近日，巢湖学院电子工程学院王根博士团队联合辽宁省人工影响天气办公室、南京信息工程大学、安徽省气象台及中国科学院大气物理研究所，在空天遥感与数值天气预报交叉研究方面取得新进展。在国际知名期刊《RemoteSensing》（中国科学院二区）发表了相关研究成果《GeneralizedVariationalRetrievalofFullField-of-ViewCloudFractionandPrecipitableWaterVaporfromFY-4A/GIIRSObservations》。
本研究针对空天卫星红外遥感资料在云区应用的技术难题，在变分控制理论方法上进行了深入探索。研究团队创新性地提出了“广义变分反演”新方法，能够利用我国风云四号A星高光谱红外探测资料，实现对全视场点的云分数和大气可降水量的高精度、高频次反演。这项技术将提升对台风等致灾性天气的监测和预警能力，也为低空经济气象服务提供数据产品支撑。
本研究的核心创新，在于对传统变分同化控制框架进行了拓展：
1.引入“云状态”控制变量：研究团队将有效云分数和有效云顶气压纳入变分反演的控制变量集。此算法在反演大气温、湿廓线的同时，也将云的宏观状态作为核心求解目标，实现了从“大气状态控制”到“云-气联合状态控制”的跨越。
2.设计“云代价函数”物理约束：为解决云参数反演的不确定性，团队构建了耦合“云代价函数”的约束项，并将其嵌入变分同化的目标泛函中。这一设计为整个反演系统施加了合理的物理约束，确保了在复杂的迭代优化过程中，云参数的解始终保持在物理合理的范围内，提升了反演的稳定性和精度。
3.优化“观测算子”与“控制策略”：研究发展了信息熵“三步法”的高光谱通道优选方法，如同为卫星配备了“智能滤镜”，筛选出信息量最大的通道组合，有效控制了反演问题的维度。同时，以“最小剩余法”快速反演的云参数作为初值，为广义变分迭代提供了高质量的初始猜测，大幅提升了控制极小化迭代过程的收敛效率和反演成功率。
研究团队表示，后续工作将聚焦量子驱动的非高斯同化等前沿方向进行探索。该研究获得了安徽省高校杰出青年科学基金、安徽省自然科学基金等项目的支持。（文、图/王根 初审/许明坤 终审/叶松 发布/崔苏如）
论文链接：https://www.mdpi.com/2072-4292/17/22/3687