中国科学院大气物理研究所副研究员周敏强和中国气象局研究员张兴赢合作，基于最优估计理论研发了一套氨气浓度的反演算法，应用于风云三号D星的观测光谱，获得了风云气象卫星首幅大气中氨气浓度的全球分布图；同时，与欧洲红外大气探测干涉仪卫星（IASI）的氨气观测结果进行比较，论证了风云卫星氨气观测资料的可靠性。这一研究对于未来利用国产卫星发展实现对全球大气环境的遥感监测具有指导意义。近期，相关研究成果作为封面文章，发表在《大气科学进展》（Advances in Atmospheric Sciences）上。

该工作基于最优估计理论研发了一套NH3柱浓度的全物理反演算法。研究结合红外高光谱大气探测仪（HIRAS）载荷的仪器响应函数和观测光谱，通过分析氨气的红外吸收特性，选择960-970cm-1作为反演窗口。研究采用哥白尼大气化学模式结果作为初始值，在反演氨气时进行臭氧、二氧化碳、水汽、地表温度等干扰参数的同步反演。

科研人员基于开发的反演算法获得了HIRAS仪器/风云气象卫星-3D（FY-3D）首幅大气NH3柱全球分布图。结果表明，HIRAS探测仪可以很好地捕捉全球NH3高值区，如印度、西非、中国东部等存在大量NH3排放的地区。HIRAS卫星与IASI卫星的NH3反演结果具有较好的一致性（R：0.28-0.73），两者相差在其反演误差范围内。

基于本研究建立的反演算法论证了国产风云气象卫星全球NH3观测的能力，而当前HIRAS/FY3D在海洋上与高纬度地区存在反演精度低的问题。这主要是由于在海洋上NH3的浓度低，传感器捕捉到的NH3信号弱；在高纬度地区地表温度低，热对比度小，导致光谱噪声大。未来，研究人员将进一步改进反演算法，引入神经网络算法弥补现有最优估计算法的不足，提升反演精度并提高海洋和高纬度地区的有效观测数据。升级后的算法将拓展应用于风云气象卫星-3E、风云气象卫星-3F等。