静止卫星提供高频次的红外辐射率数据，能够实时监测天气系统的动态变化。全空同化红外辐射率资料能够在全球或区域尺度上优化数值天气预报模型，特别是对高时效性和局地性强的天气事件进行精准预报。静止气象卫星红外辐射率资料全空同化研究的具有较大的挑战性，其中全空条件下非线性系统偏差的原因（如云相关过程）更为复杂和不可忽略。
研究生张雪薇、闵锦忠教授及许冬梅副教授研究近期围绕我国风云四号静止卫星静止轨道辐射成像仪（AGRI，Advanced Geosynchronous Radiation Imager）观测数据的偏差订正及全天空同化方面问题进行了一系列深入的研究。这其中针对全天空下红外卫星辐射率资料的偏差订正问题，该团队自主研发了一种基于机器学习算法的非线性偏差订正模型，并将该模型耦合于同化系统中以修正卫星资料同化过程中普遍存在的系统性偏差。首先，通过观测系统模拟理想化试验发现：该类非线性偏差订正方法可以在有效修正非线性和线性的系统性偏差同时也能相对保留具有物理信息的气象信号。进一步通过真实情况下的资料同化试验发现：该类非线性偏差订正方法的应用可以有效改善红外辐射率资料全空同化的应用效果，同化修正后的观测资料可以提高模式初始场的质量，进而改进后期不同超强台风个例的强度和路径预报效果。
图1. 基于机器学习方法的非线性偏差订正模型流程图
图2. 不进行偏差订正（NoBC）和进行非线性偏差订正（ModBC）的试验对（a,c）超强台风“烟花”和（b,d）超强台风“灿都”的48小时移动路径预报结果对比来自于中国气象局的最佳观测数据（Best track）
论文信息：
Zhang, X, D. Xu, D, Min, J, 2024, A Machine Learning-Based Bias Correction Scheme for the All-Sky Assimilation of AGRI Infrared Radiances in a Regional OSSE Framework, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 62, pp. 1-14, 2024, Art no. 5407314.
Xu, D., Zhang, X., Min, J., & Shen, F.(2024). Impacts of assimilating all-sky FY-4A AGRI satellite infrared radiances on the prediction of Super Typhoon In-Fa during the period with abnormal changes. Journal of Geophysical Research:Atmospheres, 129
Zhang, X, D. Xu, D, Shen, F, Min, J,(2024). Impacts of offline nonlinear bias correction schemes using the machine learning technology on the all‐sky assimilation of cloud‐affected infrared radiances. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 16, e2024MS004281. https://doi.org/10.1029/ 2024MS004281