3月31日,记者从中国科学院空天信息创新研究所(以下简称空天研究所)获悉,空天研究所与国家卫星气象中心、中国科学院国家空间科学中心、中国科学院大气物理研究所、日本东海大学等国家重点实验室研究员胡斯勒图、石崇联合国家卫星气象中心的科学家,率先建立了基于世界上最新一代地球静止卫星的多星组网地表太阳辐射观测。(GSNO)该系统建立了多源异构卫星观测遥感模型,完成了近全球规模地表太阳辐射最高时空分辨率的检测能力,同时提高了检测精度。相关结果发表在《创新》中。
胡斯勒图表示,这项技术相当于在地球表面安装了一个“阳光扫描仪”,可以准确监测表面太阳辐射的变化,为绿色能源的应用、农业产量的估计、气候问题的应对、健康等提供准确的数据支持。
表面太阳辐射是指地球表面接收到的太阳辐射成分的总称,是地球生命活动的基本能源,也是影响气候问题、农业生产和太阳能利用的重要因素。卫星遥感技术是监测表面太阳辐射变化最有效的手段之一,具有数据可持续性强、覆盖面广的特点。
在2023年研发的地表太阳辐射即时遥感监测系统的基础上,研究团队突破了光谱差异和观测几何差异在多星协同过程中带来的遥感问题,完成了世界上最新一代地球静态卫星的集成应用,如中国风云四号卫星、日本葵花八号卫星、欧洲第二代气象卫星和美国地球静态环境业务卫星。该系统成功实现了对亚洲、欧洲、北美洲、南美洲、大洋洲和非洲地区地表太阳辐射的无缝监测,弥补了极轨卫星观测频率低、单一静态卫星观测区域有限的局限性。
胡斯勒图说:“通过我们多年的努力,系统通过多星组网络观察,实现了从区域到近世界观察的飞跃。该系统可以同步分析近世界的太阳短波辐射、光合有效辐射、紫外线A/B波段及其辐射和透射量。”
云是影响地表太阳辐射到达的最重要的不可控因素,也是地表太阳辐射监测的难题之一。本研究结合不同卫星的光谱特性,构建了适合每颗卫星的高精度云遥感算法,基于智能云检测系统和不规则冰云颗粒透射模型。同时,考虑到大气气溶胶、气体、地表反射的影响,开发了一种快速辐射传输模拟器,结合人工智能和辐射传输模型,实现了辐射传输速度的9万倍,偏差小于0.3%。
石崇说:“通过整合上述核心技术,我们构建了一种应用于GSNO系统的表面太阳辐射遥感算法。通过算法创新,解决了每颗卫星云的影响和快速辐射传输的计算问题。”
目前,GSNO系统可以提供5公里的空间分辨率,每小时观测一次近全球地表太阳辐射统计数据,明显优于美国CERES、欧洲ERA5等权威商品,提高了空间分辨率,可以精细捕捉台风路径、青藏高原等局部辐射变化。基于GSNO系统的地表太阳辐射数据日均偏差为27.48W/m2(每平方米27.48瓦),通过对比全球地基实测数据,可为部分地区气候灾害监测、光伏电站选址等提供精细化、高精度的球系统驱动。
胡斯勒图表示,GSNO系统将帮助全球太阳能资源评估,支持“双碳”目标下的绿色能源布局,其光合有效辐射数据可以为粮食产量评估和生态碳汇测算提供新的依据,有望在公共卫生领域应用紫外线数据模块。

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