觀測系統模擬和評估：進展及展望

李俊 張鵬 陳林 韓威 陸其峰 鞏欣亞 王培 李正龍

（1美國威斯康星大學麥迪遜分校，麥迪遜 53706；2 國家衛星氣象中心，北京 100081；3 氣象衛星創新中心，北京 100081；4 中國氣象局數值預報中心，北京 100081)

0 觀測系統模擬評估介紹

觀測系統模擬試驗（Observing System Simulation Experiments，OSSEs）是一種敏感性試驗，旨在回答新的觀測系統帶來的影響和價值問題，通常指在數值天氣預報中的影響。OSSEs中的“真實大氣”是通過高時空分辨率模式模擬生成的自由大氣（即所謂的自然場景Nature Run，NR），所有的現有觀測系統和未來觀測都是基于自由大氣NR模擬得到，通過資料同化和數值預報來研究在已有的觀測系統基礎之上，未來觀測系統對于數值預報誤差的影響。Quick-OSSE和混合OSSE（Hybrid-OSSE）是根據傳統OSSEs而做出相應的變化，Quick-OSSE主要應用在高分辨率的區域模式中對于未來觀測的評估，混合OSSE通過引入實際觀測數據來有效減少傳統OSSE的計算復雜性和由此帶來的不確定性。

OSSEs類似于觀測系統試驗（Observing System Experiments，OSEs），是一種“數據排除（data denial）”或“數據影響（data impact）”試驗；但OSSEs又不同于OSE，在OSEs中所使用的數據都是實際觀測數據，而OSSEs中所使用的數據是從一個NR中模擬得到的觀測數據。另外，在OSEs中，大氣的真實狀態是未知的，只能通過觀測和分析去接近或逼近真實狀態；但在OSSEs中，真實場景即NR已知（Truth is known），因此可以用來揭示數據同化系統的特性和各種觀測數據對預報系統的影響。一般而言，OSEs用于針對現有觀測系統作評估，而OSSEs用于未來觀測系統的評估。Hybrid-OSSEs用于未來觀測系統評估，但由于采用了現有觀測系統的實際數據，避免了OSSEs中模擬現有系統資料帶來的不確定性，因此其結果具有更高的可信度。

開展OSSEs的動機包括經濟考量、觀測到應用時效考量、科學性考量和決策依據考量。張鵬等討論了晨昏軌道衛星的平臺特征，觀測特點和潛在應用，并通過討論對數值天氣預報的影響來進一步討論了發展晨昏衛星的可能途徑。國際上第一顆晨昏軌道氣象衛星（風云三號E星）即將發射，未來將對數值天氣預報的進一步改進提供新的觀測數據。Privé 等對高空長航無人駕駛飛機（HALE）的探空觀測進行的OSSEs試驗，表明了探空資料可以改進臺風結構和環境場的預報。由于開發、維護和使用一個新的天基觀測系統非常昂貴，并且從儀器發展和配置完成到數值預報業務應用通常有明顯的時間延遲（6～12個月）。因此，開展OSSEs可以事先對現有和未來天基觀測系統的影響和應用技術進行定量評估，以此了解新的天基觀測系統的價值及其帶來的影響。此外，OSSEs提供的觀測系統的定量信息可以用于數據同化系統的診斷和改進。最后，基于OSSEs得到的結論，為未來新的觀測系統的規劃、優化、發展和應用提供重要的決策依據。OSSEs的應用包括定量評估觀測系統對地球系統科學、數據同化和數值預報的潛在影響，評估和/或開發新的數據處理和同化方法，評估觀測系統的設計和優化配置（例如覆蓋范圍、分辨率、精度和數據冗余等），以及優化全球天氣和氣候觀測系統。

美國和歐洲早已開展大量的OSSEs研究。隨著航天和遙感產業的蓬勃發展，中國也非常重視OSSEs在遙感認證和觀測系統規劃中的作用，尤其是建立和發展面向風云氣象衛星觀測的模擬和預報影響評估系統。本文第一部分介紹了幾種主要的觀測系統評估方法，包括傳統OSSEs的概念及幾大要素；第二部分介紹了OSSEs的發展歷史，取得的主要成就以及局限性；第三部分介紹了OSSEs的近期進展；第四部分總結了OSSEs的重要意義及未來展望。

1 觀測系統評估的幾種主要方法

1.1 觀測系統試驗（OSEs）

OSEs是一種傳統的評估一個特定現有觀測系統對于數值天氣預報影響的方法。OSEs通常由兩個覆蓋相同時間的試驗組成，分為3個步驟：

①控制試驗，試驗同化業務運行中使用的全部觀測；

②對比試驗，從同化過程中系統地添加或去除選定觀測數據集；

③基于控制試驗和對比試驗的比較，評估該類型觀測數據集時對數值天氣預報質量的影響。

OSE首要的也是最主要的應用在于對新的觀測資料同化的效果評估。當新的觀測資料進入資料同化系統時，首先評估新的觀測資料與之前的所有觀測資料及分析場的契合程度，其次就是需要評估新的觀測資料對于預報效果產生的正影響，以及正影響的大小。由于評估一種新型觀測資料的影響不能僅憑單個個例試驗或者短時間的試驗，因此OSE通常需要長期穩定地運行一段時間，并且采用不同季節的月平均統計檢驗試驗，因此需要大量的運算資源。另外，OSE還可用于研究不同資料同化方法對觀測系統的影響。

1.2 觀測影響預報靈敏度方法（FSOI）

另一種主要的觀測評估方法是基于伴隨（Adjoint）診斷的評估方法，被稱作觀測影響預報靈敏度（FSOI）方法。FSOI方法是由Langland等介紹應用。FSOI方法使用四維變分資料同化系統（4DVar）中的基礎算子（觀測算子、線行算子、伴隨算子）來量化某種類型觀測對于分析場或預報場誤差的靈敏度。FSOI的特征在于無需添加或去除特定類型的觀測數據，而是所有觀測數據均在同化系統中時，某種類型的觀測數據對預報結果的影響直接進行評估。在FSOI計算方法中，不需要從預報開始來評估觀測是否改進了分析場，并可以作為一種診斷方法來對觀測進行質量控制。

與OSE相比，FSOI方法主要有兩個優勢：第一，FSOI無需長時間運行即可獲得一個穩定結果；第二，FSOI無需從觀測系統中添加或去除選定的觀測數據集，而采用獨立于觀測系統運行的伴隨矩陣進行評估。如果同化模式并不是四維變分系統或者并沒有與此模式相對應的伴隨算子，則很難用FSOI方法對觀測系統進行評估。因此，FSOI作為OSEs的一種補充評估方法，也是非常好的檢驗某種類型觀測數據貢獻的手段，二者通常會顯示非常相似的評估結果。但FSOI得到的結果并不是直接的預報影響效果，而是一種敏感性試驗結果，表明預報誤差的減少對某種觀測的敏感性。

1.3 觀測系統模擬試驗（OSSEs）

OSSEs主要用于在衛星載荷還未發射前對未來觀測資料的定量評估。OSSEs與OSEs類似，只不過OSSEs中采用的是模擬觀測而非真實觀測資料。因此OSSEs也被視為對OSEs的一個擴展，用于模擬和評估未來觀測系統，當然現有觀測系統也必須一并考慮在內。OSSEs通常有以下的幾個步驟組成：

①在整個OSSEs的試驗時段內，建立一個模擬的“真實”大氣狀態場用于觀測數據的模擬、訂正和數據同化結果的驗證，在OSSEs中被稱作NR。作為真實大氣的代表，NR并不是現實世界中的真正大氣場景。通常，NR來自于高時空分辨率、高精度的，且自由運行的（無觀測數據融入）NWP模式輸出結果。該模式應盡可能獨立于用作資料同化和影響試驗的模式。OSSE中真實場景已知，因此可以驗證和揭示數據同化系統的方法和特性，以及各種觀測數據對預報的影響。

②模擬所有類型的觀測數據集，包括已有的觀測系統和未來的觀測系統；同時模擬所有觀測數據集的觀測誤差，包括不同通道之間和鄰近觀測點之間的相關性誤差。OSSEs的優勢在于可以模擬各種新的觀測類型數據，并且要求模擬觀測應盡可能真實（表現出與實際觀測相同的系統影響，包含與實際觀測相同的誤差特性）。OSSEs在對各種現有的以及未來的觀測系統進行模擬時，需采用具有實際意義的觀測軌道和參數等進行觀測模擬。

③控制試驗，試驗同化所有現有業務同化系統中的觀測模擬數據集。

④對比試驗，在控制試驗基礎上添加待評估的新的觀測類型的模擬數據集；或者對已有的觀測類型采用新的部署或同化策略等。

⑤基于控制組和對比組的比較，評估新的觀測類型、已有觀測類型的新的部署或同化策略等對數值天氣預報的影響。

開展OSSEs有3個主要作用：1）定量評估一個新型的觀測系統未來能否對數值天氣預報產生正效果或減少數值預報誤差，并定量計算減少的誤差值。2）通過OSSEs對一個新型觀測系統做出設計和優化決策。相比于發展一套成熟的觀測系統而言，開展OSSEs的經濟成本微不足道。并且，通過OSSEs可對現有的業務同化系統進行試驗和升級，縮短從儀器載荷發展和配置到實現數值預報業務應用的時間周期。3）通過OSSEs研究資料同化系統在已知“真值”條件下的表現。

圖1為OSSE的組成結構，其中所有類型的觀測模擬資料應來自于具有高時空分辨率和高精度的NR，資料同化和數值預報系統應采用與目前業務同化系統盡可能一致的模式和設置。 注意產生NR的預報模式應與資料同化后的數值預報模式不同，以此來避免在OSSE中出現預報模式同卵雙生（identical twin）的問題。當OSSE用于先進觀測系統影響試驗時，采用的同化系統應該是先進的和經過良好測試的，并且OSSE須與實際的數值天氣預報業務系統同步，所使用的數值天氣預報中的各個分系統和組件須是業務中真實使用的系統和組件。OSSE應定期運行以用于評估觀測系統調整（如現有儀器退役等）或新儀器部署帶來的影響。最后為了保證OSSE的可信度，還需對OSSE各要素（NR、模擬、預報影響等）進行檢驗。

圖1 觀測系統模擬試驗（OSSE）組成結構 Fig. 1 The structure and components of the OSSEs

2 OSSE的發展歷史及主要局限

早在1954年，Newton提出了觀測系統對數值天氣預報（NWP）影響的幾個問題，包括應在哪些地方增加觀測站點, 對探空數據的準確性要求多高, 以及最佳的觀測網絡密度等。針對溫度、水汽和風場資料等，全球大氣研究方案（GARP）在1967—1973年，通過對數值預報的影響進行了大型試驗和評估。為了檢驗和評估更多未來的觀測類型對數值預報的潛在影響，OSSE的方法逐漸被提出并得到發展。Arnold和Dey在綜述文章中總結了早期OSSE的方法、適用性和局限性，以及對未來OSSE的設想。

大量研究表明，在開發和部署新的觀測系統之前，OSSE有助于回答有關新的觀測系統的潛在影響，以及觀測資料的最佳使用方法等眾多問題，例如：

1）自1985年開始，Atlas等開展了一系列全球OSSE來研究極軌衛星溫度、濕度和風廓線的相對影響，結果表明風廓線數據在糾正分析誤差及改善天氣預報方面有著巨大潛力，進一步研究表明500 hPa以上的上層風相對于下層風而言，對數值預報提供了大部分的影響。

2）針對天基多普勒測風激光雷達（DWL）的軌道配置和功率的影響，以及在全球風觀測系統和全球對流層風探測器任務中的應用，OSSE被用于決定對雷達測風的具體需求。

3）在ERS和NSCAT散射計發射前通過OSSE研究其潛在影響，相關結論在儀器發射后得到證實。OSSE還被用于開發和測試包括星載被動和主動微波遙感表面風場數據同化方法，首次獲得了散射計數據、SSM/I風速數據在數值天氣預報中可以產生有利影響的結果。

4）高光譜紅外大氣探測儀觀測結果的定量影響以及清云處理的重要性，這一點后來也通過大氣紅外探測儀（AIRS）的實際數據得到證實。

在早期的OSSE研究中，由于可用的模型非常有限，用于生成NR和模擬觀測的模式與數據同化預報的模式是完全一樣的，即著名的“同卵雙生”問題。由于忽視了物理參數化和插值誤差，導致自由運行的NR并不能完全真實的反應自然場景的“真值”，從而使得數據同化預報的結果與NR非常接近。因此，無論是對已有的還是未來的觀測類型而言，其觀測與背景偏差（O–B），觀測與分析偏差（O–A），及分析與背景偏差（A–B）等檢驗統計量，與實際業務相比都嚴重偏低。事實上，在同卵雙生的OSSE中，由于采用同樣的模型對觀測進行模擬，使得模擬觀測數據集與背景場具有高度一致的系統特性，這也導致在同化中只需非常少量的觀測就達到了極好的預報效果。而現實中具有高時空分辨率、全球覆蓋的觀測類型，例如全球衛星資料，其觀測誤差空間不能被有效地模擬，故其影響也難以被準確評估。

Arnold和Dey提出了“異卵雙生”的OSSE方法，即采用一個模式用于生成NR和模擬觀測，而采用另一個模式用于OSSE的同化預報；但兩個模型之間的差異應小于真實大氣與業務數值預報模式之間的差異。Stoffelen等對異卵雙生的OSSE方法在觀測模擬評估中的效果進行了檢驗。顯然，這是對同卵雙生OSSE的一種很有效的改進方法，但仍然不能完全消除OSSE對模式的依賴性。為進一步減小同卵雙生問題的影響，另一種常用方式是采用一個高空間分辨率、高精度的模型來生成NR和模擬觀測，而采用一個空間分辨率相對較低的OSSE的同化預報系統。雖然此法對部分研究適用，但仍然存在一個潛在風險是無法實際評估未來觀測系統在未來同化預報中的最佳同化策略及其影響問題。

此外，由于NR本身的局限性（例如空間分辨率，物理參數化方案），對各種類型觀測覆蓋范圍和觀測誤差特性模擬能力的局限性（例如輻射傳輸模式的準確性，模擬觀測誤差及誤差相關性是否真實），以及同化系統的先進性等問題，都使得開展OSSE研究和應用具有一定局限性。不過，通過比較O–B和O–A的分布特征，單點觀測系統影響試驗，OSSE校驗等方法，可以對OSSE的可靠性和局限性進行檢驗。最后，所有的OSSE都不可以得出超過上述局限性的結論。

3 OSSEs近期重要進展

3.1 關于NR

早期的OSSEs主要受到模型發展的限制，無法采用真正具有高時空分辨率和高精度的模型來生成NR。目前，全球發布的成熟可用的NR只有ECMWF發布的T511 NR和美國NASA的全球模式和同化中心GMAO的科學家發布的G5NR。在此基礎上，美國NOAA的科學家近期發布了一個更先進的空間分辨率為7 km的OSSE系統。G5NR采用了更高空間分辨率的模式生成NR，并且在對傳統觀測、輻射觀測、掩星彎曲角等觀測類型誤差進行模擬時采用了隨機誤差+偏差的方法，表1總結了2個OSSEs系統的主要組成要件及其特征。

表1 T511 NR和G5NR的組成要件對于GNSS/RO和GEOHSS兩種觀測類型的比較[5, 29-30] Table 1 The comparison between T511 NR and G5NR for the simulation of GNSS/RO and GEO-HSS[5, 29-30]

事實上，無論是T511 NR還是G5NR的分辨率都不夠高，為了更好地模擬真實大氣的狀態，尤其是模擬更多中小尺度的自然現象，例如對流云系統的模擬等，仍然需要更高分辨率的模式。來自ECMWF與橡樹嶺國家實驗室的科學家近期完成了世界上第一個平均網格間距為1.4 km的地球大氣季節性尺度全球模擬，該模擬是在橡樹嶺的Summit計算機（截至2019年11月世界上最快的計算機）上用改編版的ECMWF綜合預報系統（IFS）運行的。與9 km網格間距和參數化的模型相比，最新的1.4 km網格化間距模型的模擬結果可以很好地模擬深對流系統等，對于中小尺度的自然現象的仿真具有更好的保真度。

3.2 關于Quick-OSSE

Quick-OSSE是指在較短的時間內通過數據同化之后進行單一預測試驗；它的優點是經濟，運行速度快，有時可以用來回答與某一特定天氣（例如臺風或暴雨）有關的問題，或用來揭示特定觀測系統的影響潛力；缺點是效用有限，因為它們通常不能得到統計上顯著的定量試驗結果。Quick-OSSE對于數據同化影響分析有廣泛的應用。高時空分辨率的高精度大氣溫濕度場為局地天氣預報中的強風暴系統（LSS）的預報提供重要信息。對于來自地球靜止軌道（GEO）的高光譜分辨率或高光譜紅外探測儀（統一稱之為GEO-HSS）為大氣動力場和熱力場提供了前所未有的連續三維信息，這對數值模式預報提供了重要的幫助。為了證明GEO HSS探測儀輻射對LSS預報的價值，Li等開發了一個區域qucik-OSSE框架，包括高分辨率NR的運行生成、綜合觀測模擬與驗證以及對LSS預報的影響研究。結果表明，在現有的低地球軌道（LEO）探測儀的基礎上，GEO HSS探測儀可以為LSS預報提供正影響（整體均方根誤差降低3.56%）。此外，更頻繁的同化和更小的稀疏距離允許更多的觀測被同化，并可能進一步增加GEO HSS探測儀觀測在預報中的正效果。

Li等利用快速的區域觀測系統模擬試驗，研究了利用小衛星填補傳統氣象衛星缺失帶來的影響。他們的研究表明，單個小衛星，無論是紅外高光譜還是微波探測儀，都能夠對局地強風暴天氣的預報有所改進。然而，為了填補傳統衛星缺失帶來的影響，需要發射三顆甚至更多的小衛星，來增加觀測的覆蓋面，以彌補小衛星精度略低、通道略少的缺陷。

陳柯等基于我國候選的50 GHz、118 GHz、183 GHz、380 GHz和425 GHz五頻段靜止軌道微波輻射計載荷方案，開展了地球靜止軌道微波觀測系統模擬試驗，研究了其觀測時間分辨率、頻段選取和觀測誤差對臺風預報的影響，以2018年臺風“瑪利亞”和“山竹”為案例分析了靜止軌道微波資料同化對臺風預報的影響。試驗結果表明，對于靜止軌道微波資料同化應用，提高觀測資料的時間分辨率、增加通道數量和降低噪聲水平，能夠有效提升臺風數值預報性能。

3.3 關于Hybrid OSSE

傳統的OSSEs試驗可以對觀測數據的影響進行很好的評估，但是在進行模擬和計算中有兩個難點，其一是關于如何模擬已有的觀測數據并與實際一致的觀測誤差，另一個是如何對OSSEs進行驗證和校正（即OSSEs中現有觀測系統對預報的影響應與業務預報系統中觀測數據的影響接近或相當）。與傳統OSSEs不一樣，Hybrid OSSE不使用傳統意義上的自由運行產生的NR，而是使用高時空分辨率的再分析資料作為NR，比如ERA5。這使得Hybrid OSSE與傳統OSSEs相比有兩個優勢：1）只有未來觀測數據是從高時空分辨率的再分析場中模擬得到的，而其他已有觀測數據則是直接用實際的觀測數據；2）預報結果不僅可以與再分析資料進行比較，還可以與實際觀測來比較進而對未來觀測系統進行有效的評估，例如熱帶氣旋最佳路徑和在實際天氣事件中獲得的地面雨量器數據。Hybrid OSSE大大減少了模擬已有觀測數據的復雜性和不確定性，可以更有效的提高對于目標觀測的預報影響評估試驗結果。圖2 給出用ERA5再分析資料作為NR模擬的GEO CrIS FSR第1183通道亮溫，和CrIS FSR實際觀測的亮溫進行比較，其中在GEO CrIS FSR圖中，LEO觀測數據已經用紅線標出，可以看出模擬亮溫可以反映出與實際觀測非常相近的天氣系統和大氣干濕狀態，并且由于在同一時刻靜止衛星的觀測范圍遠大于極軌衛星，所以利用再分析數據模擬未來觀測系統也是可行且較為省時的一種方法。

圖2 實際觀測的CrIS FSR 1183通道亮溫（a）和用ERA5做為NR模擬的靜止衛星CrIS FSR 1183通道亮溫（b）（注意兩者的觀測角度不一樣） Fig. 2 The brightness temperature of the CrIS FSR channel 1183 from the real observations (a) and the simulated GEO satellite (b) (Note the two have different zenith angles)

Okamoto等為研究搭載在下一代的葵花靜止地球軌道衛星上的紅外高光譜大氣探測儀（Geo-HSS）的潛在影響，設計了基于再分析資料（ERA5）為NR的Hybrid OSSE試驗。采用一個典型的強降水事件發生時期的具有高精度的再分析資料（ERA5）作為“真實的”大氣廓線信息，對地球靜止衛星上的紅外高光譜大氣探測儀觀測的模擬仿真試驗。Wang等在Hybrid OSSE中，對GEO上搭載全光譜分辨率的高光譜紅外探測儀CrIS的可能影響開展了研究。選擇2018年和2019年的兩個局地強風暴（LSS）天氣過程案例來評估GEO CrIS–FSR的影響。圖3 給出了ERA5再分析數據中的V風場500hPa分析圖（圖3a），控制試驗和模擬試驗中的V風場分別在圖3b和圖3c。其中控制試驗是指對現有觀測數據的同化，包括傳統觀測數據（GTS），微波衛星資料（AMSUA和ATMS）和紅外衛星資料（IASI和CrIS–FSR）；模擬試驗用模擬的靜止衛星CrIS-FSR數據代替極軌衛星CrIS-FSR數據，其他觀測數據不變。為了更好的比較同化模擬GEO CrIS-FSR和觀測CrIS-FSR的變化，圖3d是ERA5再分析場和控制試驗的差別（ERA5–CNTRL），它的標準誤差協方差（standard deviation）是3.51 m/s，圖3e是ERA5再分析場和模擬試驗的差別（ERA5–EXP），它的標準誤差協方差是3.41 m/s。所以對于500 hPa風場，GEO CrIS-FSR可以提供更大的觀測范圍和觀測數據，因此使預報結果更接近NR，通過同化GEO CrISFSR讓V風場在500 hPa的誤差降低3%。

圖3 500 hPa 風場圖（單位：m/s） （a）ERA5再分析資料風場；（b）從控制試驗中得到V風場；（c）從模擬試驗中得到V風場；（d）ERA5再分析資料和控制試驗V風場的差別（ERA5-CNTRL）；（e）ERA5再分析資料和模擬試驗V風場的差別（ERA5-EXP） Fig. 3 The V-wind at 500 hPa (unit: m/s) (a) ERA5 reanalysis fields; (b) CNTRL; (c) EXP; (d) the differences between ERA5 and CNTRL (ERA5-CNTRL); (e) the differences between ERA5 and EXP (ERA5-EXP)

進一步的分析表明，GEO CrIS FSR 對于大氣溫度、濕度、降水量以及風場的預報都有所改善，總的RMSE降低了5%。Hybrid OSSE的優勢在于，它允許在更現實的環境中評估未來的觀測結果，而傳統的OSSEs則需要對系統進行復雜的校準，以確保結果的真實性。所謂校準（calibration）是指微調OSSE系統使得當OSSE完全用于現有觀測系統時，得到的影響結果與OSE試驗結果相當，或與業務預報系統中觀測數據的影響相當，這是OSSE中的一個很大挑戰，同時耗費大量的計算。而Hybrid OSSE則避免了校準的問題，只需做OSSE確認（verification）即可，OSSE的確認可以通過比較兩組試驗完成，第一組是完全采用現有觀測系統數據，而第二組則是在第一組的基礎上將某個儀器（例如極軌衛星高光譜大氣探測儀）的實際觀測替換成模擬觀測，兩組試驗結果一致即表明Hybrid OSSE系統可信度高，可以用于評估未來同類型的觀測系統（例如靜止衛星高光譜大氣探測儀）。

4 總結

開發和建立集軌道模擬、導航模擬、觀測模擬和影響評估于一體的綜合OSSE系統對地球系統科學發展、數據同化和數值預報研發、觀測系統設計和優化配置等具有重要意義。傳統的OSSE存在以下四個方面的局限性：

1）基于自由大氣的NR難以真實反映諸如臺風和局地強對流等高影響天氣事件；

2）現有系統的觀測特性特別是誤差特性難以在模擬中得到客觀表征；

3）用于評估影響的預報模式既不能和NR太接近也不能相差太遠，如果相差太遠，則難以證明影響，而如果太接近，則影響可能無意義；

4）傳統OSSE很難進行校準，校準意味著需要對OSSE系統進行調整，以便將其應用于現有系統真實觀測時，來自真實數據和模擬數據的影響是接近且可比較的。

Hybrid OSSE系統能有效克服以上局限。其所有模擬基于高分辨率分析場或再分析場，因而能較好的反應真實場景，而模擬只針對未來觀測系統，試驗中現有系統都采用實際觀測資料，避免了OSSE校正及模擬現有系統帶來的問題。Hybrid OSSE可以成為未來觀測系統模擬和評估的重點研究方向。

未來的綜合系統應能夠模擬來自任意軌道包括高、中、極、低四類軌道的各類儀器觀測，能夠評估儀器性能指標、時間分辨率、空間分辨率和空間覆蓋范圍等綜合需求，能夠用于觀測系統規劃和星座優化布局。未來OSSE綜合系統需要更全面的耦合模型來生成NR，例如通過地球系統大科學裝置將大氣、海洋、陸地模型都耦合起來，生成可以更好地代表自然中大氣狀態的NR，以及模擬自然大氣中的物理和化學現象。Halliwell 等采用一個大氣和海洋耦合模型生成的NR開展了OSSE研究。也可采用更高時空分辨率的區域和全球分析場或再分析場用于Hybrid OSSE。并且未來的OSSE NR應具有云雨大氣下的觀測模擬能力；先進同化系統（尤其云雨大氣下）；先進的觀測模擬技術（主被動、全天候、全地表、全波段）；新型OSSE概念（不通過傳統的NWP同化），例如短臨預報型OSSE和天氣分析診斷型OSSE等。