Les données des satellites météorologiques chinois apportent une contribution de plus en plus importante au système mondial d'observation, prenant en charge les applications météorologiques et climatiques. Dans ce contexte et dans le cadre du Climate Science for Service Partnership China (CSSP China), le UK Met Office a travaillé en collaboration avec la China Meteorological Administration-National Satellite Meteorological Center (CMA-NSMC) pour tirer le meilleur parti de l'AF- 3 programmes satellites.

Une nouvelle étude publiée dans Avancées des sciences de l'atmosphère présente la stratégie d'assimilation des sondeurs d'humidité hyperfréquence (MWHS) FY-3 et de l'imageur de rayonnement hyperfréquence (MWRI) dans le modèle de prévision numérique du temps (NWP) mondial du Met Office. L'évaluation et le suivi des radiances satellitaires sont les premières étapes vers leur assimilation dans les modèles et réanalyses de prévision numérique du temps, l'élaboration de registres de données climatiques, et les améliorations des futurs instruments.

L'assimilation des observations des instruments MWHS s'avère avoir un impact bénéfique sur le modèle global du Met Office et participe significativement à la réduction de l'erreur de prévision globale sur 24h. En outre, l'étude démontre comment la surveillance opérationnelle permet une détection rapide des anomalies de données qui sont remontées à CMA pour enquête et réparation.

En parallèle, Le biais ascendant-descendant du MWRI est étudié et une méthode de correction du biais est proposée. Le biais ascendant-descendant MWRI est un biais complexe variant avec l'angle orbital (c'est-à-dire l'angle entre le centre de la Terre et la position du satellite par rapport au plan de l'écliptique). Un tel biais a déjà été observé dans les données de l'instrument DMSP américain Special Sensor Microwave Imager Sounder (SSMIS) et une correction de biais spécifique a été développée au Met Office. Le développement de la correction des biais MWRI est basé sur les travaux effectués pour le SSMIS et l'assimilation future des observations MWRI corrigées des biais devrait fortement bénéficier aux modèles de prévision numérique du temps.

Depuis le début du programme CSSP Chine, l'étroite collaboration entre le Met Office et le CMA-NSMC a aidé la Chine à générer des données satellitaires de haute qualité pour les services météorologiques et climatologiques. À l'heure, il est prévu que les données FY-3 joueront un rôle clé dans la prévision numérique du temps et les réanalyses utilisées, par exemple, comme entrée dans un large éventail de modèles (tels que les cultures, bétail, pâturage, ou perte économique) servant de base à la gestion et à la prise de décision.