Dimensione del mercato dei servizi di previsione meteorologica, per dimensione dell’organizzazione (grandi imprese, piccole e medie imprese), previsione (nowcasting, a breve raggio, a medio raggio, a lungo raggio), settore: tendenze di crescita, quota regionale, intelligence competitiva, rapporto sulle previsioni 2025-2037

Settore dei servizi di previsione meteorologica: fattori di crescita e sfide

Fattori di crescita

• Innovazioni tecnologiche avanzate: Ecosistema di osservazione L'ecosistema IT che comprende comunicazione, archiviazione e tutte le interfacce interne ed esterne sono i due principali elementi infrastrutturali che determinano le prestazioni dei sistemi NEWP. Esempi recenti di tali sviluppi sono le misurazioni spaziali di venti, nuvole e precipitazioni utilizzando lidar e tecnologie radar. Tecnologie di telerilevamento come ecoscandagli a microonde e imager a infrarossi, combinate con reti di osservazione all'avanguardia basate a terra che includono il substrato roccioso, hanno fornito con successo condizioni meteorologiche accurate e hanno migliorato le previsioni su scala sinottica.
  L’aumento dei partenariati pubblico-privato (P3) ha migliorato la penetrazione delle risorse governative per lo sviluppo del radar Doppler e delle comunicazioni di rete interoperabili per le operazioni di salvataggio, supporto e gestione marittima e terrestre. Nel giugno 2019, l'OMM ha introdotto la piattaforma consultiva aperta (OCP) per promuovere l'innovazione nella prossima generazione di informazioni meteorologiche e climatiche con la partecipazione delle parti interessate del settore pubblico e privato, implorando così un approccio a livello comunitario. Inoltre, la NOAA svolge un ruolo fondamentale nella condivisione di strutture governative, competenze e proprietà intellettuale con enti privati ​​nell'ambito degli accordi di ricerca e sviluppo cooperativo (CRADA) e dei programmi di amministrazione per lo sviluppo economico (EDA).
  Gli operatori privati ​​stanno sfruttando la tecnologia per diversificare l’offerta di prodotti/servizi. Nel marzo 2024, Google LLC ha presentato lo Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler (SEEDS), una tecnologia basata sull'intelligenza artificiale per previsioni probabilistiche utilizzando modelli di diffusione. Alcune altre applicazioni downstream di Google includono MetNet-3 e GraphCast, che generano previsioni meteorologiche plausibili. Anche il settore privato sta investendo in tecnologie economiche, tipicamente basate sui progressi della ricerca per costellazioni di nanosatelliti e altre missioni di breve durata. Nel giugno 2024, Kineis, fornitore di connettività satellitare e operatore per l'IoT, ha implementato una costellazione IoT di 25 nanosatelliti nell'Asia del Pacifico.
• Lanci di prodotti continui e comparsa di computer intelligenti: l'efficienza dell'HPC e l'attenzione al rapporto prestazioni/costo energetico sono i fattori trainanti generali per le considerazioni sulla progettazione delle previsioni meteorologiche numeriche. È possibile ottenere previsioni accurate con modelli computazionalmente intensivi ad alta risoluzione come le GPU. Nel marzo 2024, NVIDIA ha lanciato la GPU Blackwell per le previsioni meteorologiche, l'automazione della progettazione elettronica e l'intelligenza artificiale generativa. tutte le opportunità emergenti per l'azienda.
  I computer intelligenti sono ampiamente utilizzati nei modelli basati sui dati e nelle previsioni meteorologiche simulate per la scoperta di conoscenze e la modellazione predittiva. Ciò garantisce la precisione delle previsioni meteorologiche. World Metrics nel 2024 ha stimato che gli Stati Uniti dominavano del 33,8% i supercomputer installati a livello globale. Inoltre, poiché ora i supercomputer possono valutare le previsioni meteorologiche ad alta risoluzione e i modelli climatici in modo più accurato, le previsioni meteorologiche saranno più precise. I meteorologi possono comprendere meglio le tendenze meteorologiche a lungo termine con l’uso di modelli software complessi e tecniche basate su simulatori. Ciò aumenterà anche la quota di mercato del calcolo ad alte prestazioni negli anni previsti.

Sfide

• Meteo non lineare: i modelli di previsione meteorologica utilizzano condizioni oceaniche e atmosferiche in tempo reale per prevedere il meteo futuro perché le condizioni meteorologiche cambiano frequentemente. Una previsione meteorologica considera la copertura nuvolosa, la temperatura, la pressione dell'aria, l'umidità e la velocità del vento. I modelli di previsione meteorologica prendono in considerazione un'ampia gamma di fattori, come latitudine ed altitudine, vicinanza a fonti d'acqua, posizione geografica e costruzioni urbane.
• Processo complesso e mancanza di modelli specializzati: in diverse regioni la disponibilità di risorse e dati sui dati meteorologici è inferiore. Ciò funge da fattore restrittivo per produrre previsioni meteorologiche accurate in molte regioni. Sono attribuiti a ciò eventi meteorologici estremi come tornado, uragani e molti altri.