宾夕法尼亚州立大学的研究人员率先使用新一代卫星数据，采用数值天气预报模型，为龙卷风雷暴预报提供指导。
GOES-16于2016年推出，最近已全面投入运营，但迄今为止尚未采用整合数据的方法。
研究人员使用宾夕法尼亚州立大学先进的数据同化和可预测技术中心（ADAPT）开发的全天空红外辐射方法，将数据纳入中西部天气事件模型。实验是后报，意味着模型在天气事件后运行并与实际事件进行比较。该模型能够预测具有非常有利于龙卷风的大气条件的超级单体雷暴。
预测龙卷风雷暴是很重要的，因为这些事件形成得特别快，难以预测并可能造成灾难性的破坏。根据国家气候数据中心的数据，雷暴占美国所有恶劣天气事件的40％，造成14％的损失和17％的相关死亡事件。
“对于美国的许多风暴，我们有很好的雷达数据，然而在风暴完全发展之前，很难使用任何现有技术来捕捉环境和风暴条件，”张教授说。“我们能够延长这些事件的警告时间，因为卫星甚至可以在云形成之前就观测到这些区域，我们的模型可以摄取信息以改进和推进预测。”
宾夕法尼亚州立大学气象学和大气科学系主任David Stensrud说：“研究人员在龙卷风的提前时间方面取得了巨大进步，但对于许多人来说，14分钟是不够的。我们的研究表明，通过结合数据同化和高分辨率模型我们可以将预测提前超过30分钟。” GOES-16提供的更好的模型和更好的数据也可以降低误报率。
