市場概要
気象予報システム市場規模は、2024年の22億米ドルから2029年には31億米ドルに達すると予測されており、CAGRは7.0%です。数量ベースでは、市場規模は2024年の189,554(単位)から2029年には285,961(単位)に成長すると予測されています。この成長は、地域、地方、そして世界規模の災害管理をサポートする気象モニタリングおよび予測システムのニーズの高まりによるものです。
過去4~5年で、より正確な世界規模の気象予測を目的とした気象衛星の開発が増加しています。これらの衛星の打ち上げは、技術の進歩、投資の増加、政府の支援によってさらに推進されています。また、農業、航空、再生可能エネルギー、公共安全の各分野における高度な気象システムの需要の高まりにより、正確な気象予測の必要性も高まっていることも、この開発を後押ししています。センサー技術、データ分析、演算能力における継続的な技術革新は、気象予測システムの精度と効率を大幅に向上させます。これらの要因すべてが、気象予測システム産業の成長を促進すると見込まれています。
推進要因:災害管理を可能にするための継続的な気象モニタリングの必要性
災害管理は、変化する気象パターンに関する最新データを入手するためのモニタリングサービスの可用性に依存しています。洪水、山火事、ハリケーン、津波などの自然災害による死者数および物的損害は、気象予報および早期警報システムにより大幅に減少しています。
効果的な災害管理には、継続的な気象モニタリングが重要です。これにより、気象条件を常に追跡することが可能となり、ハリケーン、竜巻、洪水などの潜在的な危険を早期に発見することができます。気象予報システムを緊急通信システムや地理情報システム(GIS)などの他のシステムと統合することで、継続的な気象モニタリングは包括的な災害管理の枠組みの重要な要素となります。このアプローチは、災害への備えと対応の全体的な有効性を高めます。必要な予防措置や避難手順を効率的に実施することで、地域社会へのタイムリーな警告を容易にします。
抑制要因:大気変数の動的特性
大気中の変数の動的特性は、気象予報システムにとって大きな市場抑制要因となっています。 気象予報プロセスで研究される大気現象のほとんどは非線形であり、特定地域の初期気象条件に大きく依存しています。 数値気象予報モデルの初期条件を十分に理解することで、いくつかの現象を予測することは可能ですが、気象条件は動的であり、いくつかの大気変数の変化によって変動します。 この変動性は、一貫性のない不正確な気象予報につながり、予報技術やサービスに対する信頼を損なう可能性があります。さらに、環境の変化に追随するために予測モデルを継続的に更新し改良していくには、研究開発への継続的な多額の投資が必要となります。 気象観測所、気象観測システム、気象レーダーなど、さまざまな気象予測システムによって収集された気象データの非線形性という本質的な問題に加え、このことが気象予測プロセスを非常に複雑なものにしています。 大量の気象データの適切な統合と分析が、これらのプロセスを複雑にしています。 これが気象予測システム市場の成長を抑制する要因となっています。
機会:気象予測のためのスーパーコンピュータの演算能力の向上
気象予測のための施設は複雑で、多くのエネルギーを消費します。近年、環境観測データは指数関数的に増加しており、これはビッグデータの一部です。その結果、気象予測センターは、気象予報士の演算ニーズを満たしながら、データ保存と転送を容易にし、関連するすべてのコストを所有できる統合ソリューションを提供することが期待されています。
スーパーコンピューターの演算能力の向上は、気象予報システムにとって大きなチャンスとなります。スーパーコンピューターは膨大なデータセットや複雑なシミュレーションをかつてないスピードで処理できるため、より正確でタイムリーな天気予報が可能になります。この能力により、気象学者はより多くの変数や詳細な地理情報を考慮した詳細なモデルを実行できるようになり、予報の精度が向上します。高度なコンピューティングにより、複数のシミュレーションを迅速に実行できるため、さまざまなシナリオを検討し、気象現象の理解を深めることができます。この進歩により、運用予測の効率が向上し、気候パターンや深刻な気象現象の研究が強化され、将来の備えに役立つ貴重な洞察がもたらされます。
課題:誤った気象警報の発生
誤警報率(FAR)が高い場合や誤警報の頻度が高い場合、気象予報システムの市場拡大を妨げる可能性があります。誤警報は、自然災害に関する誤った警報が発せられた際に発生し、人々は適切な安全対策を取らざるを得なくなります。4つの警報のうち3つが誤警報であることが確認されています。このため、個人や地域社会が真の脅威に関する重要な警告を無視してしまうことがあり、これが慢心につながることもあります。さらに、誤報が頻繁に発生すると、緊急サービスが不必要に動員され、他の重要な分野への取り組みが妨げられるため、リソースに負担がかかります。こうした事態を最小限に抑え、警告の信頼性を確保し、最終的に人命や財産を守るためには、モデルやテクノロジーの向上を通じて予測の精度を高めることが不可欠です。
気象予報システムソリューションの設計・製造を手掛ける企業には、政府系企業や産業が含まれ、気象予報システム市場における主要なステークホルダーとなっています。この市場に大きな影響力を持つのは、投資家、資金提供者、学術研究者、インテグレーター、サービスプロバイダー、およびライセンス当局です。The Weather Company LLC(米国)、Vaisala(フィンランド)、Accuweather, Inc.(米国)、DTN(米国)、StormGeo(ノルウェー)は、気象予報システム市場における主要企業です。
気象予報システム市場の区分
用途別では、気象衛星の区分が予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されています。
気象衛星の区分は、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されています。この区分の市場成長は、広範囲をカバーし、正確な予測を行うことができることに起因しています。気象衛星は、広範囲にわたる地球の遠隔地域をカバーする気象パターンに関する包括的なデータとリアルタイムのデータを提供しており、これは正確な地球規模の気象モニタリングと予測に不可欠です。大気中の変化、嵐の進展、その他の気象現象を宇宙から継続的に追跡する気象衛星に対する需要の高まりが、この分野の市場成長を促進しています。
予測の種類別では、短期予測分野が市場シェアを独占すると予測されています
予測の種類別では、短期予報セグメントが最大の市場シェアを占めています。このセグメントの成長は、迅速かつ正確な気象情報が迅速な意思決定に不可欠な日常業務や緊急事態管理における直接的な有用性によって主に牽引されています。日々の活動や緊急事態への備えを支援する迅速かつ信頼性の高い気象情報に対するニーズの高まりは、輸送、農業、イベント企画など、多くの産業にとって極めて重要であり、短期予報の市場成長を牽引しています。
予測期間中、ヨーロッパは気象予報システム市場で最大のシェアを占めると予測されています。ヨーロッパの気象予報システム市場では、イタリアが最も高い成長率を示すと予測されています。この地域での市場成長は、エネルギー源を最適化するために正確な気象予報を必要とする再生可能エネルギー部門への投資の増加によるものです。多様な気候と頻繁な異常気象により、この地域では公共の安全と経済的安定性を確保するための高度な気象予報システムの需要も高まっています。これらの要因が欧州の市場成長を促進しています。
主要企業
気象予報システム市場の企業:主要な市場参加者
Vaisala(フィンランド
DTN(米国
Accuweather, Inc.(米国
The Weather Company LLC(米国
StormGeo(ノルウェー
これらは、気象予測システム企業を支配する主要企業の一部です。これらの企業は、顧客基盤を強化し、リーチを拡大するために、パートナーシップや契約など、さまざまな戦略を採用しています。契約、パートナーシップ、製品開発に特に重点が置かれています。これらの開発はすべて、これらの企業の市場シェア拡大に貢献しています。
この調査では、ソリューション、アプリケーション、垂直、予測タイプ、目的、地域に基づいて、気象予測システム市場を分類しています。
セグメント
サブセグメント
ソリューション別
ハードウェア
気圧計
風速計
湿度計
雨量計
温度計
衛星センサー
通信およびデータロガー
観測システムおよびラジオゾンデ
その他ハードウェア
ソフトウェア
データ収集および処理ソフトウェア
気象モニタリングおよび表示ソフトウェア
スーパーコンピューティングソフトウェア
ビッグデータ分析ソフトウェア
その他ソフトウェア
アプリケーション別
気象衛星
気象観測システム
気象観測所
気象観測用無人機
気象観測用気球
気象観測用ライダー
気象レーダー
その他のアプリケーション
業種別
航空
農業
海洋
石油・ガス
再生可能エネルギー
気象予報サービス
気象学
軍事
輸送・ロジスティクス
その他の業種
予報の種類別
ナウキャスト
短期
中期
長期
超長期
目的別
安全
業務効率
その他の目的
地域別
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
中東
中南米
アフリカ
2024年5月、Vaisalaは、スペイン環境省(MITECO)傘下のスペイン気象庁(AEMET)に新しい気象レーダーシステムを納入する契約を締結したと発表しました。この契約には、2026年末までに設置される18台の二偏波Cバンド気象レーダー(WRM200)が含まれています。
2024年4月、AccuWeatherはAmbient Weatherとの提携を発表し、ローカルテレビ局向けに、より優れたリアルタイムの超局地的気象データとプライベート気象観測所ネットワークを提供すると発表しました。
2024年2月、The Weather Companyは国際航空運送協会(IATA)と提携し、Turbulence Awareのデータを統合し、参加航空会社がFusion™およびPilotbrief®ツールを通じて直接、乱気流消散率(EDR)の乱気流データにアクセスできるようにしました。
【目次】
1 はじめに(ページ番号 – 26)
1.1 調査目的
1.2 市場定義
1.3 調査範囲
1.3.1 市場区分
1.3.2 対象範囲および対象外
1.4 対象年数
1.5 対象通貨
1.6 利害関係者
1.7 変更の概要
2 調査方法(ページ番号 – 31)
2.1 調査データ
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 二次情報源からの主要データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 一次情報源からの主要データ
2.1.2.2 主要一次情報源のリスト
2.1.2.3 一次情報源の内訳
2.1.2.4 一次回答者からの主な洞察
2.2 要因分析
2.2.1 はじめに
2.2.2 需要側分析
2.2.3 供給側分析
2.3 市場規模の推定
2.3.1 ボトムアップ・アプローチ
2.3.2 トップダウン・アプローチ
2.4 データトライアングル
2.5 調査の前提
2.6 制限事項
2.7 リスク分析
3 エグゼクティブサマリー(ページ番号 – 40)
4 プレミアムインサイト(ページ番号 – 44)
4.1 市場参加者に魅力的な機会
4.2 ソリューション別市場
4.3 目的別市場
4.4 市場、予測タイプ別
4.5 市場、国別
5 市場概要(ページ番号 – 47)
5.1 はじめに
5.2 市場力学
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 降雨の不確実性を招く気候変動パターン
5.2.1.2 効率的な災害管理の必要性
5.2.1.3 再生可能エネルギーの生産増加
5.2.1.4 技術進歩
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 大気変数の動的な性質
5.2.2.2 天気予報モデルの複雑性
5.2.3 機会
5.2.3.1 天気予報のためのスーパーコンピューターの演算能力の向上
5.2.3.2 長距離天気予報の精度向上
5.2.3.3 高性能レーダーおよび小型衛星の気象監視への導入
5.2.3.4 ビッグデータ分析の利用拡大
5.2.4 課題
5.2.4.1 効果的な自動化の欠如
5.2.4.2 誤った気象警報の発生
5.3 バリューチェーン分析
5.4 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱
5.4.1 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱
5.5 ケーススタディ分析
5.5.1 気象状況の把握における画像認識の活用
5.5.2 ザ・ウェザー・カンパニーは、迅速な洞察を提供するための高性能コンピューティング・システムを設計するためにIBMと提携しました。
5.5.3 激しい嵐と雷、温室効果ガスが気候に与える影響、エアロゾルが降水とハリケーンの進路に与える影響の数値モデリング
5.5.4 TECHCOM SRLはデータ収集とモニタリングにFT742-DM超音波風センサーを使用しました
5.6 価格分析
5.6.1 主要業種別価格分析
5.6.2 地域別価格分析
5.7 天気予報システム市場:運用データ
5.8 生態系分析
5.8.1 著名企業
5.8.2 民間および小規模企業
5.8.3 エンドユーザー
5.9 貿易分析
5.9.1 水位計、気圧計、風向風速計、湿度計、および類似の浮遊式計器の輸出シナリオ
5.9.2 水位計、気圧計、風向風速計、湿度計、および類似の浮遊式計器の輸入シナリオ
5.10 規制環境
5.10.1 規制当局、政府機関、その他の組織
5.11 2024年~2025年の主要な会議およびイベント
5.12 主要な利害関係者および購買基準
5.12.1 購買プロセスにおける主要な利害関係者
5.12.2 購入基準
5.13 テクノロジー分析
5.13.1 主要テクノロジー
5.13.1.1 デュアル偏波レーダー
5.13.1.2 リモートセンシング
5.13.2 補完的テクノロジー
5.13.2.1 数値気象予測モデル
5.13.2.2 高性能コンピューティング
5.14 技術ロードマップ
5.15 部品表
5.16 総所有コスト
5.17 ビジネスモデル
5.17.1 直接販売モデル
5.17.2 サービスとしてのソフトウェア(SaaS)モデル
5.17.3 政府契約モデル
5.17.4 レンタルモデル
5.18 投資と資金調達のシナリオ
5.19 生成AIが天気予報システム市場に与える影響
5.19.1 はじめに
5.19.2 主要国による天気予報システムにおける生成AIの利用
5.19.3 生成AIが天気予報システムに与える影響:ユースケース
5.19.4 生成AIが天気予報システムに与える影響
6 産業動向(ページ番号 – 84)
6.1 はじめに
6.2 技術動向
6.2.1 スーパーコンピューター
6.2.2 AI 搭載の予測モデル
6.2.3 次世代レーダー技術の台頭
6.2.4 量子コンピューティングとシミュレーション
6.2.5 先進的な通信ネットワークと 5G
6.3 メガトレンドの影響
6.3.1 ビッグデータとモノのインターネット(IoT)
6.3.2 人工知能(AI)と機械学習(ML)
6.4 特許分析
7 ソリューション別気象予報システム市場(ページ番号 – 92)
7.1 はじめに
7.2 ハードウェア
7.2.1 気圧計
7.2.2 風速計
7.2.2.1 気流速度の測定精度の必要性が高まり、セグメントの成長を促進
7.2.3 湿度計
7.2.3.1 予測精度の向上により、湿度計の需要が増加
7.2.4 雨量計
7.2.4.1 降水量測定の必要性が高まり、市場が拡大
7.2.5 温度計
7.2.5.1 環境温度の頻繁な変化が温度計の使用を促進
7.2.6 衛星センサー
7.2.6.1 衛星センサーが地球の大気と地表の包括的なデータを提供
7.2.7 通信およびデータロガー
7.2.7.1 特定地域の詳しい気象情報に対するニーズの高まりが、通信およびデータロガーの需要を押し上げる
7.2.8 観測システムおよびラジオゾンデ
7.2.8.1 観測システムおよびラジオゾンデの利用を促進する、正確な気象データの取得に重点を置く
7.2.9 衛星センサー
7.2.9.1 衛星センサーの成長を促進する高解像度画像の必要性
7.2.10 その他のタイプ
7.3 ソフトウェア
7.3.1 データ収集および処理ソフトウェア
7.3.1.1 データ収集および処理ソフトウェアツールは、膨大な気象データの効率的な保存と処理を促進します
7.3.2 気象モニタリングおよび表示ソフトウェア
7.3.2.1 異常気象に関する最新情報のリアルタイム更新の提供により、気象モニタリングおよび表示ソフトウェア分野を推進
7.3.3 スーパーコンピューティング
7.3.3.1 スーパーコンピューターにより気象データの収集と保存が可能に
7.3.4 ビッグデータ分析
7.3.4.1 セグメントの成長を推進する詳細な分析の必要性
7.3.5 その他のタイプ
…
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レポートコード： AS 2618