Cloud är ett spårämne för en mängd betydande väderförändringar. Molnbilder erhållna från satellitfjärranalys är till stor hjälp för väderprognosmakare att förstå tidigare och nuvarande väderprocesser på ett makroskopiskt sätt. Prognoser som görs direkt via satellitmolnbilder är ett stort mål för meteorologer och prognosmakare. Nyligen genomförda studier har visat att det är möjligt att producera satellitmolnbildsprognoser i upp till tiotals timmar.

En forskningsartikel författad av Shi Xiaokang, Li Yaodong, Liu Jianwen, Xiang Xizi, och Liu Le, från Beijing Aviation Meteorological Institute, presentera en metod för att simulera FY-2-D infraröda molnbilder, och analyserar i detalj effekterna av simuleringsfel i WRF regionala numeriska vädermolnparametrar på simuleringsnoggrannheten för ljusstyrketemperaturen för FY-2-D infraröd kanal.

Antagande av högupplösta WRF regionala numeriska väderprognosmodellprodukter och den framåtriktade strålningsöverföringsmodellen RTTOV, de fem forskarna har gjort ett försök att simulera den infraröda kanalens ljusstyrketemperatur för en geostationär meteorologisk satellit, och jämförde det med de faktiska satellitmolnbilderna.

Resultaten visar att korrelationskoefficienterna för simulerade och observerade ljusstyrketemperaturer för de fyra infraröda kanalerna alla är större än 0,5 från noll till 24 timmar, och rotmedelkvadratfelet (RMSE) för varje kanal styrs vid 10 till 27 K, vilket är bättre än det tidigare forskningsresultatet på 20 till 40K. Distributionsmönstret och strukturen för vädersystemet som reflekteras av den förutsagda molnbilden har stor likhet med den faktiska satellitmolnbilden, som kan ge en viss referens för väderprognoser.

Framgången eller misslyckandet för molnbildsprognosen beror huvudsakligen på två faktorer:noggrannheten i den numeriska väderprognosen, och strålningsöverföringsmodellens rationalitet. Mest kritiskt för den numeriska väderprognosen är den atmosfäriska temperaturen och luftfuktigheten hos modellen och precisionen och noggrannheten i makro- och mikroskala processförutsägelser av moln, medan strålningsöverföringsmodellen fokuserar på noggrann beskrivning av olika atmosfäriska strukturer, speciellt moln- och regnväderprocesser.

Tyngdpunkten i denna forskning ligger på simulering och effektverifiering av känsligheten hos den nuvarande generella modellen för snabb strålningsöverföring för den numeriska modellen molnmakro- och mikroprediktionsprodukter. Resultaten visar att en förbättring av modellens prognosförmåga och anpassningsförmågan av strålningsöverföringsmodellen till olika molnprocesser kommer att vara en viktig riktning för framtida forskning.

Ständigt föränderliga moln är svåra att förutse. Den nuvarande molnbildsprognosen kan bara ge några referenser för utveckling av molnsystem med stor skala och längre livscykler. Dock, med teknikens framsteg, numeriska väderprognoser med hög precision för olika typer av väderprocesser kommer definitivt att bli starkare, och strålningsöverföringsmodellen kommer att bli mer rimlig. Så prognosen för satellitmolnbilder som direkt kan återspegla den makroskopiska förändringen av molnen kommer att ligga närmare den operativa tillämpningen.