Satellitdata assimilering forbedrer prognoser for hårdt vejr

I 2020 udløste en række alvorlige tordenvejr kraftige vinde, der forårsagede skader for milliarder i det midtvestlige USA. En teknik udviklet af videnskabsmænd fra Penn State, som inkorporerer satellitdata, kunne forbedre prognoser – inklusive hvor de kraftigste vinde vil forekomme – for lignende alvorlige vejrbegivenheder.

Forskerne rapporterer i tidsskriftet Geophysical Research Letters at tilføjelse af mikrobølgedata indsamlet af satellitter i lavt kredsløb om Jorden til eksisterende computervejrudsigtsmodeller producerede mere nøjagtige prognoser for overfladevindstød i et casestudie af 2020 Midwest Derecho. Derechos er linjer af intense tordenvejr, der er berygtet for deres skadelige vinde.

"Computermodellen er i stand til at producere en række prognoser, der konsekvent understreger de kraftigste storme og stærkeste vindskader, hvor det skete," sagde Yunji Zhang, assisterende professor ved Institut for Meteorologi og Atmosfærisk Videnskab i Penn State og hovedforfatter. "Hvis vi har denne form for information i realtid, før begivenhederne indtræffer, kan prognosemænd muligvis finde ud af, hvor den største skade vil ske."

Teknikken kunne være særlig nyttig, sagde forskerne, i områder, der mangler jordbaseret vejrovervågningsinfrastruktur - som radarer, der traditionelt bruges i vejrudsigter. I undersøgelsen brugte forskerne kun data, der var tilgængelige fra satellitobservationer.

"I regioner, hvor der ikke er nogen overfladeobservationer eller dybest set ingen radar, viser vi, at denne kombination af satellitobservationer kan generere en anstændig prognose for alvorlige vejrbegivenheder," sagde Zhang. "Vi kan sandsynligvis anvende denne teknik til flere områder, hvor der ikke er radar eller tætte overfladeobservationer. Det er den grundlæggende motivation bag denne undersøgelse."

Forskningen bygger på holdets tidligere arbejde ved hjælp af dataassimilering, en statistisk metode, der har til formål at tegne det mest nøjagtige billede af de aktuelle vejrforhold. Dette inkluderer selv små ændringer i atmosfæren, da de kan føre til store uoverensstemmelser i prognoserne over tid.

I tidligere arbejde har forskere med Penn State's Center for Advanced Data Assimilation and Predictability Techniques assimileret infrarøde lysstyrketemperaturdata fra U.S. Geostationary Operational Environmental Satellite, GOES-16. Lysstyrketemperaturer viser, hvor meget stråling der udsendes af genstande på Jorden og i atmosfæren, og forskerne brugte infrarøde lysstyrketemperaturer ved forskellige frekvenser til at tegne et bedre billede af atmosfærisk vanddamp og skydannelse.

Men infrarøde sensorer fanger kun, hvad der sker ved skytoppene.

Mikrobølgesensorer ser en hel lodret søjle og giver ny indsigt i, hvad der sker under skyerne, efter at storme er dannet, sagde forskerne.

"Bare baseret på skytoppene er det sværere at udlede, hvordan konvektionen af ​​disse storme ser ud nedenunder," sagde Zhang. "Så det er en af ​​fordelene ved at tilføje mikrobølgeobservationer - de kan give information om, hvor de stærkeste konvektioner er."

Ved at kombinere assimilerede infrarøde og mikrobølgedata i undersøgelsen af ​​derechoen var forskerne i stand til at forudsige overflade vindstødsplaceringer og maksimale vindværdier mere præcist.

I fremtidigt arbejde sagde Zhang, at han planlægger at anvende metoden til regioner, der mangler ressourcer og infrastruktur til at understøtte vejrobservationer med høj rumlig og tidsmæssig opløsning.

"Vi ved, at der har været flere gange i de sidste mange år i Vestafrika, hvor meget kraftige voldsomme nedbørshændelser har bragt en masse nedbør til disse lande," sagde Zhang. "Og én ting ved disse lande er, at de også er de steder, der sandsynligvis vil blive mest påvirket af global opvarmning. Så jeg tror, ​​at hvis vi kan bruge disse tilgængelige satellitobservationer til at give bedre prognoser for disse regioner, vil det være rigtig gavnligt for folk der også."

David Stensrud og Eugene Clothiaux, professorer, og Xingchao Chen, adjunkt, alle i Institut for Meteorologi og Atmosfærisk Videnskab, bidrog også fra Penn State.

Flere oplysninger: Yunji Zhang et al., Enhancing Severe Weather Prediction With Microwave All-Sky Radiance Assimilation:The 10 August 2020 Midwest Derecho, Geophysical Research Letters (2024). DOI:10.1029/2023GL106602

Journaloplysninger: Geofysiske forskningsbreve

Leveret af Pennsylvania State University