2. DNN模型反演的云顶高度（a-c）、云底高度（d-f）散点密度图，其中颜色对应散点出现频率；三列分别代表仅使用AGRI观测建模（a, d），AGRI观测结合ERA-5大气温湿廓线建模（b, e）和AGRI观测结合GIIRS等效晴空辐射建模（c, f）。

 GIIRS数据的引入不仅使反演模型在反演精度上接近引入ERA-5数据模型的精度，且具备近实时性优势——GIIRS每2小时实现一次观测。这一研究使得静止卫星能够实现全天时、高时效的云宏观物理特性监测，为台风预警和强对流天气跟踪提供关键支持。

该研究是首次将静止卫星成像仪与高光谱探测仪协同用于云特性反演。上述相关成果已发表在Geophysical Research Letters杂志上，第一作者是复旦大学博士生郭斌，通讯作者为复旦大学大气与海洋科学系的张峰教授。

论文信息：

Guo, B., Zhang, F.*, Zhao, Z., Guo J., and Li W. (2024). Retrieval of cloud macro-physical properties using the FY-4A AGRI and GIIRS. Geophysical Research Letters, 51, e2024GL109772.DOI: 10.1029/2024gl109772.