研究员大卫·斯坦利(David Stanley)因对气候变化的浓厚兴趣，开发了一款程序，旨在改进我们收集云内部数据的方式。该程序能够模拟多颗卫星，从多个角度捕捉云的图像，帮助我们更深入地理解云内部的动态。
斯坦利表示：“通常情况下，我们只能观察到云的外部特征。计算机云断层扫描的名称源于计算机断层扫描，类似于CT扫描。卫星不使用X射线，而是在尽可能短的时间内从多个角度拍摄云图。”
这项研究已在《宇宙飞船与火箭杂志》上发表。
斯坦利指出，气候模型中的一个未知因素是对流输送对新云再生的影响程度。对流是指大气中热量和水分的运动，尤其是在不稳定条件下的上升和下降气流。
他解释道：“通过在同一片云的中心创建多个时间通道，可以观察到对流如何随时间变化，以及它如何影响未来其他云的生长。云的生长会加剧温室效应。”
斯坦利在完成伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的航空航天工程硕士学位后，重新申请在该校攻读博士学位。
他说：“我谈到了我对工程和空间工程的广泛兴趣，同时也强调了更好地理解气候变化并寻找解决方案的重要性。”
罗宾·伍兰兹注意到了我的兴趣，邀请我加入她的研究团队。她将我介绍给了美国宇航局喷气推进实验室的多智能体自主小组的Federico Rossi和Amir Rahmani，他们又将我引荐给了喷气推进实验室的科学家Changak Choi和Anthony Davis，他们在云断层扫描、大气云和气溶胶方面有丰富的知识。这与我的一些兴趣相符，罗宾认为这是一个有趣的任务提议——利用多智能体系统支持地球科学任务。”
在模拟方面，斯坦利使用了适用于多种应用的混合整数线性程序求解器。他编写的代码旨在开发一个调度程序，以优化卫星群的时间和相机指向角度，从而获取尽可能多的云图像。
“有趣的是，我们如何利用混合整数线性程序自动确定卫星形成的最有效指向模式。”他解释道。“所有卫星必须在同一时间指向同一个目标，但每颗卫星下方可能有数十个不同的目标，如果没有在正确的时间瞄准，可能会错过一些目标。”
目标是最大化卫星在整个轨道上观察到不同目标的次数。
“我们进行了两种不同的模拟。第一种是对地球表面特定寿命的云进行模拟。在计算机中，它们只是球面上的坐标。第二种模拟是传播卫星群。这可以简单完成，也可以使用更复杂、更精确的模型。”
“当我们结合这两个模拟的数据时，程序会计算出卫星在轨道上不同点的位置，以及云层在轨道上的位置，然后决定这些卫星与地面云层之间的最佳观测模式。”
他说，在研究过程中，他对模拟数据及其传递给求解器的最佳方式有过多次不同的想法。
“也许你只需要为每个时间步和每颗卫星设置一个阵列，或者可以为地球的不同部分设置一个阵列。我尝试使用地球的不同部分作为指向坐标，首先用蛮力细分所有内容。但地球的面积非常大，最终会得到数以百万计的索引，这在台式电脑上是无法解决的。”
最后，斯坦利表示他从伍兰兹之前的工作中获得了灵感。她发明了一种方法，使围绕火星运行的卫星群能够尽可能多地收集火星上的尘卷风观测数据，这种方法不是对整个地球进行细分，而是对卫星下方的部分进行细分，这样一次只需几个指数。
“因此，我意识到我实际上可以使用云本身作为索引，”斯坦利补充道。“这运行得很好，从数百万个指数减少到大约100个，这样更容易解决。”
斯坦利强调，这些都是模拟数据。
“我们对云的形成地点和去向做出了一些假设，因此这项研究还有很大的改进空间，需要研究更多的真实世界数据，而不是自己生成的数据。重要的是，我们已经开发了一种新方法，有可能显著改善三维云数据的收集方式，这可能会提高我们对云内部动力学的理解，从而提升长期气候影响。”
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