نوآوری در هواشناسی: پیمایش اقلیم در حال تغییر با فناوری‌های پیشرفته

سیاره ما در حال تجربه تغییرات بی‌سابقه‌ای در الگوهای اقلیمی و آب و هوایی است. از موج‌های گرمای شدید و مکرر گرفته تا سیل‌های ویرانگر و طوفان‌های غیرقابل پیش‌بینی، نیاز به پیش‌بینی دقیق آب و هوا و مدل‌سازی اقلیم هرگز تا این حد حیاتی نبوده است. نوآوری در هواشناسی در خط مقدم مقابله با این چالش‌ها قرار دارد و ابزارها و فناوری‌های پیشرفته‌ای را برای کمک به ما در درک، پیش‌بینی و آماده‌سازی برای تأثیرات تغییر اقلیم فراهم می‌کند. این راهنمای جامع به بررسی آخرین پیشرفت‌ها در فناوری هواشناسی، کاربردهای آن در بخش‌های مختلف و پتانسیل آن برای ساختن آینده‌ای تاب‌آورتر و پایدارتر برای همگان می‌پردازد.

چشم‌انداز در حال تحول پیش‌بینی آب و هوا

پیش‌بینی سنتی آب و هوا عمدتاً به مشاهدات سطحی، بالون‌های هواشناسی و مدل‌های عددی پایه متکی بود. اگرچه این روش‌ها بینش‌های ارزشمندی ارائه می‌کردند، اما اغلب فاقد دقت و صحت لازم برای پیش‌بینی رویدادهای شدید آب و هوایی یا روندهای بلندمدت اقلیمی بودند. امروزه، پیش‌بینی آب و هوا به یک علم پیچیده تبدیل شده است که طیف گسترده‌ای از فناوری‌های پیشرفته را در بر می‌گیرد:

• فناوری ماهواره‌ای: ماهواره‌های هواشناسی دیدی جهانی از شرایط جوی ارائه می‌دهند و داده‌هایی در مورد دما، رطوبت، پوشش ابر و الگوهای بارش را ثبت می‌کنند. ماهواره‌های زمین‌آهنگ، مانند سری GOES که توسط NOAA در ایالات متحده و سری Meteosat که توسط EUMETSAT در اروپا اداره می‌شود، نظارت مداوم بر سیستم‌های آب و هوایی را فراهم می‌کنند. ماهواره‌های مدار قطبی تصاویر و داده‌های با وضوح بالاتر را برای مناطق خاص ارائه می‌دهند. سری Himawari که توسط آژانس هواشناسی ژاپن اداره می‌شود، داده‌های حیاتی آب و هوا را برای منطقه آسیا-اقیانوسیه فراهم می‌کند.
• سیستم‌های راداری: سیستم‌های رادار داپلر حرکت ذرات بارش را تشخیص می‌دهند و اطلاعات ارزشمندی در مورد شدت و جهت طوفان‌ها ارائه می‌دهند. فناوری‌های راداری پیشرفته، مانند رادار دو قطبی، می‌توانند بین انواع مختلف بارش (باران، برف، تگرگ) تمایز قائل شوند و نرخ بارش را با دقت بیشتری تخمین بزنند. بسیاری از کشورها از جمله ایالات متحده، کانادا و کشورهای اروپایی دارای شبکه‌های راداری گسترده‌ای هستند.
• ابررایانش: ابررایانه‌های قدرتمند برای اجرای مدل‌های پیچیده آب و هوایی که فرآیندهای جوی را شبیه‌سازی می‌کنند، ضروری هستند. این مدل‌ها مقادیر عظیمی از داده‌ها را از منابع مختلف، از جمله ماهواره‌ها، رادار، مشاهدات سطحی و بالون‌های هواشناسی در بر می‌گیرند. دقت پیش‌بینی‌های آب و هوا به قدرت محاسباتی موجود برای اجرای این مدل‌ها با وضوح بالا بستگی دارد. به عنوان مثال، مرکز اروپایی پیش‌بینی‌های میان‌مدت آب و هوا (ECMWF) دارای یکی از قدرتمندترین ابررایانه‌های جهان است که آن‌ها را قادر می‌سازد پیش‌بینی‌های آب و هوای جهانی بسیار دقیقی تولید کنند.
• هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML): هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با امکان تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ و شناسایی الگوهایی که برای انسان قابل تشخیص نیستند، در حال ایجاد انقلابی در پیش‌بینی آب و هوا هستند. از الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توان برای بهبود دقت مدل‌های آب و هوا، پیش‌بینی رویدادهای شدید آب و هوایی و شخصی‌سازی پیش‌بینی‌های آب و هوا برای مکان‌های خاص استفاده کرد. شرکت‌هایی مانند گوگل و آی‌بی‌ام به شدت در حال سرمایه‌گذاری در راه‌حل‌های پیش‌بینی آب و هوای مبتنی بر هوش مصنوعی هستند.
• اینترنت اشیاء (IoT): گسترش دستگاه‌های اینترنت اشیاء، مانند ایستگاه‌های هواشناسی، حسگرها و پهپادها، انبوهی از داده‌های لحظه‌ای در مورد شرایط آب و هوایی محلی را فراهم می‌کند. این داده‌ها می‌توانند در مدل‌های آب و هوا ادغام شوند تا دقت آن‌ها را بهبود بخشند و پیش‌بینی‌های محلی‌تری ارائه دهند. به عنوان مثال، کشاورزان از حسگرهای اینترنت اشیاء برای نظارت بر رطوبت خاک، دما و سطح رطوبت هوا استفاده می‌کنند که آن‌ها را قادر می‌سازد تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد آبیاری و مدیریت محصول بگیرند.

کاربردهای نوآوری هواشناسی در بخش‌های مختلف

نوآوری در هواشناسی طیف گسترده‌ای از کاربردها را در بخش‌های مختلف دارد و به سازمان‌ها و افراد کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه بگیرند و تأثیرات شرایط نامساعد جوی را کاهش دهند:

کشاورزی

کشاورزان برای برنامه‌ریزی فعالیت‌های کاشت، آبیاری و برداشت به شدت به پیش‌بینی‌های دقیق آب و هوا متکی هستند. فناوری‌های نوآورانه هواشناسی می‌توانند اطلاعات دقیقی در مورد دما، بارش، رطوبت و سرعت باد ارائه دهند و کشاورزان را قادر می‌سازند تا عملیات خود را بهینه کرده و خسارات محصول را به حداقل برسانند. به عنوان مثال، تکنیک‌های کشاورزی دقیق از داده‌های آب و هوا، حسگرهای خاک و فناوری GPS برای استفاده از کودها و سموم دفع آفات فقط در مکان و زمان مورد نیاز استفاده می‌کنند که باعث کاهش اثرات زیست‌محیطی و افزایش بازده می‌شود. در مناطق مستعد خشکسالی، مانند بخش‌هایی از آفریقا و استرالیا، دسترسی به اطلاعات قابل اعتماد آب و هوا برای مدیریت منابع آب و تضمین امنیت غذایی حیاتی است. بیمه مبتنی بر شاخص به داده‌های آب و هوا برای پرداخت خسارت به کشاورزانی که به دلیل خشکسالی یا بارندگی بیش از حد با خسارت محصول مواجه هستند، متکی است.

انرژی‌های تجدیدپذیر

تولید انرژی تجدیدپذیر از منابعی مانند خورشید و باد به شدت به شرایط آب و هوایی وابسته است. پیش‌بینی‌های دقیق آب و هوا برای پیش‌بینی در دسترس بودن تابش خورشیدی و منابع باد ضروری است و شرکت‌های انرژی را قادر می‌سازد تا عملیات خود را بهینه کرده و عرضه مطمئن برق را تضمین کنند. از مدل‌های آب و هوایی همچنین می‌توان برای پیش‌بینی تأثیر رویدادهای شدید آب و هوایی بر زیرساخت‌های انرژی تجدیدپذیر مانند پنل‌های خورشیدی و توربین‌های بادی استفاده کرد. به عنوان مثال، در دانمارک که به شدت به انرژی بادی متکی است، پیش‌بینی‌های دقیق آب و هوا برای مدیریت شبکه برق و تعادل عرضه و تقاضا حیاتی است. به طور مشابه، در مناطق بیابانی خاورمیانه و شمال آفریقا، جایی که انرژی خورشیدی فراوان است، پیش‌بینی‌های آب و هوا به بهینه‌سازی عملکرد نیروگاه‌های خورشیدی در مقیاس بزرگ کمک می‌کند.

حمل و نقل

شرایط آب و هوایی می‌تواند به طور قابل توجهی بر ایمنی و کارایی حمل و نقل تأثیر بگذارد. پیش‌بینی‌های دقیق آب و هوا برای حمل و نقل هوایی، دریایی و زمینی ضروری است. شرکت‌های هواپیمایی از پیش‌بینی‌های آب و هوا برای برنامه‌ریزی مسیرهای پرواز و جلوگیری از تلاطم، یخ‌زدگی و سایر شرایط خطرناک استفاده می‌کنند. کشتی‌ها برای ناوبری ایمن در طوفان‌ها و دریاهای خروشان به پیش‌بینی‌های آب و هوا متکی هستند. اپراتورهای جاده‌ای و ریلی از پیش‌بینی‌های آب و هوا برای آماده‌سازی برای برف، یخ و سیل و هشدار به رانندگان و مسافران در مورد تأخیرهای احتمالی استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، در کشورهایی با آب و هوای زمستانی شدید، مانند کانادا و روسیه، پیش‌بینی‌های دقیق آب و هوا برای نگهداری زیرساخت‌های حمل و نقل و تضمین ایمنی مسافران حیاتی است. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند، داده‌های آب و هوا را با سیستم‌های مدیریت ترافیک ادغام می‌کنند تا جریان ترافیک را بهینه کرده و تراکم را در شرایط نامساعد جوی کاهش دهند.

آمادگی در برابر بلایا

سیستم‌های هشدار اولیه مبتنی بر پیش‌بینی‌های دقیق آب و هوا می‌توانند جان انسان‌ها را نجات داده و تأثیر بلایای طبیعی مانند طوفان‌ها، سیل‌ها و آتش‌سوزی‌های جنگلی را کاهش دهند. فناوری‌های نوآورانه هواشناسی امکان شناسایی و ردیابی این رویدادها را فراهم کرده و هشدارهای به موقع را به جوامع در معرض خطر ارائه می‌دهند. به عنوان مثال، ایالات متحده از مرکز ملی طوفان برای ردیابی و پیش‌بینی مسیر و شدت طوفان‌ها استفاده می‌کند. در بنگلادش، سیستم‌های هشدار اولیه برای طوفان‌ها به طور قابل توجهی تعداد تلفات را در دهه‌های اخیر کاهش داده است. مدل‌های پیش‌بینی سیل می‌توانند وسعت و شدت سیل را پیش‌بینی کنند و به مقامات اجازه دهند مردم را تخلیه کرده و از اموال محافظت کنند. مدل‌های پیش‌بینی آتش‌سوزی جنگلی از داده‌های آب و هوا، نقشه‌های پوشش گیاهی و توپوگرافی برای ارزیابی خطر آتش‌سوزی و راهنمایی تلاش‌های آتش‌نشانی استفاده می‌کنند.

ساخت و ساز و زیرساخت

شرایط آب و هوایی می‌تواند به طور قابل توجهی بر پروژه‌های ساختمانی و نگهداری زیرساخت‌ها تأثیر بگذارد. پیش‌بینی‌های دقیق آب و هوا برای برنامه‌ریزی کارهای در فضای باز، زمان‌بندی تحویل‌ها و تضمین ایمنی کارگران ضروری است. رویدادهای شدید آب و هوایی، مانند باران شدید، بادهای قوی و دمای شدید، می‌توانند به زیرساخت‌ها آسیب رسانده و پروژه‌های ساختمانی را به تأخیر بیندازند. فناوری‌های نوآورانه هواشناسی می‌توانند اطلاعات دقیقی در مورد شرایط آب و هوایی در مکان‌های خاص ارائه دهند و شرکت‌های ساختمانی و مدیران زیرساخت را قادر می‌سازند تا تصمیمات آگاهانه بگیرند و خطرات را به حداقل برسانند. به عنوان مثال، پل‌ها و ساختمان‌ها اغلب به حسگرهایی مجهز هستند که سرعت باد، دما و یکپارچگی سازه را کنترل می‌کنند و هشدارهای اولیه در مورد آسیب‌های احتمالی در هنگام رویدادهای شدید آب و هوایی را ارائه می‌دهند. در مناطق ساحلی، از پیش‌بینی‌های افزایش سطح دریا و مدل‌های موج طوفان برای طراحی زیرساخت‌هایی استفاده می‌شود که در برابر تأثیرات تغییر اقلیم مقاوم باشند.

بیمه

صنعت بیمه برای ارزیابی ریسک‌ها و قیمت‌گذاری بیمه‌نامه‌ها به شدت به داده‌های آب و هوا متکی است. فناوری‌های نوآورانه هواشناسی اطلاعات دقیقی در مورد الگوهای تاریخی آب و هوا، شرایط فعلی آب و هوا و پیش‌بینی‌های آینده آب و هوا ارائه می‌دهند و شرکت‌های بیمه را قادر می‌سازند تا احتمال خسارات مرتبط با آب و هوا را به دقت ارزیابی کنند. به عنوان مثال، بیمه‌گران از داده‌های آب و هوا برای ارزیابی خطر سیل در مناطق ساحلی، خطر آتش‌سوزی در مناطق جنگلی و خطر آسیب به محصولات کشاورزی به دلیل خشکسالی یا بارندگی بیش از حد استفاده می‌کنند. بیمه مبتنی بر شاخص، که بر اساس محرک‌های آب و هوایی از پیش تعریف شده پرداخت می‌کند، در کشورهای در حال توسعه به طور فزاینده‌ای محبوب می‌شود و یک شبکه ایمنی برای کشاورزان و مشاغل کوچکی که با خطرات مرتبط با آب و هوا مواجه هستند، فراهم می‌کند. مدل‌های فاجعه از داده‌های آب و هوا و پیش‌بینی‌های اقلیمی برای تخمین خسارات احتمالی ناشی از بلایای طبیعی بزرگ استفاده می‌کنند و به بیمه‌گران در مدیریت ریسک و تعیین حق بیمه کمک می‌کنند.

مدل‌سازی اقلیم: درک روندهای بلندمدت

در حالی که پیش‌بینی آب و هوا بر پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت تمرکز دارد، مدل‌سازی اقلیم با هدف درک روندهای بلندمدت و پیش‌بینی سناریوهای اقلیمی آینده انجام می‌شود. مدل‌های اقلیمی شبیه‌سازی‌های کامپیوتری پیچیده‌ای هستند که طیف گسترده‌ای از عوامل، از جمله شرایط جوی، جریان‌های اقیانوسی، فرآیندهای سطح زمین و فعالیت‌های انسانی را در بر می‌گیرند. این مدل‌ها برای ارزیابی تأثیر انتشار گازهای گلخانه‌ای بر دمای جهانی، سطح دریاها و الگوهای بارش استفاده می‌شوند. مدل‌سازی اقلیم برای اطلاع‌رسانی به تصمیم‌گیری‌های سیاستی و توسعه استراتژی‌هایی برای کاهش و سازگاری با تغییر اقلیم ضروری است.

نقش مدل‌های اقلیمی جهانی (GCMs)

مدل‌های اقلیمی جهانی (GCMs) جامع‌ترین ابزار برای شبیه‌سازی سیستم اقلیمی زمین هستند. این مدل‌ها توسط مؤسسات تحقیقاتی در سراسر جهان، از جمله مرکز ملی تحقیقات جوی (NCAR) در ایالات متحده، مرکز هادلی دفتر هواشناسی در بریتانیا و موسسه هواشناسی ماکس پلانک در آلمان توسعه و نگهداری می‌شوند. GCMها با تکامل درک ما از سیستم اقلیمی به طور مداوم در حال بهبود و اصلاح هستند. آنها برای پیش‌بینی سناریوهای اقلیمی آینده تحت مسیرهای مختلف انتشار استفاده می‌شوند و اطلاعات ارزشمندی را برای سیاست‌گذاران و برنامه‌ریزان فراهم می‌کنند. هیئت بین‌دولتی تغییر اقلیم (IPCC) برای ارزیابی وضعیت فعلی تغییر اقلیم و پیش‌بینی تأثیرات آینده به شدت به GCMها متکی است.

مدل‌های اقلیمی منطقه‌ای (RCMs)

در حالی که GCMها دیدگاهی جهانی در مورد تغییر اقلیم ارائه می‌دهند، مدل‌های اقلیمی منطقه‌ای (RCMs) شبیه‌سازی‌های با وضوح بالاتر را برای مناطق خاص ارائه می‌دهند. RCMها در GCMها جای‌گذاری شده‌اند و از خروجی مدل جهانی به عنوان شرایط مرزی برای شبیه‌سازی الگوهای اقلیمی منطقه‌ای با جزئیات بیشتر استفاده می‌کنند. این امر امکان ارزیابی دقیق‌تری از تأثیرات تغییر اقلیم بر اکوسیستم‌ها، صنایع و جوامع خاص را فراهم می‌کند. RCMها به ویژه برای ارزیابی تأثیرات تغییر اقلیم بر منابع آب، کشاورزی و مناطق ساحلی مفید هستند. به عنوان مثال، از RCMها برای پیش‌بینی تغییرات در پوشش برف در کوه‌های سیرا نوادا که منبع حیاتی آب برای کالیفرنیا هستند، استفاده می‌شود. آنها همچنین برای ارزیابی آسیب‌پذیری شهرهای ساحلی در برابر افزایش سطح دریا و موج طوفان استفاده می‌شوند.

همسان‌سازی داده‌ها و اعتبارسنجی مدل

دقت مدل‌های اقلیمی به کیفیت و کمیت داده‌های مورد استفاده برای مقداردهی اولیه و اعتبارسنجی آنها بستگی دارد. تکنیک‌های همسان‌سازی داده‌ها برای ادغام داده‌های مشاهداتی از منابع مختلف در مدل‌های اقلیمی استفاده می‌شود و دقت و قابلیت اطمینان آنها را بهبود می‌بخشد. اعتبارسنجی مدل شامل مقایسه خروجی مدل با مشاهدات تاریخی برای ارزیابی توانایی آن در بازتولید الگوهای اقلیمی گذشته است. این فرآیند به شناسایی مناطقی که مدل نیاز به بهبود دارد کمک می‌کند. به عنوان مثال، دانشمندان الگوهای دما و بارش شبیه‌سازی شده توسط مدل را با سوابق تاریخی مقایسه می‌کنند تا دقت آن را ارزیابی کنند. آنها همچنین وسعت یخ دریای شبیه‌سازی شده توسط مدل را با مشاهدات ماهواره‌ای مقایسه می‌کنند تا توانایی آن در بازتولید الگوهای اقلیمی قطب شمال را ارزیابی کنند.

چالش‌ها و فرصت‌ها در نوآوری هواشناسی

علی‌رغم پیشرفت‌های قابل توجه در نوآوری هواشناسی، هنوز چندین چالش وجود دارد که باید به آنها پرداخته شود:

• شکاف‌های داده‌ای: هنوز شکاف‌های قابل توجهی در درک ما از سیستم اقلیمی، به ویژه در مناطق دورافتاده مانند قطب شمال و اقیانوس عمیق وجود دارد. پر کردن این شکاف‌های داده‌ای برای بهبود دقت مدل‌های آب و هوایی و اقلیمی ضروری است.
• محدودیت‌های محاسباتی: اجرای مدل‌های پیچیده آب و هوایی و اقلیمی به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد. در دسترس بودن ابررایانه‌های قدرتمند یک عامل محدود کننده در توسعه و اصلاح این مدل‌ها است.
• عدم قطعیت مدل: مدل‌های آب و هوایی و اقلیمی به دلیل پیچیدگی سیستم اقلیمی و محدودیت‌های دانش ما، ذاتاً نامشخص هستند. کمی‌سازی و کاهش عدم قطعیت مدل یک چالش بزرگ است.
• ارتباطات و انتشار: انتقال مؤثر اطلاعات آب و هوایی و اقلیمی به عموم و سیاست‌گذاران برای ترویج تصمیم‌گیری آگاهانه ضروری است. با این حال، این امر می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، به ویژه هنگام برخورد با مفاهیم پیچیده علمی.
• دسترسی و عدالت: اطمینان از اینکه اطلاعات آب و هوایی و اقلیمی برای همه، صرف نظر از موقعیت مکانی یا وضعیت اجتماعی-اقتصادی آنها، در دسترس است، برای ایجاد تاب‌آوری و کاهش آسیب‌پذیری در برابر تغییر اقلیم حیاتی است.

علی‌رغم این چالش‌ها، فرصت‌های قابل توجهی نیز برای نوآوری بیشتر در فناوری هواشناسی وجود دارد:

• پیشرفت در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پتانسیل ایجاد انقلابی در پیش‌بینی آب و هوا و مدل‌سازی اقلیم را با امکان تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ و شناسایی الگوهایی که برای انسان قابل تشخیص نیستند، دارند.
• بهبود فناوری ماهواره‌ای: ماهواره‌های هواشناسی نسل بعدی داده‌های دقیق‌تر و با جزئیات بیشتری در مورد شرایط جوی ارائه خواهند داد و دقت پیش‌بینی‌های آب و هوا و مدل‌های اقلیمی را بهبود می‌بخشند.
• افزایش قدرت محاسباتی: توسعه ابررایانه‌های اگزاسکیل امکان اجرای مدل‌های آب و هوایی و اقلیمی پیچیده‌تر و با وضوح بالاتر را فراهم می‌کند.
• علم شهروندی: مشارکت دادن عموم در جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها می‌تواند به پر کردن شکاف‌های داده‌ای و بهبود دقت مدل‌های آب و هوایی و اقلیمی کمک کند.
• همکاری بین‌المللی: همکاری بین دانشمندان، دولت‌ها و سازمان‌ها در سراسر جهان برای مقابله با چالش‌های جهانی تغییر اقلیم ضروری است.

نمونه‌هایی از ابتکارات جهانی نوآوری در هواشناسی

چندین ابتکار نوآورانه در سراسر جهان در حال پیشبرد پیشرفت‌ها در فناوری هواشناسی و مدل‌سازی اقلیم هستند:

• برنامه کوپرنیک اتحادیه اروپا: کوپرنیک یک برنامه اتحادیه اروپا است که داده‌ها و خدمات مشاهده زمین را برای طیف گسترده‌ای از کاربردها، از جمله پیش‌بینی آب و هوا، نظارت بر اقلیم و مدیریت بلایا فراهم می‌کند.
• برنامه جهانی تحقیقات آب و هوا (WWRP): WWRP یک برنامه سازمان جهانی هواشناسی (WMO) است که همکاری بین‌المللی در تحقیقات و پیش‌بینی آب و هوا را ترویج می‌کند.
• مشارکت خدمات اقلیمی (CSP): CSP یک شبکه جهانی از سازمان‌ها است که برای توسعه و ارائه خدمات اقلیمی برای حمایت از تصمیم‌گیری در بخش‌های مختلف کار می‌کنند.
• چارچوب جهانی برای خدمات اقلیمی (GFCS): GFCS یک ابتکار سازمان ملل متحد است که هدف آن توسعه و ارائه خدمات اقلیمی برای کمک به کشورها برای سازگاری با تغییر اقلیم است.
• مرکز آفریقایی کاربردهای هواشناسی برای توسعه (ACMAD): ACMAD خدمات آب و هوایی و اقلیمی را به کشورهای آفریقایی ارائه می‌دهد و به آنها در مدیریت تأثیرات تغییر اقلیم و رویدادهای شدید آب و هوایی کمک می‌کند.

نتیجه‌گیری: سرمایه‌گذاری در آینده‌ای آماده در برابر آب و هوا

نوآوری در هواشناسی برای پیمایش چالش‌های یک اقلیم در حال تغییر ضروری است. با سرمایه‌گذاری در فناوری‌های پیشرفته هواشناسی، مدل‌سازی اقلیم و سیستم‌های هشدار اولیه، می‌توانیم آینده‌ای تاب‌آورتر و پایدارتر برای همه بسازیم. پیش‌بینی‌های دقیق آب و هوا و پیش‌بینی‌های اقلیمی برای اطلاع‌رسانی به تصمیم‌گیری‌های سیاستی، مدیریت منابع و محافظت از جوامع در برابر تأثیرات رویدادهای شدید آب و هوایی حیاتی هستند. با ادامه تغییر اقلیم، نوآوری در هواشناسی برای تضمین ایمنی، امنیت و رفاه ما حتی حیاتی‌تر خواهد شد. ما باید همکاری بین دانشمندان، دولت‌ها و سازمان‌ها در سراسر جهان را برای تسریع توسعه و استقرار فناوری‌های هواشناسی و ساختن آینده‌ای آماده در برابر آب و هوا، تقویت کنیم.