未充分利用的卫星和雷达数据可能会改善雷暴预报

每天数以万计的雷暴可能在世界各地隆隆作响，但准确预测它们形成的时间和地点仍然是计算机天气建模的巨大挑战。根据宾夕法尼亚州立大学领导的科学家团队的说法，在天气模型中结合未充分利用的卫星和雷达数据的新技术可能会改善这些预测。

“雷暴无处不在，很难计算你每天在宾夕法尼亚州、美国或全球有多少雷暴，”宾夕法尼亚州立大学气象与大气科学系博士生Keenan Eure说。“即使在今天，我们的许多挑战都是弄清楚如何正确预测雷暴开始的时间和地点。

科学家们发现，通过结合来自地球静止气象卫星GOES-16和地面多普勒雷达的数据，他们可以更准确地捕捉到边界层的初始条件图像，边界层是大气的最低部分，风暴形成的地方。

“从目前未充分利用的多普勒雷达观测和卫星观测中改进雷暴预测是有价值的，我们发现它们不仅可以用于改进预测，而且将它们放在一起有很多好处，”该研究的第一作者Eure说。“总和大于单个部分。”

在2018年<>月德克萨斯州狭长地带的一项案例研究中，该技术在改善对流开始的预测方面显示出希望，即在雷暴发生前几个小时产生风暴的条件。科学家们在《每月天气评论》杂志上报告了他们的发现。

“Keenan专注于使用卫星观测来更好地定义风暴后来形成的环境，并使用雷达观测来改善最终帮助产生风暴的低层风场，”宾夕法尼亚州立大学气象学教授David Stensrud说。“这种观察组合以前没有被研究过，最终为这一天的模型预测增加了重要的价值。

科学家们使用了数据同化，这是一种统计方法，可以在天气模型中描绘出当前天气状况的最准确图片，这很重要，因为即使是大气的微小变化也会导致预报随时间推移出现巨大差异。

了解边界层的条件尤为重要，因为它强烈影响对流的成分 - 近地表水分，升力和不稳定 - 这一过程导致地球表面附近的暖空气上升并形成云。

“我们显然无法模拟大气中的每个分子，但我们希望尽可能接近，”Eure说。我们真的相信这项工作增加了许多模型目前没有的有价值的信息，我们可以帮助描绘大气的最低部分。

该团队分别同时吸收了卫星和雷达数据，发现最佳结果来自将卫星的红外亮度温度观测与雷达的径向风速和边界高度观测相结合。

这项工作使用由宾夕法尼亚州立大学高级数据同化和可预测性技术中心开发的全天空卫星数据同化，该同化来自所有天气条件的卫星数据，包括多云和晴朗的天空。科学家们说，由于诊断云层内复杂物理过程的挑战，预测以前依赖于晴空观测。

“虽然需要探索更多案例，但这些观测结果目前是可用的，可用于改善未来十年的雷暴预测，因为NOAA继续推进其预报警告范式，其中计算机模型预测有助于使恶劣天气警告更加准确和及时，”Stensrud说。

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