現代天氣預報在很大程度上依賴于從數值天氣預報模型中檢索到的數據。半個多世紀以來，這些模型不斷改進并取得了長足的進步。然而，預測的可靠性取決于初始化數據的質量和準確性，或者模型運行開始時當前全球大氣的樣本。這種將地表觀測、無線電探空儀數據和衛(wèi)星圖像結合在一起以創(chuàng)建初始大氣狀態(tài)圖片的過程稱為數據同化。衛(wèi)星升級顯著改善了這一過程，提供了比以往更多的數據。最近的幾項研究表明，極軌衛(wèi)星的無源微波 (PMW) 輻射觀測對于輸入全球和區(qū)域天氣預報模型至關重要。

然而，充分利用這些信息帶來了挑戰(zhàn)。PMW 輻射觀測覆蓋范圍在給定的一天內變化。有時，數據會延遲，使準確的數據同化變得困難。也就是說，科學家們正在努力尋找更有效地利用這些重要觀察結果的解決方案。最近發(fā)表在《大氣科學進展》上的一篇論文展示了研究人員如何使用 Metop-C、風云三號 C/D 和其他幾顆業(yè)務氣象衛(wèi)星上的儀器提高日常 PMW 輻射觀測覆蓋率。

瑞典氣象和水文研究所的主要作者 Magnus Lindskog 說：“通過將這些額外的觀測包括在不同的同化循環(huán)中，PMW 輻射覆蓋的區(qū)域的部分分布更均勻。”

結果表明，幾乎 80% 的模型域或覆蓋區(qū)域都可以通過 PMW 輻射觀測對所有同化周期進行訪問。特別是，對于 0000 UTC 模型運行，大部分域都被 PMW 數據以及額外的衛(wèi)星輻射覆蓋。然而，由于衛(wèi)星在一天中的那個特定時間的位置，這些觀察結果都不存在于操作參考版本中。

因此，增加更多 PMW 衛(wèi)星輻射以在全天均勻分布數據點有可能通過填補應用區(qū)域天氣預報系統(tǒng)中的現有數據空白來提高預報質量。同樣，增強和增加 PMW 輻射的使用對模型使用和處理這些數據的能力產生積極影響，從而改善其短期區(qū)域天氣預報。

Lindskog 的研究還強調了區(qū)域天氣預報系統(tǒng)內的下一個研究機會。衛(wèi)星科學家應考慮改善受云影響的 PMW 輻射以及初始化時不同地表天氣特征的影響。最后，進一步的研究還應側重于開發(fā)和應用比目前的三維變分技術更精細的數據同化技術。更有效的過程應該會增加增強型 PMW 輻射觀測數據的好處。