데이터 수집 :
* 날씨 위성 : 넓은 지역에서 구름 덮개, 온도 및 기타 대기 조건의 이미지를 제공하십시오.
* 날씨 풍선 (Radiosondes) : 하루에 두 번 발사되면 다양한 고도에서 온도, 습도, 풍속 및 방향 및 대기압을 측정합니다.
* 지상 기상 스테이션 : 표면의 온도, 습도, 강수량, 풍속 및 방향 및 대기압을 측정하십시오.
* 도플러 레이더 : 폭풍 강도와 방향에 대한 정보를 제공하여 강수량과 움직임을 감지합니다.
* 번개 감지 네트워크 : 번개 파업을 추적하여 예측자가 뇌우를 식별하도록 돕습니다.
데이터 분석 및 모델링 :
* 수치 기상 예측 (NWP) 모델 : 물리 법칙과 입력 데이터를 기반으로 대기를 시뮬레이션하는 복잡한 컴퓨터 모델. 이 모델은 다양한 날씨 요소에 대한 예측을 생성합니다.
* 앙상블 예측 : 예측의 불확실성을 평가하기 위해 초기 조건이 약간 다른 여러 NWP 모델을 실행합니다.
* 통계 예측 : 역사적 날씨 데이터를 사용하여 통계적 관계를 개발하고 예측합니다.
* 전문가 시스템 : 숙련 된 기상 학자들의 지식을 통합하여 지역 조건에 따라 예측을 개선합니다.
커뮤니케이션 및 시각화 :
* 날씨지도 : 기호와 색상을 사용하여 다양한 날씨 매개 변수를 표시합니다.
* 날씨 그래픽 : 애니메이션, 차트 및 시각화는 날씨 패턴과 트렌드를 설명하는 데 도움이됩니다.
* 예측 소프트웨어 : 데이터 분석, 모델 해석 및 예측 통신을위한 도구를 제공합니다.
기타 도구 및 기술 :
* 항공기 관찰 : 상업 및 군용 항공기의 데이터는 날씨 관측에 기여합니다.
* 해양 부표 : 해수면 온도, 파도 높이 및 기타 해양 조건에 대한 데이터를 수집합니다.
* 기후 모델 : 장기 기후 변화와 날씨 패턴에 미치는 영향을 연구하는 데 사용됩니다.
기억하는 것이 중요합니다.
* 일기 예보는 복잡한 과학입니다 : 항상 불확실성의 요소가 있습니다.
* 예측은 끊임없이 발전하고 있습니다. 새로운 데이터가 지속적으로 수집되고 분석되어 예측 업데이트로 이어질 수 있습니다.
* 지역 전문 지식 문제 : 기상 학자들은 지역 지리 및 날씨 패턴에 대한 지식을 사용하여 예측을 개선합니다.
이러한 도구와 기술을 결합함으로써 기상 학자들은 공공 안전 및 의사 결정을위한 정확하고 신뢰할 수있는 일기 예보를 제공하기 위해 노력합니다.
