Le nuage est un traceur pour une variété de changements météorologiques importants. Les images de nuages ​​obtenues à partir de la télédétection par satellite sont d'une grande aide aux prévisionnistes météorologiques pour comprendre les processus météorologiques passés et présents de manière macroscopique. Les prévisions faites directement via des images de nuages ​​satellitaires sont un objectif majeur des météorologues et des prévisionnistes. Des études récentes ont montré qu'il est possible de produire des prévisions d'images de nuages ​​satellitaires jusqu'à des dizaines d'heures.

Un article de recherche rédigé par Shi Xiaokang, Li Yaodong, Liu Jianwen, Xiang Xizi, et Liu Le, de l'Institut météorologique de l'aviation de Pékin, présenter une méthode de simulation d'images de nuages ​​infrarouges FY-2-D, et analyse en détail les effets des erreurs de simulation dans les paramètres des nuages ​​météorologiques numériques régionaux du WRF sur la précision de la simulation de la température de luminosité du canal infrarouge FY-2-D.

Adoptant les produits du modèle de prévision météorologique numérique régional haute résolution WRF et le modèle de transfert de rayonnement vers l'avant RTTOV, les cinq chercheurs ont tenté de simuler la température de brillance du canal infrarouge d'un satellite météorologique géostationnaire, et l'a comparé avec les images de nuages ​​satellitaires réelles.

Les résultats montrent que les coefficients de corrélation des températures de brillance simulées et observées des quatre canaux infrarouges sont tous supérieurs à 0,5 de zéro à 24 heures, et l'erreur quadratique moyenne (RMSE) de chaque canal est contrôlée à 10 à 27 K, ce qui est meilleur que celui du résultat de recherche précédent de 20 à 40K. Le modèle de distribution et la structure du système météorologique reflété par l'image de nuage prédite présentent une grande similitude avec l'image de nuage satellite réelle, qui peut fournir une certaine référence pour la prévision du temps.

Le succès ou l'échec de la prévision des images nuageuses dépend principalement de deux facteurs :la précision de la prévision météorologique numérique, et la rationalité du modèle de transfert de rayonnement. Le plus critique pour la prévision météorologique numérique est la structure de la température et de l'humidité atmosphériques du modèle et la précision et l'exactitude des prévisions de processus à macro et micro-échelle des nuages, tandis que le modèle de transfert de rayonnement se concentre sur la description précise des différentes structures atmosphériques, en particulier les processus météorologiques nuageux et pluvieux.

L'accent de cette recherche est mis sur la simulation et la vérification des effets de la sensibilité du modèle général actuel de transfert de rayonnement rapide aux produits de macro et micro prédiction des nuages ​​du modèle numérique. Les résultats montrent que l'amélioration de la capacité de prévision du modèle et de l'adaptabilité du modèle de transfert de rayonnement à différents processus nuageux sera une direction importante pour les recherches futures.

Les nuages ​​en constante évolution sont difficiles à prévoir. La prévision actuelle de l'image du cloud ne peut fournir que quelques références pour le développement de systèmes cloud à grande échelle et à cycles de vie plus longs. Cependant, avec l'avancement de la technologie, les prévisions météorologiques numériques de haute précision pour divers types de processus météorologiques sont vouées à devenir plus solides, et le modèle de transfert de rayonnement deviendra plus raisonnable. Ainsi, la prévision d'images de nuages ​​satellitaires pouvant refléter directement le changement macroscopique des nuages ​​sera plus proche de l'application opérationnelle.