Assimilation of Satellite Radiances for Numerical Weather Prediction

Abstract

General data assimilation methodology is outlined. Variational, ensemble based, and hybrid ensemble-variational approaches currently used in operational weather forecasting are briefly reviewed. Their advantages and disadvantages are listed. Specificity of satellite radiance data assimilation is discussed, including roles of observation-error covariance matrix, observation operator, and bias correction, and impact of clouds and precipitation. Estimates of the accuracy of microwave radiances from the MTVZA-GY radiometer and their impact on the data assimilation system of the Hydrometcentre of Russia are given. A significant positive impact on three-day weather forecasts in the southern hemisphere in the absence of AMSU-A data is found. Observations produced by the infrared Fourier spectrometer IKFS-2 onboard Meteor-M N2 are also examined. Preliminary results on their accuracy and on their impact on assimilation are presented.Даѐтся краткое введение в общую методологию усвоения данных. Кратко описываются вариационные, ансамблевые и гибридные вариационно-ансамблевые методы усвоения данных. Перечислены их достоинства и недостатки. Обсуждаются особенности усвоения данных радиационных спутниковых наблюдений, включая роль матрицы ковариаций ошибок наблюдений, оператора наблюдений и коррекции смещений, а также влияния облаков и осадков. Приводятся результаты анализа точности измерений микроволнового радиометра МТВЗА-ГЯ и их вклада в систему усвоения данных Гидрометцентра России. Выявлен существенный положительный эффект от усвоения данных МТВЗА-ГЯ на трѐхсуточный прогноз погоды в южном полушарии в отсутствие данных AMSU-A. Также проанализированы данные измерений инфракрасного фурье-спектрометра ИКФС-2 на борту спутника Метеор-М №2. Даются предварительные результаты анализа их точности и усвоения данных.Ключевые слова: усвоение данных, спутниковые наблюдения, микроволновые радиации, инфракрасные радиации, коррекция смещений, МТВЗА-ГЯ, ИКФС-2