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对于热红外波段来说，大部分云像完全的辐射体一样。这些辐射体的温度相当于云顶水滴或冰晶的温度。大部分云会造成卫星的传感器不能探测来自地面和云下面的大气辐射，而只能测量云顶。云在红外区段的污染妨碍了确定地面和大气条件的许多自动技术的应用，对于高光谱大气红外探测器AIRS辐射率的同化，云检测技术是关键的一步。本篇论文借鉴Mitch Goldberg的云检测的思想，通过AIRS通道和相应微波通道的经验组合来进行云检测，此云检测方案不需要对通道进行偏差订正，并且除背景场海表温度，不依赖于大气的先验信息，是一个快速简单的云检测方案。将其原来NESDIS-Goldberg的3个云检测步骤改为7个云检测步骤，其中海洋表面4个，陆地表面3个，并选择最优的阈值，然后利用GRAPES-3DVAR(全球区域同化预报系统)分别对AIRS的海洋和陆地上的视场进行云检测，如果每个单个视场通过了本文的云检测方案，那么就认为是有云的。找出受到云污染的视场，并将其剔除。对2006年6月30日AIRS的6个景，分别用NESDIS-Goldberg云检测方案和GRAPES-Goldberg云检测方案进行云检测，从结果的分析来看，GRAPES-Goldberg云检测方案可以更有效的检测出受到云污染的视场，晴空视场占到总视场的10.1％。
将GRAPES-Goldberg云检测方案运用到GRAPES三维同化系统中的AIRS同化中，并且运用初步的质量控制，包括通道选择，资料稀疏化和偏差订正等，对AIRS资料进行质量控制。将不同的观测资料加入到GRAPES三维变分同化系统中，做同化试验。通过比较发现，AIRS同化的初步试验结果是令人鼓舞的。