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気象予報士が天気を予測するために使用する6つのツール

NOAAの国立気象局の気象学者は、常に天候に影響を与える大気の状態を監視してきましたが、時間の経過とともに使用する機器が変更されました。 技術が進歩するにつれて、私たちの科学者はより効率的な機器を使用して追加のデータを収集して使用し始めました。 これらの技術の進歩により、気象学者はこれまで以上に迅速により良い予測を行うことができます。

1. ドップラーレーダ

ミズーリ州スプリングフィールドにある国立気象サービスドップラーレーダータワー。 (NOAA)

ドップラーレーダーは、激しい嵐を観察する気象学者の窓です。 米国全体で159のレーダー塔で、NOAAの国立気象サービスは、米国本土の包括的なカバレッジとアラスカ、ハワイ、プエルトリコ、グアムの部分的なカバレッジを持 ドップラーレーダーは、降水量、雷雨雲の回転、空中竜巻の破片、および風の強さと方向のすべてのタイプを検出します。
レーダーについての詳細を学ぶ

2. 衛星データ

GOES-16、NOAAの最新の気象衛星は、2016年後半に打ち上げられました。 (NOAA)

気象衛星は宇宙から地球を監視し、科学者が分析する観測データを収集します。 NOAAは3種類の気象衛星を運用しています。 極軌道衛星は、地球の表面近くを周回し、1日に6〜7枚の詳細な画像を撮影します。 静止衛星は、地球上の同じ場所に滞在し、30秒ごとに地球全体の画像を頻繁に撮影します。 深宇宙衛星は、強力な太陽嵐と宇宙天気を監視するために太陽に直面しています。 NOAAはまた、他の機関や国が運営する衛星からのデータを使用しています。
NOAAの気象衛星についての詳細をご覧ください

3. Radiosondes

radiosondeを装備したNWS気象気球は、June24、2017にノースダコタ州ビスマルクで打ち上げられます。 (NOAA)

ラジオゾンデは、アッパーエアデータの主な情報源です。 少なくとも一日二回、radiosondesは気象気球に関連付けられており、米国全体で92の場所で打ち上げられています。 その二時間の旅行では、radiosondeは、それが収集し、空気圧、温度、相対湿度、風速と風向について毎秒データを送り返す上部成層圏に浮かびます。 悪天候の間、私たちは通常、嵐の環境に関する追加のデータを収集するために、より頻繁に気象気球を打ち上げます。
気象気球とラジオゾンデについての詳細をご覧ください

4。 自動表面観測システム

テキサス州チルドレスのチルドレス市営空港でASOS。 (NOAA)

ASOS(自動表面観測システム)は、常に地球の表面上の気象条件を監視します。 米国全体の900以上のステーションは、空の状態、表面の可視性、降水量、温度、風に関するデータを1時間に12回まで報告しています。 約10,000人のボランティアNWS協力オブザーバーが、追加の温度、降雪、降雨データを収集し、提供しています。 私たちのASOSとボランティアが収集する観測データは、予測と警告を改善するために不可欠です。
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5. スーパーコンピュータ

これらは自動販売機ではありません:彼らは世界中の気象衛星、気象気球、ブイ、地表局からの数十億の観測を収集、処理、分析するNOAAスーパーコンピュータです。 (NOAA)

NOAAの気象および気候運用スーパーコンピュータシステム(WCOSS)は、現代の予測のバックボーンです。 5.78petaflopの計算容量を使うとそれは毎秒計算のquadrillionsを処理できる。 私たちのスーパーコンピュータは、あなたの平均的なデスクトップコンピュータよりもほぼ6万倍強力です。 ドップラーレーダ,ラジオゾンデ,気象衛星,ブイおよびその他の機器によって収集された観測データをコンピュータ化されたNWS数値予測モデルに供給した。 モデルは、新しい気象データと過去の気象データと一緒に方程式を使用して、気象学者に予測ガイダンスを提供します。
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6. AWIPS

NWSラボック、テキサス州(NOAA)のAWIPSワークステーション

AWIPS(NOAAの高度な気象情報処理システム)は、以前のすべてのツールからのデータを、予測者がデータを分析し、予測、時計、警告を準備し、発行するために使用するグラフィカルインターフェイスに結合するコンピュータ処理システムです。 このシステムは、NOAAスーパーコンピュータを使用して、ドップラーレーダー、ラジオゾンデ、気象衛星、ASOS、およびモデルおよび予測ガイダンス製品を使用して他のソースか 気象学者が予測を準備した後、AWIPSは天気グラフィックと危険な天気時計と警告を生成します。 このすべては、私たちの気象学者は、これまで以上に、より正確な予測と高速を作成するのに役立ちます。
AWIPSについての詳細を学ぶ

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