准确监测热带气旋（TC）的内部结构演变对理解其强度变化至关重要。星载微波观测能够穿透云层，是探测TC内部降水和对流结构的关键手段。然而，受限于低轨卫星的稀疏采样，微波资料无法提供连续的TC演变信息。相比之下，静止卫星红外观测具备更高的时空覆盖率，但只能获取云顶特征。如何结合上述两种卫星资料的优势，提升TC微波资料的时空覆盖率，是长期以来具有挑战性的难题。
南京大学谈哲敏院士团队通过构建像素空间的扩散模型，实现了从地球静止轨道红外资料到低轨微波资料的物理一致合成，为全天候的TC结构研究提供了一条新途径。
针对TC演变的物理特性，该研究首先对先进的像素级扩散模型JiT进行了改进，通过引入多通道解耦的特征提取、旋转位置编码等模块，模型更好地捕捉到TC的螺旋雨带特征，以及云顶热辐射与云下水凝物分布之间的高度非线性映射关系。与传统插值或确定性深度学习不同，该模型不仅能够精准重建微波观测中包含的TC精细化对流特征，还能定量评估红外-微波跨谱段非线性映射过程中固有的不确定性。合成微波资料可以完整地呈现出TC生命史的演变过程，图1为2016年超强台风“鲇鱼”（2016）的演变过程，其中包括一次被红外云顶遮盖的同心眼墙过程。
图 1. 2016年超强台风“鲇鱼”的演变过程。（a）来自最佳路径资料的路径与最大持续风速；（b–f）红外观测；（g–k）对应红外观测的89 GHz微波观测；（l–p）合成的89 GHz微波资料。
除了发展了一个实现从红外卫星资料转化为同样时空覆盖率的微波合成资料的深度学习模型，该研究还提出了一种检验模型是否具有相关的动力学特性的方法，例如检验模型是否学习到
TC外雨带对同心眼墙生成的动力学驱动作用。为此，研究设计了如图2所示的动力学敏感性试验。在保持同心眼墙区域的红外输入不变的前提下，将红外输入中的外雨带特征替换为非同心眼墙样本的统计平均态，相应模型合成的微波亮温就无法重现出原有的同心眼墙结构，只能类似于环状TC。当将红外输入中的外雨带特征替换为同心眼墙样本的统计平均态，由于统计平均态中对流纹理经过统计平均被平滑，相应合成的微波亮温依然无法再现同心眼墙。这一结果表明，模型之所以能够推断出被红外云顶遮盖的同心眼墙，是依赖于外雨带局地有组织的对流信号。这一响应与真实的TC动力学演变高度一致。此外，显著性分析表明模型在云微物理方面也有合理的响应。
图 2. 2016年超强台风“鲇鱼”同心眼墙敏感性试验。(a) 来自最佳路径资料的最大持续风速时间序列；（b，c）89 GHz微波观测；（d，e）红外观测；（f，g）基于（d，e）合成的微波资料；（h，i) 遮盖并替换外雨带为非同心眼墙平均态（白色虚线圈外）的红外观测；（j，k）基于（h，i）合成的微波资料；（l，m）遮盖并替换外雨带为同心眼墙平均态（白色虚线圈外）的红外观测；（
n，o）基于（l，m）合成的微波资料。
该研究系统地验证了生成式深度学习在处理TC复杂对流问题时的物理一致性。合成的高时空覆盖率微波资料在弥补低轨卫星观测间隙、TC强度估计以及为资料同化提供先验信息方面具有巨大的潜在价值。
该研究成果以 “Physically Consistent Synthesis of Tropical Cyclone Microwave Brightness Temperatures from Geostationary Infrared Observations”为题，发表于JGR：Machine Learning and Computation。论文第一作者为南京大学大气科学学院博士研究生李张瑞，通讯作者为南京大学谈哲敏院士，合作作者为上海人工智能实验室青年科学家白磊。研究受到国家自然科学基金委卓越群体（A类）项目（42588101）和国家自然科学基金重大项目 (42192555）资助。
【论文信息】
Li, Z., Tan, Z., & Bai, L. (2026). Physically consistent synthesis of tropical cyclone microwave brightness temperatures from geostationary infrared observations. Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation, 3(3), e2026JH001257. https://doi.org/10.1029/2026JH001257
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