This is a good article. Click here for more information.

일기예보

Weather forecasting
향후 5일간 북태평양, 북미, 북대서양의 지표면 기압 예측
시리즈의 일부
날씨
온대와 극지방의 계절
열대 계절
폭풍
강수
토픽
용어집
icon 날씨포털

기상 예측은 과학 기술을 적용하여 주어진 위치와 시간 동안 대기의 상태를 예측하는 것입니다. 사람들은 19세기부터 비공식적으로 그리고 공식적으로 날씨를 예측하려고 시도했습니다.

기상 예측은 대기, 육지, 해양의 현재 상태에 대한 정량적 데이터를 수집하고 기상학을 사용하여 주어진 장소에서 대기가 어떻게 변화할지 예측하는 방식으로 이루어집니다.

주로 기압의 변화, 현재의 기상 조건, 하늘의 상태나 구름의 덮임 등을 기반으로 수동으로 계산되던 기상 예측은 이제 많은 대기 요인을 고려한 컴퓨터 기반 모델에 의존합니다.[1] 패턴 인식 기술, 원격 연결, 모델 성능에 대한 지식 및 모델 편향에 대한 지식을 포함하는 예측을 기반으로 할 수 있는 최적의 모델을 선택하려면 여전히 인간의 입력이 필요합니다.

예측의 부정확성은 대기의 혼란스러운 특성, 대기, 육지, 해양을 설명하는 방정식을 푸는 데 필요한 엄청난 계산력, 초기 조건을 측정하는 데 수반되는 오류, 대기 및 관련 과정에 대한 불완전한 이해 때문입니다. 따라서 현재 시간과 예측을 수행하는 시간(예측 범위)의 차이가 커질수록 예측의 정확성이 떨어집니다. 앙상블과 모델 합의를 사용하면 오차를 줄이고 예측에 대한 신뢰를 제공할 수 있습니다.

일기 예보에는 매우 다양한 최종 용도가 있습니다. 기상 경보는 생명과 재산을 보호하는 데 사용되기 때문에 중요합니다. 기온과 강수량을 기반으로 한 예측은 농업과 상품 시장 내의 거래자에게 중요합니다. 전력 회사는 앞으로 며칠 동안 수요를 추정하는 데 온도 예측을 사용합니다.

매일, 많은 사람들은 일기 예보를 사용하여 주어진 날에 무엇을 입을지 결정합니다. 많은 비와 눈 그리고 체감온도로 인해 야외 활동이 심각하게 줄어들기 때문에 예측은 이러한 행사 주변의 활동을 계획하고 미리 계획하고 생존하는 데 사용될 수 있습니다.

일기 예보는 경제의 한 부분입니다. 예를 들어, 2009년 미국은 약 58억 달러를 투자하여 6배의 이익을 창출했습니다.[2]

역사

주 기사: 기상학 연표

고대예측

기원전 650년에 바빌로니아 사람들은 점성술뿐만 아니라 구름무늬로부터 날씨를 예측했습니다. 기원전 350년쯤, 아리스토텔레스는 기상학에서 날씨 패턴을 묘사했습니다.[3] 나중에 테오프라스토스는 일기예보에 관한 책인 '사인의 책'을 편찬했습니다.[4] 중국의 기상 예측 지식은 적어도 기원전 300년까지 거슬러 올라가는데,[5] 이는 고대 인도 천문학자들이 기상 예측 방법을 개발한 시기이기도 합니다.[6] 신약성경에서 예수 자신은 지역의 날씨 패턴을 해독하고 이해하는 것을 언급하면서 "저녁이 오면 '하늘이 붉으니 날씨가 좋을 것이다'라고 말하고, 아침에는 '하늘이 붉고 흐리므로 오늘은 폭풍이 몰아칠 것입니다'라고 말했습니다. 하늘의 모습을 해석할 줄은 알지만, 시대의 징조를 해석할 수는 없습니다."[7]

서기 904년, 이븐 와쉬야의 나바테안 농업은 초기 아람어 작품에서 아랍어로 번역되어 [8]행성의 아스트랄 변화로 인한 대기 변화와 징후의 일기 예보, 달의 위상을 관찰한 비의 징후, 바람의 움직임을 기반으로 한 일기 예보에 대해 논의했습니다.[9]

고대 기상 예측 방법은 일반적으로 패턴 인식이라고도 하는 관찰된 사건 패턴에 의존했습니다. 예를 들어 석양이 유독 붉게 물든다면 그 다음날은 대체로 맑은 날씨를 가져온다는 관측이 나왔습니다. 이 경험은 여러 세대에 걸쳐 축적되어 날씨 지식을 생산했습니다. 그러나 이러한 예측이 모두[which?] 신뢰할 수 있는 것은 아니며, 이후 많은 예측이 엄격한 통계적 테스트에 대처하지 못하는 것으로 나타났습니다.[10]

현대적 방법

로얄 차터는 1859년 10월 폭풍으로 가라앉아 현대 기상 예보의 확립을 자극했습니다.

1835년에 전신기가 발명되고 나서야 일기예보의 근대가 시작되었습니다.[11] 그 전에는, 먼 곳의 일기 예보가 하루에 약 160 킬로미터를 이동할 수 있었지만, 더 일반적으로 하루에 60-120 킬로미터 (육로든 해상이든)였습니다.[12][13] 1840년대 후반까지, 전신은 넓은 지역의 기상 상황에 대한 보고를 거의 즉시 받을 수 있게 했고,[14] 더 나아가 바람이 부는 기상 상황에 대한 지식으로부터 예측을 할 수 있게 했습니다.

과학으로서의 예측의 탄생에 공을 세운 두 사람은 영국 해군의 장교인 프란시스 보퍼트와 그의 제자인 로버트 피츠로이였습니다. 두 사람 모두 영국 해군과 정치권에서 영향력 있는 인물로, 당시 언론에서 조롱을 받기는 했지만, 그들의 연구는 과학적인 신뢰를 얻었고, 영국 해군에 의해 받아들여졌고, 오늘날의 모든 기상 예측 지식의 기초를 형성했습니다.[15][16]

보퍼트는 그의 남은 생애 동안 그의 일기에 사용하기 위해 풍력 척도와 날씨 표기법 코딩을 개발했습니다. 그는 또한 영국 해안 주변의 신뢰할 수 있는 조수 표 개발을 추진했고, 그의 친구 윌리엄 휴웰과 함께 200개의 영국 해안 경비대에서 기상 기록을 확장했습니다.

로버트 피츠로이(Robert FitzRoy)는 1854년에 해양 기상 데이터 수집을 처리하기 위해 무역 위원회 내의 새로운 부서의 책임자로 임명되었습니다. 이것은 현대 기상청의 전신이었습니다.[16] 모든 선박 선장들은 날씨에 대한 데이터를 대조하고 이를 계산하는 임무를 맡았고, 이를 위해 대여된 테스트된 기구들을 사용했습니다.[17]

1887년 12월 10일 유럽의 기상도

1859년 10월에 발생한 폭풍으로 인해 Royal Charter를 잃게 되었고 FitzRoy는 "날씨 예보"라고 부르는 차트를 개발하여 "날씨 예보"라는 용어를 만들었습니다.[17] 15개의 지상국이 전신을 사용하여 첫 번째 강풍 경보 서비스로 이어지는 매일의 날씨를 그에게 전송하기 위해 설립되었습니다. 그의 선적 경고 서비스는 1861년 2월 전신 통신을 이용하여 시작되었습니다. 첫 번째 일일 일기예보는 1861년에 타임즈에 실렸습니다.[16] 이듬해에는 강풍이 예상될 때 주요 항구에 폭풍 경보 원뿔을 게양하는 시스템이 도입되었습니다.[18] 1863년 피츠로이가 펴낸 '날씨책'은 당시의 과학적 견해보다 훨씬 앞선 것이었습니다.

전기 전신망이 확장됨에 따라 경고를 보다 신속하게 전파할 수 있는 전국 관측망이 개발되었으며, 이는 이후 시놉틱 분석을 제공하는 데 사용될 수 있습니다. 사진을 사용하여 기상 매개변수의 변화를 지속적으로 기록하기 위한 도구들이 큐 천문대에서 관측소로 공급되었습니다. 이 카메라들은 1845년 프란시스 로날드에 의해 발명되었고 그의 바로그래프는 일찍이 피츠로이에 의해 사용되었습니다.[19][20]

정확한 정보를 전달하기 위해 클라우드를 설명하는 표준 어휘를 갖는 것이 곧 필요하게 되었습니다. 이는 1802년 루크 하워드에 의해 최초로 달성된 일련의 분류를 통해 달성되었으며 1896년 국제 클라우드 아틀라스에서 표준화되었습니다.

수치예측

주 기사: 수치기상예측의 연혁

대기 물리학에 대한 이해의 발전은 20세기에 이르러서야 현대 수치 기상 예측의 토대가 되었습니다. 1922년, 영국의 과학자 루이스 프라이 리처드슨은 제1차 세계 대전에서 구급차 운전사로서 작업한 노트와 파생물을 발견한 후 "수치 과정에 의한 날씨 예측"[21]을 출판했습니다. 그는 거기에서 대기의 흐름을 지배하는 예측 유체 역학 방정식의 작은 용어가 어떻게 무시될 수 있는지 설명했습니다. 그리고 시간과 공간의 유한한 차이 체계를 고안하여 수치 예측 솔루션을 찾을 수 있도록 할 수 있습니다.

Richardson은 수천 명의 사람들이 계산을 수행하고 다른 사람들에게 전달하는 큰 강당을 상상했습니다. 그러나 컴퓨터를 사용하지 않고는 계산에 필요한 수가 너무 많아 완성할 수 없었고, 그리드의 크기와 시간 단계는 시스템을 심화시키는 비현실적인 결과로 이어졌습니다. 나중에 수치 분석을 통해 이는 수치적 불안정성 때문이라는 것을 알게 되었습니다.[22] 최초의 컴퓨터화된 일기 예보는 미국의 기상학자 줄 샤니, 필립 던컨 톰슨, 래리 게이츠, 노르웨이의 기상학자 라그나르 피외르토프, 응용수학자 존 폰 노이만, ENIAC 프로그래머 클라라 단 폰 노이만으로 구성된 팀에 의해 수행되었습니다.[23][24][25] 수치 기상 예측의 실용화는 프로그래밍 가능한 전자 컴퓨터의 개발에 힘입어 1955년부터 시작되었습니다.[26]

방송

참고 항목: 날씨 발표자

1861년 8월 1일에 사상 최초의 일일 일기예보가 타임즈에 실렸고, 같은 해 말에 첫 일기도가 만들어졌습니다.[27] 1911년, Met Office는 무선 전송을 통해 최초의 해양 기상 예보를 발표하기 시작했습니다. 여기에는 영국 주변 지역에 대한 강풍 및 폭풍 경보가 포함되었습니다.[28] 미국에서 최초의 공중 라디오 예측은 1925년에 에드워드 B. "E.B." 라이드아웃에 의해 보스턴에 있는 에디슨 일루미네이션 방송국 WEEI에서 이루어졌습니다.[29] WBZ 기상 예보관 G와 마찬가지로 미국 기상국에서 라이드아웃이 나왔습니다. 1931년 해럴드 노예스.

1936년 11월 13일 BBC TV 기상도

1936년 11월 BBC는 기상 지도를 포함한 세계 최초의 텔레비전 기상 예측을 실험적으로 방송했습니다.[30] 이것은 제2차 세계대전 후인 1949년에 실행에 옮겨졌습니다.[30] 조지 카울링(George Cowling)은 1954년 지도 앞에서 텔레비전으로 방송되는 동안 처음으로 일기 예보를 했습니다.[31][32] 미국에서는 제임스 C에 의해 실험적인 텔레비전 예측이 이루어졌습니다. 1940년이나 1947년에[clarification needed] 신시내티에서 듀몬트 텔레비전 네트워크를 통해 피들러.[29][33] 1970년대 말과 1980년대 초, ABC의 Good Morning America의 첫 기상 전문가인 John Coleman은 텔레비전 예측을 위해 화면에 나타나는 기상 위성 데이터와 컴퓨터 그래픽을 사용하는 것을 개척했습니다.[34] 1982년, Coleman은 Landmark Communications의 CEO Frank Batten과 제휴하여 24시간 전국 및 지역 기상 보고서를 전담하는 케이블 네트워크인 The Weather Channel(TWC)을 시작했습니다. 일부 날씨 채널은 더 많은 시청자에게 다가가기 위해 유튜브와 페리스코프와 같은 라이브 스트리밍 플랫폼에서 방송을 시작했습니다.

수치기상예측

수치기상예측모형을 이용한 500 mbar급 지위 및 절대대류예측의 예시
주 기사: 수치기상예측

수치 기상 예측의 기본 아이디어는 주어진 시간에 유체의 상태를 샘플링하고 유체 역학과 열역학의 방정식을 사용하여 미래의 어느 시점에 유체의 상태를 추정하는 것입니다. 국가 기반 기상 서비스의 주요 입력은 지상에서 자동화된 기상 관측소와 해상에서 기상 부표의 지표 관측입니다. 세계 기상 기구는 이러한 관측의 계측, 관측 관행 및 시기를 전 세계적으로 표준화하기 위해 활동합니다. 스테이션은 METAR 보고서에 매시간 보고하거나 [35]SYNOP 보고서에 매 6시간 보고합니다.[36] 사이트는 대류권의 깊이를 지나 성층권으로 잘 올라가는 라디오손을 발사합니다.[37] 기상 위성의 데이터는 전통적인 데이터 소스를 사용할 수 없는 지역에서 사용됩니다.[38][39][40] 유사한 라디오존즈의 데이터와 비교할 때 위성 데이터는 전역 커버리지의 장점이 있지만 정확도와 해상도는 낮습니다.[41] 기상 레이더는 강수 위치와 강도에 대한 정보를 제공하여 시간에 따른 강수 누적을 추정하는 데 사용할 수 있습니다.[42] 또한 펄스 도플러 기상 레이더를 사용하면 풍속과 방향을 파악할 수 있습니다.[43] 그러나 이 방법들은 낮은 대기층(지상 100m에서 6km까지)에 상황 내 관측 공백을 남깁니다. 이러한 격차를 줄이기 위해 1990년대 후반에는 기상 드론이 해당 고도에서 데이터를 얻는 것을 고려하기 시작했습니다. 2010년대 이후 연구가 크게 증가하고 있으며, 미래에는 기상 드론 데이터가 수치 기상 모델에 추가될 수도 있습니다.[44][45]

현대 기상 예측은 적시 대피를 돕고 잠재적으로 인명을 구하고 재산 피해를 방지합니다.

Commerce는 항공기 항로를 따라 파일럿 보고서를 제공하고,[46] 선적 항로를 따라 선박 보고서를 제공합니다. 정찰기를 이용한 연구 비행은 열대 사이클론과 같은 관심 기상 시스템 안팎을 비행합니다.[47][48] 정찰기는 또한 추운 계절 동안 공해상을 비행하여 예측 지침에 상당한 불확실성을 초래하거나 하류 대륙에서 향후 3-7일 동안 높은 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.[49]

이 관측된 데이터를 사용하여 모델을 초기화합니다. 불규칙한 간격의 관측치는 데이터 동화 및 객관적 분석 방법으로 처리되며, 이 방법은 품질 관리를 수행하고 모델의 수학적 알고리즘(일반적으로 균일한 간격의 그리드)이 사용할 수 있는 위치에서 값을 얻습니다. 그런 다음 데이터는 예측의 시작점으로 모델에서 사용됩니다.[50] 일반적으로 대기의 물리학과 역학을 예측하는 데 사용되는 방정식의 집합을 원시 방정식이라고 합니다. 이 값들은 분석 데이터로부터 초기화되고 변화율이 결정됩니다. 변화율은 미래의 짧은 시간 동안의 대기 상태를 예측합니다. 그런 다음 방정식을 이 새로운 대기 상태에 적용하여 새로운 변화율을 찾고, 이는 미래의 더 먼 시간에 대기를 예측합니다. 이 타임 스텝 절차는 솔루션이 원하는 예측 시간에 도달할 때까지 지속적으로 반복됩니다.

모델 내에서 선택된 시간 단계의 길이는 계산 그리드 상의 점 사이의 거리와 관련이 있으며 수치 안정성을 유지하기 위해 선택됩니다.[51] 글로벌 모델의 시간 단계는 수십 분 정도인 [52]반면 지역 모델의 시간 단계는 1분에서 4분 사이입니다.[53] 글로벌 모델은 미래의 다양한 시간에 실행됩니다. Met Office의 통합 모델은 미래 6일, [54]유럽 중거리 기상 예보 센터의 모델은 미래 10일,[55] 환경 모델링 센터가 운영하는 글로벌 예보 시스템 모델은 미래 16일까지 실행됩니다.[56] 모델 솔루션에 의해 생성되는 시각적 출력을 예후 차트 또는 프로그라고 합니다.[57] 원시 출력은 예측으로 제시되기 전에 수정되는 경우가 많습니다. 이는 모델에서 알려진 편향을 제거하기 위한 통계 기법의 형태일 수도 있고, 다른 수치 일기 예보 간의 합의를 고려하기 위한 조정의 형태일 수도 있습니다.[58] MOS 또는 모델 출력 통계는 수치 모델 출력을 해석하고 현장별 지침을 생성하는 데 사용되는 기술입니다. 이 지침은 코드화된 숫자 형태로 제공되며, 미국의 거의 모든 국립 기상청 보고소에서 얻을 수 있습니다. 1963년 에드워드 로렌츠(Edward Lorenz)가 제안한 바와 같이 2주 이상의 범위에서 이루어진 장거리 예측은 관련된 유체 역학 방정식의 혼란스러운 특성 때문에 대기 상태를 확실하게 예측할 수 없습니다. 수치 모델에서 초기값의 매우 작은 오차는 온도 및 풍속과 같은 변수의 경우 대략 5일마다 두 배씩 증가합니다.[59]

기본적으로 모델은 주어진 위치와 고도에서 미래 시간에 대한 기상 정보를 생성하는 컴퓨터 프로그램입니다. 모든 현대 모델 내에는 대기의 미래 상태를 예측하는 데 사용되는 원시 방정식으로 알려진 일련의 방정식이 있습니다.[60] 이러한 방정식은 이상적인 가스 법칙과 함께 시간에 따라 밀도, 압력 및 잠재적 온도 스칼라 필드와 대기의 속도 벡터 필드를 진화시키는 데 사용됩니다. 오염 물질 및 기타 에어로졸에 대한 추가 수송 방정식도 일부 원시 방정식 중간 규모 모델에 포함되어 있습니다.[61] 사용된 방정식은 비선형 편미분 방정식으로,[62] 몇 가지 이상적인 경우를 제외하고는 해석적인 방법을 통해 정확히 푸는 것은 불가능합니다.[63] 따라서 수치적인 방법은 대략적인 해를 얻습니다. 모델마다 다른 솔루션 방법을 사용합니다. 일부 전역 모델은 수평 차원에서 스펙트럼 방법을 사용하고 수직 차원에서 유한 차분 방법을 사용하는 반면 지역 및 기타 전역 모델은 일반적으로 3차원 모두에서 유한 차분 방법을 사용합니다.[62]

기술

고집

가장 간단한 날씨 예측 방법인 지속성은 오늘의 상황에 따라 내일의 날씨를 예측합니다. 이것은 열대 지방의 여름 계절과 같이 안정적인 상태에 있을 때 날씨를 예측하는 유효한 방법이 될 수 있습니다. 이 방법은 정체된 날씨 패턴의 존재에 크게 의존합니다. 따라서 변동 패턴일 때는 부정확해집니다. 단거리 및 장거리 예측 장거리 예측 모두에 유용하게 사용할 수 있습니다.[64]

기압계 사용

기압 측정과 압력 경향(시간에 따른 압력 변화)은 19세기 후반부터 예측에 사용되었습니다.[65] 압력의 변화가 클수록, 특히 3.5hPa(2.6mmHg) 이상일 경우 기상의 변화를 더 크게 예상할 수 있습니다. 기압이 급격히 떨어지면 저기압이 다가와 비가 올 가능성이 커집니다. 급격한 기압 상승은 맑은 하늘과 같은 기상 조건의 개선과 관련이 있습니다.[66]

하늘을 보면서.

머스트테일은 높은 고도에서 습기를 보여주며 습한 날씨가 늦게 도착했음을 알려줍니다.

기압 경향과 함께, 하늘의 상태는 산악 지역의 날씨를 예측하는 데 사용되는 더 중요한 매개 변수 중 하나입니다. 구름 덮개가 두꺼워지거나 더 높은 구름 갑판이 침입하는 것은 가까운 미래에 비가 올 것임을 나타냅니다. 높고 얇은 원형 구름은 태양이나 달 주위에 후광을 일으킬 수 있는데, 이것은 따뜻한 전선과 그와 관련된 비의 접근을 나타냅니다.[67] 아침 안개는 안개 형성을 방해하는 바람이나 구름에 의해 비가 오는 조건이 선행되기 때문에 공정한 조건을 형성합니다. 뇌우가 줄지어 접근하는 것은 한랭 전선이 접근하는 것을 나타낼 수 있습니다. 구름이 없는 하늘은 가까운 미래에 좋은 날씨를 나타냅니다.[68] 막대는 다가오는 열대성 사이클론을 나타낼 수 있습니다. 기상 예측에 하늘 덮개를 사용하는 것은 수세기 동안 다양한 기상 지식으로 이어졌습니다.[10]

나우캐스팅

주 기사: 나우캐스팅(기상)

앞으로 6시간 안에 날씨를 예측하는 것을 흔히 나우캐스팅이라고 합니다.[69] 이 시간 범위에서는 컴퓨터 모델로 해결하기에는 너무 작은 기능뿐만 아니라 개별 소나기, 뇌우와 같은 더 작은 기능을 합리적인 정확도로 예측할 수 있습니다. 최신 레이더, 위성 및 관측 데이터를 제공하는 사람은 존재하는 소규모 기능을 더 잘 분석할 수 있으므로 앞으로 몇 시간 동안 더 정확한 예측을 할 수 있습니다.[70] 그러나 이제는 이러한 데이터와 중간 규모 수치 모델을 사용하여 시간에 따른 이러한 기능의 진화를 포함하여 더 나은 외삽을 할 수 있는 전문가 시스템이 있습니다. 어큐웨더는 앞으로 2시간 동안 분 단위로 강수량을 예측하는 미닛캐스트로 알려져 있습니다.

예측 모델 사용

수치기상예측모형을 이용한 500mbar급 지질잠재고 예측 사례

과거에는 인간 예보관이 이용 가능한 관측치를 기반으로 전체 기상 예보를 생성하는 역할을 했습니다.[71] 오늘날 인간의 입력은 일반적으로 모델 편향 및 성능과 같은 다양한 매개 변수를 기반으로 모델을 선택하는 것에 국한됩니다.[72] 다양한 모델의 앙상블 멤버뿐만 아니라 예측 모델의 합의를 사용하면 예측 오차를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.[73] 그러나 개별 시스템의 평균 오차가 얼마나 작든 간에, 특정 지침 내의 큰 오차는 주어진 모델 실행에서 여전히 가능합니다.[74] 인간은 모델 데이터를 최종 사용자가 이해할 수 있는 일기 예보로 해석해야 합니다. 인간은 모델로 해결하기에는 크기가 너무 작을 수 있는 지역 효과에 대한 지식을 사용하여 예측에 정보를 추가할 수 있습니다. 예측 모델의 정확도가 증가하는 것은 미래의 어느 시점에서 예측 과정에서 인간이 더 이상 필요하지 않을 수 있음을 암시하지만, 현재 인간의 개입은 여전히 필요합니다.[75]

아날로그 기법

아날로그 기법은 예측을 하는 복잡한 방법으로, 예측자가 다가오는 사건에 의해 모방될 것으로 예상되는 이전의 기상 사건을 기억해야 합니다. 사용하기 어려운 기술은 미래의 이벤트에 완벽한 아날로그가 거의 없다는 것입니다.[76] 어떤 사람들은 이러한 유형의 예측 패턴 인식을 말합니다. 향후 강수량 및 분포 예측뿐만 아니라 [77]해양과 같은 데이터 공극을 통한 강우량을 관측하는 유용한 방법으로 남아 있습니다. 다른 위치의 시스템이 주변 체제 내에서 다른 시스템의 위치를 파악하는 데 도움을 주기 위해 사용되는 경우 유사한 기술이 원격 연결이라고 하는 중간 범위 예측에 사용됩니다.[78] 원격 연결의 예로는 엘니뇨-남방 진동(ENSO) 관련 현상을 사용하는 것이 있습니다.[79]

예측을 대중에게 전달하는 것

미국 신문이 사용할 수 있는 시각적 스타일의 이틀간 일기 예보의 예입니다. 온도는 화씨로 표시됩니다.

예측의 대부분의 최종 사용자는 일반 대중의 구성원입니다. 뇌우는 강한 바람과 위험한 낙뢰를 일으켜 사망, 정전,[80] 광범위한 우박 피해로 이어질 수 있습니다. 폭설이나 비로 인해 교통과 상업이 정체될 [81]수 있으며 저지대에서는 홍수가 발생할 수 있습니다.[82] 과도한 더위나 한파는 부적절한 유틸리티를 가진 사람들을 병들게 하거나 죽일 수 있고, 가뭄은 물 사용에 영향을 미치고 초목을 파괴할 수 있습니다.

몇몇 국가들은 생명과 재산을 보호하고 상업적 이익을 유지하기 위해 정부 기관을 고용하여 대중에게 예측과 시계/경고/자문을 제공합니다. 유용하고 이해하기 쉬운 방법으로 정보를 제공하려면 최종 사용자가 일기 예보에서 무엇을 필요로 하는지에 대한 지식을 고려해야 합니다. 그 예로는 미국 국립해양대기청의 국립기상청(NWS)[83]과 캐나다 환경청(MSC)이 있습니다.[84] 전통적으로 신문, 텔레비전 및 라디오는 대중에게 일기 예보 정보를 제공하는 주요 매체였습니다. 게다가, 일부 도시에는 기상 신호가 있었습니다. 찾을 수 있는 방대한 양의 특정 정보로 인해 점점 더 인터넷이 사용되고 있습니다.[85] 모든 경우에 이러한 아울렛은 정기적으로 예측치를 업데이트합니다.

심각한 기상 경보 및 주의보

현대 기상 예보의 주요 부분은 심각하거나 위험한 날씨가 예상되는 경우 국가 기상 서비스가 발령하는 심각한 기상 경보 및 경보입니다. 생명과 재산을 보호하기 위해 수행됩니다.[86] 심각한 기상 경보 중 가장 일반적으로 알려진 것은 심각한 뇌우와 토네이도 경보, 그리고 심각한 뇌우와 토네이도 주의보입니다. 이러한 주의보의 다른 형태에는 겨울 날씨, 높은 바람, 홍수, 열대성 저기압 및 안개가 포함됩니다.[87] 기상특보와 경보는 비상 경보 시스템을 사용하여 라디오를 포함한 언론을 통해 방송되며, 이는 정규 편성으로 전환됩니다.[88]

저온예보

오늘의 저온 예보는 그날 저녁 7시부터 다음날 아침 7시 사이에 발견된 최저 기온을 이용하여 계산합니다.[89] 그래서 한마디로 오늘 예보된 최저기온은 내일 최저기온일 가능성이 큽니다.

전문가 예측

다음과 같이 일기예보에 대한 자체적인 요구가 있는 부문이 있으며 이러한 사용자에게 전문 서비스가 제공됩니다.

항공교통

2008년 태평양에서 대서양까지 파타고니아를 가로질러 뻗어있는 차이텐 화산 폭발로 인한 화산재 구름
참고 항목: 터미널 비행장 예측

항공 산업은 특히 날씨에 민감하기 때문에 정확한 기상 예측이 필수적입니다. 안개나 예외적으로 낮은 천장은 많은 항공기가 착륙하고 이륙하는 것을 막을 수 있습니다.[90] 난류와 결빙도 기내에서 심각한 위험 요소입니다.[91] 뇌우는 상승기류와 유출 경계로 인한 난류가 심하고,[92] 강수가 심해 얼음이 발생할 뿐만 아니라 큰 우박, 강풍, 낙뢰 등으로 비행 중인 항공기에 심각한 피해를 줄 수 있기 때문에 모든 항공기에 문제가 되고 있습니다.[93] 화산재는 또한 항공기가 화산재 구름 안에서 엔진 동력을 잃을 수 있기 때문에 항공에 중대한 문제입니다.[94] 여객기는 매일 제트 기류 순풍을 이용하여 연료 효율을 향상시키기 위해 항로를 정합니다.[95] 항공 승무원들은 이륙하기 전에 출발지와 목적지에서 예상되는 조건에 대해 보고를 받습니다.[96] 또한 공항에서는 역풍을 이용하기 위해 사용되는 활주로를 변경하는 경우가 많습니다. 이를 통해 이륙에 필요한 거리를 줄이고 잠재적인 교차풍을 제거할 수 있습니다.[97]

마린

참고 항목: 해양기상예보

수로의 상업적, 오락적 이용은 풍향과 속도, 파도의 주기성과 높이, 조수, 강수량에 의해 크게 제한될 수 있습니다. 이러한 요소들은 각각 해상 운송의 안전에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서, 상세한 해양 기상 예보를 무선을 통해 선박 조종사에게 효율적으로 전송하기 위한 다양한 코드(code)들이 수립되고 있습니다, 예를 들어, MAFOR(marine preference).[98] 일반적인 기상 예보는 해상에서 RTTY, Navtex 및 Radiofax를 사용하여 받을 수 있습니다.

농업

농부들은 특정한 날에 어떤 일을 할지 결정하기 위해 일기 예보에 의존합니다. 예를 들어 건초를 건조하는 것은 건조한 날씨에서만 가능합니다. 건조한 기간이 길어지면 면화, 밀,[99] 옥수수 작물을 망칠 수 있습니다. 옥수수 작물은 가뭄으로 파괴될 수 있지만 건조된 잔해는 사일리지 형태의 소 사료 대용으로 사용될 수 있습니다.[100] 서리와 동결은 봄과 가을에 농작물에 큰 피해를 줍니다. 예를 들어, 만개한 복숭아 나무들은 봄의 추위로 인해 잠재적인 복숭아 수확량이 감소할 수 있습니다.[101] 오렌지 숲은 시기에 상관없이 서리가 내리고 얼 때 상당한 피해를 입을 수 있습니다.[102]

임업

산불을 예방하고 통제하기 위해서는 바람, 강수량, 습도 예측이 필수적입니다. 산불 기상 지수와 헤인즈 지수와 같은 지수는 자연적 또는 인간의 원인으로 인해 화재의 위험이 더 높은 지역을 예측하기 위해 개발되었습니다. 유해 곤충의 발생 조건도 날씨를 예측하여 예측할 수 있습니다.

유틸리티 회사

에어 핸들링 유닛은 중앙 위치에서 공기를 가열하고 냉각하는 데 사용됩니다(전설의 경우 이미지 클릭).
주 기사: 학위의 날

전기 및 가스 회사는 날씨의 영향을 강하게 받을 수 있는 수요를 예측하기 위해 일기 예보에 의존합니다. 이들은 도일이라고 하는 양을 사용하여 난방(난방도일) 또는 냉방(냉방도일)에 얼마나 강력한 용도가 될 것인지를 결정합니다. 이러한 양은 일평균 온도 65°F(18°C)를 기준으로 합니다. 더 낮은 온도는 난방도일(화씨 1도당 1일)을 강제하는 반면, 더 따뜻한 온도는 냉방도일을 강제합니다.[103] 겨울에는 사람들이 난방을 켜면서 극심한 추위가 수요 급증을 일으킬 수 있습니다.[104] 마찬가지로, 여름에는 수요의 급증이 더운 날씨에 에어컨 시스템의 사용 증가와 연관될 수 있습니다.[105] 전력회사는 수요 급증을 예상하여 가격 인상 전에 전력이나 천연가스 공급을 추가로 구매할 수도 있고, 경우에 따라서는 브라운아웃과 정전을 통해 공급을 제한하기도 합니다.[106]

기타상업회사

점점 더 많은 민간 기업들이 수익을 늘리거나 큰 손실을 피할 수 있도록 그들의 요구에 맞춘 일기 예보 비용을 지불합니다.[107] 예를 들어, 슈퍼마켓 체인점들은 다양한 기상 조건에서 다양한 소비자 소비 습관을 예상하여 진열대에 있는 재고를 바꿀 수 있습니다. 일기 예보는 오렌지, 옥수수, 대두, 석유의 선물과 같은 상품 시장에 투자하는 데 사용될 수 있습니다.[108]

군용서

영국군

영국 해군

영국 해군(UK Royal Navy)은 영국 기상청(UK Met Office)과 협력하여 전 세계의 운항 상황을 감시하고 예측하여 정확하고 시기 적절한 기상 및 해양 정보를 잠수함에 제공하는 수문 기상(HM) 전문 부서로 구성되어 있습니다. 함선과 함대 항공기.

영국 공군

영국 공군의 한 기동부대는 영국 Met Office와 함께 영국군과 연합군 및 여성들이 배치된 지역의 날씨를 예측하고 있습니다. 캠프 바스티온에 본부를 둔 한 단체는 아프가니스탄에 있는 영국군에 대한 예측을 제공합니다.[109]

미합중국군

미 해군

JTWC 합동태풍경보센터 엠블럼

민간 부문과 유사하게 군사 기상 예보관들은 전쟁 전투기 커뮤니티에 기상 조건을 제시합니다. 군 기상 예보관은 조종사에게 비행 전 및 기내 기상 브리핑을 제공하고 군 시설에 대한 실시간 자원 보호 서비스를 제공합니다. 해군 예보관들이 해역과 선박 기상 예보를 취재합니다. 미국 해군은 합동태풍경보센터를 통해 태평양과 인도양을 가로지르는 열대성 저기압 예보를 발표함으로써 자신들과 연방정부의 나머지 사람들 모두에게 특별한 서비스를 제공하고 있습니다.[110]

미 공군

미국 내에서는 공군 날씨가 공군과 육군의 일기 예보를 제공합니다. 공군 예보관들은 전시 작전과 평시 작전 모두에서 항공 작전을 다루고 육군 지원을 제공합니다.[111] 미국 해안 경비대 해양 과학 기술자들은 그들의 영역 내에서 쇄빙선과 다른 다양한 작전들에 대한 선박 예측을 제공하고,[112] 해병 예보관들은 지상 및 공중에 기반을 둔 미국 해병대에 대한 지원을 제공합니다. 작전[113] 4개 군 지부 모두 키슬러 공군기지에서 초기 입대 기상 기술 교육을 받습니다.[114] 군 및 민간 예보관은 기상 예보 제품을 분석, 생성 및 비판하는 데 적극 협력합니다.

참고 항목

위키 소스에는 이 기사와 관련된 원본 텍스트가 있습니다.

참고문헌

  1. ^ Dirmeyer, Paul A.; Schlosser, C. Adam; Brubaker, Kaye L. (February 1, 2009). "Precipitation, Recycling, and Land Memory: An Integrated Analysis" (PDF). Journal of Hydrometeorology. 10 (1): 278–288. Bibcode:2009JHyMe..10..278D. doi:10.1175/2008JHM1016.1. hdl:1721.1/52326. S2CID 14539938.
  2. ^ Fostering Innovation, Creating Jobs, Driving Better Decisions: The Value of Government Data. Economics and Statistics Administration Office of the Chief Economist. July 2014. p. 15. Archived from the original on August 29, 2018. Retrieved December 30, 2018.
  3. ^ "94.05.01: Meteorology". teachersinstitute.yale.edu. Retrieved January 14, 2020.
  4. ^ "Weather: Forecasting from the Beginning". InfoPlease. Retrieved January 14, 2020.
  5. ^ 캘리포니아 대학교 고생물학 박물관. "Aristole (기원전 384년-322년) 2016년 11월 20일 웨이백 머신에 보관." 2008년 1월 12일 검색.
  6. ^ David Pingree (December 14, 2017). "The Indian and Pseudo-indian Passages in Greek and Latin Astronomical and Astrological Texts" (PDF). pp. 141–195 [143–4]. Retrieved March 1, 2010.[영구적 데드링크]
  7. ^ "Bible Gateway passage: Matthew 16:2–3 – English Standard Version". Bible Gateway. Retrieved December 1, 2016.
  8. ^ Carrara, A.A (2006). "Geoponica and Nabatean Agriculture: A New Approach into Their Sources and Authorship". Arabic Sciences and Philosophy. 16 (1): 123–130. doi:10.1017/s0957423906000245. S2CID 170931904.
  9. ^ Fahd, Toufic. Encyclopedia of the History of Arabic Science. p. 842.Fahd, Toufic. Encyclopedia of the History of Arabic Science. p. 842.안에
  10. ^ a b Jerry Wilson. "Skywatch: Signs of the Weather". Archived from the original on January 6, 2013. Retrieved May 25, 2008.
  11. ^ David Hochfelder (1998). "Joseph Henry: Inventor of the Telegraph?". Smithsonian Institution. Archived from the original on June 26, 2006. Retrieved June 29, 2006.
  12. ^ Ausman, Megaera. "USPS Historian". About the United States Postal Service. USPS. Archived from the original on March 30, 2013. Retrieved April 28, 2013.
  13. ^ Mail, Royal. "(UK)". British Postal Museum. Postal Heritage Trust. Archived from the original on March 18, 2013. Retrieved April 28, 2013.
  14. ^ æ디아 브리태니커 백과사전. '텔레그래프'. 2007년 5월 5일 검색.
  15. ^ Eric D. Craft (2003). "An Economic History of Weather Forecasting". Archived from the original on May 3, 2007. Retrieved April 15, 2007.
  16. ^ a b c "The birth of the weather forecast". BBC News. April 30, 2015. Retrieved April 30, 2015.
  17. ^ a b Mellersh, H. E. L. (1968). 비글의 피츠로이. 하트-데이비스. ISBN 0-246-97452-4
  18. ^ Kington, John (1997). Mike Hulme and Elaine Barrow (ed.). Climates of the British Isles: Present, Past and Future. Routledge. p. 147.
  19. ^ Ronalds, B. F. (2016). Sir Francis Ronalds: Father of the Electric Telegraph. London: Imperial College Press. ISBN 978-1-78326-917-4.
  20. ^ Ronalds, B. F. (June 2016). "Sir Francis Ronalds and the Early Years of the Kew Observatory". Weather. 71 (6): 131–134. Bibcode:2016Wthr...71..131R. doi:10.1002/wea.2739. S2CID 123788388.
  21. ^ 리차드슨, 루이스 프라이, 수치화 과정에 의한 기상 예측 (영국 케임브리지: 케임브리지 대학교 출판부, 1922). 온라인 주소: 인터넷 Archive.org .
  22. ^ 린치, 피터(2006). 수치 기상 예측의 등장 케임브리지 대학교 출판부
  23. ^ Charney, J. G.; Fjörtoft, R.; von Neumann, J. (1950). "Numerical Integration of the Barotropic Vorticity Equation". Tellus. 2 (4): 237–254. Bibcode:1950Tell....2..237C. doi:10.3402/tellusa.v2i4.8607.
  24. ^ Witman, Sarah (June 16, 2017). "Meet the Computer Scientist You Should Thank For Your Smartphone's Weather App". Smithsonian. Retrieved July 22, 2017.
  25. ^ Edwards, Paul N. (2010). A Vast Machine: Computer Models, Climate Data, and the Politics of Global Warming. The MIT Press. ISBN 978-0262013925. Archived from the original on January 27, 2012.
  26. ^ 폴 엔. 에드워즈. "대기 일반 순환 모델링". 2008년 3월 25일, Wayback Machine Retrieve 2007년 2월 16일에 보관되었습니다.
  27. ^ Helen Czerski (August 1, 2011). "Orbit: Earth's Extraordinary Journey: 150 years since the first UK weather "forecast"". BBC. Retrieved November 5, 2013.
  28. ^ Met Office (2012). "National Meteorological Library and Fact Sheet 8 – The Shipping Forecast" (PDF). 1. pp. 3–5. Retrieved April 10, 2013.
  29. ^ a b "meteorology Facts, information, pictures Encyclopedia.com articles about meteorology". Encyclopedia.com. Retrieved February 21, 2014.
  30. ^ a b "BBC Centenary: BBC Weather's most memorable moments - BBC Weather". Retrieved February 12, 2022.
  31. ^ "BBC – Weather – A history of TV weather forecasts". BBC Weather. Archived from the original on January 2, 2013.
  32. ^ Hunt, Roger (2007). "The end of weather forecasting at Met Office London". Weather. 62 (6): 143–146. Bibcode:2007Wthr...62..143H. doi:10.1002/wea.81. S2CID 122103141.
  33. ^ "Answers: Understanding weather forecasts". USA Today. February 8, 2006. Archived from the original on August 13, 2012. Retrieved September 18, 2017.
  34. ^ CJR 되감기: Hot Air, Columbia Journalism Review, 재인쇄, 2010년 1월/2월호에 처음 게재되었습니다.
  35. ^ 국립 기후 데이터 센터입니다. 2002년 11월 1일 웨이백 머신에 보관된 "Key to METAR 지표 기상 관측" 2008년 3월 9일 검색.
  36. ^ UNISYS "SYNOP 데이터 형식(FM-12): 지표면 시놉틱 관측" 2007년 12월 30일 Wayback Machine Retrieve 2008년 5월 25일에 보관되었습니다.
  37. ^ Gaffen, Dian J. (2007년 6월 7일) "방사능 관측과 SPARC 관련 조사에서의 활용" 2008년 5월 25일 검색.
  38. ^ NASA. "인터랙티브 글로벌 복합 기상 위성 이미지" 2008년 5월 31일 웨이백 머신에 보관. 2008년 5월 25일 검색.
  39. ^ NOAA. 미국 동부 지역 적외선 이미지로 갑니다. 2008년 5월 25일 검색.
  40. ^ Met Office. "위성 응용 프로그램"입니다. 2008년 5월 25일 검색.
  41. ^ Tony Reale "ATOVS Sound Products (ITSVC-12)" 2008년 5월 25일 검색.
  42. ^ Andrew Treloar and Peter Brookhouse (July 1999). "The use of accumulated rainfall maps from weather radar systems to assist wildfire detection reconnaissance". Archived from the original on June 7, 2009.
  43. ^ 워싱턴 대학교. "전망이 좋아지고 있습니다." Wayback Machine에서 2007년 4월 15일 검색 2007년 10월 24일 아카이브됨
  44. ^ Pinto, James O.; O’Sullivan, Debbie; Taylor, Stewart; Elston, Jack; Baker, C. B.; Hotz, David; Marshall, Curtis; Jacob, Jamey; Barfuss, Konrad; Piguet, Bruno; Roberts, Greg; Omanovic, Nadja; Fengler, Martin; Jensen, Anders A.; Steiner, Matthias (November 1, 2021). "The Status and Future of Small Uncrewed Aircraft Systems (UAS) in Operational Meteorology". Bulletin of the American Meteorological Society. 102 (11): E2121–E2136. Bibcode:2021BAMS..102E2121P. doi:10.1175/BAMS-D-20-0138.1. ISSN 0003-0007. S2CID 237750279.
  45. ^ "Workshop on Use of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) for Operational Meteorology". World Meteorological Organization. November 14, 2022. Retrieved November 14, 2022.
  46. ^ 발리쉬, 브래들리 A. 그리고 V. 크리슈나 쿠마르 (2008년 5월 23일). "NWP 및 기후 연구에 대한 시사점과 함께 항공기 및 라디오존드 온도의 체계적인 차이 조사", Wayback Machine에서 2011년 7월 21일 아카이브. 2008년 5월 25일 검색.
  47. ^ 403rd Wing (2011). "The Hurricane Hunters". 53rd Weather Reconnaissance Squadron. Retrieved March 30, 2006.{{cite web}}: CS1 main: 숫자 이름: 저자 목록 (링크)
  48. ^ Lee, Christopher (October 8, 2007). "Drone, Sensors May Open Path Into Eye of Storm". The Washington Post. Retrieved February 22, 2008.
  49. ^ "NOAA Dispatches High-Tech Research Plane to Improve Winter Storm Forecasts". National Oceanic and Atmospheric Administration. January 12, 2010. Retrieved December 22, 2010.
  50. ^ 대기 연구를 위한 대학 법인 (2007년 8월 14일). "WRF 변형 데이터 동화 시스템(WRF-Var)". 2008년 5월 25일 검색.
  51. ^ Pielke, Roger A. (2002). Mesoscale Meteorological Modeling. Academic Press. pp. 285–287. ISBN 978-0-12-554766-6.
  52. ^ Sunderam, V. S.; van Albada, G. Dick; Peter, M. A.; Sloot, J. J. Dongarra (2005). Computational Science – ICCS 2005: 5th International Conference, Atlanta, GA, USA, May 22–25, 2005, Proceedings, Part 1. Springer. p. 132. ISBN 978-3-540-26032-5.
  53. ^ Zwieflhofer, Walter; Kreitz, Norbert; European Centre for Medium Range Weather Forecasts (2001). Developments in teracomputing: proceedings of the ninth ECMWF Workshop on the Use of High Performance Computing in Meteorology. World Scientific. p. 276. ISBN 978-981-02-4761-4.{{cite book}}: CS1 maint: 다중 이름: 저자 목록 (링크)
  54. ^ Chan, Johnny C. L. & Jeffrey D. Kepert (2010). Global Perspectives on Tropical Cyclones: From Science to Mitigation. World Scientific. pp. 295–296. ISBN 978-981-4293-47-1.
  55. ^ Holton, James R. (2004). An introduction to dynamic meteorology, Volume 1. Academic Press. p. 480. ISBN 978-0-12-354015-7.
  56. ^ Brown, Molly E. (2008). Famine early warning systems and remote sensing data. Springer. p. 121. Bibcode:2008fews.book.....B. ISBN 978-3-540-75367-4.
  57. ^ Ahrens, C. Donald (2008). Essentials of meteorology: an invitation to the atmosphere. Cengage Learning. p. 244. ISBN 978-0-495-11558-8.
  58. ^ Daniel Andersson (2007). "출력 후처리를 이용한 대리 모델의 정확도 향상" 2008년 5월 25일 검색.
  59. ^ Cox, John D. (2002). Storm Watchers. John Wiley & Sons, Inc. pp. 222–224. ISBN 978-0-471-38108-2.
  60. ^ Pielke, Roger A. (2002). Mesoscale Meteorological Modeling. Academic Press. pp. 48–49. ISBN 978-0-12-554766-6.
  61. ^ Pielke, Roger A. (2002). Mesoscale Meteorological Modeling. Academic Press. pp. 18–19. ISBN 978-0-12-554766-6.
  62. ^ a b Strikwerda, John C. (2004). Finite difference schemes and partial differential equations. SIAM. pp. 165–170. ISBN 978-0-89871-567-5.
  63. ^ Pielke, Roger A. (2002). Mesoscale Meteorological Modeling. Academic Press. p. 65. ISBN 978-0-12-554766-6.
  64. ^ 일리노이 대학교 어바나 샴페인. "지속성 예측: 오늘은 내일과 같습니다." 2007년 2월 16일 회수.
  65. ^ USA 투데이. "기압의 이해" 2012년 7월 1일 Wayback Machine에 보관. 2008년 5월 25일 검색.
  66. ^ 웨더 닥터. "기상관측용 기압계 적용" 2008년 5월 25일 검색.
  67. ^ Dennis Eskow (March 1983). "Make Your Own Weather Forecasts". Popular Mechanics. Vol. 159, no. 3. p. 148. Retrieved April 2, 2011.
  68. ^ 마크 무어 (2009년 3월 25일). "현장 예측 – 짧은 요약". 2012년 2월 15일 회수.
  69. ^ 기상학 용어집. [1]2015년 5월 26일 회수.
  70. ^ E-notes.com . 날씨와 기후 지금 무엇이 방송되고 있을까요? 2011년 9월 5일 Wayback Machine Retrieve 2011년 9월 8일에 보관되었습니다.
  71. ^ NASA. "시대를 통한 날씨 예측" 2005년 9월 10일 웨이백 머신에 보관. 2008년 5월 25일 검색.
  72. ^ 클라우스 바이크만, 제프 휘태커, 안드레스 루비섹, 캐서린 스미스 (2001년 12월 1일). "향상된 중간 범위(3~15일)의 기상 예측을 위한 앙상블 예측의 사용". 기후 진단 센터. 2007년 2월 16일 회수. 2009년 8월 27일 Wayback Machine에서 보관
  73. ^ 토드 킴벌린 (2007년 6월). "TC 제네시스, 트랙 및 강도 예측". 파워포인트. 2007년 7월 21일 회수.
  74. ^ Richard J. Passch, Mike Fiorino, 그리고 Chris Landsea. "2006년 NCEP Production Suite에 대한 TPC/NHC의 리뷰". 2008년 5월 5일 검색.[dead link]
  75. ^ Roebber, P. J.; Bosart, L. F. (1996). "The complex relationship between forecasting skill and forecast value : A real-world analysis". Weather and Forecasting. 11 (4): 544–559. Bibcode:1996WtFor..11..544R. doi:10.1175/1520-0434(1996)011<0544:TCRBFS>2.0.CO;2. ISSN 0882-8156. S2CID 15191426. Retrieved May 25, 2008.
  76. ^ "기타 예측 방법: 기후학, 아날로그 및 수치 기상 예측" 2006년 2월 16일 회수.
  77. ^ 케네스 C. 알렌. "NASA-ACT 오더-와이어 문제에 적용된 패턴 인식 기법" 2007년 2월 16일 회수.
  78. ^ Weather Associates, Inc. "확장에서 중범위 예측에서 텔레커넥션과 앙상블 예측의 역할". 2007년 2월 16일 회수. 2007년 6월 22일 Wayback Machine에서 아카이브됨
  79. ^ Thinkquest.org . "텔레커넥션: 엘니뇨와 다른 장소를 연결합니다." 2007년 2월 16일 회수. 2007년 4월 20일 Wayback Machine에서 아카이브됨
  80. ^ 일리노이 대학교 어바나 샴페인. '번개'. 2007년 2월 16일 회수.
  81. ^ AP통신 (2007년 2월 10일). "뉴욕 북부 주민들 폭설 피해 파헤쳐" NBC 뉴스입니다. 2008년 5월 25일 검색.
  82. ^ 국가 홍수 보험 프로그램. "홍수 위험 시나리오: 플래시 플러드". 2008-05-25를 검색했습니다. 2014년 3월 13일 Wayback Machine에서 아카이브됨
  83. ^ 기상청. "NOAA의 국립 기상청"에 대해. 2007년 2월 16일 회수.
  84. ^ 환경 캐나다. '캐나디안 웨더'. 2007년 2월 16일 회수.
  85. ^ 캐나다 유산. "지역 정보의 주요 출처". 2008년 5월 26일 검색. 2008년 6월 5일 Wayback Machine에서 아카이브됨
  86. ^ 기상청. 미국 기상청 임무 성명서. 2008년 5월 25일 검색. 2013년 11월 24일 Wayback Machine에서 아카이브됨
  87. ^ 환경 캐나다. "기상관측, 경고, 주의보" 2006년 7월 3일 Wayback Machine Retrieve 2008년 5월 26일에 보관되었습니다.
  88. ^ 연방 통신 위원회입니다. "비상 경보 시스템"입니다. 2008년 5월 26일 검색.
  89. ^ 기상 채널 – 2015년 9월 6일 Wayback 기계에서 보관된 저온 예보 계산
  90. ^ 정부 인쇄소. 제목 14: "항공학과 우주". 2008년 5월 26일 검색. 2011년 6월 13일 Wayback Machine에서 아카이브됨
  91. ^ 항공기 소유자 및 조종사 협회. '항공기 아이싱'. 2008년 5월 26일 검색. 2007년 2월 2일 Wayback Machine에서 아카이브됨
  92. ^ 기상청 예보국 캔자스주 닷지시티. "그들이 알려주지 않은 항공 위험" 2008년 5월 26일 검색. 2008년 9월 10일 Wayback Machine에서 아카이브됨
  93. ^ 기상국 (2006). "항공 위험 요소: 2008년 9월 10일 Wayback Machine에 보관된 뇌우 및 대류". 2008년 5월 26일 검색.
  94. ^ "화산재 항공 위험"입니다. 2008년 5월 26일 검색. 2008년 6월 21일 Wayback Machine에서 아카이브됨
  95. ^ 네드 로젤. "놀라운 비행 기계는 시간 여행을 가능하게 합니다." 2008년 5월 8일 검색. 2008년 6월 5일 Wayback Machine에서 아카이브됨
  96. ^ 기상청. "항공 기상 서비스에 대한 조종사의 안내서". 2008년 5월 26일 검색. 2008년 6월 24일 Wayback Machine에서 아카이브됨
  97. ^ 에릭 씨. 왕. "Teople Tools Crosswind Calculator 설명서". 2008년 5월 26일 검색. 2008년 9월 10일 Wayback Machine에서 아카이브됨
  98. ^ 오대호와 바닷길 운송. "MAFOR Weather Code" 2016년 6월 16일 웨이백 머신에 보관. 2008년 5월 27일 검색.
  99. ^ 블레어 패닌. "텍사스는 건조한 날씨가 계속되고 있습니다." 2008년 5월 26일 검색. 2009년 7월 3일 Wayback Machine에서 아카이브됨
  100. ^ 닥터 테리 메이더. '가뭄 옥수수 사일리지'. 2008년 5월 26일 검색. 2011년 10월 5일 Wayback Machine에서 아카이브됨
  101. ^ 카트린 C. 테일러. "복숭아 과수원 설립과 어린 나무 가꾸기" 2008년 5월 26일 검색. 2008년 12월 24일 Wayback Machine에서 아카이브됨
  102. ^ "After Freeze, Counting Losses to Orange Crop". The New York Times. Associated Press. January 14, 1991. Retrieved May 26, 2008.
  103. ^ 기후 예측 센터. "학위의 날 설명" 2010년 5월 24일 Wayback Machine에서 아카이브되었습니다. 2008년 5월 25일 검색.
  104. ^ "Futures/Options; Cold Weather Brings Surge in Prices of Heating Fuels". The New York Times. February 26, 1993. Retrieved May 25, 2008.
  105. ^ BBC 뉴스 (2006년 7월 25일) "폭염으로 전기 급증" 2008년 5월 25일 검색.
  106. ^ 토론토 가톨릭 학교. "에너지 드릴 프로그램의 7대 핵심 메시지". 2008년 5월 25일 검색. 2012년 2월 17일 Wayback Machine에서 보관
  107. ^ CSIRO "특화 일기예보 제공" 2008년 5월 25일 검색. 2008년 4월 19일 Wayback Machine에서 아카이브됨
  108. ^ 스티븐 제우스와 로드리고 카발레로. "기상도함수의 가격결정에 있어서 기상예보의 활용" 2008년 5월 25일 검색. 2011년 7월 16일 Wayback Machine에서 아카이브됨
  109. ^ Met Office. "군사 작전을 위한 기상 예보" 2017년 10월 12일 웨이백 머신에 보관. 2012년 10월 23일 회수.
  110. ^ 합동 태풍경보센터. "태풍경보센터 합동임무 성명서". 2008년 4월 9일 Wayback Machine Retrieve 2008년 5월 27일에 보관되었습니다.
  111. ^ 미 공군."공군 기상청"이라고 밝혔습니다. 2008년 5월 26일 검색.
  112. ^ 미합중국군. 2016년 3월 12일 웨이백 머신에 보관된 "미국 해안 경비대 직업 – 사병 직업" 2008년 5월 26일 검색.
  113. ^ 로드 파워. "미 해병대 입대 직업 설명 및 자격 요소: 필드 68 – 기상 및 해양학(METOC)". 2008-05-26을 검색했습니다.
  114. ^ 키슬러 공군기지. 군 장교들은 보통 민간 기관에서 교육을 받았습니다. "Keesler News: 2006년 3월 9일" 2008년 9월 10일 Wayback Machine에서 아카이브되었습니다. 미국 공군, 2008년 5월 26일 회수.

더보기

외부 링크

Wikimedia Commons에는 일기예보와 관련된 미디어가 있습니다.

기상청

이것들은 학계 또는 정부 기상 기구입니다. 대부분은 웹사이트에서 관심 분야에 대한 최소한 제한된 예측을 제공합니다.

기타외부 링크