私は常にドローンが人類の利益のためにどのように使用されているかについて知りたいと思っており、天気予報でドローンがどのように使用されているかについてもっと知りたいと思っていました。私は天気ドローンとは何か、そしてそれらが天気を予測するのにどのように使われるかを知るために少し研究をしました。これが私が学んだことです。

ウェザードローンは、地球の大気の最下層に飛ばされる特別に設計されたドローンです 境界層。 大気中の温度、湿度、風に関する情報を収集するセンサーが装備されています。最終的には天気予報モデルの改善に役立ちます。

ドローンを使用して大気サンプルを収集することは、従来のデータ収集方法の大きな進歩であり、天気予報モデルの精度を大幅に向上させる可能性があります。なぜそれが重要なのですか？より正確なモデルを持つことは、日常と全体像の両方に影響を及ぼします。これにより、気象学者は10日間の天気予報を改善できますが、それ以上に、竜巻などの暴風雨、またはハリケーンが上陸するかどうか、どこに上陸するかについて、より高度な警告を出すことができます。

ウェザードローンの仕組み

境界層と呼ばれる大気の最下層は、私たちの天気のほとんどが起こっている場所です。私たち一人一人に影響を与える気象条件は、目まぐるしい数の変数と要因に依存しています。天気が次に何をするかについて正確な予測をしようとすることは、非常に複雑な天気予報モデルに依存しますが、これらのモデルの出力は、それらに供給されたデータと同じくらい良いだけです。そして、良いデータを取得することは、あなたが思っているよりも難しいです。

そこで、ウェザードローンが登場します。ウェザードローンは、大気の境界層の垂直層全体を通過し、温度、湿度、気圧、風速と風向に関する重要なデータを収集できます。

気象ドローンは、いくつかの方法でこのデータを収集できます。 1つの方法は、ドローンに直接取り付けられた温度、湿度、および気圧センサーを使用することです。彼らがデータを収集する別の方法は、パラシュートが取り付けられたドロップゾンデと呼ばれるセンサーを高高度から落とすことです。ドロップゾンデは境界層の垂直プロファイルを通って下降し、データをずっと下に収集します。気象ドローンがデータを収集する最後の重要な方法の1つは、写真やビデオなどの視覚的な画像処理です。

従来の方法に対する改善

従来、科学者は、モデリング用の気象データを収集するために、気球と気象観測所を使用していました。気象観測所の制限は、静的な場所（移動しない）と地表への近接性です。気象観測所が超高層ビルや塔の最上部にある場合でも、それはかなり地球にバインドされており、境界層の上流からデータを取得することはできません。気球ははるかに高くなる可能性がありますが、制御できないという欠点があります。彼らは風が吹くところに行きます。気球はまた、それらが発射された場所から陸地に戻らず、一般的に回収することはできません。

衛星は、天気予報モデルのもう1つのデータソースです。水蒸気と雲の形成に関するデータを取得することはできますが、これらの要因が発生している境界層よりも明らかに上にあるため、温度、湿度、または風の測定にはそれほど役立ちません。高高度、長距離、固定翼の気象ドローンも歴史的に使用されてきましたが、衛星と同様の制限があり、運用に非常に費用がかかります。飛行機は気象データの収集にも使用され、暴風雨のイベントで頻繁に使用されます。ただし、飛行機の運用には費用もかかり、パイロットを嵐の中に飛ばすと、ドローンを送るよりもはるかに高いリスクが人間の生命にもたらされます。

ドローンにはこれらの制限はありません。それらは高高度で簡単に飛行することができ、科学者は最近でもデータ収集研究のために地上3,500フィートまで飛行する許可を与えられました。（聞こえるほど高いですが、400フィートのAGLの最大飛行制限を除けば、標準的な消費者向けクワッドコプターでさえ、この高度での操作に問題はありません）。それらは、科学者が望む正確な高度と位置でデータを取得するために、風に向かって、あるいは嵐にさえも真っ直ぐ進むように簡単に制御されます。そして、ドローンは陸に戻ります。つまり、気球で実際に使用するよりもはるかに高価で洗練されたセンサーや機器をドローンで使用できます。

現在の開発

気象データ収集のためにドローンを利用および改善するために取り組んでいる進行中のいくつかの重要なプロジェクトがあります。これらの1つは、NOAAで作業している科学者に直接関係しています。彼らは、地形と地表面の特徴が気象パターンにどのように影響するかを研究するために、米国の特定の地域に焦点を当てた短期のフィールド調査に取り組んでいます。目標は、地表が気象に影響を与えるかどうか、またどのように影響するか、そしてその変数を気象および気候モデルに組み込む方法を決定することです。

オクラホマ大学のPhillipChilson教授が指揮する別の進行中のプロジェクトは、計画と開発の段階にありますが、気象科学と天気予報に革命を起こす可能性があります。彼は、それぞれが自律型気象ドローンの艦隊を備えた気象観測所タワーの全国的なネットワークを構想しています。各ステーションのドローンは1時間ごとに配備され、気象モデルに入力されるデータを起動して収集し、現在採用されている他のどの方法よりもはるかに効率的かつ確実に大量の信頼できるデータを提供します。

さらに、各ステーションで通信し、相互接続されたドローンの群れは、嵐の状態が検出されたときに自動的に展開され、AIを使用して飛行場所を決定し、関連データを収集できます。このデータもまた、天気予報モデルに送られます。

彼らが持つ可能性のある影響

天気予報

境界層のより多くのレベルからの、全国（および世界中）からのより多くのデータは、より正確な天気予報モデルを意味します。ストームドローンからの測定値は、科学者が現在の気象モデルを評価し、予測モデルを特定して修正するのに役立ちます。これらのデータ収集プロジェクトに取り組んでいる科学者と地域の天気予報モデルとのコラボレーションにより、地域の天気予報のより正確な天気予報が得られます。気象学者が責任を問われることなく常に間違っているというのは常識的なジョークですが、より正確なモデルによって変わる可能性があります。

暴風雨対策

正確で信頼できる天気予報を入手することは、単にピクニックをする日を計画したり、傘を持って行くかどうかを計画するよりもはるかに重要です。暴風雨が発生しているときは、可能な限り最高の気象モデルを使用することで、生命や財産への影響を減らすことができます。

竜巻が発生しやすい地域では、現在の平均早期警告時間は16分です。これは、竜巻が発生する可能性が高い、または既知であると予想される前に、居住者に警告が表示されるのはわずか16分であることを意味します。これでは、避難や身を隠すための十分な時間がありません。ドローンデータによる天気予報により、早期警告の応答時間が最大1時間に延長され、人々が生命と財産を確保する機会が大幅に増えることが期待されます。

ハリケーンも予測が難しいことで有名です。それらは予期しない経路をたどったり、予期せずに激化または分散したりする可能性があります。ドローンを使って活発な嵐の中からデータを収集する能力が向上したことで、気象学者や気象科学者はハリケーンの嵐の経路と強度をより正確に予測できるようになります。これにより、気象局は、避難、高潮防止対策、および緊急対応チームを配置する場所に関して、より多くの情報に基づいた決定を下すことができます。

結論

あらゆる種類の用途やアプリケーションでのドローンの有用性は、まだ発見段階にあります。天気予報モデルの改善されたデータを収集する上で、それらがまだ最高の技術であることがすでに証明されているとしても、その技術はまだ完全には開発されていません。悪天候下でのドローンの飛行能力が向上し、ドローンの測定センサーの感度と精度が向上し、群れドローンインテリジェンスのプログラミングが発展するにつれて、これらすべてがドローンの測定方法を変える能力に追加されます。そして私たちの天気の影響を受けます。