通过从太空观察闪电改进雷暴预报

GOES-R系列卫星的通过渲染。致谢:uux.cn/洛克希德·马丁公司
（神秘的从太察闪地球uux.cn）据中国科学院：在12月6日发表在《大气科学进展》(Advances in Atmospheric Sciences，AAS)上的空观一项研究中，来自俄克拉荷马大学的电改薛明教授和他的团队率先开展了一项研究，重点是进雷利用地球静止业务环境卫星“R系列”(GOES-R)闪电观测的能力，通过数值天气预测模型改善雷暴预测。暴预报
地球静止卫星在赤道上空相对于地球静止不动，通过提供经度大约100度的从太察闪广阔视野，覆盖南北纬50度之间的空观广大地区。配备了闪电测绘仪，电改能够不分昼夜地探测和记录每20秒一次的进雷闪电，具有跨越陆地和海洋的暴预报高空间分辨率，这种来自卫星的通过信息对于探测迅速发展的雷暴非常宝贵。
薛教授的从太察闪研究小组开发了一个业务数据同化系统，称为grid point Statistical Interpolation(GSI)，空观能够直接同化GOES-R地球静止闪电测绘仪(GLM)的闪电范围密度(FED)数据。
在GSI使用集合卡尔曼滤波(EnKF)方法开发和评估FED同化能力的早期工作的基础上，发表在AAS的这篇论文使用混合集合变分(EnVar)方法开发和测试FED同化能力，该方法结合了EnKF和变分方法的优点。
结果表明，EnVAR同化功能的实现是成功的，同化闪电资料对超级单体雷暴的预报产生了积极的影响。论文进一步比较了EnVar与EnKF和3DVar(三维变分)方法的性能，通过单次观测实验仔细检查差异。
研究结果表明，来自PEn3DVar的分析增量往往大于来自EnKF的分析增量，这主要是由于FED观测算子中不同的定位策略和水平积分限制。总的来说，EnVar的预测性能与EnKF和采用确定性预测作为背景的EnKF版本相当，表明EnVar算法的正确实现。

风云四号静止气象卫星于2016年发射，搭载中国首个机载闪电探测器。鸣谢:uux.cn/中国气象局国家卫星气象中心
“鉴于地球静止卫星收集的闪电成像仪数据的巨大空间覆盖范围和高时间分辨率，通过在风暴级数值天气预测模型中利用这些数据，雷暴预测可以得到显著改善，特别是在缺乏业务天气雷达观测的地区，这在大多数国家仍是如此，”薛明教授说。
“GOES-R闪电测绘仪覆盖了南美洲和北美洲的大部分地区，这些数据也可以用来改善南美洲的天气预报，从而提高防备能力，减少恶劣天气造成的经济损失。”
与此同时，这些数据还为风暴的发展提供了重要的见解，帮助气象学家跟踪恶劣的天气事件并提供及时的警告。
这项新的研究不仅强调了卫星数据整合的潜力，也标志着在解开风暴预测的复杂性方面向前迈进了一步。这些进步为易受恶劣天气现象影响的社区带来了更安全、更知情的未来。
“受这些结果的鼓舞，不同国家的气象局也在考虑在地球静止卫星上安装类似的闪电测绘仪。最近，我们的研究团队成员应邀在一个强调闪电数据在模型中的应用的国际研讨会上介绍和讨论我们的工作。
中国气象局国家卫星气象中心副主任、卫星校准和验证方面的领先专家张鹏教授说:“认识到基于卫星的闪电观测在监测和预报对流系统中的重要作用，气象卫星协调小组(CGMS)鼓励卫星机构提高闪电监测能力。中国的风云四号气象卫星已经携带了一个闪电测绘仪，类似于GOES-R上的闪电测绘仪。

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