研究显示，航空旅行的低迷阻碍了天气预报

政府研究人员证实，冠状病毒大流行期间航空运输量的急剧下降，大幅减少了商业客机常规收集的大气数据量，从而影响了天气预报模型的质量。

在一项研究中，研究人员表明，当短期预测模型从飞机上收到的温度、风和湿度数据较少时，预测技能(预测的气象条件与实际发生的情况之间的差异)就会变得更差。

研究人员和其他人曾怀疑情况会是这样，因为客运和货运航班的大气观测是预测模型中使用的最重要的数据之一。这些观测是由数千架客机上的仪器进行的，这些客机大多设在北美和欧洲，这是一个实施了几十年的计划的一部分。它们被实时传送给世界各地的预报组织，包括美国国家气象局(National Weather Service)。

在大流行的头几个月里，当全球空中交通下降了75%或更多时，观察到的数量下降了大约同样的百分比。

其中一名研究人员斯坦·本杰明(Stan Benjamin)是科罗拉多州博尔德市国家海洋和大气管理局下属的全球系统实验室(Global Systems Laboratory)的资深科学家，他说，“通过天气模型中的每一种观测，我们都知道它们对提高整体精度有一定的影响。”“如果你真的失去了很多某种形式的观察能力，总体上可能会在技能上有所倒退。”

虽然研究人员表明，数据丢失在一定程度上降低了模型的准确性，但NOAA表示，到目前为止，它还没有看到对公司用来做出商业决策的短期预测类型，或者个人可能用来决定外出时是否需要带伞的影响。

该机构的一份声明称：“随着我们继续从客机和货机以及众多其他数据来源收到有价值的数据，我们没有直接看到预测准确性明显下降。”这些其他来源包括卫星、海洋浮标和由气象气球携带的仪器。

该机构表示，近几个月来，随着航空旅行的回升，来自飞机的数据量也有所增加。美国每天客机的航班数量现在约为大流行前水平的50%。货机航班没有受到那么大的影响。

本杰明博士和两名在实验室工作的同事--科罗拉多大学(University Of Colorado)的埃里克·P·詹姆斯(Eric P.James)和科罗拉多州立大学(Colorado State University)的布莱恩·D·贾米森(Brian D.Jamison)--模拟了4月大流行期间的情况，他们从2018年和2019年获取数据，剔除其中的80%，然后将其输入NOAA开发的名为快速刷新的预测模型。

他们将导致的误差与模型不包括飞机数据时的误差进行了比较。

本杰明博士说，“我们必须看看80%的影响是否达到了80%。”“但也不算太多。”他们发现，消除80%的数据会产生30%到60%的错误，这些错误是完全没有数据所导致的错误的30%到60%。这项研究发表在“应用气象学和气候学杂志”上。

另外，世界气象组织本周宣布，它已经与一个航空行业组织签署了一项协议，将把观测项目扩大到目前收集的数据很少的世界部分地区。今年春天，世界气象组织曾对飞机观测数据的丢失表示担忧。

与国际航空运输协会(International Air Transport Association)达成的协议要求在该计划中增加更多的航空公司和飞机，包括那些在非洲和其他监控较少的地区有航线的航空公司和飞机。

目前约有40家航空公司参与该计划，总共约有3500架飞机拥有进行和传输观测的设备。在美国，达美航空、联合航空、美国航空和西南航空以及货运公司联合包裹服务公司(United Parcel Service)和联邦快递(FedEx)都参与其中。