經過近6個月的嚴格評審與層層篩選，2020年5月15日，備受矚目的“新一代風云氣象衛星科學算法創新大賽線上頒獎典禮”終于“千呼萬喚始出來”。

由中國氣象科學研究院災害天氣國家重點實驗室衛星團隊博士胡皓和研究員楊俊組成的“CAMS風起云涌隊”憑借參賽作品“場景自適應的微波儀器—維變分反演算法在臺風檢測中的應用”在總計508支報名參賽隊伍中脫穎而出，一舉摘得本次大賽特等獎桂冠。

此次衛星團隊的折桂絕非偶然和僥幸。可以說，為了“利刃出鞘”的這一刻，這支團隊已經等待了太久。

自組建伊始，衛星團隊就將“用中國自己的遙感數據解決自己的遙感應用問題”的責任扛鼎在肩，不斷破解衛星遙感儀器定標、天氣預報衛星應用、數值預報衛星資料同化和生態環境監測等重點應用領域中的核心科學技術問題，為我國防災減災、生態文明建設、“一帶一路”倡議提供了堅實的基礎保障，貢獻出了中國氣象人的智慧與擔當。

一群追風逐云的人

暴雨、臺風、雷電等災害天氣往往給國民經濟和人民生命財產帶來巨大損失。精準的數值天氣預報可以大大減少損失。提高天氣預報的準確率，堪稱氣象科技的一項核心技術。

數值天氣預報的實質是求解控制大氣運動的偏微分方程組，準確的初邊值是求解的重要前提。利用數值模式做天氣預報時，預報誤差來源于初邊值的誤差和模式誤差兩個方面。而資料同化的目的之一，就是充分利用觀測資料提高初值的質量，進而改進預報效果。

衛星觀測資料對于改進數值預報初值具有重要作用，而輻射傳輸模式則被認為是聯系衛星觀測與大氣、陸面和海洋環境變量的紐帶，是支撐數值天氣預報和遙感應用不可或缺的觀測算子。一直以來，國內的衛星資料同化和參數反演工作都主要依賴于美國快速輻射傳輸模式(CRTM)和歐洲快速輻射傳輸模式(RTTOV)。

一方面，隨著中國衛星事業的快速發展和搭載儀器越來越多樣化，歐美的快速輻射傳輸模式已不能很好地滿足我國衛星遙感應用的需求。

另一方面，新一代中國風云衛星在空間、頻譜和時間分辨率上觀測到的全球大氣信息大大超過了以前的儀器，而有效地利用這些觀測結果需要解決許多科學問題，這給數值天氣預報和資料同化領域帶來了新機遇和新挑戰。

為了研發中國自己的快速輻射傳輸模式，從而為衛星遙感應用和數值預報資料同化提供核心支撐，2018年4月，中國氣象科學研究院災害天氣國家重點實驗室衛星團隊應運而生。衛星團隊以災害天氣國家重點實驗室固定研究人員為主，聯合國家衛星氣象中心、南京大學等科研力量，在輻射傳輸模式、大氣探測技術、衛星資料同化和生態遙感應用等領域開展攻關。

衛星團隊組建后，在首席科學家翁富忠的帶領下，圍繞發展中國新一代快速輻射傳輸模式這一核心工作，不斷破解衛星遙感儀器定標、天氣預報衛星應用、數值預報衛星資料同化和生態環境監測等重點應用領域中的核心科學技術問題。

快速輻射傳輸的“中國模式”

2019年4月，衛星數據同化快速輻射傳輸模式國際研討會在天津召開。百余名氣象專家齊聚一堂，就共建國際輻射傳輸參考模式分享了成果和經驗。

正是在此次研討會上，中國氣象局副局長于新文宣布成立中國氣象局快速輻射傳輸模式科學指導組，并邀請9位輻射傳輸領域國際知名科學家擔任科學顧問。

創新之路從無坦途。成立之初，衛星團隊固定研究人員較少，且多屬跨專業研究人員，輻射傳輸理論基礎相對薄弱。翁富忠等團隊負責人反復琢磨、討論，最終選擇通過定制個性化的培訓方案促進科研人員快速成長。

“團隊中的年輕博士們初期對地表發射率模型和海洋反射理論了解較少，但通過參閱大量文獻及專業的輔導，并創造國際交流機會，他們很快就掌握了相關理論，成為團隊中技術攻堅的主力軍。”翁富忠介紹。

使命在肩，只能奮勇前行。這支年輕卻躊躇滿志的團隊以發展中國新一代快速輻射傳輸模式為核心，聯合國內外一眾優秀科研團隊，在融入近年來輻射傳輸領域重要科學進展的基礎上，于2019年成功自主研發建立了中國第一代矢量快速輻射傳輸模式——ARMS。

研究人員介紹，不同于CRTM和RTTOV，ARMS使用極化二流近似和矢量離散坐標法作為輻射傳輸模式的核心求解方案，在散射和發射大氣下求解斯托克斯輻射分量。ARMS還針對國產氣象衛星儀器的光譜響應函數，設計了精確的快速大氣透射率計算方案，建立了完整的大氣光譜數據集，實現快速吸收系數的計算。

此外，團隊通過與浙江大學、復旦大學、南京大學、中山大學等高校合作，為ARMS建立了完整的氣溶膠、云粒子散射數據庫，實現在全天候條件下紅外及微波大氣探測儀快速高精度的輻射傳輸計算，并可擴展到可見光及紫外波段以實現更多儀器的應用需求。

“ARMS還完善了海洋、陸面發射率理論模型和數據集，并著重發展紅外陸面及海冰紅外和微波發射率理論模型和數據集以增強‘三極’地區復雜地表狀況下的應用能力。可以說，ARMS的研發和應用，將為我國風云衛星發展提供關鍵理論技術，并為中國氣象局多尺度氣象數值預報系統提供重要技術支撐。”翁富忠介紹。

當前，ARMS正與中國氣象局自主研發的數值預報系統——四維變分全球/區域同化預報系統(GRAPES-4DVar)集成，實現同化風云衛星微波和紅外大氣探測儀數據。在對每種儀器類別的ARMS模擬不確定性進行充分表征之后，衛星團隊將對偏差校正方案進行完善。

“我們現在的工作是將ARMS耦合到多種資料同化系統中，同時也在進一步改進ARMS，它將包括大氣分子的瑞利散射和旋轉拉曼散射。盡管目前ARMS已可以同化紅外和微波衛星觀測資料，但是仍需要提高模式中許多模塊的模擬精度。”翁富忠告訴《中國科學報》。

開創應用新格局

ARMS建立后，衛星團隊迅速以中國第一代矢量快速輻射傳輸模式的研發為依托，聚焦衛星研究與應用關鍵科學技術問題，加速當前先進傳感器物理科學和遙感技術科學到衛星產品生成和數據同化的應用轉化，以提高衛星工程應用效益。

現在，團隊已經基于ARMS和一維變分反演算法建立了場景自適應的微波遙感反演平臺，完成了利用風云三號D星微波探測儀對臺風的熱力結構、臺風的定位定強以及降水的實時反演，實現了對西北太平洋海域臺風活動的實時監測，相關算法獲得“新一代風云氣象衛星科學算法創新大賽”特等獎。

此外，團隊還搭建了紅外遙感反演系統，實現了基于風云三號D星和風云四號A星的紅外窗區通道觀測亮溫的大氣溫濕度直接反演，利用機器學習算法實現了基于衛星測量的大氣反射率的PM2.5濃度高精度直接反演。

黨的十九大制定了新時代統籌推進“五位一體”總體布局的戰略目標，把建設美麗中國作為全面建設社會主義現代化強國的重大目標，把生態文明建設和生態環境保護提升到前所未有的戰略高度。

為服務生態文明建設，衛星團隊在水體和陸表生態遙感等方面，利用風云衛星資料開展了一系列工作。針對風云衛星傳感器載荷特性，開展了高精度的大氣訂正算法研究，并以此為基礎開展了水體、水質和水環境的衛星監測反演應用。基于機器學習算法發展了多源衛星產品銜接技術，為植被指數、陸表溫度等生態和氣候產品的長時間序列數據集的建立奠定了堅實基礎。

在國家衛星氣象中心、云南省和安徽省項目支持下，衛星團隊圍繞內陸湖泊藍藻水華的生態問題，建立精細化、動態化和智能化的重點湖泊藍藻水華監測評估系統，為藍藻水華信息提取、強度評估、時空變化特征分析等監測評估業務提供支撐。在國家衛星氣象中心、廣西壯族自治區和山東省生態項目支持下，團隊緊緊圍繞生態環境保護、氣象防災減災的實際需求，在現有業務平臺基礎上，針對“山水林田湖草”等生態類型，建立精細化、動態化和智能化的生態氣象評估遙感應用分系統，實現高精度的森林植被狀況和森林生態評估。

“下一步，我們還將在上海、廣東等省市區域數值預報模式下開展風云衛星資料同化試驗，用于改進臺風、暴雨預報。”翁富忠表示。

盡管ARMS已與CRTM和RTTOV模式形成三足鼎立，共同成為支撐衛星資料數據同化及產品研發和應用的核心技術，但對于翁富忠和他的衛星團隊而言，將ARMS推廣到衛星遙感應用各領域依然任重而道遠。

“如何充分發揮風云氣象衛星綜合應用效益，開創ARMS應用合作新格局，為世界貢獻中國氣象智慧，是擺在我們面前永恒的課題。”翁富忠告訴《中國科學報》。(唐琳)