Tamaño del mercado de servicios de pronóstico del tiempo, por tamaño de organización (grandes empresas, pequeñas y medianas empresas), pronóstico (predicción inmediata, corto, mediano y largo plazo), industria: tendencias de crecimiento, participación regional, inteligencia competitiva, informe de pronóstico 2025-2037

Sector de servicios de predicción meteorológica: impulsores del crecimiento y desafíos

Impulsores de crecimiento

• Innovaciones tecnológicas avanzadas: Ecosistema de observación El ecosistema de TI que comprende la comunicación, el almacenamiento y todas las interfaces internas y externas son los dos principales elementos de infraestructura que determinan el rendimiento de los sistemas NEWP. Ejemplos recientes de estos avances son las mediciones espaciales de vientos, nubes y precipitaciones utilizando lidar y tecnologías de radar. Las tecnologías de detección remota, como las sondas de microondas y los generadores de imágenes infrarrojas, combinadas con redes de observación terrestres de vanguardia que incluyen el lecho rocoso, han proporcionado con éxito condiciones meteorológicas precisas y han mejorado los pronósticos a escala sinóptica.
  El aumento de las asociaciones público-privadas (P3) ha mejorado la penetración de los recursos gubernamentales para el desarrollo de radares Doppler y comunicaciones de red interoperables para operaciones de gestión, apoyo y rescate marítimo y terrestre. En junio de 2019, la OMM presentó la Plataforma Consultiva Abierta (OCP) para fomentar la innovación en la próxima generación de inteligencia meteorológica y climática con la participación de partes interesadas de los sectores público y privado, implorando así un enfoque comunitario. Además, la NOAA desempeña un papel fundamental al compartir instalaciones gubernamentales, experiencia y propiedad intelectual con entidades privadas en virtud de Acuerdos Cooperativos de Investigación y Desarrollo (CRADA) y programas de la Administración de Desarrollo Económico (EDA).
  Los actores privados están aprovechando la tecnología para diversificar las ofertas de productos y servicios. En marzo de 2024, Google LLC presentó Scalable Ensemble Envolvente Diffusion Sampler (SEEDS), una tecnología impulsada por inteligencia artificial para pronósticos probabilísticos que utilizan modelos de difusión. Algunas otras aplicaciones posteriores de Google incluyen MetNet-3 y GraphCast, que generan predicciones meteorológicas plausibles. El sector privado también está invirtiendo en tecnologías económicas, generalmente basadas en avances de investigación para constelaciones de nanosatélites y otras misiones de corta duración. En junio del 2024, Kineis, un proveedor y operador de conectividad satelital para IoT, desplegó una constelación de IoT de 25 nanosatélites en Asia Pacífico.
• Lanzamientos de productos en curso y aparición de ordenadores inteligentes: la eficiencia de HPC y el enfoque en el coste de rendimiento por energía son los factores determinantes generales para las consideraciones de diseño de predicción numérica del tiempo. Se pueden lograr predicciones precisas con modelos computacionales intensivos de alta resolución, como las GPU. En marzo de 2024, NVIDIA lanzó la GPU Blackwell que se adapta a las predicciones meteorológicas, la automatización del diseño electrónico y la IA generativa. todas las oportunidades emergentes para la empresa.
  Las computadoras inteligentes se utilizan mucho en modelos basados ​​en datos y pronósticos meteorológicos simulados para el descubrimiento de conocimientos y la modelización predictiva. Esto asegura la precisión de la predicción del tiempo. World Metrics estimó en 2024 que Estados Unidos dominaba las supercomputadoras instaladas a nivel mundial en un 33,8%. Además, como las supercomputadoras ahora pueden evaluar pronósticos meteorológicos y modelos climáticos de alta resolución con mayor precisión, las predicciones meteorológicas serán más precisas. Los pronosticadores pueden comprender mejor las tendencias meteorológicas a largo plazo mediante el uso de complejos modelos de software y técnicas basadas en simuladores. Esto también aumentará la cuota de mercado de informática de alto rendimiento en los años previstos.

Desafíos

• Meteo no lineal: los modelos de previsión meteorológica utilizan condiciones oceánicas y atmosféricas en tiempo real para predecir el tiempo futuro porque las condiciones meteorológicas cambian con frecuencia. Un pronóstico del tiempo considera la cobertura de nubes, la temperatura, la presión del aire, la humedad y la velocidad del viento. Los modelos de previsión meteorológica tienen en cuenta una amplia gama de factores, como la latitud y la elevación, la cercanía a fuentes de agua, la ubicación geográfica y las construcciones urbanas.
• Proceso complejo y falta de modelos especializados: Hay menos disponibilidad de recursos y datos sobre datos meteorológicos en varias regiones. Esto actúa como un factor limitante para producir predicciones meteorológicas precisas en muchas regiones. Atribuido a ello, fenómenos meteorológicos extremos como tornados, huracanes y muchos más.