科研进展：基于静止卫星红外云图的台风最大风速半径反演及数据集发布

台风的最大风速半径（RMW）是表征其内核结构、风场分布及潜在灾害影响范围的关键参数。准确获取RMW对于台风强度预报及风暴潮等灾害评估具有重要意义。目前，星载交叉极化合成孔径雷达（SAR）能够提供高精度的海面风场信息，被视为RMW的最佳观测手段。然而，受限于高昂的运行成本和较长的重访周期，SAR观测难以满足业务预报中对台风内核结构进行高频次、连续监测的需求。相比之下，静止轨道气象卫星（如我国的风云四号FY-4、日本的Himawari-8/9）具备高时效、广覆盖的连续观测优势。如何以高精度的SAR产品为基准，充分利用静止卫星的观测频率优势，发展兼具高精度与高频次的RMW实时反演技术，是当前台风业务预报面临的一项重要挑战。

近期，南京气象科技创新研究院和上海台风研究所的科研团队合作，在地球科学与遥感领域权威期刊《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》上发表了最新研究成果。该研究提出了一种利用静止卫星红外云图反演台风RMW的新方法，并对外公布了30分钟高频次、高精度的RMW数据集。团队聚焦2016-2024年西北太平洋地区的台风，以SAR风场产品作为真实值进行了严格的数据质量控制，最终筛选出110个有眼和121个无眼台风样本。在算法设计上，考虑到台风云系形态的多样性，团队采取分类反演的策略，构建了一套完整的客观反演流程。对于有眼台风，首先建立了一套客观分类标准，将其进一步细分为清晰眼和非清晰眼。清晰眼直接提取其眼区特征计算眼区半径Reye，而对于结构复杂的非清晰眼，算法引入了迭代优化机制，通过动态调整等温线阈值来优化Reye的计算。这一改进将原本仅适用于清晰眼的反演方法成功扩展至非清晰眼场景。另一方面，针对缺乏明确眼区特征的无眼台风，团队引入“最强对流半径（R0）”作为新的代理变量。算法设置了自适应环宽和双重阈值约束，能够智能识别台风内核区的典型对流特征，从而实现对RMW的稳健反演。

图1 根据卫星云图估计台风最大风速半径（RMW）的流程图。

为全面评估算法的可靠性，研究团队进行了系统性验证。逐年留一交叉验证将样本划分为2016-2022年、2023年和2024年三个独立的验证集，轮流使用其中一部分作为测试集，其余作为训练集。结果无论是有眼还是无眼台风，不同年份的测试集上均表现出高相关系数和低误差，充分证实算法并未对特定年份的数据产生过拟合，而是具备出色的稳定性和跨年份泛化能力，其反演精度明显优于联合台风预警中心（JTWC）的最佳路径记录。

图2 逐年留一交叉验证结果。(a)-(b)为各组训练集回归方程的斜率与截距；(c)-(f)为各独立验证组的误差验证指标（相关系数CC、平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE、乘性偏差MB）。误差棒表示95%置信区间。

对于一线业务预报而言，观测数据源的自主可控至关重要。为此，团队专门测试了算法在国产风云四号（FY-4）卫星上的泛化能力。相比日本Himawari-8/9卫星，FY-4A/B卫星观测台风时存在星下点经度偏西、空间分辨率略粗等不足。对比有眼台风的反演结果可看到，在个别样本上，中日卫星的反演结果确实差异较大，导致相关系数有所波动，但整体反演精度评估结果相差并不大。这说明，我们的算法不存在跨平台兼容性问题。值得一提的是，2025年底发射的FY-4C卫星，性能已经超过日本Himawari-8/9卫星。随着FY-4C业务化应用，完全依靠国产卫星实时监测台风内核结构，是可以做到的。

图3 基于Himawari-8/9（蓝色圆点）和FY-4（橙色三角）卫星数据源计算的Reye与RMWSAR散点图。每组数据源的RMW反演结果展示于图上方。

另外一个值得探讨的问题是：在实际业务工作中，台风中心定位往往存在一定的不确定性，其偏差可能会对无眼台风R0提取及最终反演结果产生影响。为此，团队使用SAR风场中心、JTWC最佳路径资料、CMA最佳路径资料以及CMA BABJ实时预报的定位数据深入分析了定位偏差对算法反演精度的影响。不出意料的是，使用最佳路径资料的台风中心定位可获得较高精度。基于CMA BABJ业务实时定位的反演结果同样值得关注。尽管实时预报时可供参考的信息有限，定位精度略低于台风季后分析的最佳路径资料，但算法对实时定位误差保持了稳健的性能，最终仍获得了较为可信的RMW估计值。这一特性表明该算法对一线业务场景的适用性较强，极具业务推广价值。

图4 多源台风中心定位数据对无眼台风反演RMW的影响。(a)-(d)为不同中心定位数据下R0与RMWSAR的拟合散点图，分别对应SAR风场、JTWC、CMA最佳路径和CMA BABJ业务实时预报的中心定位信息。(e)-(h)对应各中心定位数据的RMW反演误差。灰色虚线表示1:1参考线，紫色实线为最佳拟合回归线。

该研究成果近期发表于地球科学与遥感领域权威期刊《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》。为了推动台风结构演变、尺度-强度协变机制等相关领域的深入研究，研究团队已将构建的30分钟高频次、高精度RMW数据集正式在Science Data Bank平台发布，欢迎广大科研人员和业务预报员下载使用。

论文信息：

Chen, T., Zhuge, X., Yu, H., & Liu, D. (2026). Retrieving Tropical Cyclone Radius of Maximum Wind From Geostationary Satellite Infrared Imagery With SAR Observations as Ground Truth. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 19, 2026, pp. 11411-11426.

数据集获取地址：

https://doi.org/10.57760/sciencedb.29169

原文链接：

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11456171

作者

陈天浩，诸葛小勇，余晖，刘端阳

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