Je suis toujours intéressé à savoir comment les drones sont utilisés au profit de l'humanité, et j'étais curieux d'en savoir plus sur la façon dont ils sont utilisés dans les prévisions météorologiques. J'ai fait quelques recherches pour savoir ce que sont les drones météorologiques et comment ils sont utilisés pour prédire le temps. Voici ce que j'ai appris.
Les drones météorologiques sont des drones spécialement conçus qui volent dans la couche la plus basse de l'atmosphère terrestre, la couche limite. Ils sont équipés de capteurs pour recueillir des informations sur la température, l'humidité et le vent dans l'atmosphère, finalement pour aider à améliorer les modèles de prévision météorologique.
L'utilisation de drones pour collecter des échantillons atmosphériques est une avancée considérable par rapport aux méthodes traditionnelles de collecte de données et a le potentiel d'améliorer considérablement la précision des modèles de prévision météorologique. En quoi est-ce important? Avoir des modèles plus précis affecte à la fois le quotidien et la vue d'ensemble. Cela permet aux météorologues de nous donner de meilleures prévisions météorologiques à 10 jours, mais plus que cela, cela signifie la capacité de donner des avertissements plus avancés pour les tempêtes telles que les tornades, ou si et où les ouragans vont atterrir.
Comment fonctionnent les drones météo
La couche la plus basse de l'atmosphère, appelée couche limite, est l'endroit où se produisent la plupart de nos conditions météorologiques. Les conditions météorologiques qui affectent chacun d'entre nous dépendent d'un nombre vertigineux de variables et de facteurs. Essayer de faire des prédictions précises sur ce que le temps fera ensuite repose sur des modèles de prévision météorologique très compliqués, mais la sortie de ces modèles est aussi bonne que les données qui y sont introduites. Et obtenir de bonnes données est plus difficile que vous ne le pensez.
C'est là qu'interviennent les drones météorologiques. Les drones météorologiques peuvent voler à travers toute la couche verticale de la couche limite de l'atmosphère et collecter des données cruciales sur la température, l'humidité, la pression atmosphérique et la vitesse et la direction du vent.
Les drones météorologiques peuvent collecter ces données de plusieurs manières. L'une d'entre elles consiste à utiliser des capteurs de température, d'humidité et de pression atmosphérique fixés directement sur le drone. Une autre façon de collecter des données consiste à larguer des capteurs appelés dropsondes, équipés d'un parachute, à partir d'une altitude élevée. Les catasondes descendent à travers le profil vertical de la couche limite, collectant des données tout en bas. Un dernier moyen important pour les drones météorologiques de collecter des données est l'imagerie visuelle, y compris les photographies et les vidéos.
Une amélioration par rapport aux méthodes traditionnelles
Traditionnellement, les scientifiques ont utilisé des ballons météorologiques et des stations météorologiques pour collecter des données météorologiques à des fins de modélisation. Les limites d'une station météo sont son emplacement statique (elle ne bouge pas) et sa proximité avec la surface de la terre. Même si une station météo est située au sommet d'un gratte-ciel ou d'une tour, elle est assez terrestre et ne peut pas obtenir de données des parties supérieures de la couche limite. Les ballons météo peuvent monter beaucoup plus haut, mais ils ont l'inconvénient de ne pas pouvoir être contrôlés. Ils iront où le vent les portera. Les ballons météo ne reviennent pas non plus sur terre d'où ils ont été lancés et sont généralement irrécupérables.
Les satellites sont une autre source de données pour les modèles de prévision météorologique. Ils sont capables d'obtenir des données sur la formation de vapeur d'eau et de nuages, mais ne sont pas très utiles pour mesurer la température, l'humidité ou le vent, car ils sont évidemment bien au-dessus de la couche limite où ces facteurs se produisent. Des drones météorologiques à haute altitude, à longue portée et à voilure fixe ont également été utilisés historiquement, mais ont des limites similaires à celles des satellites et sont extrêmement coûteux à exploiter. Les avions sont également utilisés pour collecter des données météorologiques et sont fréquemment utilisés lors de tempêtes. Cependant, les avions coûtent également cher à exploiter, et envoyer un pilote voler dans une tempête comporte un degré de risque beaucoup plus élevé pour la vie humaine que d'envoyer un drone.
Les drones n'ont pas ces limitations. Ils peuvent facilement voler à haute altitude, et les scientifiques ont même récemment été autorisés à voler jusqu'à 3 500 pieds au-dessus du sol pour des études de collecte de données. (Aussi élevé que cela puisse paraître, même un quadcoptère grand public standard n'aurait aucun problème à fonctionner à cette altitude, à part la restriction de vol maximale de 400 pieds AGL). Ils sont facilement contrôlés pour se diriger droit vers le vent, ou même dans la tempête, pour obtenir des données précisément à l'altitude et à l'emplacement souhaités par les scientifiques. Et les drones retournent sur terre, ce qui signifie que des capteurs et des équipements beaucoup plus coûteux et sophistiqués peuvent être utilisés sur un drone qu'il ne serait pratique d'utiliser sur un ballon météorologique.
Développements actuels
Il existe plusieurs projets importants en cours qui visent à utiliser et à améliorer les drones pour la collecte de données météorologiques. L'un d'eux est directement lié aux scientifiques travaillant avec la NOAA. Ils travaillent sur des études de terrain à court terme axées sur des régions spécifiques des États-Unis pour étudier comment les caractéristiques du terrain et de la surface terrestre affectent les conditions météorologiques. L'objectif est de déterminer si et comment la surface terrestre a un impact sur les conditions météorologiques, et comment intégrer cette variable dans les modèles météorologiques et climatiques.
Un autre projet en cours, dirigé par le professeur Phillip Chilson de l'Université de l'Oklahoma, en est à sa phase de planification et de développement, mais a le potentiel de révolutionner la science météorologique et les prévisions météorologiques. Il envisage un réseau national de tours de stations météorologiques, chacune équipée d'une flotte de drones météorologiques autonomes. Les drones de chaque station seraient déployés toutes les heures pour lancer et collecter des données à alimenter dans des modèles météorologiques, fournissant d'énormes quantités de données fiables - beaucoup plus efficacement et de manière fiable que toute autre méthode actuellement utilisée.
De plus, un essaim de drones communicants et interconnectés à chaque station pourrait être automatiquement déployé lorsque des conditions de tempête sont détectées et utiliser l'IA pour déterminer où voler et collecter des données pertinentes. Ces données seraient à nouveau introduites dans les modèles de prévision météorologique.
Quel impact peuvent-ils avoir ?
Prévisions météorologiques
Plus de données provenant de partout dans le pays (et du monde), à partir de plus de niveaux de la couche limite, signifient des modèles de prévision météorologique plus précis. Les mesures des drones tempêtes peuvent aider les scientifiques à évaluer les modèles météorologiques actuels et à identifier et corriger les modèles de prévision. La collaboration entre les scientifiques travaillant sur ces projets de collecte de données et les modèles de prévision des services météorologiques locaux se traduit par des prévisions météorologiques plus précises pour les rapports météorologiques locaux. C'est une plaisanterie permanente que les météorologues se trompent tout le temps sans que personne ne les tienne responsables, mais cela pourrait changer avec des modèles plus précis.
Préparation aux tempêtes
Avoir des prévisions météorologiques précises et fiables est bien plus important que de simplement planifier le jour où pique-niquer ou s'il faut apporter son parapluie. Lorsque des tempêtes se développent, disposer du meilleur modèle météorologique possible peut aider à réduire l'impact sur la vie et les biens.
Dans les régions sujettes aux tornades, le temps moyen actuel d'alerte précoce est de 16 minutes. Cela signifie que les résidents ne sont avertis que 16 minutes avant qu'une tornade probable ou connue ne puisse les atteindre. Cela ne laisse pas suffisamment de temps pour évacuer ou se mettre à couvert. Les espoirs sont qu'avec les prévisions météorologiques basées sur les données des drones, le temps de réponse de l'alerte précoce pourrait être augmenté jusqu'à une heure, ce qui donnerait aux gens de bien meilleures opportunités pour sécuriser la vie et les biens.
Les ouragans sont également notoirement difficiles à prévoir. Ils peuvent prendre des chemins inattendus, s'intensifier ou se disperser de façon imprévisible. Avec une meilleure capacité à collecter des données à l'intérieur d'une tempête active avec des drones, les météorologues et les météorologues seront en mesure de faire de meilleures prédictions sur les trajectoires et l'intensité des ouragans. Cela permettrait au service météorologique de prendre des décisions plus éclairées en ce qui concerne les évacuations, les mesures de prévention des ondes de tempête et où déployer les équipes d'intervention d'urgence.
Conclusion
L'utilité des drones dans toutes sortes d'utilisations et d'applications en est encore au stade de la découverte. Même s'ils se sont déjà révélés être la meilleure technologie à ce jour pour recueillir des données améliorées pour les modèles de prévision météorologique, la technologie n'est pas encore complètement développée. Au fur et à mesure que la capacité des drones à voler dans de mauvaises conditions météorologiques s'améliore, à mesure que la sensibilité et la précision des capteurs de mesure sur les drones augmentent, à mesure que la programmation de l'intelligence des drones en essaim se développe - toutes ces choses ajouteront à la capacité des drones à changer la façon dont nous mesurons et sont impactés par notre météo.