ความแตกต่างระหว่างดาวเทียมกับขยะอวกาศ

Keenan Eure นักศึกษาระดับปริญญาเอกจาก Department of Meteorology and Atmospheric Science แห่ง Penn State กล่าวว่า "พายุฝนฟ้าคะนองมีอยู่ทุกหนทุกแห่ง จึงยากที่จะนับจำนวนที่คุณได้รับในเพนซิลเวเนีย สหรัฐอเมริกา หรือทั่วโลกทุกวัน" "ความท้าทายมากมายของเรา แม้กระทั่งทุกวันนี้ กำลังหาวิธีทำนายเวลาและตำแหน่งของพายุฝนฟ้าคะนองได้อย่างถูกต้อง" นักวิทยาศาสตร์พบว่าการรวมข้อมูลจากดาวเทียมพยากรณ์อากาศ GOES-16 และเรดาร์ Doppler บนภาคพื้นดิน พวกเขาสามารถจับภาพเงื่อนไขเริ่มต้นในชั้นขอบเขตได้แม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งเป็นส่วนที่ต่ำที่สุดของชั้นบรรยากาศที่พายุก่อตัว Eure ผู้เขียนนำในการศึกษากล่าวว่า "การปรับปรุงการทำนายพายุฝนฟ้าคะนองจากทั้งการสังเกตการณ์ด้วยเรดาร์ดอปเปลอร์และการสังเกตการณ์จากดาวเทียมนั้นมีประโยชน์ และเราแสดงให้เห็นว่าไม่เพียงแต่สามารถใช้เพื่อปรับปรุงการทำนายได้เท่านั้น แต่ยังมีประโยชน์มากมายอีกด้วย" ยูเร ผู้เขียนนำในการศึกษากล่าว . "ผลรวมมากกว่าแต่ละส่วน" เทคนิคนี้แสดงให้เห็นถึงคำมั่นสัญญาในการปรับปรุงการคาดการณ์การเริ่มต้นการพาความร้อน สภาวะที่เกิดพายุ หลายชั่วโมงก่อนเกิดพายุฝนฟ้าคะนองในกรณีศึกษาตั้งแต่เดือนพฤษภาคม 2018 ที่เท็กซัส ขอทาน นักวิทยาศาสตร์ได้รายงานการ ค้นพบของพวกเขาในวารสารMonthly Weather Review David Stensrud ศาสตราจารย์ด้านอุตุนิยมวิทยากล่าวว่า "Keenan มุ่งเน้นไปที่การใช้การสังเกตการณ์จาก ดาวเทียม เพื่อกำหนดสภาพแวดล้อมที่พายุจะก่อตัวขึ้นในภายหลังได้ดีขึ้น และใช้การสังเกตการณ์ด้วยเรดาร์เพื่อปรับปรุงทุ่งลมระดับต่ำซึ่งในที่สุดช่วยสร้างพายุ" David Stensrud ศาสตราจารย์ด้านอุตุนิยมวิทยากล่าว ที่ปรึกษาของ Penn State และ Eure และผู้เขียนร่วมในการศึกษา "ชุดค่าผสมการสังเกตนี้ไม่เคยได้รับการศึกษามาก่อน และจบลงด้วยการเพิ่มคุณค่าที่สำคัญให้กับการคาดการณ์แบบจำลองในวันนี้" นักวิทยาศาสตร์ใช้การดูดกลืนข้อมูล ซึ่งเป็นวิธีการทางสถิติที่สามารถวาดภาพสภาพอากาศปัจจุบันในแบบจำลองสภาพอากาศได้แม่นยำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ซึ่งมีความสำคัญเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยในชั้นบรรยากาศก็อาจนำไปสู่ความคลาดเคลื่อนในการพยากรณ์เมื่อเวลาผ่านไป การทำความเข้าใจเงื่อนไขในชั้นขอบเขตมีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากมีอิทธิพลอย่างมากต่อส่วนผสมสำหรับการพาความร้อน เช่น ความชื้นใกล้พื้นผิว การยกตัว และความไม่เสถียร ซึ่งเป็นกระบวนการที่ทำให้อากาศอุ่นใกล้พื้นผิวโลกลอยขึ้นและก่อตัวเป็นเมฆ Eure กล่าวว่า "เราไม่สามารถสร้างแบบจำลองทุกอณูในชั้นบรรยากาศได้ แต่เราต้องการเข้าใกล้ให้ได้มากที่สุด เราเชื่อจริงๆ ว่างานนี้เพิ่มข้อมูลที่มีค่ามากมายที่โมเดลไม่มีในปัจจุบัน และเราสามารถช่วยบรรยายถึงส่วนที่ต่ำที่สุดของชั้นบรรยากาศได้" ทีมรวบรวมข้อมูลดาวเทียมและเรดาร์แยกจากกันและพร้อมกัน และพบว่าผลลัพธ์ที่ดีที่สุดมาจากการรวมการสังเกตอุณหภูมิความสว่างอินฟราเรดจากดาวเทียมและความเร็วลมในแนวรัศมีและการสังเกตความสูงของขอบเขตจากเรดาร์ งานนี้ใช้การดูดกลืนข้อมูลดาวเทียมบนท้องฟ้าทั้งหมด ซึ่งพัฒนาโดยศูนย์เทคนิคการดูดซึมข้อมูลขั้นสูงและการคาดการณ์ล่วงหน้าของ Penn State ซึ่งจะดูดกลืนข้อมูลดาวเทียมจากทุกสภาพอากาศ รวมถึงท้องฟ้าที่มีเมฆมากและท้องฟ้าแจ่มใส นักวิทยาศาสตร์กล่าวว่าก่อนหน้านี้การพยากรณ์ต้องอาศัยการสังเกตการณ์ท้องฟ้าแจ่มใส เนื่องจากความท้าทายในการวินิจฉัยกระบวนการทางกายภาพที่ซับซ้อนภายในก้อนเมฆ นักวิทยาศาสตร์กล่าว "ในขณะที่ต้องมีการสำรวจกรณีอื่นๆ เพิ่มเติม ข้อสังเกตเหล่านี้มีอยู่ในปัจจุบันและสามารถใช้เพื่อปรับปรุงการพยากรณ์พายุฝนฟ้าคะนองในทศวรรษหน้า เนื่องจาก NOAA ยังคงพัฒนากระบวนทัศน์การเตือนบนการพยากรณ์ ซึ่งการทำนายแบบจำลองคอมพิวเตอร์ช่วยให้สามารถเตือนภัยสภาพอากาศรุนแรงได้มากขึ้น ถูกต้องและทันท่วงที" สเตนส์รูดกล่าว นักวิจัยคนอื่นๆ ของ Penn State ในโครงการ ได้แก่ Matthew Kumjian และ Steven Greybush รองศาสตราจารย์ Yunji Zhang ผู้ช่วยศาสตราจารย์ และ Paul Mykolajtchuk อดีตนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาจาก Department of Meteorology and Atmospheric Science งานวิจัยนี้สร้างขึ้นจากผลงานของ Fuqing Zhang ผู้ล่วงลับ ศาสตราจารย์ด้านอุตุนิยมวิทยาและวิทยาศาสตร์ชั้นบรรยากาศที่มีชื่อเสียง