当我们仰望天空，形态各异的云是我们日常再熟悉不过的物质，有时薄如轻纱，轻浮在天空，有时厚如绒毯，遮天蔽日。然而就是这些最为普通的云，既通过自身的物理特性反射太阳辐射，冷却地-气系统（反照率效应）；也可捕获地气系统向外的长波辐射，起到增暖作用（温室效应）。云滴粒子随着不同高度对应温度的不同，既能以液态水滴存在，也可以为固态冰晶粒子，亦或是二者混合相态并存。云中含有多少水，直接决定了与辐射相互作用的物质的量，显著影响着气候变化的能量收支。
高度位置较低，相态为液态的低云是对气候变化影响最为重要的一类云。准确获得低云云中液态水在单位体积空气中的质量（以下简称云水含量）显得至关重要。但是云悬浮在空中很难做到直接“称重”，通过远距离探测的遥感技术便成为了测量云水含量的主要手段。工作频率在30～300GHz之间的毫米波主动雷达，由于其波长短、波束窄、对云滴粒子灵敏度高及对水云穿透性强等优点，可以有效地探测云内垂直结构信息。通过毫米波雷达观测，开发云物理特性的反演算法，是实现对云中所含液态水的“称重”最有效的途径。
目前国际上利用毫米波云雷达反演云水含量的方法主要有经验系数法、双频差分法以及最优化求解法，但这些传统方法需要首先假设云滴粒径谱分布满足某种分布函数，在此基础上推导云水含量的表达式，并依赖于飞机探测、模式模拟或其他仪器观测数据确定关系式中的经验系数后，才能计算得到云中含水量大小。然而自然界中云滴粒径谱变化复杂、飞机观测数据获取困难且模式模拟存在较大的不确定，不同仪器之间实现精准的时、空匹配也很难完成。因此，准确反演云水含量成为难题。为了突破现有算法的局限性，兰州大学黄建平院士团队基于毫米波云雷达探测原理开展了云水含量反演新算法的探究。考虑到云滴粒径大小在100μm以内，其远远小于毫米波雷达发射波长，即毫米波雷达探测云滴时满足瑞利散射，依据散射相关理论，在瑞利近似条件下，目标物质对雷达电磁辐射传输的吸收衰减远大于散射衰减，且衰减程度仅与物质的质量相关，而与粒径谱的分布形式无关。团队成员尝试利用该特性，建立了云水含量、雷达探测衰减量和雷达电磁波传输过程之间的物理协调关系，发展了一套新的算法完全避开了以往方法对云滴粒子谱分布的假设要求。通过理论分析和构建数值模型，进一步使数值模拟与雷达观测值之间的损失函数达到最小，完成了云水含量、衰减前后雷达反射率因子和整层云内质量吸收衰减相互自适应的云水含量反演算法，实现了用单波段毫米波雷达准确“称重”云水含量的前沿研究。相关成果以“A-Novel-Liquid-Water-Content-Retrieval-Method-Based-on-Mass-Absorp-tion-for-Single-Wavelength-Cloud-Radar”为题，发表在遥感与地球科学领域国际期刊《IEEE-Transactions-on-Geoscience-and-Remote-Sensing》上(论文链接：AONovel-Liquid-Water-Content-Retrieval-Method-Based-on-Mass-Absorption-for-Sin-gle-Wavelength-Cloud-Radar-|-IEEE-Journals-&-Magazine-|-IEEE-Xplore)。文章第一作者为兰州大学大气科学学院葛觐铭教授，通讯作者为黄建平院士，主要作者为博士研究生杜佳璟。该项研究得到国家自然科学基金委面上项目和重大研究计划资助（42275076、91937302）。该算法具有在地、天基云雷达广泛的适用性，未来期望可以为我国风云卫星自主搭载的星载云雷达全球云特性观测反演提供有力技术支撑。
（葛觐铭，兰州大学大气科学学院教授）