Les prévisions météorologiques modernes reposent en grande partie sur les données extraites des modèles numériques de prévision météorologique. Ces modèles continuent de s'améliorer et ont considérablement progressé pendant plus d'un demi-siècle. Cependant, la fiabilité des prévisions dépend de la qualité et de la précision des données d'initialisation, ou un échantillon de l'atmosphère globale actuelle lorsque l'exécution du modèle est lancée. Ce processus d'apport d'observations de surface, données de radiosonde, et l'imagerie satellitaire pour créer une image de l'état atmosphérique initial est appelée assimilation de données. Les mises à niveau des satellites ont considérablement amélioré ce processus, fournissant plus de données que jamais. Plusieurs études récentes montrent que les observations de rayonnement micro-ondes passives (PMW) à partir de satellites en orbite polaire sont essentielles pour entrer dans les modèles de prévision météorologique mondiaux et régionaux.

Cependant, l'utilisation complète de ces informations s'accompagne de défis. La couverture d'observation du rayonnement PMW varie au cours d'une journée donnée. Parfois, les données sont retardées, rendant difficile l'assimilation précise des données. Cela dit, les scientifiques cherchent des solutions pour utiliser plus efficacement ces observations vitales. Un article récemment publié dans Avancées des sciences de l'atmosphère montre comment les chercheurs ont amélioré la couverture quotidienne de l'observation du rayonnement PMW à l'aide d'instruments à bord du Metop-C, Fengyun-3 C/D, et plusieurs autres satellites météorologiques opérationnels.

"Avec ces observations supplémentaires incluses dans différents cycles d'assimilation, il y a une répartition plus uniforme de la fraction de la zone couverte par les radiances PMW, " a déclaré l'auteur principal Magnus Lindskog de l'Institut météorologique et hydrologique suédois.

Les résultats montrent que près de 80 % du domaine du modèle, ou zone de couverture, est accessible par les observations de radiance PMW pour tous les cycles d'assimilation. Particulièrement, pour l'exécution du modèle 0000 UTC, une grande partie du domaine est couverte par des données PMW aux côtés de radiances satellites supplémentaires. Cependant, aucune de ces observations n'existe dans la version de référence opérationnelle en raison de la position du satellite à cette heure précise de la journée.

Ainsi, L'ajout de plus de rayonnements satellitaires PMW pour répartir uniformément les points de données tout au long de la journée a le potentiel d'améliorer la qualité des prévisions en comblant les lacunes de données existantes dans le système de prévision météorologique régional appliqué. De même, l'amélioration et l'augmentation de l'utilisation des rayonnements PMW ont un impact positif sur la capacité d'un modèle à utiliser et à traiter ces données, améliorer ses prévisions météorologiques régionales à court terme.

L'étude de Lindskog met également en évidence les prochaines opportunités de recherche au sein du système régional de prévision météorologique. Les scientifiques des satellites devraient envisager d'améliorer les radiances PMW qui sont influencées par les nuages ​​ainsi que l'effet des différentes caractéristiques météorologiques de surface à l'initialisation. Finalement, d'autres recherches devraient également se concentrer sur le développement et l'application de techniques d'assimilation de données plus raffinées que la technique variationnelle tridimensionnelle actuelle. Un processus plus efficace devrait augmenter les avantages des données d'observation de rayonnement PMW améliorées.