Marktgröße und -anteil von Wettervorhersagesystemen nach Komponententyp; nach Prognosebereich (Nowcast, Kurzfristprognose, Mittelfristprognose, Langfristprognose); Anwendung (Wetterbeobachtungssysteme, Wettersatelliten, Wetterstationen, Drohnen, Wetterballons); Endverbrauch (Landwirtschaft, Transport, Luftfahrt, Energie und Versorgung, Marine, BFSI, Meteorologie, Wetterdienstanbieter) – Globale Angebots- und Nachfrageanalyse, Wachstumsprognosen, Statistikbericht 2024–2036

Wachstumstreiber

• Zunehmender Klimawandel –  Langfristige Veränderungen der Temperatur- und Wettermuster werden als Klimawandel bezeichnet. Diese Veränderungen werden durch natürliche Prozesse verursacht, wie etwa Schwankungen im Sonnenzyklus. Laut den Daten der National Centers for Environmental Information lag die weltweite Oberflächentemperatur im Juni 2022 0,87 °C (1,57 °F) über der Schätzung des 20. Jahrhunderts und war damit die sechsthöchste in den 143 Jahren seit Beginn der Aufzeichnungen. Dieser Monat war außerdem 0,08 °C (0,14 °F) kälter als der wärmste jemals verzeichnete Juni, der im Jahr 2019 stattfand.
• Zunehmendes Auftreten tropischer Wirbelstürme –  Tropische Wirbelstürme stellen bereits in den frühen Phasen ihrer Entstehung eine der größten Bedrohungen für Eigentum und Menschenleben dar. Sie bergen eine Reihe von Gefahren, von denen jede das Potenzial hat, Menschen und Eigentum ernsthaft zu schädigen. Einem Bericht zufolge sind im Juni 2022 weltweit etwa 5 tropische Stürme mit Windgeschwindigkeiten von >_ 39 mph aufgetreten.
• Anstieg starker Niederschläge –  Die Häufigkeit starker Regenfälle oder Niederschläge hat weltweit zugenommen, was eine genaue Vorhersage solcher Ereignisse erforderlich macht. Laut den Daten der US-amerikanischen Umweltschutzbehörde ist der globale Niederschlag seit 1901 bis Juli 2022 durchschnittlich um 0,04 Zoll pro Jahrzehnt gestiegen, während der Niederschlag in den 48 angrenzenden Staaten um 0,20 Zoll pro Jahrzehnt zugenommen hat.
• Zunehmender Einsatz von KI zur Wettervorhersage –  Da die Forscher verschiedene Arten von KI nutzen, z. B. Deep Learning, maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke, um die Wetterbedingungen vorherzusagen und zu analysieren, ist der Prozess der Wettervorhersage schneller und billiger geworden. Beispielsweise kann Deep Weather, ein Computer, der etwa 10.170 USD kostet, dieselbe Vorhersage in 100 Millisekunden erstellen, im Vergleich zur veralteten Methode der Wettervorhersage, die drei Stunden dauert und deutlich teurer ist.

Herausforderungen

• Mangel an effizienter Automatisierung
• Barrieren durch Komplexität in Klimamodellen
• Hohe Kosten für die Installation des Wettervorhersagesystems