编辑推荐| “大禹”云分析系统破解全天时多层云物理属性

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Li, J. W., B. X. Pan, F. Zhang, B. Guo, W. W. Li, G.-M. Jiang, X. Wu, and Q. Wang, 2026: Probabilistic retrieval of all-day overlapping cloud microphysical properties. Adv. Atmos. Sci., https://doi.org/10.1007/s00376-025-5234-7.

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“大禹”云分析系统破解全天时多层云物理属性

精彩看点：

多层云约占全球云量的25%，在地球辐射收支调节中具有重要作用。然而，被动遥感观测中上下层云的辐射贡献高度耦合，限制了多层云云微物理特性的全天时反演。因此，本文提出了一种面向多层云云微物理特性反演的生成扩散模型（Overlap-CloudDiff），并将其集成至“大禹”云分析系统（DaYu-CLoud Analysis System，DaYu-CLAS），实现了多层云的云相态（CLP）识别以及云粒子有效半径（CER）和云光学厚度（COT）的全天时反演。

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方法原理

生成扩散模型是一种概率深度学习方法，通过逐步向数据中加入噪声并学习逆向去噪过程，以恢复出真实数据，可类比为墨水在清水中扩散并被反向还原。该模型能够有效刻画数据的概率分布特征，生成多种可能解，刻画反演结果的不确定度；此外，基于卷积神经网络去噪的扩散模型能够提取云的空间结构特征，有助于反演光学厚度较大的云。鉴于此，本文基于Aqua卫星搭载的MODIS成像仪热红外通道观测，使用扩散模型实现了多层云云微物理特性的全天时反演（图1）。

图1 基于扩散模型的多层云云微物理特性反演流程图

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云相态识别精度评估

研究评估了扩散模型的全天时云相态识别性能，并使用XGBoost分别训练了使用可见光、红外通道观测作为输入的模型（XGB-VIS-IR）和仅用热红外通道观测作为输入的模型（XGB-IR）进行对比（图2）。结果表明，扩散模型在日间总体识别准确率达88.18%，其中多层云的准确率为76.08%，与XGB-VIS-IR（84.68%）相当，显著优于XGB-IR（58.23%）；同时，扩散模型在夜间仍保持较高的云相态识别精度（83.32%），而XGB-IR明显下降（61.55%）。综上，扩散模型具备稳定的全天时云相态识别能力。

图2 云相态识别的精度评估结果。其中第一行分别为DaYu-CLAS、XGB-IR和XGB-VIS-IR的日间评估结果，第二行分别为DaYu-CLAS、XGB-IR的夜间评估结果，图中CS、SI、SW和DL分别代表ClearSky、Single Ice、SingleWater和Double-Layer四种不同的类别，C-C代表主动遥感卫星CloudSat和CALIPSO的联合观测。

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云微物理特性反演精度评估

研究还评估了日间多层云微物理特性的反演精度。对于COT，扩散模型对上层冰云和下层水云反演的均方根误差（RMSE）分别为2.78和11.76，略优于XGB-IR 模型（2.79和12.83）；在概率分布拟合方面，扩散模型在下层水云COT反演中表现出显著优势，Wasserstein距离为1.69，明显小于XGB-IR (4.67)。CER的反演结果亦呈现相似结论。综上，扩散模型具有较好的多层云微物理特性反演能力，该模型提高了热红外通道对下层水云的反演能力，精度高于XGBoost模型。

图3 云光学厚度的精度评估结果（其中a-d代表上层冰云，e-h代表下层水云）。其中，第一行、第二行和第三行分别是XGB-VIS-IR、XGB-IR和DaYu-CLAS反演结果的散点密度分布图；d和f则是双层云的光学厚度概率分布图的对比图，包括DARDAR、XGB-IR、XGB-VIS-IR和DaYu-CLAS，其中d为上层冰云的光学厚度，f是下层水云的光学厚度。。

本研究为多层云云微物理特性的全天时反演提供了新的技术路径，未来团队将进一步探索扩散模型在云物理特性反演中的诸多可能。该研究受到国家重点研发计划项目（编号: 2024YFF0808303）资助。

主要作者介绍

李经纬（第一作者）

复旦大学博士生。

张峰（通讯作者）

复旦大学大气与海洋科学系教授，主要从事大气辐射与遥感、遥感大数据与人工智能交叉研究。

潘宝祥（第二作者）

中国科学院大气物理研究所副研究员，研究方向为结合概率深度学习与动力模式的高精度无间隙预报技术。

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