Taille du marché des services de prévisions météorologiques, par taille d’organisation (grandes entreprises, petites et moyennes entreprises), prévisions (prévision immédiate, à court terme, à moyen terme, à long terme), industrie – Tendances de croissance, part régionale, veille concurrentielle, rapport de prévision 2025-2037

Secteur des services de prévisions météorologiques : moteurs de croissance et défis

Moteurs de croissance

• Innovations technologiques avancées : Écosystème d'observation L'écosystème informatique comprenant la communication, le stockage et toutes les interfaces internes et externes sont les deux principaux éléments d'infrastructure qui déterminent les performances des systèmes NEWP. Des exemples récents de tels développements sont les mesures spatiales des vents, des nuages ​​et des précipitations à l'aide des technologies lidar et radar. Les technologies de télédétection telles que les sondeurs micro-ondes et les imageurs infrarouges, combinées à des réseaux d'observation au sol de pointe, y compris le substrat rocheux, ont réussi à fournir des conditions météorologiques précises et à améliorer les prévisions à l'échelle synoptique.
  L'augmentation des partenariats public-privé (P3) a amélioré la pénétration des ressources gouvernementales pour le développement du radar Doppler et des réseaux de communications interopérables pour les opérations de sauvetage, de soutien et de gestion maritimes et terrestres. En juin 2019, l'OMM a lancé la Plateforme consultative ouverte (OCP) pour favoriser l'innovation dans la prochaine génération d'informations météorologiques et climatiques avec la participation des parties prenantes des secteurs public et privé, implorant ainsi une approche à l'échelle communautaire. En outre, la NOAA joue un rôle central dans le partage des installations gouvernementales, de l'expertise et de la propriété intellectuelle avec des entités privées dans le cadre d'accords de recherche et de développement coopératifs (CRADA) et de programmes d'administration du développement économique (EDA).
  Les acteurs privés exploitent la technologie pour diversifier leurs offres de produits/services. En mars 2024, Google LLC a dévoilé le Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler (SEEDS), une technologie basée sur l'IA pour les prévisions probabilistes utilisant des modèles de diffusion. Certaines autres applications en aval de Google incluent MetNet-3 et GraphCast, qui génèrent des prévisions météorologiques plausibles. Le secteur privé investit également dans les technologies économiques, généralement fondées sur les avancées de la recherche sur les constellations de nanosatellites et d’autres missions à courte durée de vie. En juin 2024, Kineis, fournisseur de connectivité par satellite et opérateur pour l'IoT, a déployé une constellation IoT de 25 nanosatellites en Asie-Pacifique.
• Lancements de produits en cours et émergence d'ordinateurs intelligents : l'efficacité du HPC et l'accent mis sur le coût des performances par énergie sont les principaux facteurs déterminants dans la conception des prévisions météorologiques numériques. Des prédictions précises sont possibles grâce à des modèles haute résolution à forte intensité de calcul tels que les GPU. En mars 2024, NVIDIA a lancé le GPU Blackwell destiné aux prévisions météorologiques, à l'automatisation de la conception électronique et à l'IA générative. toutes les opportunités émergentes pour l'entreprise.
  Les ordinateurs intelligents sont largement utilisés dans les modèles basés sur les données et les prévisions météorologiques simulées pour la découverte de connaissances et la modélisation prédictive. Cela garantit la précision des prévisions météorologiques. World Metrics a estimé en 2024 que les États-Unis dominaient de 33,8 % le nombre de supercalculateurs installés dans le monde. De plus, comme les superordinateurs peuvent désormais évaluer avec plus de précision les prévisions météorologiques et les modèles climatiques à haute résolution, les prévisions météorologiques seront plus précises. Les prévisionnistes peuvent mieux comprendre les tendances météorologiques à long terme grâce à l’utilisation de modèles logiciels complexes et de techniques basées sur des simulateurs. Cela augmentera également la part de marché du calcul haute performance au cours des années de prévision.

Défis

• Météo non linéaire : les modèles de prévisions météorologiques utilisent les conditions océaniques et atmosphériques en temps réel pour prévoir les conditions météorologiques futures, car les conditions météorologiques changent fréquemment. Une prévision météorologique prend en compte la couverture nuageuse, la température, la pression atmosphérique, l’humidité et la vitesse du vent. Les modèles de prévisions météorologiques prennent en compte un large éventail de facteurs, tels que la latitude et l'altitude, la proximité des sources d'eau, la situation géographique et les constructions urbaines.
• Processus complexe et manque de modèles spécialisés : les ressources et les données météorologiques sont moins disponibles dans plusieurs régions. Cela constitue un facteur limitant la production de prévisions météorologiques précises dans de nombreuses régions. À cela s'ajoutent des événements météorologiques extrêmes tels que des tornades, des ouragans et bien d'autres encore.