Phương pháp truy hồi sử dụng dữ liệu FED (flash extent density) từ vệ tinh FY-4, kết hợp với dữ liệu radar S-band (Zh) và nhiệt độ môi trường (T) để phân loại và ước lượng tỷ lệ trộn của mưa, graupel và tuyết kết.

• Dữ liệu đầu vào được tạo từ mô phỏng MCS (mesoscale convective system) với mô hình E-WRF có tích hợp điện khí quyển và mô phỏng sét.
• - Áp dụng các ngưỡng Zh khác nhau tùy theo có hay không có sét để phân biệt graupel và tuyết kết, cải thiện phân loại so với phương pháp chỉ dùng Zh và T.
• - Sử dụng các tham số PSD (phân bố kích thước hạt) khác nhau cho raindrop tùy thuộc vào nguồn gốc (graupel hay tuyết kết) và giá trị Zh, giúp giảm sai số ước lượng lượng mưa.
• - Đánh giá bằng OSSE cho thấy phương pháp kết hợp sét (FED-ZhT) có ETS và BIAS tốt hơn phương pháp truyền thống (ZhT), đặc biệt trong phân loại graupel và raindrop lớn.
• - Các trường truy hồi được đồng hóa vào mô hình WRF-RTFDDA, cải thiện dự báo mưa ngắn hạn, đặc biệt là mưa đối lưu, nhờ tăng cường mô phỏng vùng lạnh và gió giật.
• - Phương pháp này không thay thế được radar phân cực kép, nhưng có giá trị thực tiễn cao tại Trung Quốc, nơi phần lớn radar chưa được nâng cấp.