据外媒报道，自20世纪50年代气象卫星时代开始以来，遥感仪器的不断改进提高了地球科学的水平并显著增加了可用的大气观测。同样，科学家在了解地球的大气、气候和环境方面也取得了相当大的进步。

近20年来，随着大气科学的进一步发展，低地球轨道卫星上搭载的基于卫星的红外(IR)探测仪提供了高光谱IR辐射。这些探测仪可以确定反射的红外波长的微小差异，而这有助于识别大气中的不同目标。这些数据显著改善了全球数值天气预报(NWP)的模拟和预报。

尽管覆盖全球，但每台近地轨道测深仪每天仅为某一特定地点提供两次观测。然而来自地球静止轨道(GEO)卫星的高光谱红外探测仪可以提供更高分辨率的4-D温度（包括时间）、湿度和动态运动信息，这些信息需要初始化或启动模型仿真。为了准确反映整个24小时内的大气变化，低地轨道卫星可以提供更频繁的数据更新以供NWP模型使用。

科学家正在为NWP模型开发数据同化方法以提高卫星初始化数据的质量。观测系统模拟实验(OSSE)旨在利用数据同化研究未来大气观测系统的潜在影响。传统的OSSE过程需要大量的工作来计算、模拟和校准信息，然后同化数据来产生预测。因此，模型气象学家正在努力使这一过程更加有效。

“我们研究了使用混合OSSE方法的GEO高光谱红外探测仪的附加价值，”威斯康辛大学麦迪逊气象卫星合作研究所的科学家Jun Li说道。

跟传统的OSSE相比，在混合OSSE中，除了新传感器的观测数据经常通过小网格、高分辨率的全球大气分析或再分析进行模拟外，大部分数据都是真实观测数据。在《Advances in Atmospheric Sciences》上发表的一篇新论文中则包含了混合OSSE应用的详细建议，这也是《风云气象卫星：数据、应用和评估(Fengyun Meteorological Satellites: Data, Application and Assessment)》特刊的一部分。

在评估新方法的影响之前，Li教授及其团队必须验证新GEO高光谱红外传感器的模拟辐射以验证模拟新的传感器数据可以在混合OSSE系统中工作。他们利用2018年和2019年在大平原和美国中西部发生的两场当地严重风暴案例评估了GEO高光谱红外数据的增值影响。

“我们很高兴发现大气温度、湿度和降水预报都有所改善，另外风力预报也有所改善。”Li教授表示。
总体而言，该团队的影响研究具有附加价值，当使用GEO高光谱IR数据代替LEO数据时可以减少5%的均方根误差(RMSE)。这表明了GEO高光谱红外探测仪的潜在应用，它可能可以改善当地的强风暴预报。