近日，中国科学院空天信息创新研究所研究员胡斯勒图和石崇联合国卫星气象中心、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、日本东京大学、日本千叶大学、法国里尔大学、英国气象局等研究人员，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，实现了近全球规模地表太阳辐射最高时空分辨率的探测能力，同时提高了探测精度。GSNO系统可以准确监测地表太阳辐射的变化，为清洁能源利用、农业估计、气候变化应对和人体健康提供准确的数据支持，就像地球表面配备了“阳光扫描仪”一样。

地表太阳辐射是地球表面接收到的太阳辐射成分的总称，是影响气候变化、农业生产和太阳能利用的关键因素，包括紫外线、可见光、红外线等不同波长的电磁辐射。卫星遥感技术具有数据连续性强、覆盖面广的特点，是监测地表太阳辐射变化的有效手段之一。

在2023年开发的地表太阳辐射近实时遥感监测系统的基础上，该研究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，实现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持续无缝监测，填补了极轨卫星观测频率低、单一静态卫星观测区域有限等不同辐射系统。

云是影响地表太阳辐射的主要不确定因素之一，也是地表太阳辐射监测的难题之一。该研究基于构建的智能云检测系统和不规则冰云粒子散射模型，结合不同卫星的光谱特性，构建了适用于每颗卫星的高精度云遥感算法。同时，考虑到大气气溶胶、气体、地表反射的影响，研究开发了结合人工智能和辐射传输模型的快速辐射传输模拟器，将辐射传输计算速度提高了9万倍，误差小于0.3%。通过整合上述核心技术，研究了NO应用程序。

目前，GSNO系统可以提供近全球地表太阳辐射监测数据，空间分辨率5公里，观测频率每小时一次，提高了空间分辨率的数量级，可以精细捕捉台风路径、青藏高原等局部辐射变化。通过对比全球地基实测数据，基于GSNO系统的地表太阳辐射数据日均误差为27.48W/m2，可以为局部地区气象灾害监测、光伏电站选址等提供精细化、高精度的支持。，并为高时空分辨率地球系统模式提供数据驱动。其中，短波辐射数据有望帮助太阳能利用于有效食品

《基于地球静止卫星组网观测系统的近全球地表太阳辐射监测》的相关研究成果(Near-global monitoring of surface solar radiation through the construction of a geostationary satellite network observation system)题目，发表在《创新》中。(The Innovation)上。