通过卫星同位素数据同化进行更好的天气预报

随着全球气候持续变化和极端天气事件日益威胁到世界各地的地区，准确的天气预报变得比以往任何时候都更加重要。

在科学报告发表的一项新研究中，由东京大学工业科学研究所领导的一个研究小组报告说，如果将水蒸气同位素组成的卫星观测纳入大气环流模型，天气预报精度可以提高几个百分点。

不同的氢和氧同位素使单个水分子变重或变轻，蒸发和降水等天气过程影响这些同位素的分布。这些同位素有可能揭示天气系统，但在气象模型中通常被忽略，因为与温度和风速等常规天气测量相比，同位素数据相对较少。然而，卫星技术的进步使填补这一空白和提高预测能力成为可能。

在这项研究中，研究人员使用了红外大气探测干涉仪（IASI）的水蒸气同位素数据，IASI是一种基于卫星的光谱仪，每天两次观测对流层中部60°S到60°N之间的水蒸气数据。使用4.5 km高度的测量，因为该高度是同位素测量最可靠的位置。

研究第一作者Masataka Tada解释说：“使用局部集合变换卡尔曼滤波器将IASI数据同化到预测模型中。”。“同化实验使用了2013年4月期间测得的近230000个数据点。我们使用同位素结合全球光谱模型（IsoGSM）作为预测模型。”

进行了实验，以确定纳入这些同位素数据如何影响全球和局部尺度上其他天气变量的建模。全球实验表明，模型技能有所提高，特别是在中纬度和北半球。大多数天气变量显示出改进的建模，特别是气温和特定湿度。

为了在当地环境中测试该模型，研究人员调查了2013年4月发生在日本上空的一次低压事件。考虑到水汽同位素数据，该模型能够更好地模拟这一事件的总体压力模式。

通讯作者Kei Yoshimura说，“我们的研究是第一次利用大气环流模型吸收实际卫星观测到的水蒸气同位素，并检验对全球和局部动力学建模的影响。随着我们观察到的改进，以及卫星同位素测量的可用性增加，我们预计未来基于同位素数据的天气预报将进一步改进。”