每天可能有数以万计的雷暴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一大挑战。根据宾夕法尼亚州立大学领导的科学家团队的说法，一种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，很难统计宾夕法尼亚州、美国或全球每天有多少雷暴，”宾夕法尼亚州立大学气象与大气科学系博士生KeenanEure说。“即使在今天，我们面临的许多挑战都在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，通过将地球静止气象卫星GOES-16和地面多普勒雷达的数据结合起来，他们可以更准确地捕捉到边界层初始条件的图像，边界层是大气层的最低部分，也是风暴形成的地方。

“通过多普勒雷达观测和卫星观测来改进目前未得到充分利用的雷暴预测是有价值的，我们表明它们不仅可以用来改进预测，而且将它们放在一起有很多好处，”该研究的主要作者Eure说。.“总和大于个别部分。”

在2018年5月德克萨斯州狭长地带的一项案例研究中，这项技术有望改善对流启动的预报，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专注于利用卫星观测来更好地定义风暴后来形成的环境，并利用雷达观测来改善最终帮助形成风暴的低空风场，”气象学教授DavidStensrud说。宾夕法尼亚州立大学和Eure的顾问和该研究的合著者。“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最准确的当前天气状况图，这一点很重要，因为即使是大气中的微小变化也会导致随着时间的推移预测出现巨大差异。

了解边界层的条件尤为重要，因为它会强烈影响对流的成分——近地表水分、升力和不稳定性——这一过程会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一个分子，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层的最低部分。”

该团队分别同时同化了卫星和雷达数据，发现最好的结果来自于将卫星的红外亮温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，该技术同化来自所有天气条件的卫星数据，包括多云和晴天。科学家们说，由于诊断云中复杂的物理过程存在挑战，因此以前的预测依赖于晴空观测。

“虽然需要探索更多的案例，但这些观察结果目前可用，并且可以用来改进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更准确地发出恶劣天气警报准确及时，”Stensrud说。