人間が気象パターンを認識し、解釈し、予測する能力が発揮されるようになったのは、ここ半世紀ほどのことである。温度計と気圧計は18世紀と19世紀から利用されてきましたが、当時でも天気予報は通信と気象パターンの大規模な理解によって制限されていました。
20世紀中盤から後半にかけての技術革新のおかげで、科学者は最先端のツールを備え、正確で信頼性の高い天気予報を作成できるようになりました。
ここでは、衛星画像、 センサー、データ処理、 通信、 モノのインターネットなど、現代の天気予報の柱となる要素のいくつかについて検討します。
衛星気象監視
衛星画像の発明により、科学者や気象学者はこれまでにないほど大規模な気象パターンを追跡し、理解できるようになりました。衛星画像は、低解像度の静止画像で構成されていた当初から大きく進歩し、さまざまなデータ形式が提供され、はるかに優れた画像が生成されています。
たとえば、米国のGOES-16気象衛星は、西半球を15分ごとに、米国本土を5分ごとに、悪天候の地域を30 ～ 60秒ごとにスキャンできます。
この衛星は、ほぼリアルタイムの水文学、海洋、気候、太陽、宇宙のデータを提供することができます。また、照明の位置をマッピングすることも可能で、これは初めての技術です。衛星によって収集されたデータにより、地域的および世界規模の天気予報が可能になり、他のデータソースからの天気データと組み合わせて、何日も先の天気パターンを予測することができます。
衛星による天気監視により、天気パターンの最も包括的な画像が提供され、3～10日間の天気予報に関する洞察が得られます。しかし、予報目的で正確な地域の気象データを提供するという点では、あまり効果的ではありません。
気象データの収集に使用されるレーダーセンサー
最も世界中で採用されている気象データ収集ツールの一つは ドップラーレーダーは、雨、雪、雲など大気中の粒子の位置を収集し、それらの粒子の動き、方向、速度を示すことができます。
レーダーは地域レベルで中解像度のデータを提供することに成功し、6～7分ごとに大気の3次元モデルを表示します。米国では、155のWSR-88Dドップラー レーダー ステーションが連携して、全国レベルでほぼリアルタイムの気象パターン データを提供しています。
このデータは、パターンを確立するのに役立つ一連の気象スナップショットを集約したものです。その後、これらのパターンを使用して1 ～ 3日以内の天気を予測できます。
個人用気象ステーション
高解像度のリアルタイムのローカル気象データは、IoTベースの個人用気象ステーション (PWS) を使用すると最も効果的に得られます。これらのステーションには通常、温度、湿度、気圧、降雨量、風速のセンサーが含まれます。
これらの個人用気象観測所は単独で天気を予測することはできませんが、データ収集ネットワークとして統合することで、高解像度のリアルタイムの気象パターンに基づいた短期的な天気予報モデルを形成することができます。
Weather Undergroundなどの組織は、PWS所有者が接続できる大規模なネットワーク プラットフォームを提供しています。これは、IoTベースの気象監視システムの一例にすぎません。このデータは、衛星やレーダー技術では実現できない、リアルタイムで超高精度の気象情報を提供します。
IoTを使った天気予報 - すべてがつながっている
上で説明したように、気象監視技術には地球規模のものから非常にローカルなものまでさまざまな規模があり、それぞれに大きく異なる利点があります。
現代の天気予報では、これらのデータ ソースを使用して、完全に集約された計算予測モデルを作成し、天気を正確に予測します。
つまり、ある意味では、衛星画像とセンサーデータ、ドップラーレーダー、PWSがすべて連携して、天気予報に重点を置いたIoTを形成しているのです。使用 ビッグデータと人工知能モデル、現代のテクノロジーなしでは歴史的に不可能だった方法でこのデータを理解することが可能になります。
記事寄稿者: Zach Wendt