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天気予報は、特定の場所と時間の大気の状態を予測するための科学技術の応用です。人々は数千年にわたって非公式に天気を予測しようと試みてきましたが、正式には 19 世紀から予測され始めました。
天気予報は、大気、陸地、海洋の現在の状態に関する定量的なデータを収集し、気象学を使用して特定の場所の大気がどのように変化するかを予測することによって行われます。かつては主に気圧の変化、現在の気象状況、空の状態や雲量に基づいて手動で計算されていましたが、現在では気象予報は多くの大気要因を考慮に入れたコンピューターベースのモデルに依存しています。 [1]予報のベースとなる最良のモデルを選択するには、パターン認識スキル、テレコネクション、モデルのパフォーマンスに関する知識、およびモデルバイアスに関する知識など、人間の入力が依然として必要です。
予報の不正確さは、大気の混沌とした性質、大気、陸地、海洋を記述する方程式を解くために必要な膨大な計算能力、初期条件の測定に伴う誤差、大気および関連プロセスの不完全な理解により生じます。したがって、現在の時刻と予報を行う時刻 (予報の範囲) の差が大きくなるにつれて、予報の精度は低下します。アンサンブルとモデルコンセンサスの使用は、誤差を狭め、予報の信頼性を高めるのに役立ちます。
天気予報の最終用途は多岐にわたります。気象警報は、人命や財産を守るために使われるため重要です。気温や降水量に基づく予報は農業にとって重要であり、したがって商品市場のトレーダーにとっても重要です。気温予報は、公益事業会社が今後数日間の需要を予測するために使われます。毎日、多くの人が天気予報を使って、その日に何を着るかを決めています。大雨、雪、風の冷え込みにより屋外での活動は大幅に制限されるため、予報はこれらの事象に合わせて活動を計画したり、事前に計画を立てて乗り切るために使えます。
天気予報は経済の一部です。例えば、2009年に米国は天気予報に約58億ドルを費やし、その6倍の利益を生み出したと推定されています。[2]
歴史
古代の予測
紀元前650年、バビロニア人は雲のパターンと占星術から天気を予測しました。紀元前350年頃、アリストテレスは『気象学』で天気のパターンについて記述しました。[3]その後、テオプラストスは『兆候の書』と呼ばれる天気予報に関する本を編纂しました。[4]中国の天気予報の伝承は少なくとも紀元前300年まで遡り、[5]それは古代インドの天文学者が天気予報の方法を開発したのとほぼ同じ時期でした。 [6]新約聖書では、イエスは地元の天気パターンを解読して理解することについて、「夕方になると、あなたは『空が赤いから、天気が晴れるだろう』と言い、朝になると『空が赤く曇っているから、今日は嵐になるだろう』と言います。あなたは空の外観を解釈する方法は知っていますが、時代の兆候を解釈することはできません。」[7]
904年、アラム語の著作からアラビア語に翻訳されたイブン・ワフシヤの『ナバテアの農業』 [8]では、大気の変化や惑星の星座の変化による兆候の天気予報、月の満ち欠けの観測に基づく雨の兆候、風の動きに基づく天気予報について論じられている。[9]
古代の天気予報法は、通常、パターン認識とも呼ばれる、観測された出来事のパターンに依存していました。たとえば、日没が特に赤い場合、翌日は晴れることが多いことが観察されました。この経験は世代を超えて蓄積され、天気の伝承を生み出しました。しかし、これらの予測のすべてが信頼できるわけではなく、その多くはその後、厳密な統計的テストに耐えられないことが判明しました。[10]
現代的な方法
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1835年に電信が発明されて初めて、現代の天気予報の時代が始まりました。[11]それ以前は、遠方の天気予報が届く最速の速度は1日あたり約160キロメートル（100マイル）でしたが、通常は1日あたり60〜120キロメートル（40〜75マイル）でした（陸路でも海路でも）。[12] [13] 1840年代後半には、電信によって広範囲の気象状況の報告をほぼ瞬時に受信できるようになり、[14]風上の気象状況の知識に基づいて予報を行うことができました。
科学としての天気予報の誕生に貢献したとされる二人は、イギリス海軍士官の フランシス・ボーフォートとその弟子のロバート ・フィッツロイである。二人ともイギリス海軍と政府界で影響力のある人物であり、当時はマスコミに嘲笑されたが、彼らの研究は科学的信用を得てイギリス海軍に受け入れられ、今日の天気予報の知識のすべての基礎となった。[15] [16]
ボーフォートは風力スケールと気象表記法を開発し、これを生涯にわたって日記に使用しました。また、イギリス沿岸の信頼できる潮汐表の開発を推進し、友人のウィリアム・ヒューウェルとともにイギリス沿岸警備隊の 200 か所の基地で気象記録の保管を拡大しました。
ロバート・フィッツロイは1854年に商務省内に新設された部門の責任者に任命され、船員へのサービスとして海上での気象データの収集を担当した。これが現代の気象庁の前身である。[16]すべての船長は、この目的のために貸し出された試験済みの機器を使用して気象データの収集と計算を行う任務を負っていた。[17]
1859年10月に起きた嵐で王室勅許状が失われたことから、フィッツロイは予測を可能にする海図を考案し、これを「天気予報」と呼び、「天気予報」という造語を生み出した。[17] 15の陸上局が設立され、電信を使って決まった時間に毎日の天気予報を彼に送信し、これが最初の強風警報サービスにつながった。彼の船舶に対する警報サービスは、1861年2月に電信通信を利用して開始された。最初の毎日の天気予報は、1861年にタイムズ紙に掲載された。 [16]翌年、強風が予想されると、主要な港で嵐警報コーンを揚げるシステムが導入された。[18]フィッツロイが1863年に出版した「天気予報書」は、当時の科学的見解をはるかに上回るものだった。
電信網が拡大し、警報をより迅速に伝達できるようになったため、全国的な観測網が整備され、総観分析に利用できるようになりました。詳細な天気予報をより安価な電報に短縮するため、送信者は気象情報を電信コードでコード化しました。たとえば、米国陸軍通信隊が開発したコードです。[19]写真を使用して気象パラメータの変化を継続的に記録する機器は、キュー天文台から観測所に供給されました。これらのカメラは、1845年にフランシス・ロナルズによって発明され、彼の気圧計はそれ以前にフィッツロイによって使用されていました。[20] [21]
正確な情報を伝えるためには、雲を説明する標準的な語彙が必要になりました。これは、 1802 年にルーク ハワードによって最初に達成され、 1896 年の国際雲地図帳で標準化された一連の分類によって実現されました。
数値予測
20世紀になって初めて、大気物理学の理解が進み、現代の数値天気予報の基礎が築かれました。1922年、イギリスの科学者ルイス・フライ・リチャードソンは、第一次世界大戦中に救急車の運転手として取り組んだメモと導出を発見した後、「数値プロセスによる天気予報」[22]を出版しました。その中で、大気の流れを支配する予測流体力学方程式の小さな項を無視し、時間と空間の有限差分スキームを考案して、数値予測ソリューションを見つけることができると説明しました。
リチャードソンは、何千人もの人々が大規模な講堂で計算を行い、その結果を他の人に渡すことを思い描いていた。しかし、必要な計算の数はコンピュータを使わずに完了するには多すぎ、グリッドと時間ステップのサイズは深層システムでは非現実的な結果をもたらした。後に数値解析によって、これは数値不安定性によるものであることが判明した。[23]最初のコンピュータ化された天気予報は、アメリカの気象学者ジュール・チャーニー、フィリップ・ダンカン・トンプソン、ラリー・ゲイツ、ノルウェーの気象学者ラグナル・フィヨルトフト、応用数学者のジョン・フォン・ノイマン、ENIACプログラマーのクララ・ダン・フォン・ノイマンからなるチームによって実行された。[24] [25] [26]数値天気予報の実用化は1955年に始まりました。[27]プログラム可能な電子コンピュータの開発に後押しされました。
放送
史上初の毎日の天気予報は1861年8月1日にタイムズ紙に掲載され、同年後半には初の天気図が作成された。 [28] 1911年、英国気象庁は初の海洋天気予報を無線送信で発表し始めた。これにはイギリス周辺の強風警報や暴風雨警報が含まれていた。[29]米国では、1925年にエドワード・B・「EB」・ライドアウトがボストンのエジソン電気照明局WEEIで初の公共ラジオ天気予報を行った。 [30]ライドアウトは米国気象局出身で、1931年には WBZの気象予報士G・ハロルド・ノイズが同局出身であった。
天気図の使用を含む世界初のテレビ天気予報は、1936年11月にBBCで試験的に放送されました。 [31]これは、第二次世界大戦後の1949年に実践されました。[31] ジョージ・カウリングは、1954年に地図の前でテレビ放送されながら最初の天気予報を行いました。 [32] [33]アメリカでは、実験的なテレビ予報は、1940年か1947年[説明が必要]にシンシナティのジェームズ・C・フィドラーによってデュモント・テレビジョン・ネットワークで行われました。[30] [34] 1970年代後半から1980年代前半にかけて、アメリカ放送協会（ABC）の「グッドモーニングアメリカ」の初代気象予報士であるジョン・コールマンが、テレビの天気予報に画面上の気象衛星データとコンピュータグラフィックスを利用する先駆者となりました。[35] 1982年、コールマンはランドマークコミュニケーションズのCEOであるフランク・バッテンと提携し、全国および地域の天気予報を専門とする24時間ケーブルネットワークであるウェザーチャンネル（TWC）を立ち上げました。一部の天気予報チャンネルは、より多くの視聴者にリーチするために、 YouTubeやPeriscopeなどのライブストリーミングプラットフォームで放送を開始しました。
数値天気予報
数値天気予報の基本的な考え方は、与えられた時間における流体の状態をサンプリングし、流体力学と熱力学の方程式を使用して、将来のある時点での流体の状態を推定することです。各国の気象サービスからの主な入力は、陸上の地上レベルの自動気象観測所と海上の気象ブイからの地表観測です。世界気象機関は、これらの観測の機器、観測方法、タイミングを世界規模で標準化する活動を行っています。観測所は、METARレポートで1時間ごとに報告するか、[36] SYNOPレポートで6時間ごとに報告します。[37]サイトでラジオゾンデを発射し、これは対流圏の深部から成層圏まで上昇します。[38]気象衛星からのデータは、従来のデータソースが利用できない地域で使用される。[39] [40] [41]ラジオゾンデからの同様のデータと比較すると、衛星データは地球全体をカバーできるという利点がありますが、精度と解像度は低くなります。[42]気象レーダーは降水位置と降水強度に関する情報を提供し、これを使用して時間経過に伴う降水量の蓄積を推定することができます。 [43]さらに、パルスドップラー気象レーダーを使用すると、風速と風向を決定できます。[44]しかし、これらの方法では、下層大気（地上100メートルから6キロメートル）の現場観測ギャップが残ります。このギャップを縮小するために、1990年代後半に気象ドローンを使用してこれらの高度からデータを取得することが検討され始めました。2010年代以降、研究が大幅に増加しており、将来的には気象ドローンのデータが数値気象モデルに追加される可能性があります。[45] [46]
商務省は、航空機の航路に沿ったパイロットレポート[47]と船舶の航路に沿った船舶レポートを提供しています。偵察機を使用した研究飛行は、熱帯低気圧などの興味のある気象システムの中やその周囲を飛行します。[48] [49]偵察機はまた、寒冷期に外洋上を飛行し、予報ガイダンスに大きな不確実性をもたらすシステムや、下流の大陸に3〜7日後に大きな影響を与えると予想されるシステムに飛行します。[50]
モデルは、この観測データを使用して初期化されます。不規則に間隔をあけた観測は、データ同化および客観解析手法によって処理され、品質管理が行われ、モデルの数学的アルゴリズムで使用可能な場所 (通常は等間隔のグリッド) で値を取得します。次に、データはモデル内で予測の開始点として使用されます。[51]一般に、大気の物理および力学を予測するために使用される一連の方程式は、プリミティブ方程式と呼ばれます。これらは解析データから初期化され、変化率が決定されます。変化率は、将来の少し先の大気の状態を予測します。次に、方程式をこの新しい大気の状態に適用して新しい変化率を見つけ、さらに将来の時点の大気を予測します。この時間ステップの手順は、ソリューションが目的の予測時間に到達するまで継続的に繰り返されます。
モデル内で選択される時間ステップの長さは、計算グリッド上の点間の距離に関連し、数値安定性を維持するために選択される。[52]グローバルモデルの時間ステップは数十分のオーダーであるが、[53]地域モデルの時間ステップは1分から4分の間である。[54]グローバルモデルは、将来のさまざまな時間について実行される。英国気象庁の統一モデルは6日先まで実行され、[55]ヨーロッパ中期予報センターのモデルは10日先まで実行され、[56]環境モデリングセンターによって実行される全球予報システムモデルは16日先まで実行される。[57]モデルソリューションによって生成される視覚的な出力は、予報チャート、またはprogとして知られている。 [ 58]生の出力は、予報として提示される前に修正されることが多い。これは、モデル内の既知の偏りを除去する統計的手法の形をとることもあれば、他の数値天気予報間のコンセンサスを考慮に入れるための調整の形をとることもある。[59] MOSまたはモデル出力統計は、数値モデル出力を解釈し、サイト固有のガイダンスを作成するために使用される手法です。このガイダンスはコード化された数値形式で提示され、米国のほぼすべての国立気象局報告ステーションで入手できます。エドワード・ローレンツが1963年に提案したように、2週間以上の範囲で行われる長期予報では、関係する流体力学方程式の混沌とした性質のため、大気の状態を明確に予測することはできません。数値モデルでは、温度や風速などの変数の初期値の非常に小さな誤差が約5日ごとに2倍になります。[60]
本質的に、モデルとは、特定の場所と高度における将来の気象情報を生成するコンピュータ プログラムです。現代のモデルには、プリミティブ方程式と呼ばれる一連の方程式が含まれており、将来の大気の状態を予測するために使用されます。[61]これらの方程式は、理想気体の法則とともに、大気の密度、圧力、および温位 スカラー場と速度 ベクトル場を時間の経過とともに変化させるために使用されます。汚染物質やその他のエアロゾルの追加の輸送方程式も、プリミティブ方程式のメソスケール モデルに含まれています。[62]使用される方程式は非線形偏微分方程式であり、いくつかの理想的なケースを除いて、解析的手法では正確に解くことは不可能です。 [63]したがって、数値手法では近似解が得られます。モデルによって解法が異なります。一部のグローバル モデルでは、水平次元にスペクトル法、垂直次元に差分法を使用しますが、地域モデルやその他のグローバル モデルでは通常、3 次元すべてで差分法を使用します。[63]
テクニック
持続性
最も単純な天気予報法である持続性は、今日の天気から明日の天気を予測するものである。これは、熱帯地方の夏季など、天気が安定しているときに有効である。この方法は、停滞した天気パターンの存在に大きく依存する。したがって、変動パターンにあるときは不正確になる。短期予報と長期予報の両方に役立つ。[65]
バロメーター
気圧の測定と気圧傾向（時間経過による気圧の変化）は、19世紀後半から天気予報に利用されてきました。[66]気圧の変化が大きいほど、特に3.5 hPa（2.6 mmHg ）を超えると 、天候の変化が大きくなることが予想されます。気圧の低下が急激な場合は、低気圧が近づいており、雨が降る可能性が高くなります。気圧の急激な上昇は、晴れなど天候の改善と関連しています。[67]
観察
気圧傾向とともに、空の状態は山岳地帯の天気予報に使われる重要なパラメータの一つである。雲が厚くなったり、より高い雲層が侵入したりすることは、近い将来に雨が降る兆候である。高い薄い巻層雲は太陽や月の周りに暈を作ることがあり、これは温暖前線とそれに伴う雨の接近を示している。[68]朝霧は晴天の前兆である。雨が降る前には風や雲が霧の形成を妨げるからである。雷雨の列が近づくことは寒冷前線の接近を示している可能性がある。雲のない空は近い将来に晴天が続くことを示している。[69]バーは熱帯低気圧の接近を示している可能性がある。天気予報における空の覆いの使用は、何世紀にもわたってさまざまな天気の伝承を生み出してきた。 [10]
ナウキャスト
今後6時間の天気予報は、しばしばナウキャスティングと呼ばれます。[70]この時間範囲では、個々のにわか雨や雷雨などのより小さな特徴や、コンピュータモデルでは解像できないほど小さい他の特徴を、かなりの精度で予報することができます。最新のレーダー、衛星、観測データを与えられた人間は、存在する小規模な特徴をより適切に分析できるため、今後数時間のより正確な予報を行うことができます。[71]しかし、現在では、それらのデータとメソスケールの数値モデルを使用して、それらの特徴の時間的変化を含む、より優れた外挿を行うエキスパートシステムがあります。Accuweatherは、今後2時間の 分単位の降水量予報であるMinute-Castで知られています。
大気モデル
かつては、人間の予報士が利用可能な観測に基づいて天気予報を作成する役割を担っていました。[72]今日、人間の入力は一般的に、モデルのバイアスやパフォーマンスなどのさまざまなパラメータに基づいてモデルを選択することに限られています。[73]予報モデルのコンセンサスと、さまざまなモデルのアンサンブルメンバーを使用すると、予報誤差を減らすことができます。[74]ただし、個々のシステムで平均誤差がどれだけ小さくなっても、特定のガイダンス内で大きな誤差が発生する可能性は、どのモデル実行でも依然としてあります。[75]人間は、モデルデータを解釈して、エンドユーザーが理解できる天気予報にする必要があります。人間は、モデルでは解決できないほど小さい可能性のある局所的な影響に関する知識を使用して、予報に情報を追加できます。予報モデルの精度が向上すると、将来のある時点で予報プロセスで人間が不要になる可能性があることを意味しますが、現時点ではまだ人間の介入が必要です。[76]
アナログ
アナログ技術は予報を行う複雑な方法であり、予報官は、今後のイベントで模倣されると予想される過去の気象イベントを覚えておく必要があります。この技術を使用するのが難しいのは、将来のイベントに完全なアナログがほとんど存在しないためです。[77]このタイプの予報をパターン認識と呼ぶ人もいます。これは、海洋などのデータ空白上の降雨量を観測する便利な方法であり、[78]将来の降水量と分布を予測するのと同じです。同様の技術は、テレコネクションと呼ばれる中期予報で使用され、他の場所のシステムを使用して、周囲のレジーム内の別のシステムの位置を特定するのに役立ちます。[79]テレコネクションの例としては、エルニーニョ南方振動(ENSO) 関連現象の使用があります。 [80]
人工知能
人工知能を利用する最初の試みは2010年代に始まった。HuaweiのPangu-Weatherモデル、GoogleのGraphCast、WindBorneのWeatherMeshモデル、NvidiaのFourCastNet、欧州中期予報センターの人工知能/統合予報システム（AIFS）はすべて2022年から2023年に登場した。2024年にAIFSはリアルタイム予報の発表を開始し、ハリケーンの進路を予測する能力に優れているが、物理ベースのモデルに比べてそのような嵐の強度の変化に関してはパフォーマンスが低い。[81]
このようなモデルは、物理ベースの大気モデリングや大規模言語モデルを使用しません。代わりに、ERA5などのデータからのみ学習します。[82]これらのモデルは通常、物理ベースのモデルよりもはるかに少ない計算量で済みます。[81]
マイクロソフトのオーロラシステムは、世界の10日間の天気と5日間の大気汚染（CO
2、いいえ、いいえ
2、それで
2、O
3オーロラは、物理学に基づくモデルと同等の精度で大気（雲、粒子状物質）の予測を行うことができるが、コストは桁違いに低い。オーロラは、6つの気象・気候モデルから100万時間以上のデータを使ってトレーニングされた。[83] [84]
予測を一般市民に伝える
天気予報のエンドユーザーのほとんどは一般大衆です。雷雨は強風や危険な落雷を引き起こし、死者、停電、[85] や広範囲にわたる雹害につながる可能性があります。大雪や大雨は交通や商業を停止させ、[86] 低地で洪水を引き起こす可能性があります。[87] 過度の熱波や寒波は、公共サービスが不十分な人々を病気にしたり死に至らしめたりすることがあり、干ばつは水の使用に影響を与え、植生を破壊する可能性があります。
いくつかの国では、生命と財産を守り、商業上の利益を維持するために、政府機関に予報や注意報/警報/勧告を国民に提供させています。最終ユーザーが天気予報に何を求めているかについての知識は、情報を有用で理解しやすい方法で提示するために考慮されなければなりません。例としては、アメリカ海洋大気庁の国立気象局（NWS）[88]やカナダ環境省の気象サービス（MSC） [89]などがあります。伝統的に、新聞、テレビ、ラジオは、天気予報情報を国民に提示する主な手段でした。さらに、いくつかの都市には気象ビーコンがありました。膨大な量の特定の情報が見つかることから、インターネットがますます利用されるようになっています。[90]いずれの場合も、これらの機関は定期的に予報を更新しています。
悪天候警報および注意報
現代の天気予報の大きな部分は、厳しいまたは危険な天候が予想される場合に国立気象局が発令する悪天候警報と注意報である。これは生命と財産を保護するために行われる。[91]最もよく知られている悪天候注意報には、激しい雷雨と竜巻警報、激しい雷雨と竜巻注意報がある。これらの注意報の他の形式には、冬の天候、強風、洪水、熱帯低気圧、霧などがある。[92]悪天候注意報と警報は、緊急警報システムなどの緊急システムを使用して、ラジオを含むメディアを通じて放送され、通常の番組に割り込む。[93]
最低気温予報
当日の最低気温予報は、 その日の午後7時から 翌朝の午前7時までの最低気温に基づいて計算されます。[94]つまり、今日の最低気温の予報は、明日の最低気温と同じである可能性が高いということです。
専門家による予測
天気予報に対して独自の特定のニーズを持つ分野は数多くあり、これらのユーザーに対しては以下に示すような専門的なサービスが提供されています。
航空交通
航空業界は天候に特に敏感であるため、正確な天気予報が不可欠です。霧や異常に低い天井により、多くの航空機が離着陸できなくなる可能性があります。[95] 乱気流と着氷も飛行中の重大な危険です。[96]雷雨は上昇気流と流出境界による激しい乱気流、[97]大雨による着氷、大きな雹、強風、雷など、飛行中の航空機に深刻な損傷を与える可能性があるため、すべての航空機にとって問題となります。[98] 火山灰も航空にとって重大な問題であり、航空機は火山灰雲の中ではエンジン出力を失う可能性があります。[99]日常的に、航空機は燃料効率を改善するためにジェット気流の追い風を利用するようにルートが設定されます。 [100]乗務員は離陸前に、経路上および目的地で予想される状況について説明を受けます。 [ 101]さらに、空港では向かい風を利用するために使用する滑走路を変更することがよくあります。これにより、離陸に必要な距離が短縮され、横風の可能性が排除されます。[102]
海洋
水路の商業的およびレクリエーション的利用は、風向と風速、波の周期と高さ、潮汐、降水量によって大幅に制限される可能性があります。これらの要因はそれぞれ、海上輸送の安全性に影響を与える可能性があります。その結果、MAFOR（海洋予報）など、詳細な海洋気象予報を無線で船舶のパイロットに効率的に送信するためのさまざまなコードが確立されています。 [103]一般的な気象予報は、 RTTY、Navtex、Radiofaxを使用して海上で受信できます。
農業
農家は天気予報を頼りに、その日にどんな作業をするか決める。例えば、干し草を乾燥させるのは乾燥した天候の時だけだ。長期間の乾燥は綿花、小麦、[104] 、トウモロコシの作物を台無しにする可能性がある。トウモロコシの作物は干ばつで台無しになる可能性があるが、乾燥した残渣はサイレージの形で牛の飼料の代用品として使用できる。[105] 霜や凍結は春と秋の両方で作物に大きな被害を与える。例えば、満開の桃の木は春の凍結によって桃の収穫量が激減する可能性がある。 [106]オレンジ畑は、時期に関係なく霜や凍結で大きな被害を受ける可能性がある。[107]
林業
風、降水量、湿度の予測は、山火事の予防と制御に不可欠です。森林火災気象指数やヘインズ指数などの指数は、自然または人為的原因による火災の危険性が高い地域を予測するために開発されました。天気を予測することで、害虫の発生条件も予測できます。
公益事業会社
電力会社やガス会社は天気予報を頼りに需要を予想しているが、需要は天候に大きく左右される。彼らは、暖房（暖房度日）や冷房（冷房度日）の使用がどの程度になるかを判断するために、度日と呼ばれる量を使用する。これらの量は、1日の平均気温が65°F（18°C）であることを基準にしている。気温が低いと暖房度日（華氏1度につき1日）となり、気温が高いと冷房度日となる。[108]冬には、厳しい寒さのため、暖房の温度が上がると需要が急増することがある。[109]同様に、夏には、暑い天候でのエアコンの使用が増えると、需要が急増することがある。 [110]需要の急増を予測することで、公益事業会社は価格が上昇する前に電力や天然ガスを追加で購入したり、場合によっては電圧低下や停電を利用して供給を制限したりすることができる。[111]
その他の営利企業
民間企業は、利益を増やしたり、大きな損失を回避したりするために、自社のニーズに合わせた天気予報にお金を払うことが増えています。[112]たとえば、スーパーマーケットチェーンは、さまざまな気象条件での消費者の支出習慣の違いを予測して、棚の在庫を変更することがあります。天気予報は、オレンジ、トウモロコシ、大豆、石油の先物などの商品市場への投資に使用できます。[113]
軍事用途
イギリス
英国海軍は英国気象庁と連携し、水路気象（HM）専門分野の一部として気象観測官と予報官の専門部門を有し、世界中の作戦状況を監視および予報し、潜水艦、船舶、艦隊航空隊の航空機に正確でタイムリーな気象および海洋情報を提供しています。
イギリス空軍の移動部隊は英国気象庁と協力し、イギリス軍や同盟軍が配備されている地域の天気を予報している。キャンプ・バスティオンに拠点を置くグループはアフガニスタン駐留のイギリス軍に天気予報を提供している。[114]
アメリカ合衆国
民間部門と同様に、軍の気象予報官は戦闘員コミュニティに気象状況を伝えている。軍の気象予報官はパイロットに飛行前および飛行中の気象ブリーフィングを提供し、軍事施設にリアルタイムの資源保護サービスを提供する。海軍の予報官は海域と船舶の気象予報を担当する。アメリカ海軍は、合同台風警報センターを通じて太平洋とインド洋の熱帯低気圧の予報を発表することで、海軍自身と連邦政府の残りの部分の両方に特別なサービスを提供している。[115]
アメリカ国内では、空軍気象局が空軍と陸軍に天気予報を提供している。空軍の予報官は戦時と平時の両方の作戦で航空作戦を担当し、陸軍を支援している。[116] アメリカ沿岸警備隊の海洋科学技術者は、管轄区域内の砕氷船やその他のさまざまな作戦のために船舶予報を提供している。 [117]海兵隊の予報官は、地上と空中を拠点とするアメリカ海兵隊の作戦を支援している。[118] 4つの軍種はすべて、キースラー空軍基地で初期の気象学技術訓練を受けている。[119]軍と民間の予報官は、天気予報製品の分析、作成、批評に積極的に協力している。
参照
Wikisource にはこの記事に関連する原文があります:
海洋気圧計の観察...
- 大気汚染予測
- 市民気象観測プログラム
- アンサンブル予測
- 全国大学天気予報コンテスト
- 国立気象観測者の日
- 非同次ガウス回帰
- 地上気象観測
- 熱帯低気圧予報
- 天気と社会の総合学習
- ウェザーホール
- Wxチャレンジ
- オーバーロード作戦の天気予報
参考文献
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さらに読む
- ブルーム、アンドリュー（2019）。『天気予報マシン：予報の裏側を旅する』ニューヨーク：ハーパーコリンズ。ISBN 978-0-062-36861-4。
- イアン・ロールストーン＆ジョン・ノーベリー（2013年）。『嵐の中の不可視：気象を理解するための数学の役割』プリンストン大学出版局。ISBN 978-0691152721。
外部リンク
ウィキメディア・コモンズには、天気予報に関連するメディアがあります。
気象機関
これらは学術的または政府の気象組織です。ほとんどの組織は、関心のある地域の少なくとも限定的な予報を Web サイトで提供しています。
- 世界気象機関
- ヨーロッパ中期天気予報センター (ECMWF)
- ヨーロッパの気象衛星
- オーストラリア気象局
- ベルギー王立気象研究所
- カナダ環境省気象局 2005年4月29日アーカイブ、Wayback Machineにて
- フィンランド気象研究所
- フランス国立気象局 2008年5月14日アーカイブ、Wayback Machineにて
- インド気象局（IMD）
- 国立中期予報センター (NCMRWF)
- インド熱帯気象研究所 (IITM) 2021年5月21日アーカイブ、Wayback Machine
- 国立大気研究研究所 (NARL)
- パキスタン気象局
- ギリシャ国立気象局（ギリシャ）
- 香港天文台
- メット・エアラン（アイルランド）
- イタリア空軍 (Aeronautica Militare) 気象局
- 韓国気象庁
- ニュージーランド気象局
- 南アフリカ気象局
- Meteo Suisse（スイス気象局）（英語）
- 英国気象庁
- yr.no (ノルウェー気象研究所 (met.no) とノルウェー放送協会 (NRK) の共同オンライン天気予報サービス) 2008 年 12 月 16 日にWayback Machineにアーカイブされました
- Unidad de Meteorología – IVIC (気象ユニット – ベネズエラ科学研究所) (スペイン語)
- 国立水力気象研究所(スペイン語)
- スロベニア国立気象局（Academaアプリケーション サーバーと WebMetをベース）
- INPE のテンポと気候気候センター (ブラジル)
- 国立気象局 アメリカ合衆国
- 国家気象センター（中国）
- イスラエル気象局（IMS）
その他の外部リンク
- EH.net の経済史と天気予報の影響
- ダイナミック天気予報 アイオワ州立大学の天気予報オンライン教育ツール
- 「ラジオによる世界の天気予報」『ポピュラーメカニクス』 1930年1月号、50～55ページ、第一次世界大戦後に世界中のさまざまな放送局や船舶からの無線放送を使用して設置された国際天気予報システムに関する記事
- 新しい技術により異常気象の予報精度が向上。竜巻やハリケーンの警報時間を延長する新しい技術により、毎年数百人の命が救われる可能性がある 2012 年 4 月 17 日
- アメリカ大陸、ヨーロッパ、アジア、アフリカ、大西洋、太平洋の現在の航空天気図
- 時代を超えた天気予報
- 気象学 – 簡単な歴史
- 気象学の歴史
- ICHMへようこそ
- インドの気象学の歴史
