使用额外数据改进区域天气预报

现代天气预报在很大程度上依赖于从数值天气预报模型中检索到的数据。半个多世纪以来，这些模型不断改进并取得了长足的进步。然而，预测的可靠性取决于初始化数据的质量和准确性，或者模型运行开始时当前全球大气的样本。这种将地表观测、无线电探空仪数据和卫星图像结合在一起以创建初始大气状态图片的过程称为数据同化。卫星升级显着改善了这一过程，提供了比以往更多的数据。最近的几项研究表明，极轨卫星的无源微波 (PMW) 辐射观测对于输入全球和区域天气预报模型至关重要。

然而，充分利用这些信息带来了挑战。PMW 辐射观测覆盖范围在给定的一天内变化。有时，数据会延迟，使准确的数据同化变得困难。也就是说，科学家们正在努力寻找更有效地利用这些重要观察结果的解决方案。最近发表在《大气科学进展》上的一篇论文展示了研究人员如何使用 Metop-C、风云三号 C/D 和其他几颗业务气象卫星上的仪器提高日常 PMW 辐射观测覆盖率。

瑞典气象和水文研究所的主要作者 Magnus Lindskog 说：“通过将这些额外的观测包括在不同的同化循环中，PMW 辐射覆盖的区域的部分分布更均匀。”

结果表明，几乎 80% 的模型域或覆盖区域都可以通过 PMW 辐射观测对所有同化周期进行访问。特别是，对于 0000 UTC 模型运行，大部分域都被 PMW 数据以及额外的卫星辐射覆盖。然而，由于卫星在一天中的那个特定时间的位置，这些观察结果都不存在于操作参考版本中。

因此，增加更多 PMW 卫星辐射以在全天均匀分布数据点有可能通过填补应用区域天气预报系统中的现有数据空白来提高预报质量。同样，增强和增加 PMW 辐射的使用对模型使用和处理这些数据的能力产生积极影响，从而改善其短期区域天气预报。

Lindskog 的研究还强调了区域天气预报系统内的下一个研究机会。卫星科学家应考虑改善受云影响的 PMW 辐射以及初始化时不同地表天气特征的影响。最后，进一步的研究还应侧重于开发和应用比目前的三维变分技术更精细的数据同化技术。更有效的过程应该会增加增强型 PMW 辐射观测数据的好处。

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