近期，中国科学院大气物理研究所（简称“大气所”）在Earth System Science Data上发表题为《The first decadal-scale ground-based microwave radiometer dataset in China: brightness temperature and thermodynamic profiles from Xianghe (2013–2022)》的论文，完成中国首个十年地基微波辐射计亮温与温湿廓线数据集发布。

大气温湿度的垂直分布是认识边界层过程、天气演变和空气污染形成机制的重要基础。相较传统探空每日两次常规大气廓线探测，地基微波辐射计能够持续获取分钟级大气温湿度廓线以及整层水汽、云水总量等参数，是补充常规探空、支撑临近预报和边界层研究的重要观测手段。然而，长期、稳定、经过系统质量控制的地基微波辐射计数据集仍较为缺乏，限制了其在气候统计、模式评估和空气质量研究中的深入应用。

针对此问题，大气所微波团队基于香河综合观测站的地基微波辐射计（RPG-HATPRO） 2013-2022 年连续观测资料，构建了十年多通道微波亮温与大气温湿廓线综合数据集。其中，分钟级微波亮温观测数据经质量处理，并融合红外云底高度、降水标识等辅助信息，建立含晴空、云天和降水等天气条件分类识别的标签数据集。利用辐射传输模式独立检验多通道亮温数据，结果表明，2013-2022 年各通道观测与模拟亮温整体一致性良好，相关系数普通高于 0.96，平均偏差小于 1K，展示出香河站微波辐射计在十年期间具有稳定观测能力，观测亮温数据质量可靠，为构建高质量大气廓线数据集提供基础保障。

在温湿廓线反演方面，研究提出了面向不同天气条件的联合反演策略：晴空条件下采用基于物理约束的最优估计方法，云天条件下采用深度神经网络方法，以降低云影响带来的非线性不确定性。与独立探空资料对比表明，该策略显著提升了温度和相对湿度廓线的反演精度。晴空条件下，最优估计方法相对于仪器厂商业务产品使 0—10 km 温度和相对湿度廓线精度分别提升 35% 和 25%；云天条件下，深度神经网络方法使温度和相对湿度廓线精度分别提升 39% 和 28%。

基于上述质量控制亮温标签数据集和改进反演方法，研究最终形成了 2013-2022 年香河站地基微波辐射计综合数据产品。该产品包括 1 分钟时间分辨率的多通道亮温资料，以及 10 分钟时间分辨率、由地面延伸至 10 km 高度的温度和湿度廓线资料。通过该长期数据集研究其近地面逆温变化特征，发现香河地区低层逆温具有显著季节特征，发生频率从夏季约 6% 增加到冬季约 68%。进一步结合 2018-2019 年 PM2.5 观测发现，低层逆温发生频率随 PM2.5 浓度升高而增加，在严重污染条件下超过 60%。这一结果表明，稳定的近地层热力结构会抑制垂直混合，并促进污染物在近地面积累。该长期数据集可为边界层过程研究、气候特征、数值模式验证、资料同化和空气质量预报提供重要观测基础。相关数据链接：https://zenodo.org/records/20178914。

论文第一作者是大气所硕士研究生龚月圆，何文英和傅迪松为共同通讯作者。合作作者包括夏祥鳌、施红蓉、南卫东、王普才和陈洪滨。该研究受国家重点研发计划（Grant 2022YFF0801301, 2017YFC1501700）、大气环境和极端气象全国重点实验室等项目共同资助。

文章信息：

Gong, Y., He, W., Fu, D., Xia, X., Shi, H., Nan, W., Wang, P., and Chen, H., 2026: The first decadal-scale ground-based microwave radiometer dataset in China: brightness temperature and thermodynamic profiles from Xianghe (2013–2022). Earth System Science Data, 18, 4725–4744. https://doi.org/10.5194/essd-18-4725-2026.

图1. 整体设计图

图2. 不同 PM2.5 浓度条件下地面逆温和高空逆温特征统计。结果显示，地面逆温发生频率、厚度和强度随 PM2.5 浓度升高而增强，表明近地层稳定结构对污染积累具有重要影响。