日本气象厅地球同步气象卫星“葵花8号”（Himawari-8）卫星于2015年7月7日10:00（协调世界时02:00）正式启用， MTSAT-2进入备用状态， MTSAT-1R退役。

        葵花8号是下一代地球同步气象卫星的先驱，大幅强化卫星云图质量，无论截取频率、波道、清晰度都大幅改善。对比MTSAT系列，原本5波道扩充到16波道，包含了3个可见光波道、3个近红外波道、10个红外线波道。“葵花8号”的观测频率提高到了每10分钟一次，最大程度地利用这颗卫星，将提高对台风和暴雨的预测精度，使之用于气象预报、灾害性天气监测，并为相关的决策支持服务、公众服务、科学研究工作提供支持。

目前深圳市华视数码科技有限公司提供的葵花8号卫星提供接收处理系统通过以HimawariCast和HimawariCloud提供服务

HimawariCast服务

日本气象厅授权的HimawariCAST系统开放14个通道，具有1个可见光、3个近红外和10个红外通道。

HimawariCloud服务

日本气象厅建立了一个互联网云服务—HimawariCloud，以便为东亚/西太平洋地区的各国气象和水文服务部门提供葵花系列卫星的数据服务。各国家可以使用日本气象厅提供的ID去下载葵花系列卫星的数据，但是每个国家只提供一个ID，其中提供给我国的ID归国家气象信息中心所有。我司提供云服务方式提供原分辨率葵花数据传输服务。

葵花8号卫星接收处理系统是深圳市华视数码科技有限公司共同开发研制的包括，具备接收JCSAT-2A 通信卫星转发的Himawari-8的数据资料的能力；通过HimawariCast实时接收葵花8号卫星14个通道数据，数据落地后生成为国家卫星气象中心标准HDF5数据格式。每时次数据处理时效在6分内完成；以及利用HimawariCloud服务用于下载、处理葵花8号卫星的系统，利用网络下载国家气象信息中心或用户指定的单位内部数据源提供的葵花-8卫星数据，下载葵花8号的原始HSD卫星数据，并将原始HSD数据保存至指定的数据文件夹，供数据预处理程序将下载的原始HSD文件解压为DAT文件，并合并为一个标准HDF文件，获取与气溶胶光学厚度、火情监测相关的通道数据。
     数据下载程序通过网络从业主信息中心同时可通过数据监视平台来监视数据的获取情况。生成通用标准数据hdf5格式；集成后的系统兼容处理Himawari-8原始分辨率数据以及HimawariCast实时接收的卫星数据。应用平台提供卫星云图多时次合成云图动画，利用多种常规气象资料，自定义观测区域生成12种气象预报产品数据与图像，并提供卫星数据库自动管理及火险监测和气溶胶光学厚度AOD反演功能。可自动FTP上传到其它服务器并能在本地产品平台WEB网站显示或下载。

 云类型和云相态分别包含6类和4类产品输出。云类型产品为：暖（液态）水云、过冷水云、混合云、不透明冰云、卷云（即半透明冰云）和多层云（上层为半透明，下部为不透明）。云相态产品为：暖（液态）水相态、过冷水相态、混合相态和冰相态。云相态产品直接由云类型产品推导得出。由于得到的云类型产品将包含多层云和卷云的信息，因此对判定云顶高度很有帮助。

云顶高度、白天云光学厚和夜晚云光学厚度等下游产品的算法需要以云类型和云相态产品作为前期输入数据。云类型和云相态信息也可以用于一些天气分析应用，例如强对流天气的预警和热带气旋强度的预报等。

云类型和云相态产品服务是云属性系统的重要部分。云顶相态是云属性的上游产品，为云顶高度算法、云光学厚度算法（和后续气溶胶反演）算法提供数据。

静止卫星云类型和云相态产片分类基于美国GOES云分类。之所以采用这些分类，是因为这些分类可以在白天和夜晚都方便获得，更加便于下游其他云属性相关产品使用，而利用云的相态进行的分类（如层云、层积云等）只能在白天获取。

分为：

1）暖水云：液态水云，云顶透明，温度高于273K；

2）过冷水云：液态水云，半透明，温度低于273K；

3）混合云：云顶同时包含云水和云冰；

4）薄冰云：冰云，红外光学厚度约为2或更低；

5）厚冰云：冰云，云顶反照率很强，红外光学厚度大于2；

6）多层云：在光学厚度薄的冰云上面叠加一层光学厚度大的冰云。

云相态产品直接由云类型产品推导得出。高级成像仪云类型（ACT）算法不使用可见光 通道。卫星测量的反照率是云微物理特性、地表类型、物体表面形状和其他因子的函数。由于可见光和近红外通道散射的复杂性，我们尽量避免使用包含太阳辐射的通道。只使用红外通道的最显著优势就在于算法的性能独立于日夜分布，即算法在所有时次都是可用的。

 Cloudtype_II 是 Himawari08的云分类产品之一，是利用 Himawari08的云顶温度、云顶高度、云光学厚度、云粒子半径、窗区通道亮温产品，采用最小距离分类法和阈值判识法分析处理出的云类型，类型包括As/Ac、Cu、Sc、St、Ci、Cb、 Ns 以及 Ci  As/Ac、Ci  St/Sc、As/Aci 、 St/Sc 的多层云。

 风云四号云顶高度算法（FY-4 Cloud Height Algorithm，FCHA）主要生成云 顶高度（Cloud Top Height, CTH），云顶气压(Cloud Top Pressure, CTP)和云顶温 度(Cloud Top Temperature, CTT)。FCHA 除了云顶高度产品外，还同时输出 11µm 通道云发射率和云微物理指数 β（两个通道的云发射率之商，与粒径大小有关）。 这些产品由 MCHA 算法自动生成，并可用来评价 MCHA 的性能表现。

云检测 / 晴空检测 算法主要 提供像素级晴空或云的检测结果。 FY4/Himawari08 云检测算法采用 AGRI  16 个光谱通道中的 9/8 个通道，利用云 和晴空在光谱、空间及时间方面的不同特性来进行区分。FY4/Himawari08 云检 测算法可提供 4 类像素级云检测结果，包含晴空，可能晴空、可能云、及云。该 算法还同时输出用于决定云检测产品的所有测试结果，可被后续用户修改使用。

白天沙尘检测（DST）反演算法主要检测白天的沙尘事件。沙尘事件定义为： 根据中国气象局地面观测规范，浮尘、扬沙、沙尘暴天气中的能见度<10km。根 据能见度与地面消光系数的转换公式  VIS=3.912/Ext，在假定气溶胶层为 1.5km 厚的情况下，得到探测能力约为  0.6，即该产品需要能够识别光学厚度大于  0.6 的沙尘气溶胶。

海表面温度（Sea Surface Temperature，SST）是传统的产品，单位是 K，这 里反演的是海洋表面的表皮温度（Skin Temperature）。
在海表温度产品生成功能中，通过数据获取子功能获取卫星数据、静态数据、配置文件数据和云检测数据，对卫星数据进行相关通道进行亮温和反射率的计算，对浮标数据进行时间和空间匹配之后，根据云检测数据和海陆模板数据，判断出海面上的晴空像元，然后，根据3*3的滑动窗对浮标数据和卫星数据进行匹配，获得海温匹配的回归系数，建立海温反演模型，根据回归系数进行海温反演，按既定格式输出产品，并上报相关信息。

H8积雪覆盖产品是基于H8白天多时次观测资料，结合高程、地理信息等辅助数据，判识某像元在一天内是否曾被雪覆盖，若不曾被雪覆盖，则判断该像元是曾经出现晴空还是始终被云覆盖，从而自动生成每日一次的全圆盘雪覆盖图像和数据结果。

 气溶胶光学厚度AOD产品生成功能是将“暗背景”法利用葵花8号卫星数据进行反演与国家卫星气象中心风云四号静止卫星气溶胶光学厚度AOD产品算法相同，从数据上得到的晴空条件下气溶胶光学厚度、悬浮颗粒物的柱质量浓度以及气溶胶的粒径参数。
       FY-4的陆地气溶胶反演算法选定了四种气溶胶类型，分别为大陆型、沙尘型、城市型、以及煤烟型。
       红、蓝及近红外通道在暗地表时，气溶胶的信号相对较强，因此选择这三个通道作为陆地气溶胶反演通道。由于三个通道能够对地表和气溶胶进行独立观测，且对于同一种气溶胶模型和粒子谱分布，三个波段的光学厚度是相互关联的，可以只把0.55微米的气溶胶光学厚度作为未知量，因此除了气溶胶光学厚度外，还能确定气溶胶模型和地表反射率，其它三个波段的光学厚度可通过前面提到过的归一化消光系数比建立起关系。这种关系是和气溶胶模型有联系的,当气溶胶模型确定以后,归一化消光系数比也都确定了。另外从3.4.2中可以知道陆地暗地表所选通道的地表反射率之间存在经验关系。因此最终可设定未知量仅为三个,即τ0.55、2.25μm通道地表反射率和气溶胶模型。

 降水估计QPE产品，是现代天气业务体系的重要组成部分，也是定量降水预报、强降水短临预警的基础，对山洪地质灾害和中小河流洪水精细化预报起重要支撑作用。降水估计产品是通过静止气象卫星降水估计技术和卫星估计结果与地面常规雨量观测结果的融合技术所生成的覆盖中国及周边地区（0°N－55°N，37°E－137°E）的定量雨量估计结果，每1小时、3小时、6小时和24小时各生成一个降水估计产品。

OLR(outgoing longwave radiation)是指地球大气系统在大气顶向外空辐射出 去的热辐射通量密度，由 Himawari08 的红外通道 8、9、11、14、16 辐射率经由 一个非线性反演模式计算得到。

根据Himawari-8数据特性进行分析兼容处理Himawari-8原分辨率数据，主要实现以下功能：
（1）火点判识功能
a. 算法升级：新的算法适应Himawari-8通道特性和下载可见光通道数据，考虑背景温度等其他因素；
b. 火点判识的参数阈值可通过分区域、分时段进行调整；
c. 升级软件提供交互界面进行火点判识的阈值调整，并可根据调整后的参数进行检测结果的叠加和展示。
（2）火点判识辅助功能
a. 自动判识的火点可通过异常点设置，在参数配置中删除，降低观测火点误判率；
b. 软件升级后可手动添加火点信息；
c. 常规热点数据库功能：火点监测时能自动或手动进行常规热点的剔除；常有的工矿热点（如钢厂、发电厂）等在热点判识过程中会给出提示，以便于用户及时剔除。
d. 火情报表功能：能输出火点文件列表和火区文件列表，并输出KML文件，便于用户在谷歌地图中使用。通过Google提供的api，能调用Google地图判断下垫面类型。
（3）地理信息功能
根据线路进行缓冲区分析，并在缓冲区分析基础上判识火点。

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