火山灰云是影响航空安全的主要自然灾害之一。气象卫星资料能够以较高的光谱分辨率观测火山灰云反映在可见光到红外的信息,同时具有高时空分辨率、免费获取等优势,可以用来反演火山灰云高度的动态演变过程,并改进火山灰云的分析精度和扩散预测精度,这些信息对于航空安全具有重要参考价值。近年来,英国气象局(Met Office)、美国大气与海洋局(NOAA)先后发展了适用于MSG/SEVIRI(Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager)和GOES-R/ABI(Advanced Baseline Imager)的火山灰云高度和柱浓度定量反演算法和相关产品,并逐渐开展了业务应用(Pavolonis et al.,2013;Francis et al.,2012)。中国新一代静止气象卫星风云四号(FY-4)的首发星FY-4A于2016年12月11日成功发射。FY-4A上搭载的多通道扫描成像辐射计(AGRI),设置的热红外三个波段范围(10.8μm,12.0μm和13.5μm),与欧洲MSG上搭载的SEVIRI仪器、美国下一代地球同步传感器GOES-R的高级基线成像仪ABI、日本新一代静止气象卫星向日葵-8上搭载的可见光和红外扫描辐射计"AHI"对应通道基本一致。基于FY-4火山灰云遥感模型的建立,将极大提高我国在亚洲、太平洋及大洋洲地区火山监测的业务能力,并弥补美国和欧洲静止卫星对亚太地区观测数据不足的问题。本文在红外大气辐射传输理论的基础上发展了一种适用于我国新一代静止气象卫星FY-4数据的火山灰云高度反演新方法(以下简称FY-4算法)(Zhu et al.,2017)。该方法基于See Bor数据库(Seemann et al.,2008;Borbas et al.,2005),通过红外大气辐射传输模拟不同高度,不同气象条件下火山灰云的辐射特性,建立火山灰云样本数据集。本文中正向模式模拟生成的典型火山灰云红外辐射量样本能够充分体现不同大气模式及卫星观测角度差异对卫星入瞳辐射量的影响,并通过引入有效吸收光学厚度比率(?指数)的概念(Pavolonis et al.,2013),体现火山灰云粒子与气象云、冰雪等其它地物不同的微物理特性。在此基础上,利用线性最优拟合方法,对火山灰云样本数据集进行线性拟合产生拟合系数。利用拟合的系数,可实现火山灰云高度的快速反演。以搭载在欧洲MSG(Meteosat Second Generation)卫星上的SEVIRI传感器中心波长为11μm、12μm、13.3μm的三个通道作为代理数据,对比了不同火山爆发、不同大气复杂条件下FY-4算法和GOES-R算法(Pavolonis et al.,2013)反演火山灰云高度,并用独立的火山灰云高度模拟样本以及同时期星载激光雷达卫星数据反演的火山灰云高度作为验证数据对FY-4算法和GOES-R算法的精度和鲁棒性进行了验证。对比结果显示:(1)在晴空大气和垂直高度上单层火山灰云的条件下,FY-4算法和GOES-R算法具有较好的一致性,相关系数达到0.84。与同时期CALIOP激光雷达数据相比,FY-4算法存在系统低估现象。(2)在复杂气象条件下,如果垂直高度上有多层气象云或火山灰云的影响,FY-4算法和GOES-R算法一致性降低,同时GOES-R算法对火山灰云云顶高度的反演结果会出现明显不稳定性。(3)FY-4算法在大气中层反演效果较好,而在高层和近地面层反演结果偏差较大。主要是由于算法所用的三个热红外波段在大气中层与卫星观测亮温呈近似线性关系所致。而GOES-R算法在高层和低层反演精度较FY-4有所提高。(4)GOES-R火山灰云高度算法以一维变分同化为反演基础。与GOES-R算法相比,FY-4方法不需要实时的大气廓线、地表温度等辅助数据,可进一步提高反演的时效,适合业务上火山灰云高度快速反演。