城市大气污染的精准监测一直是环境管理的重要课题。传统气溶胶遥感反演方法处理城市百米尺度高空间异质性时存在明显不足，难以同时获取多个关键参数，这成为制约城市污染源识别和精细化环保决策的瓶颈。 针对这个难题，南京信息工程大学大气物理学院孙晓虎博士生所在的研究团队，在欧亚科学院院士薛勇教授指导下，联合马来西亚理工大学、英国利兹大学等国际合作机构，开发了一套创新的气溶胶反演技术体系。该研究成果近日在中科院一区期刊《IEEE地球科学与遥感汇刊》（影响因子8.6）正式发表。 这项研究的核心创新在于突破了传统遥感反演对大量训练样本的依赖。研究团队采用最新的数据基础模型TabPFN，仅利用Landsat卫星的多光谱观测数据，在训练样本不足1万的条件下（部分参数仅千级样本），成功实现了气溶胶光学厚度、Ångström指数、细模态比例和单次散射反照率等四个关键参数的百米级空间分辨率联合反演。这一突破意味着研究人员无需引入气象再分析数据或化学模式等外部信息，就能从卫星观测中提取高质量的气溶胶参数。 全球范围的验证结果表明该方法性能稳定可靠。气溶胶光学厚度反演的涉及的系数达到0.896，其他复杂参数的反演精度与大样本深度学习模型及再分析数据相当。在北京区域的实验中，即使继续减少训练样本，模型仍保持良好的稳定性和泛化能力，充分展现了该方法在数据稀缺地区的应用潜力。 这项技术成果具有重要的实际应用价值。高分辨率的气溶胶多参数遥感反演为城市污染源识别、颗粒物成分判识和精细化环境管理提供了关键数据支撑。通过准确获取不同地区、不同时段的气溶胶参数变化，环保部门可以更精准地追踪污染源，制定更有针对性的治理措施。 展望未来，研究团队计划进一步融合物理约束条件与合成数据预训练的深度学习模型，有望在复杂气溶胶参数反演精度和跨区域适用性上取得新的突破。这将为全球范围内的城市大气环境监测和污染防治工作提供更加有力的技术支撑。 南京信息工程大学大气物理学院源于1960年建校时设立的大气物理学系，是学校办学历史最悠久的院系之一。学院建立了完整的学士、硕士、博士教育体系，在大气物理、大气环境、大气遥感等领域培养了大批高层次人才。近年来，学院围绕国家重大战略需求，组织开展了诸多高水平科研工作，在气象防灾减灾、环境监测预报等领域取得了显著成果。
从"看得见污染"到"看得懂污染"，关键在于把遥感观测转化为可解释、可比较、可落地的治理信息。面向样本稀缺、城市异质性强等现实挑战，通过方法创新提升多参数反演能力，将为科学治污、精准治污提供更坚实的数据底座，也为我国生态环境治理现代化拓展新的技术空间。