通過從太空觀察閃電改進雷暴預報
GOES-R系列衛星的通過渲染。致謝:uux.cn/洛克希德·馬丁公司
（神秘的從太察閃地球uux.cn）據中國科學院：在12月6日發表在《大氣科學進展》(Advances in Atmospheric Sciences，AAS)上的空觀一項研究中，來自俄克拉荷馬大學的電改薛明教授和他的團隊率先開展了一項研究，重點是進雷利用地球靜止業務環境衛星“R系列”(GOES-R)閃電觀測的能力，通過數值天氣預測模型改善雷暴預測。暴預報
地球靜止衛星在赤道上空相對于地球靜止不動，通過提供經度大約100度的從太察閃廣闊視野，覆蓋南北緯50度之間的空觀廣大地區。配備了閃電測繪儀，電改能夠不分晝夜地探測和記錄每20秒一次的進雷閃電，具有跨越陸地和海洋的暴預報高空間分辨率，這種來自衛星的通過信息對于探測迅速發展的雷暴非常寶貴。
薛教授的從太察閃研究小組開發了一個業務數據同化系統，稱為grid point Statistical Interpolation(GSI)，空觀能夠直接同化GOES-R地球靜止閃電測繪儀(GLM)的閃電范圍密度(FED)數據。
在GSI使用集合卡爾曼濾波(EnKF)方法開發和評估FED同化能力的早期工作的基礎上，發表在AAS的這篇論文使用混合集合變分(EnVar)方法開發和測試FED同化能力，該方法結合了EnKF和變分方法的優點。
結果表明，EnVAR同化功能的實現是成功的，同化閃電資料對超級單體雷暴的預報產生了積極的影響。論文進一步比較了EnVar與EnKF和3DVar(三維變分)方法的性能，通過單次觀測實驗仔細檢查差異。
研究結果表明，來自PEn3DVar的分析增量往往大于來自EnKF的分析增量，這主要是由于FED觀測算子中不同的定位策略和水平積分限制。總的來說，EnVar的預測性能與EnKF和采用確定性預測作為背景的EnKF版本相當，表明EnVar算法的正確實現。
風云四號靜止氣象衛星于2016年發射，搭載中國首個機載閃電探測器。鳴謝:uux.cn/中國氣象局國家衛星氣象中心
“鑒于地球靜止衛星收集的閃電成像儀數據的巨大空間覆蓋范圍和高時間分辨率，通過在風暴級數值天氣預測模型中利用這些數據，雷暴預測可以得到顯著改善，特別是在缺乏業務天氣雷達觀測的地區，這在大多數國家仍是如此，”薛明教授說。
“GOES-R閃電測繪儀覆蓋了南美洲和北美洲的大部分地區，這些數據也可以用來改善南美洲的天氣預報，從而提高防備能力，減少惡劣天氣造成的經濟損失。”
與此同時，這些數據還為風暴的發展提供了重要的見解，幫助氣象學家跟蹤惡劣的天氣事件并提供及時的警告。
這項新的研究不僅強調了衛星數據整合的潛力，也標志著在解開風暴預測的復雜性方面向前邁進了一步。這些進步為易受惡劣天氣現象影響的社區帶來了更安全、更知情的未來。
“受這些結果的鼓舞，不同國家的氣象局也在考慮在地球靜止衛星上安裝類似的閃電測繪儀。最近，我們的研究團隊成員應邀在一個強調閃電數據在模型中的應用的國際研討會上介紹和討論我們的工作。
中國氣象局國家衛星氣象中心副主任、衛星校準和驗證方面的領先專家張鵬教授說:“認識到基于衛星的閃電觀測在監測和預報對流系統中的重要作用，氣象衛星協調小組(CGMS)鼓勵衛星機構提高閃電監測能力。中國的風云四號氣象衛星已經攜帶了一個閃電測繪儀，類似于GOES-R上的閃電測繪儀。
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