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天気予報とは、科学技術を応用して、特定の場所と時間における大気の状態を予測することです。人々は何千年もの間、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世紀以降に始まりました。
天気予報は、大気、陸地、海洋の現在の状態に関する定量的データを収集し、気象学を使用して特定の場所で大気がどのように変化するかを予測することによって作成されます。かつては気圧の変化、現在の気象条件、空の状態または雲量に基づいて手動で計算されていましたが、現在では天気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 ]予報の基礎となる最適な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、およびモデルのバイアスに関する知識を含む人間の入力が依然として必要です。
予測の不正確さは、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、そして大気および関連プロセスに関する理解の不完全さに起因します。したがって、現在時刻と予測対象時刻の差（予測範囲）が大きくなるにつれて、予測の精度は低下します。アンサンブルやモデルコンセンサスを用いることで、誤差を縮小し、予測の信頼性を高めることができます。
天気予報には実に多様な用途があります。気象警報は人命や財産を守るために重要です。気温や降水量に基づく予報は農業にとって重要であり、ひいては商品市場のトレーダーにとっても重要です。気温予報は、電力会社が今後数日間の需要を予測するために利用されます。日常生活では、多くの人が天気予報を参考にその日の服装を決めています。大雨、大雪、強風によって屋外活動が著しく制限されるため、予報はこうした天候を考慮して活動を計画したり、事前に準備をして乗り切るために役立ちます。
天気予報は経済の一部である。例えば、2009年に米国は約58 億ドルを天気予報に費やし、その6倍の利益を生み出したと推定されている。[ 2 ]
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ていました。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 ]後に、テオフラストスは『兆候の書』と呼ばれる天気予報の本を編纂しました。[ 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 ]こ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時期でした。 [ 6 ]新約聖書では、イエスが地域の天気のパターンを解読し理解することについて、「夕方になると、『空が赤いから、明日は晴れるだろう』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』と言う。あなたたちは空の様子を解釈する方法は知っているが、時代の兆候を解釈することはできない」と述べていると伝えられています。[ 7 ]
西暦904年 、イブン・ワフシヤの『ナバテア農業』は、以前のアラム語の著作からアラビア語に翻訳されたもので[ 8 ] 、大気の変化や惑星の星の変動による兆候の天気予報、月の満ち欠けの観察に基づく雨の兆候、風の動きに基づく天気予報について論じている[ 9 ] 。
古代の天気予報方法は、通常、観察された事象のパターン、つまりパターン認識に依存していました。たとえば、夕日が特に赤ければ、翌日は晴天になることが多いことが観察されていました。この経験は世代を超えて蓄積され、天気に関する言い伝えが生まれました。しかし、これらの予測のすべてが信頼できるとは限らず、その多くは厳密な統計的テストに耐えられないことが判明しています。[ 10 ]
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った。[ 11 ]それ以前は、遠方の天気予報が伝わる最速の速度は1日あたり約160キロメートル（100 マイル/日）であったが、実際には1日あたり60～120キロメートル（40～75マイル/日）が一般的であった （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 ]風上側の気象状況の知識に基づいて予報を行うことができるようになった。
天気予報を科学として確立した功績を持つとされるのは、イギリス海軍 士官のフランシス・ボーフォートと彼の弟子ロバート・フィッツロイの二人である。二人ともイギリス海軍と政府関係者の間で影響力のある人物であり、当時マスコミで嘲笑されたものの、彼らの研究は科学的に認められ、イギリス海軍に受け入れられ、今日の天気予報の知識の基礎となった。[ 15 ] [ 16 ]
ビューフォートは風力階級と気象表記法を開発し、それを生涯にわたって自身の航海日誌で使用した。また、イギリス沿岸における信頼性の高い潮汐表の作成を推進し、友人のウィリアム・ウェウェルと共に、イギリス沿岸警備隊の200か所の観測所における気象記録の整備を拡大した。
ロバート・フィッツロイは1854年に、船員へのサービスとして海上での気象データの収集を扱う貿易省内の新設部門の責任者に任命された。これは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テスト済みの機器を使用して、気象に関するデータを収集し計算する任務を負っていた。[ 17 ]
1859 年 10 月に発生した嵐によりロイヤル チャーター号が失われたことがきっかけで、フィッツロイは予測を可能にするための海図を開発し、それを「天気予報」と呼び、こうして「天気予報」という言葉が生まれた。[ 17 ] 15 か所の陸上観測所が設置され、電信を使って決まった時間に天気の報告を毎日フィッツロイに送信し、最初の強風警報サービスにつながった。船舶向けの警報サービスは 1861 年 2 月に電信通信を使用して開始された。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 ]翌年には、強風が予想されるときに主要港に嵐警報コーンを掲揚す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「天気の本」は、当時の科学的見解をはるかに先取りしていた。
電信網が拡大し、警報の伝達がより迅速になったことで、全国的な観測網が開発され、それを使って概観分析を行うことができるようになった。詳細な気象報告をより安価な電報に短縮するために、送信者は米国陸軍通信隊が開発したような電信コードで気象情報を符号化した。[ 19 ]気象パラメータの変化を写真で連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た。[ 20 ] [ 21 ]
正確な情報を伝えるためには、雲を記述するための標準的な語彙が必要となった。これは、 1802年にルーク・ハワードによって初めて考案され、 1896年の国際雲図鑑で標準化された一連の分類法によって実現された。
大気物理学の理解が進歩し、現代の数値天気予報の基礎が築かれたのは20世紀になってからのことだった。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でいたメモや導出を発見した後、「数値処理による天気予報」[ 22 ]を出版した。彼はその中で、大気の流れを支配する予報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することで、数値予測解を見つけることができると説明した。
リチャードソンは、何千人もの人々が大きな講堂で計算を行い、それを他の人に渡すことを想定していた。しかし、必要な計算の数が膨大すぎて、コンピュータを使用せずに完了することは不可能であり、グリッドのサイズと時間ステップにより、深まるシステムでは非現実的な結果が生じた。後に数値解析により、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による天気予報は、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行われた。[ 24 ] [ 25 ] [ 26 ]数値天気予報の実用化は、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、1955年に始まった。[ 27 ]
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、同年後半には最初の天気図が作成されました。 [ 28 ] 1911年、気象庁はラジオ放送による初の海上天気予報の発表を開始しました。これには、イギリス周辺地域の強風や暴風雨の警報が含まれていました。[ 29 ]米国では、最初の公共ラジオ予報は1925年にエドワード・B・「EB」・ライドアウトによって、ボストンのエジソン電灯局WEEIで行われました。 [ 30 ]ライドアウトは米国気象局出身で、 1931年にWBZの天気予報士G・ハロルド・ノイズも同様でした。
世界初のテレビ天気予報は、天気図の使用を含め、1936年11月にBBCによって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年に実用化されました。[ 31 ]ジョージ・カウリングは1954年に天気図の前でテレビに出演しながら最初の天気予報を行いました。[ 32 ] [ 33 ]アメリカでは、1940年か1947年にシンシナティのデュモン・テレビジョン・ネットワークでジェームズ・C・フィドラーが実験的なテレビ予報を行いました。[ 30 ] [ 34 ] 1970年代後半から1980年代初頭にかけて、アメリカン・ブロードキャスティング・カンパニー（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・コールマンは、テレビ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使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フランク・バッテンと提携し、全国および地域の天気予報に特化した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）を立ち上げた。一部の天気チャンネルは、より多くの視聴者にリーチするために、 YouTube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ている。
数値天気予報の基本的な考え方は、ある時点での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、陸上の地上にある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、これらの観測の計測機器、観測方法、およびタイミングを世界的に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、 SYNOPレポートで 6 時間ごとに報告します。[ 36 ] [ 37 ]観測所は、対流圏の深部から成層圏まで上昇するラジオゾンデを打ち上げます。[ 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ます。[ 39 ] [ 40 ] [ 41 ]ラジオゾンデからの同様のデータと比較すると、衛星データはグローバルなカバレッジ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の位置と強度に関する情報を提供し、これを使用して時間の経過に伴う降水量の蓄積を推定できます。[ 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 m から 6 km 上空) に現場観測の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、これらの高度からデータを取得するために気象ドローンが検討され始めました。2010 年代以降、研究は大幅に増加しており、気象ドローンのデータは将来、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、航空路に沿ってパイロットレポートを提供し、 [ 47 ]船舶航路に沿って船舶レポートを提供しています。偵察機を使用した調査飛行は、熱帯低気圧などの関心のある気象システムの中や周辺を飛行します。[ 48 ] [ 49 ]また、偵察機は、寒冷期に外洋を飛行し、予報ガイダンスに大きな不確実性をもたらすシステム、または下流の大陸で3〜7日後に大きな影響があると予想されるシステムに向かいます。[ 50 ]
モデルは、この観測データを使用して初期化されます。不規則な間隔で取得された観測データは、データ同化法と客観解析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。その後、データはモデルで予測の開始点として使用されます。[ 51 ]一般的に、大気の物理と力学を予測するために使用される方程式のセットは、原始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、少し先の将来の大気の状態を予測します。次に、方程式がこの新しい大気の状態に適用され、さらに先の将来の大気を予測する新しい変化率が求められます。この時間ステップ手順は、解が目的の予測時間に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係しており、数値安定性を維持するために選択されます。[ 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すが、[ 53 ]地域モデルの時間ステップは 1 分から 4 分の間です。[ 54 ]グローバルモデルは、さまざまな未来の時間で実行されます。気象庁の統合モデルは 6 日先まで実行され、[ 55 ]欧州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が実行するグローバル予測システムモデルは16日先まで実行されます。[ 57 ]モデルの解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として知られています。[ 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よくあります。これは、モデル内の既知のバイアスを除去するための統計的手法、または他の数値気象予報間のコンセンサスを考慮するための調整の形をとることができます。 [ 59 ] MOSまたはモデル出力統計は、数値モデルの出力を解釈し、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取得できます。 1963年にエドワード・ローレンツが提唱したように、2週間以上の範囲で行われる長期予報は、関連する流体力学方程式の混沌とした性質のために、大気の状態を決定的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について、初期値の極めて小さな誤差が約5日ごとに2倍になります。[ 60 ]
基本的に、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、大気の将来の状態を予測するために使用される、原始方程式と呼ばれる一連の方程式が含まれています。 [ 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、およびポテンシャル温度のスカラー場と速度ベクトル場を時間とともに進化させるために使用されます。一部の原始方程式メソスケール モデルには、汚染物質やその他のエアロゾルの追加輸送方程式も含まれています。[ 62 ]使用される方程式は非線形偏微分方程式であり、いくつかの理想化されたケースを除いて、解析的方法で正確に解くことは不可能です。 [ 63 ] [ 64 ]したがって、数値的方法によって近似解が得られます。モデルによって使用される解法が異なります。一部のグローバル モデルでは、水平方向にはスペクトル法、垂直方向には有限差分法が使用されますが、地域モデルやその他のグローバル モデルでは、通常、3 次元すべてで有限差分法が使用されます。[ 63 ]
天気を予測する最も単純な方法である持続性予測は、今日の状況に基づいて明日の状況を予測します。これは、熱帯地方の夏のように、天候が安定した状態にある場合に有効です。この方法は、停滞した気象パターンの存在に大きく依存します。したがって、変動するパターンでは不正確になります。短期および長期の予報の両方に役立ちます。[ 65 ]
気圧と気圧傾向（時間の経過に伴う気圧の変化）の測定は、19 世紀後半から予報に用いられてきました。[ 66 ]気圧の変化が大きいほど、特に3.5 hPa (2.6 mmHg )を超える場合は、天候の変化も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、低気圧が接近しており、降雨の可能性が高くなります。気圧の急激な上昇は、晴天など、天候の改善と関連しています。[ 67 ]
気圧傾向と並んで、空の状態は山岳地帯の天気を予測する上で重要なパラメータの 1 つです。雲が厚くなる、またはより高い雲層が侵入すると、近い将来雨が降ることを示します。高い薄い巻層雲は太陽や月の周りにハロを作り出すことがあり、これは温暖前線とそれに伴う雨の接近を示します。 [ 68 ]朝霧は晴天を予兆します。雨天の前には霧の発生を妨げる風や雲があるからです。雷雨の列の接近は寒冷前線の接近を示す可能性があります。雲のない空は、近い将来晴天であることを示します。[ 69 ]棒は熱帯低気圧の接近を示すことがあります。天気予報における空の状態の使用は、何世紀にもわたってさまざまな天気の言い伝えを生み出してきました。[ 10 ]
今後 6 時間の天気を予測することは、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小さな特徴を、コンピューター モデルでは解読できないほど小さな他の特徴と同様に、妥当な精度で予測することが可能です。最新のレーダー、衛星、および観測データが与えられた人間は、存在する小規模な特徴をより良く分析することができ、したがって、今後数時間のより正確な予測を行うことができます。[ 71 ]しかし、現在では、これらのデータとメソスケール数値モデルを使用して、時間経過に伴うこれらの特徴の進化を含め、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予測である Minute-Cast で知られています。
過去には、人間の予報官が利用可能な観測に基づいて天気予報を作成する責任を負っていました。[ 72 ]今日では、人間の関与は一般的に、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や、さまざまなモデルのアンサンブルメンバーを使用することで、予報誤差を減らすことができます。[ 74 ]しかし、個々のシステムの平均誤差がどれほど小さくなっても、特定のガイダンス内の大きな誤差は、どのモデル実行でも依然として発生する可能性があります。[ 75 ]人間は、モデルデータをエンドユーザーが理解できる天気予報に解釈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、予報に情報を追加することができます。予報モデルの精度が向上すれば、将来的に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、現在でも人間の介入が必要です。[ 76 ]
類似法は複雑な予測方法であり、予報官は、今後発生する事象によって模倣されると予想される過去の気象事象を記憶しておく必要があります。この手法の使用が難しいのは、将来の事象に完全に類似するものがほとんど存在しないためです。[ 77 ]この種の予測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域での降雨の観測や、将来の降水量と分布の予測に依然として有用な方法です。 [ 78 ]同様の手法は、中期予報で使用され、テレコネクションとして知られています。これは、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てるものです。[ 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）に関連する現象の使用が挙げられます。[ 80 ]
人工知能の利用に関する最初の試みは2010年代に始まった。ファーウェイのPangu-Weatherモデル、GoogleのGraphCast、WindBorneのWeatherMeshモデル、NvidiaのFourCastNetとEarth-2、JuaのEPTファミリーモデル、欧州中期気象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年にかけて登場した。2024年、AIFSはリアルタイム予報の公開を開始し、ハリケーンの進路予測において特定のスキルを示したが、物理ベースのモデルと比較すると、そのような嵐の強度の変化に関しては性能が劣っていた。[ 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な言語モデルを使用しません。代わりに、 ECMWF再解析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Auroraシステムは、世界の10日間の天気と5日間の大気汚染（CO）データを提供します。2、いいえ、いいえ2、SO2、O3および粒子）の予測は、物理ベースのモデルと同等の精度を謳いながら、桁違いに低いコストで実現します。Aurora は、6 つの気象/気候モデルからの 100 万時間以上のデータでトレーニングされました。 [ 83 ] [ 84 ]
2024年、GoogleのDeepMind AI研究所の研究者グループがNature誌に論文を発表し、従来の最良の天気予報システムよりも正確な予報を生成すると期待されるGenCastと呼ばれる機械学習モデルについて説明した。[ 85 ]
AIFSを用いた研究において、Langら（2024）はマッデン・ジュリアン振動の30日間のアンサンブルシミュレーションを発表した。[ 86 ]
予報の最終利用者のほとんどは一般市民です。雷雨は強風や危険な落雷を引き起こし、死者、停電[ 87 ]、広範囲にわたる雹の被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麻痺させ[ 88 ]、低地では洪水を引き起こす可能性があります[ 89 ] 。過度の暑さや寒さは、十分な公共サービスを受けられない人々を病気にさせたり死に至らしめたりする可能性があり、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、生命と財産を保護し、商業上の利益を維持するために、政府機関が予報や注意報/警報/勧告を国民に提供している。エンドユーザーが天気予報に何を求めているかを考慮に入れ、情報を有用かつ理解しやすい方法で提示する必要がある。例としては、米国海洋大気庁の国立気象局(NWS) [ 90 ]やカナダ環境省の気象局(MSC) [ 91 ]などがある。従来、新聞、テレビ、ラジオが天気予報情報を国民に伝える主な媒体であった。さらに、一部の都市には気象ビーコンがあった。インターネットは、膨大な量の具体的な情報を見つけることができるため、ますます利用されている。[ 92 ]いずれの場合も、これらの媒体は定期的に予報を更新している。
現代の天気予報の重要な部分の一つは、国立気象局が深刻なまたは危険な天候が予想される場合に発令する悪天候警報と注意報です。これは、人命と財産を守るために行われます。[ 93 ]最もよく知られている悪天候注意報には、激しい雷雨と竜巻の警報、および激しい雷雨と竜巻の注意報があります。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、霧などがあります。[ 94 ]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、通常の番組を中断します。[ 95 ]
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時までの間に観測された最低気温を使用して計算されます。[ 96 ]つまり、簡単に言うと、今日の最低気温予報は明日の最低気温になる可能性が最も高いということです。
気象予報に関してそれぞれ固有のニーズを持つ分野が数多く存在し、それらの利用者に対して以下のような専門的なサービスが提供されています。
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。霧や異常に低い雲底は、多くの航空機の離着陸を妨げる可能性があります。[ 97 ]乱気流と着氷も飛行中の重大な危険です。[ 98 ]雷雨は、上昇気流と流出境界による激しい乱気流、[ 99 ]激しい降水による着氷、大きな雹、強風、落雷など、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です。[ 100 ]火山灰も航空にとって重大な問題であり、航空機は灰雲の中でエンジン出力を失う可能性があります。[ 101 ]日常的に、旅客機はジェット気流の追い風を利用して燃料効率を向上させるようにルートが決められています。[ 102 ]乗務員は離陸前に、飛行中および目的地で予想される状況についてブリーフィングを受けます。[ 103 ]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、横風の可能性がなくなります。[ 104 ]
水路の商業利用やレクリエーション利用は、風向や風速、波の周期や高さ、潮汐、降水量によって大きく制限される可能性があります。これらの要因はそれぞれ、海上航行の安全性に影響を与える可能性があります。そのため、MAFOR（海上予報）など、無線で船舶の操縦士に詳細な海上気象予報を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。[ 105 ] RTTY、Navtex、Radiofaxを使用することで、海上でも一般的な気象予報を受信できます。
農家は、特定の日に行う作業を決めるために天気予報に頼っています。たとえば、干し草の乾燥は乾燥した天候でのみ可能です。長期間の乾燥は、綿花、小麦[ 106 ]、トウモロコシの作物を台無しにする可能性があります。トウモロコシの作物は干ばつで台無しになることがありますが、乾燥した残骸はサイレージの形で牛の飼料の代替品として使用できます。[ 107 ]霜や凍結は、春と秋の両方で作物に大きな被害を与えます。たとえば、満開の桃の木は、春の霜によって桃の収穫量が激減する可能性があります。 [ 108 ]オレンジの果樹園は、霜や凍結の時期に関係なく、大きな被害を受ける可能性があります。[ 109 ]
風、降水量、湿度の予測は、山火事の予防と抑制に不可欠です。カナダ森林火災気象指数、アメリカのヘインズ指数（2025年から廃止）、オーストラリア火災危険度評価システムなどの指標は、自然または人為的な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。また、気象予報によって、有害な昆虫の発生条件を予測することもできます。
電力会社やガス会社は、天候に大きく左右される需要を予測するために天気予報に頼っています。彼らは、使用量（暖房度日）または冷房使用量（冷房度日）の強さを判断するために、度日と呼ばれる量を使用します。これらの量は、日平均気温65 °F（18 °C）に基づいています。気温が低いと暖房度日（華氏1度につき1）が増え、気温が高いと冷房度日が増えます。[ 110 ]冬には、厳しい寒さで人々が暖房を上げるため、需要が急増することがあります。[ 111 ]同様に、夏には、暑い時期にエアコンの使用が増えると、需要が急増することがあります。 [ 112 ]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の追加供給を購入したり、状況によっては、停電や減煙によって供給を制限したりすることができます。[ 113 ]
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、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る。[ 114 ]例えば、スーパーマーケットチェーンは、さまざまな気象条件における消費者の消費習慣の変化を予測して、棚の在庫を変更することがある。天気予報は、オレンジ、トウモロコシ、大豆、石油などの先物といった商品市場への投資にも利用できる。[ 115 ]
英国海軍は、気象庁と協力して、水路気象（HM）専門分野の一環として、気象観測員と予報官からなる独自の専門部署を設けており、世界中の作戦状況を監視・予報することで、潜水艦、艦船、艦隊航空隊の航空機に正確かつタイムリーな気象および海洋情報を提供している。
英国空軍の移動部隊は、気象庁と協力して、英国軍および同盟軍が展開し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、かつてアフガニスタンの英国軍に予報を提供していた。[ 116 ]
民間部門と同様に、軍の気象予報官は戦闘部隊に気象状況を提供する。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情報を提供し、軍事施設に対してリアルタイムの資源保護サービスを提供する。
海軍予報官は海域と船舶の気象予報を担当しています。米国海軍は、統合台風警報センターを通じて太平洋とインド洋全域の熱帯低気圧の予報を発行することで、海軍自身と連邦政府の他の機関に特別なサービスを提供しています。[ 117 ]
米国内では、第557気象航空団が空軍と陸軍に気象予報を提供している。空軍の予報官は、戦時と平時の両方で航空作戦をカバーし、陸軍を支援している。[ 118 ]米国沿岸警備隊の海洋科学技術者は、砕氷船やその管轄区域内のさまざまな作戦のために船舶予報を提供している。[ 119 ]海兵隊の予報官は、地上支援と航空ベースの米国海兵隊の作戦を提供している。[ 120 ]上記の4つの軍事部門はすべて、キースラー空軍基地で最初の入隊気象技術訓練を受けている。[ 121 ]軍と民間の予報官は、気象予報製品の分析、作成、批評において積極的に協力している。
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