近日，CARE团队胡斯勒图研究员、石崇研究员等联合国内外多家研究机构，在地球科学领域国际权威期刊《地球物理研究快报》（Geophysical Research Letters）上发表了题为“Passive Remote Sensing of Marine Liquid Cloud Geometric Thickness Using the O₂-O₂ Band: First Results From TROPOMI”的论文，首次提出基于高光谱O₄波段（460–490 nm）的海洋液态云几何厚度被动遥感算法，为全球云垂直结构观测提供了新方法。

云覆盖地球表面约60%-70%，其垂直结构（如云顶高度、云底高度及几何厚度）对地表辐射平衡、气溶胶间接效应及气候模型评估至关重要。其中，云几何厚度（Cloud Geometric Thickness, CGT）直接影响云层内液态水含量分布，是估算长波辐射通量和研究云-气溶胶相互作用的核心参数。然而，传统被动遥感手段因缺乏对云滴分布与辐射穿透性关系的深入认知，反演精度受限，且依赖主动观测数据（如激光雷达），难以实现全球覆盖。

针对上述挑战，研究团队创新性地利用欧洲哨兵5P卫星（Sentinel-5P）搭载的高光谱载荷TROPOMI的O₄波段观测数据，结合辐射传输模型与机器学习技术，首次实现了海洋液态云几何厚度的被动遥感反演。

研究通过辐射传输模型揭示了云滴分布密度（有效液水含量，ELWC）与入射辐射穿透深度的物理关联，阐明了O₄斜柱浓度（SCD）对云几何厚度的敏感性（如图1）。基于辐射传输模式的模拟数据集训练神经网络模型，输入参数包括O₄ SCD、云顶高度（CTH）、云光学厚度（COT）及地表反照率，输出云几何厚度。模型通过引入高斯噪声增强鲁棒性，有效降低输入参数不确定性对反演的影响。研究引入了多源数据进行验证，利用主动观测数据（CPR/CALIOP联合产品2B-GEOPROF-LIDAR）和VIIRS云产品进行验证，如图2所示。验证结果表明：当输入2B-CLDPROF-LIDAR云顶高度时，反演结果与主动观测的均方根误差（RMSE）为0.86 km，平均绝对误差（MAE）为0.49 km，相关系数（R）达0.787，显著优于传统经验统计方法。

相较于基于O₂-A波段的算法，O₄波段受地表反照率季节变化影响更小，且TROPOMI的高空间分辨率（3.5 km × 5.5 km）和全球覆盖能力，使得该算法可提供大范围、高精度的云几何厚度数据。研究成果将助力气候模型中云辐射效应的量化评估，并为气溶胶间接效应研究提供关键垂直结构信息。

研究成果近期发表于AGU学会期刊(中科院一区) Geophysical Research Letters。中国科学院空天信息创新研究院遥感与数字地球全国重点实验室博士生汪文武为论文第一作者，空天院胡斯勒图研究员、石崇研究员为通讯作者。研究得到国家自然科学基金杰出青年科学基金、面上项目基金等项目支持。

原文链接：https://doi.org/10.1029/2024GL113222

Passive Remote Sensing of Marine Liquid Cloud Geometric Thickness Using the O₂–O₂ Band: First Results From TROPOMI

图1. 基于辐射传输模式模拟的不同云情景和地表条件下 有效液水含量 与 O₄ SCD 的关系。(a-d）为 CER = 8μm，Ag（地表反照率）= 0.05、0.1、0.2 和 0.4；（e-h）为 CER = 16μm，Ag = 0.05、0.1、0.2 和 0.4

图2. 2020 年 3 月 1 日第 12339、13341、13347 和 13350 轨TROPOMI的 O₄ SCD（a）和云层几何厚度（b，单位：km）的空间分布。使用 VIIRS 提供的云顶高度进行反演的验证结果（c）和使用 2B-CLDPROF-LIDAR 提供的云顶高度进行反演的验证结果（d）