北太平洋、北米、北大西洋の今後5日間の表面気圧の予報

天気予報は、特定の場所と時間における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り非公式に、そして19世紀以降は正式に天気を予測しようと試みてきました。

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、気象学を用いて特定の場所における大気の変化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、雲量に基づいて手動で計算されていましたが、現在では多くの大気要因を考慮したコンピューターベースのモデルに依存しています。 [1]予報の根拠となる最適なモデルを選択するには、依然として人間の入力が必要であり、これにはパターン認識能力、テレコネクション、モデルの性能に関する知識、そしてモデルのバイアスに関する知識が含まれます。

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、そして大気および関連プロセスに関する不完全な理解に起因します。したがって、現在時刻と予報対象時刻（予報範囲）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のコンセンサスを用いることで、誤差を縮小し、予報の信頼性を高めることができます。

天気予報の最終用途は多岐にわたります。気象警報は人命と財産を守るために重要な役割を担っています。気温と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ています。日常生活において、多くの人が天気予報を参考にして、その日に何を着るかを決めています。大雨、雪、風の冷え込みによって屋外での活動は大幅に制限されるため、予報はこうした事態を想定した活動計画を立てたり、事前に計画を立てて対処したりするために役立ちます。

天気予報は経済の一部です。例えば、2009年には米国は約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ます。[2]

歴史

古代の予測

紀元前650年、バビロニア人は占星術だけでなく雲の模様からも天気を予報していました。紀元前350年頃、アリストテレスは『気象学』の中で天気の模様について記述しました。[3]その後、テオプラストスは『予兆の書』と呼ばれる天気予報に関する書物を編纂しました。[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手法を開発した頃でもあります。[6]新約聖書には、イエスが地域の天気の模様を解読し理解することについて言及した箇所が引用されています。「夕方になると、『空が赤いから晴れるだろう』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。あなた方は空の模様を解釈することは知っているが、時の兆しを解釈することはできない。」[7]

904年、イブン・ワフシヤの『ナバティーンの農業』は、以前のアラム語の著作からアラビア語に翻訳され、[8]大気の変化と惑星の星の変動の兆候による天気予報、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ました。[9]

古代の天気予報は、通常、観測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。例えば、夕焼けが特に赤い場合、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。こうした経験が何世代にもわたって蓄積され、天気に関する伝承が生まれました。しかし、これらの予測のすべてが信頼できるわけではなく、その多くはその後、厳密な統計的検証に耐えられないことが判明しました。[ 10 ]

現代的な方法

ロイヤル・チャーター号は1859年10月の嵐で沈没し、現代の天気予報の確立を促しました。

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/日）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/日）でした（陸路、海路を問わず）。[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]風上の気象状況に関する知識に基づいて予報を行うことができるようになりました。

予報を科学として誕生させた功績を持つ二人は、イギリス海軍士官 フランシス・ボーフォートとその弟子 ロバート・フィッツロイである。二人はイギリス海軍と政府関係者に影響力を持つ人物であり、当時マスコミから嘲笑されたものの、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、今日の気象予報に関するあらゆる知識の基礎となった。[15] [16]

ボーフォートは風力階級と気象記法を開発し、生涯にわたって航海日誌に使用しました。また、イギリス沿岸における信頼性の高い潮汐表の開発を推進し、友人のウィリアム・ヒューウェルと共に、イギリス沿岸警備隊の200の基地における気象記録の保管範囲を拡大しました。

ロバート・フィッツロイは1854年、商務省内に新設された部署の長に任命され、船員へのサービスとして海上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となった。[16]すべての船長は、この目的のために貸与された試験済みの機器を用いて気象データの収集と計算を行う任務を負っていた。[17]

1887年12月10日のヨーロッパの天気図

1859年10月に起きた嵐で王室勅許状が失われたことをきっかけに、フィッツロイは予報を可能にする海図を開発し、「天気予報」という言葉を生み出した。[17] 15の陸上局が電信を用いて定められた時間に毎日の天気予報を彼に送信するために設置され、これが最初の強風警報サービスにつながった。1861年2月には、電信通信を用いた船舶への警報サービスが開始された。最初の毎日の天気予報は1861年のタイムズ紙に掲載された。 [16]翌年には、強風が予想される場合に主要港で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「ウェザーブック」は、当時の科学的見解をはるかに先取りした内容であった。

電信網が拡大し、警報の伝達速度が速まるにつれ、全国的な観測網が整備され、これを用いて総観解析を行うことが可能になった。詳細な気象通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符号化した。これはアメリカ陸軍通信隊が開発したコードの一つである。[19]気象パラメータの変化を写真で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]

正確な情報を伝達するために、雲を説明する標準的な語彙がすぐに必要になりました。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

3、5、7、10 日先の天気予報と実際の天気結果の差。

大気物理学の理解が深まり、現代の数値天気予報の基礎が築かれたのは20世紀に入ってからでした。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携わった際に作成したメモと導出結果を発見し、「数値的過程による天気予報」[22]を出版しました。彼はその中で、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、時間と空間における有限差分法を考案することで、数値予測解を見つけることができると説明しています。

リチャードソンは、何千人もの人々が計算を実行し、その結果を他の人に渡す大規模な講堂を思い描いていた。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につながった。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的な使用は、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て、1955年に始まりました。 [27]

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ました。 [28] 1911年、英国気象庁は無線通信による初の海洋天気予報を開始しました。これには、イギリス周辺地域への強風警報や暴風雨警報が含まれていました。[29]アメリカ合衆国では、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で初めて公共ラジオ天気予報を行いました。 [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した。

1936年11月13日のBBCテレビ天気図

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中に初めて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、アメリカ放送会社（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「ザ・ウェザー・チャンネル（TWC）」を設立しました。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の放送を開始しました。

数値天気予報

数値気象予測モデルによる500ミリバールの ジオポテンシャル高度と絶対渦度予測の例

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、将来のある時間における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すると、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ことがあります。[39] [40] [41]ラジオゾンデからの同様のデータと比較すると、衛星データは地球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の位置と強度に関する情報を提供し、これを用いて降水量の経時的な蓄積量を推定することができる。[43]さらに、パルスドップラー気象レーダーを使用すれば、風速と風向を測定することができる。[44]しかし、これらの方法では、下層大気（地表から100mから6km）における観測ギャップが残る。このギャップを縮小するため、1990年代後半には、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の導入が検討され始めた。2010年代以降、研究は著しく進展しており、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る。[45] [46]

現代の天気予報は、タイムリーな避難を助け、人命を救い、財産の損害を防ぐ可能性がある。

商務省は、航空機の航路に沿ったパイロットレポート[47]と船舶航路に沿った船舶レポートを提供しています。偵察機を用いた調査飛行は、熱帯低気圧などの重要な気象システムの周囲を飛行します。[48] [49]また、偵察機は寒冷期の外洋上空を飛行し、予報ガイダンスに大きな不確実性をもたらす気象システムや、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気象システムにも飛行します。[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) の値が得られます。その後、データはモデル内で予報の開始点として使用されます。[51]一般に、大気の物理と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、この新しい大気状態に方程式を適用して新しい変化率を見つけ、さらに将来の時点における大気を予測します。この時間ステップの手順は、解が目的の予報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の間の距離に関連しており、数値安定性を維持するために選択されます。[52]全球モデルの時間ステップは数十分単位ですが、[53]地域モデルの時間ステップは 1 分から 4 分です。[54]全球モデルは、将来のさまざまな時間について実行されます。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日先まで実行されます。[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、モデル内の既知の偏りを除去する統計的手法、または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ができます。[59] MOS（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の観測所で入手できます。 1963年にエドワード・ローレンツが提唱したように、2週間以上の長期予報では、流体力学方程式のカオス的性質のために、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、気温や風速などの変数の初期値の極めて小さな誤差が、約5日ごとに倍増します。[60]

本質的に、モデルとは、与えられた位置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。あらゆる現代モデルには、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、大気の将来の状態を予測するために用いられます。 [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、温位の スカラー場と速度 ベクトル場を時間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に関する追加の輸送方程式も、プリミティブ方程式を用いたメソスケールモデルの一部に含まれています。[62]使用される方程式は非線形偏微分方程式であり、解析的手法では厳密に解くことは不可能です。 [63]ただし、いくつかの理想化されたケースを除きます。[64]したがって、数値解析では近似解が得られます。モデルによって解法は異なります。一部の全球モデルでは、水平次元にはスペクトル法、垂直次元には差分法が使用されますが、地域モデルやその他の全球モデルでは、通常、3次元すべてで差分法が使用されます。[63]

テクニック

粘り強さ

最も単純な天気予報方法である持続予報は、今日の天気に基づいて明日の天気を予測するものです。これは、熱帯地方の夏季のように、天気が安定している場合には有効です。しかし、この方法は、気象パターンが停滞していることに大きく依存します。そのため、変動パターンにある場合は不正確になります。この方法は、短期予報と長期予報の両方に有効です。[65]

バロメーター

気圧の測定と気圧傾向（気圧の時間変化）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、天候の変化も大きくなります。気圧の低下が急激な場合は、低気圧が近づいており、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、天候の好転と関連しています。[67]

観察

マレステールは高地で湿気を示し、雨天の到来を告げます。

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す。雲が厚くなったり、より高い雲層が侵入したりするのは、近い将来に雨が降る前兆です。高い薄い巻層雲は太陽や月の周りに暈を作り出すことがあり、これは温暖前線の接近とそれに伴う雨を示しています。[68]朝霧は晴天の前兆です。雨天の前には風や雲があり、霧の形成を妨げます。雷雨の列の接近は寒冷前線の接近を示している可能性があります。雲のない空は、近い将来に晴天になることを示しています。[69]縞模様の空は、熱帯低気圧の接近を示唆している可能性があります。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言い伝えを生み出してきました。 [10]

ナウキャスティング

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る。[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解像するには小さすぎる他の特徴をかなりの精度で予報することができる。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することができるので、今後数時間のより正確な予報を行うことができる。[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め、より優れた外挿を行う専門システムが存在する。Accuweatherは、今後2時間の 分単位の降水量予報であるMinute-Castで知られている。

大気モデル

数値気象予測モデルによる500ミリバールの ジオポテンシャル高度予測の例

かつては、人間の予報官が利用可能な観測データに基づいて天気予報を作成していました。[72]今日では、人間の介入は一般的に、モデルのバイアスや性能など、様々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、様々なモデルのアンサンブルメンバーを使用することで、予報誤差を低減することができます。[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で大きな誤差が生じる可能性は依然としてあります。[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な局所的な影響に関する知識を活用して、予報に情報を追加することができます。予報モデルの精度向上は、将来のある時点で予報プロセスにおいて人間が不要になる可能性を示唆していますが、現時点では依然として人間の介入が必要です。[76]

アナログ

アナログ手法は予報を行う複雑な方法であり、予報官は将来の気象現象が再現すると予想される過去の気象現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、将来の気象現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、海洋などのデータ欠損部における降雨観測や、将来の降水量と分布の予測に有用な手法です。同様の手法は中期予報にも用いられており、テレコネクションと呼ばれています。テレコネクションとは、他の場所にある気象システムを用いて、周囲の気象レジームにおける別の気象システムの位置を特定する手法です。[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）関連現象の利用が挙げられます。[80]

人工知能

人工知能（AI）活用の試みは2010年代に始まりました。HuaweiのPangu-Weatherモデル、GoogleのGraphCast、WindBorneのWeatherMeshモデル、NvidiaのFourCastNet、そして欧州中期予報センター（ECME）の人工知能統合予報システム（AIFS）は、いずれも2022年から2023年にかけて登場しました。2024年にはAIFSがリアルタイム予報の発表を開始し、ハリケーンの進路予測に特に優れた性能を示しましたが、物理ベースのモデルと比較して、ハリケーンの強度変化予測の精度は劣っていました。[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言語モデルは使用しません。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、物理ベースのモデルと同等の精度で大気（大気、粒子状物質）の予測を行えると謳われていますが、コストは桁違いに低いです。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用いて学習されました。[83] [84]

2024年、GoogleのDeepMind AI研究所の研究者グループは、従来の最高の気象予報システムよりも正確な予報を出すことが期待されるGenCastと呼ばれる機械学習モデルについて説明する論文をNature誌に発表しました。[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提示した。[86]

予測を一般大衆に伝える

アメリカの新聞でよく使われるビジュアルスタイルで書かれた2日間の天気予報の例。気温は華氏で表示されています。

予報の最終利用者のほとんどは一般市民です。雷雨は強風と危険な落雷を引き起こし、死者、停電[87]、広範囲にわたる雹害につながる可能性があります。大雪や大雨は交通機関や商業活動を停止させ[88]、低地では洪水を引き起こす可能性があります[89] 。猛暑や寒波は、公共サービスが不十分な地域で病気や死を引き起こす可能性があり、干ばつは水の使用に影響を与え、植生を破壊します。

いくつかの国では、生命や財産を守り、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。 エンド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、情報を有用かつ理解しやすい方法で提供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）[90]やカナダ環境省の気象局（MSC） [91]などがあります。伝統的に、新聞、テレビ、ラジオが天気予報情報を国民に提供する主な手段でした。また、一部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を見つけることができるため、インターネットの利用が増えています。[92]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

現代の気象予報の主要部分は、厳しい気象または危険な気象が予想される場合に国立気象局が発令する気象警報および注意報である。これは生命と財産を守るために行われる。[93]最もよく知られている気象警報には、激しい雷雨および竜巻警報、激しい雷雨および竜巻注意報がある。これらの警報の他の形態には、冬季気象、強風、洪水、熱帯低気圧、霧などがある。[94]気象警報および注意報は、ラジオを含むメディアを通じて、緊急警報システムなどの緊急システムを使用して放送され、通常の番組に割り込む。[95]

最低気温予報

当日の最低気温予報は、 当日午後7時から 翌朝午前7時までの最低気温に基づいて計算されます。[96]つまり、今日の最低気温予報は、明日の最低気温とほぼ一致するということです。

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、次のような専門的なサービスがこれらのユーザーに提供されています。

航空交通

2008年のチャイテン火山の噴火による火山灰雲がパタゴニアの太平洋から大西洋まで広がっている

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、上昇気流とアウトフローバウンダリーによる激しい乱気流、[99]大雨による着氷、大きなひょう、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です。[100] 火山灰も航空にとって重大な問題です。火山灰の雲の中では航空機のエンジン出力が低下する可能性があるためです。[101]日常的に、旅客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ルートに設定されています。 [102]乗務員は離陸前に、ルート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。[103]さらに、空港では向かい風を利用するために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、横風の可能性も排除されます。[104]

海洋

水路の商業利用およびレクリエーション利用は、風向・風速、波の周期性・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。これらの要因はいずれも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、船舶の操縦士に詳細な海洋気象予報を無線で効率的に伝達するための様々なコードが制定されており、例えばMAFOR（海洋予報）などが挙げられます。[105]一般的な気象予報は、RTTY、Navtex、Radiofaxを利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、その日に行う作業を決定します。例えば、干し草を乾燥させるのは乾燥した天候の時だけです。長期間の乾燥は綿花、小麦、[106]、トウモロコシの作物を枯らす可能性があります。トウモロコシの作物は干ばつで枯れてしまう可能性がありますが、乾燥した残渣はサイレージの形で牛の飼料代替品として利用できます。[107] 霜や凍結は春と秋の両方で作物に大きな被害をもたらします。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ります。 [108]オレンジ畑は、時期に関係なく、霜や凍結によって大きな被害を受ける可能性があります。[109]

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といった指標は、自然災害や人為的要因による火災リスクの高い地域を予測するために開発されました。気象予測によって、害虫の発生条件も予測できます。

公益事業会社

空調ユニットは、中央の場所での空気の加熱と冷却に使用されます (凡例については画像をクリックしてください)。

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を利用しています。暖房（暖房度日）や冷房（冷房度日）の使用量を判断するために、度日と呼ばれる数値が用いられます。これらの数値は、1日の平均気温が65°F（18°C）の場合に基づいています。気温が低い場合は暖房度日（華氏1度につき1日）となり、気温が高い場合は冷房度日となります。[110]冬には、厳しい寒さのため人々が暖房の温度を上げるため、需要が急増することがあります。[111]同様に、夏には、暑い天候でのエアコンの使用が増えるため、需要が急増することがあります。 [112]電力会社は需要の急増を予測することで、価格が上昇する前に電力や天然ガスを追加購入したり、場合によっては電圧低下や停電によって供給を制限したりすることができます。[113]

その他の営利企業

民間企業は、利益の増加や多額の損失の回避を目的として、自社のニーズに合わせた天気予報に資金を提供するケースが増えています。[114]例えば、スーパーマーケットチェーンは、天候の変化による消費者の購買行動の変化を予測し、棚の品揃え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、石油などの先物取引といった商品市場への投資にも活用できます。[115]

軍事用途

イギリス

英国海軍は、英国気象庁と連携して、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。

英国空軍の移動部隊は、気象庁と連携して、英国軍および同盟軍が展開する地域の天気予報を行っています。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駐留の英国軍に天気予報を提供していました。[116]

アメリカ合衆国

合同台風警報センター（JTWC）の紋章。

民間部門と同様に、軍の気象予報士は戦闘員コミュニティに気象状況を提供します。軍の気象予報士は、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します。

海軍の予報官は海域を管轄し、船舶の気象予報を行っています。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全体に特別なサービスを提供しています。[117]

アメリカ国内では、第557気象航空団が空軍と陸軍の気象予報を担当している。空軍の予報官は戦時・平時を問わず航空作戦を担当し、陸軍への支援を行っている。[118] 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様々な作戦に船舶予報を提供している。[119]海兵隊の予報官は、アメリカ海兵隊の地上および空中作戦を支援している。[120]上記の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。[121]軍と民間の予報官は、気象予報製品の分析、作成、批評に積極的に協力している。

参照

英語版ウィキソース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...

参考文献

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さらに読む

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  • イアン・ロールストーン＆ジョン・ノーベリー（2013年）『嵐の中の見えないもの：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。
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