« Les orages sont si omniprésents qu’il est difficile de compter combien vous en recevez chaque jour en Pennsylvanie, aux États-Unis ou dans le monde », a déclaré Keenan Eure, doctorant au Département de météorologie et des sciences atmosphériques de Penn State. « Beaucoup de nos défis, même aujourd’hui, consistent à déterminer comment prédire correctement l’heure et le lieu du déclenchement des orages. »

Les scientifiques ont découvert qu’en combinant les données du satellite météorologique géostationnaire GOES-16 et du radar Doppler au sol, ils pouvaient capturer une image plus précise des conditions initiales dans la couche limite, la partie la plus basse de l’atmosphère, où se forment les tempêtes.

« Il est utile d’améliorer les prévisions d’orages à la fois à partir des observations radar Doppler et des observations satellites qui sont actuellement sous-utilisées et nous avons montré que non seulement elles peuvent être utilisées pour améliorer les prévisions, mais que les mettre ensemble présente de nombreux avantages », a déclaré Eure, auteur principal de l’étude. . « La somme est supérieure aux parties individuelles. »

La technique s’est révélée prometteuse pour améliorer les prévisions d’initiation de la convection, les conditions qui engendrent les tempêtes, plusieurs heures avant que les orages ne se produisent dans une étude de cas de mai 2018 dans l’enclave du Texas. Les scientifiques ont rapporté leurs découvertes dans la revue Revue météorologique mensuelle.

« Keenan s’est concentré sur l’utilisation d’observations par satellite pour mieux définir l’environnement dans lequel les tempêtes se formeraient plus tard, et sur l’utilisation d’observations radar pour améliorer les champs de vent à basse altitude qui ont finalement contribué à créer les tempêtes », a déclaré David Stensrud, professeur de météorologie à Conseiller de Penn State et Eure et co-auteur de l’étude. « Cette combinaison d’observations n’avait pas été étudiée auparavant et a fini par ajouter une valeur significative aux prévisions du modèle ce jour-là. »

Les scientifiques ont utilisé l’assimilation de données, une méthode statistique qui peut brosser le tableau le plus précis possible des conditions météorologiques actuelles dans le modèle météorologique, ce qui est important car même de petits changements dans l’atmosphère peuvent entraîner de grandes divergences dans les prévisions au fil du temps.

La compréhension des conditions dans la couche limite est particulièrement importante car elle influence fortement les ingrédients de la convection – humidité près de la surface, portance et instabilité – un processus qui fait monter l’air chaud près de la surface de la Terre et forme des nuages.

« Nous ne pouvons évidemment pas modéliser chaque molécule de l’atmosphère, mais nous voulons nous en approcher le plus possible », a déclaré Eure. Nous croyons vraiment que ce travail ajoute beaucoup d’informations précieuses que les modèles n’ont pas actuellement et que nous pouvons aider à la représentation de la partie la plus basse de l’atmosphère. »

L’équipe a assimilé les données satellitaires et radar séparément et simultanément et a trouvé que les meilleurs résultats provenaient de la combinaison des observations de température de luminosité infrarouge du satellite et des observations de la vitesse du vent radial et de la hauteur des limites du radar.

Le travail utilise l’assimilation de données satellite tout ciel, développée par le Center for Advanced Data Assimilation and Predictability Techniques de Penn State, qui assimile les données satellite de toutes les conditions météorologiques, y compris les ciels nuageux et dégagés. Les prévisions reposaient auparavant sur des observations par ciel clair, en raison des difficultés rencontrées pour diagnostiquer les processus physiques complexes dans les nuages, ont déclaré les scientifiques.

« Bien que d’autres cas doivent être explorés, ces observations sont actuellement disponibles et pourraient être utilisées pour améliorer la prévision des orages au cours de la prochaine décennie alors que la NOAA continue de faire progresser son paradigme Warn-on-Forecast dans lequel les prévisions de modèles informatiques aident à rendre les avertissements de temps violent plus précise et opportune », a déclaré Stensrud.

Les autres chercheurs de Penn State sur le projet étaient Matthew Kumjian et Steven Greybush, professeurs associés, Yunji Zhang, professeur adjoint et Paul Mykolajtchuk, ancien étudiant diplômé du Département de météorologie et des sciences atmosphériques.

Cette recherche s’appuie sur les travaux de feu Fuqing Zhang, éminent professeur de météorologie et de sciences de l’atmosphère.

La NASA et la National Oceanic and Atmospheric Administration ont soutenu cette recherche.