星载微波散射计是获取海面风场的有效传感器。在海面风场遥感观测历史中，实现微波散射计观测的海面后向散射系数与海面风场映射的经验模型——地球物理模型函数（GMF）得到长足发展。然而，在遥感场景中，与风场相比而言，具有更小空间尺度、更大快变特性的降水（云）的出现，将在观测风场中引入异质特性，扭曲观测的后向散射系数与GMF的映射关系，使反演的风场偏离真实值。观测偏离模型的程度能通过质量控制因子进行量化表示，而通过假设检验的方法，对质量控制因子数值设定阈值，能实现这类观测的标记与剔除。质量控制的过程是微波散射计数据信息提取的关键环节。微波散射计海面风场反演业务运行系统中，常用的质量控制因子有三种，最早提出且最有效应用的是基于观测与模型间欧氏距离和的因子“MLE”。
　　中国科学院国家空间科学中心微波室副研究员徐星欧与荷兰皇家气象局（KNMI）合作，对降水导致风场的空间异质进行定量化，提出了微波散射计海面风场反演的第四种质量控制因子Joss（《IEEE地球科学与遥感》，2020年）。后续合作研究和分析表明，该因子对降水的表征特性优于已有的质量控制因子，从原理上，与MLE具有互补特性。
　　近日，科研人员完成了该因子用于微波散射计风场反演业务运行的方法确定及结果评估报告，该质量控制因子以数值预报质量控制（NWP-QC）和短临预报质量控制（Nowcasting-QC）的形式，形成业务运行系统中的新型质量标识方法，正式应用于包括中法海洋卫星（CFOSAT）、海洋（HY）系列卫星散射计等的Ku波段散射计降水影响观测的质量标识，纳入到欧洲气象卫星组织（EUMETSAT）海洋与海冰卫星应用装置（OSI SAF）中，荷兰皇家气象局承担负责的微波散射计数据处理和反演业务系统。该系统为用户提供准实时的产品和信息，新型质量控制方法的引入，有助于更真实地表达降水存在条件下动力环境；较为保守的NWP-QC替代了原有基于“MLE”的质量控制方法，而较为松弛的Nowcasting-QC则投入短临预报应用，补充了降水条件下短临预报数据的缺失。
　　以Joss为基准（纵轴），2DVAR风场为横轴，对数据进行排序显示：颜色表示散射计观测风场单元的降水量（左图），对应区域与C波段质量接收风场的矢量差（中图）和对应的考察样本数（右图）。由图可见，Joss对降水具有较好地区分性质。
　　海洋2B星（HY-2B）散射计观测于2021年4月29日UTC20:00，位于北大西洋52°N，45°W附近的风场（KNMI业务系统反演结果）。左图为使用MLE QC，中间为使用NWP QC，右图为nowcasting QC质量控制的对应结果。质量剔除的风场以黑色箭头表示。