據外媒報道，自20世紀50年代氣象衛星時代開始以來，遙感儀器的不斷改進提高了地球科學的水平並顯著增加了可用的大氣觀測。同樣，科學家在了解地球的大氣、氣候和環境方面也取得了相當大的進步。
近20年來，隨着大氣科學的進一步發展，低地球軌道衛星上搭載的基於衛星的紅外(IR)探測儀提供了高光譜IR輻射。這些探測儀可以確定反射的紅外波長的微小差異，而這有助於識別大氣中的不同目標。這些數據顯著改善了全球數值天氣預報(NWP)的模擬和預報。
儘管覆蓋全球，但每台近地軌道測深儀每天僅為某一特定地點提供兩次觀測。然而來自地球靜止軌道(GEO)衛星的高光譜紅外探測儀可以提供更高分辨率的4-D溫度（包括時間）、濕度和動態運動信息，這些信息需要初始化或啟動模型仿真。為了準確反映整個24小時內的大氣變化，低地軌道衛星可以提供更頻繁的數據更新以供NWP模型使用。
科學家正在為NWP模型開發數據同化方法以提高衛星初始化數據的質量。觀測系統模擬實驗(OSSE)旨在利用數據同化研究未來大氣觀測系統的潛在影響。傳統的OSSE過程需要大量的工作來計算、模擬和校準信息，然後同化數據來產生預測。因此，模型氣象學家正在努力使這一過程更加有效。
“我們研究了使用混合OSSE方法的GEO高光譜紅外探測儀的附加價值，”威斯康辛大學麥迪遜氣象衛星合作研究所的科學家Jun Li說道。
跟傳統的OSSE相比，在混合OSSE中，除了新傳感器的觀測數據經常通過小網格、高分辨率的全球大氣分析或再分析進行模擬外，大部分數據都是真實觀測數據。在《Advances in Atmospheric Sciences》上發表的一篇新論文中則包含了混合OSSE應用的詳細建議，這也是《風雲氣象衛星：數據、應用和評估(Fengyun Meteorological Satellites: Data, Application and Assessment)》特刊的一部分。
在評估新方法的影響之前，Li教授及其團隊必須驗證新GEO高光譜紅外傳感器的模擬輻射以驗證模擬新的傳感器數據可以在混合OSSE系統中工作。他們利用2018年和2019年在大平原和美國中西部發生的兩場當地嚴重風暴案例評估了GEO高光譜紅外數據的增值影響。
“我們很高興發現大氣溫度、濕度和降水預報都有所改善，另外風力預報也有所改善。”Li教授表示。
總體而言，該團隊的影響研究具有附加價值，當使用GEO高光譜IR數據代替LEO數據時可以減少5%的均方根誤差(RMSE)。這表明了GEO高光譜紅外探測儀的潛在應用，它可能可以改善當地的強風暴預報。