1. 위성 관측 데이터 : 정확한 클라우드 이미지 예측에는 고해상도 및 적시 위성 관측 데이터의 가용성이 중요합니다. Goes-R 시리즈 및 MTG (Meteosat 3 Generation)와 같은 위성은 지구 대기를 지속적으로 모니터링하고 빈번한 이미지를 제공합니다. 작동 거리는 위성 관측의 빈도 및 공간 분해능에 따라 다릅니다.
2. 데이터 처리 및 분석 : 위성 데이터의 처리 및 분석에는 고급 기술 및 계산 리소스가 필요합니다. 클라우드 감지, 클라우드 분류 및 모션 추정을위한 알고리즘은 위성 이미지에서 의미있는 정보를 추출하기 위해 사용됩니다. 작동 거리는 이러한 데이터 처리 방법의 효율성과 정확도에 따라 다릅니다.
3. 수치 기상 예측 (NWP) 모델 : 위성 클라우드 이미지 예측은 종종 수치 기상 예측 (NWP) 모델과 통합됩니다. NWP 모델은 바람 패턴 및 온도 프로파일을 포함한 대기 조건에 대한 역동적 인 정보를 제공합니다. NWP 모델의 정확도와 범위는 위성 클라우드 이미지 예측의 거리에 영향을 미칩니다.
4. 예측 방법 및 기술 : 기존의 지속성 방법, 통계적 접근 및 기계 학습 알고리즘과 같은 위성 클라우드 이미지 예측에는 다양한 방법과 기술이 사용됩니다. 운영 거리는 구름 진화 및 움직임을 예측할 때 이러한 예측 방법의 기술과 신뢰성에 따라 다릅니다.
5. 계산 인프라 : 위성 클라우드 이미지 예측에 대한 계산 요구는 특히 고해상도 데이터 및 고급 수치 모델의 경우 상당 할 수 있습니다. 운영 거리는 적절한 컴퓨팅 리소스의 가용성과 예측 알고리즘의 효율성에 따라 다릅니다.
이러한 요소를 고려할 때 위성 클라우드 이미지 예측은 몇 시간에서 며칠의 리드 시간 동안 작동하도록 연장 될 수 있습니다. 그러나 대기 조건 및 모델 한계의 불확실성으로 인해 리드 타임이 증가함에 따라 예측의 정확도는 감소합니다. 위성 기술, 데이터 처리 기술 및 NWP 모델의 지속적인 개선으로 인해 위성 클라우드 이미지 예측의 경계를 점차적으로 넓히고 있습니다.
