■ 英語タイトル:Global Lidar For Weather Forecasting Market - 2023-2030
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| ■ 発行会社/調査会社:DataM Intelligence
■ 商品コード:DATM24MA105
■ 発行日:2023年7月
■ 調査対象地域:グローバル
■ 産業分野:IT&通信
■ ページ数:180
■ レポート言語:英語
■ レポート形式:PDF
■ 納品方式:Eメール
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*** レポート概要(サマリー)***
市場概要 気象観測ライダーの世界市場は、2022年に6億3,000万米ドルに達し、2030年には24億4,900万米ドルに達すると予測され、予測期間2023-2030年のCAGRは18.5%で成長する見込みです。予測期間中、ライダーと他の気象モニタリング技術との統合が、世界の気象観測ライダー市場の成長を書き込むと予想されます。
気象観測ライダーは、気象レーダー、衛星、地上センサーなどの他の気象モニタリング技術と統合されることが多く、大気状態の包括的な理解を提供します。この統合により、気象モニタリングの精度とカバレッジが向上し、気象LiDARソリューションの需要を促進しています。
さらに、厳しい気象条件下での自律走行車の誘導にライダーを統合するというアイデアも支持を集めています。2023年5月、自動車用ライダーのベンダーであるベバストは、自動車用ルーフシステムのメーカーであるCanatuと、過酷な気象条件下でより良いマッピングと視認性を提供するため、自律走行車のルーフにライダーを統合する契約を締結しました。
市場ダイナミクス
気候変動と地球温暖化への適応
気候変動と地球温暖化により、ハリケーンや暴風雨、極端な気温変動など、より頻繁で深刻な気象現象が発生しています。気象観測ライダー技術は、正確で詳細な気象データを提供することで、これらの変化を監視し理解する上で重要な役割を果たしています。この情報は、結果として発生する気象現象による人命や財産への被害を軽減するための効果的な戦略を策定するために不可欠です。
気象LiDARシステムは、気候研究やモデリングの取り組みに貴重なデータを提供しています。システムは、大気の状態、風のパターン、エアロゾル濃度に関する詳細な情報を提供し、気候変動のダイナミクスを理解する科学者をサポートします。この知識は、気候モデルを改良し、将来の気候予測を改善し、政府の政策立案者が効果的な適応戦略を開発する際の指針となります。
サイト固有の気象情報に対する需要の増加
現場固有の気象情報は、石油・ガス、航空、公共事業など様々な産業にとって意思決定に不可欠です。気象観測ライダー技術は、風速、風向、温度プロファイル、大気の状態など、詳細で局所的な気象データを提供します。この精度の高さにより、企業や組織は、風力発電所、海上石油・ガス現場、発電所、空港、農地など、運用現場に特化した情報に基づいた意思決定を行うことができます。
現場に特化した気象情報は、リスク管理および安全のために極めて重要です。現場固有の気象情報は、操業計画、ロジスティクス管理、人員と資産の安全確保に役立ちます。気象観測ライダーシステムは、リアルタイムで局所的なデータを提供するため、組織はリスク軽減と安全プロトコルに関連する情報に基づいた意思決定を行うことができます。
現場固有の気象情報は、農業作業や作物管理に不可欠です。農家や農学者は、灌漑の最適化、作物の健康状態の評価、害虫駆除の管理において、正確で局所的な気象データに依存しています。気象観測ライダーシステムは、サイト固有の気象条件に関する貴重な洞察を提供し、農家が作物の収量を向上させ、水の使用量を削減し、全体的な農業の持続可能性を向上させるためのデータ駆動型の意思決定を行うのに役立ちます。
ライダーシステムの高いコスト
気象予測ライダーシステムには、ライダー機器、センサー、データ処理システム、関連インフラの調達に多額の初期費用がかかります。これらのコストには、ライダー装置の購入やリース、設置や校正の費用、既存の気象ネットワークとの統合などが含まれます。気象観測ライダーの展開に必要な高額な初期投資は、特に小規模な組織や予算に制約のある組織にとって障壁となり得ます。
気象LiDARシステムは、正確で信頼できる性能を確保するために、継続的なメンテナンス、校正、定期的なデータ品質チェックが必要です。センサーの較正、ソフトウェアのアップデート、ハードウェアの修理など、メンテナンスと整備に関連する費用は、LiDARシステムの運用期間中に多額の費用がかかる可能性があります。定期的な出費は全体的な所有コストに上乗せされ、予算が限られている組織にとって財政的な課題となる可能性があります。
COVID-19の影響分析
COVID-19の流行は、世界の気象観測ライダー市場に大きな影響を与えました。パンデミックによる経済的不確実性のため、多くの気象観測ライダープロジェクトや投資が保留または延期されました。再生可能エネルギー開発業者や政府機関などの組織は予算の制約に直面し、支出の優先順位を見直し、気象観測ライダー技術の採用に影響を与えました。
パンデミックは遠隔監視と運用の重要性を浮き彫りにしました。遠隔地からデータを収集できる気象観測ライダーシステムは、気象状況を監視し、気象予報の継続性を維持するための貴重なツールとなりました。最小限の人的介入と遠隔操作の必要性が、ライダー・ソリューションの需要を牽引しました。
AIの影響分析
AI主導の分析と最適化アルゴリズムは、風力発電事業のパフォーマンスを向上させます。気象観測ライダーデータとタービン性能データを組み合わせることで、AIアルゴリズムはタービン設定を最適化し、メンテナンスの必要性を予測し、エネルギー生産を最大化することができます。AIを搭載したシステムは、風力発電事業者の効率的な意思決定を可能にし、収益性の向上につながります。
AI技術は気象モデリングとシミュレーション機能を強化します。気象LiDARデータと過去の観測データを活用することで、AIアルゴリズムは気象モデルを改良し、シミュレーションの精度を向上させることができます。これにより、気象現象のより良い理解と予測が可能になり、気候研究、災害対策、都市計画に役立ちます。
ウクライナ・ロシア戦争の影響
現在進行中のウクライナとロシアの紛争は、世界の気象観測ライダー市場に大きな影響を及ぼしています。両国はライダーシステムに使用される様々な電子部品の生産に使用される希ガスの主要供給国でした。その供給が途絶えたことで、ライダーシステムの生産に短期的・中期的な混乱が生じそうです。
欧州諸国と米国はロシアに広範な経済制裁を課しており、ロシア向けの西側技術製品の供給停止につながりました。そのため、ロシアに拠点を置く企業による気象観測ライダーシステムの需要が減少しています。多くのロシア企業は、ライダー技術を調達するために国際的なグレーマーケットに目を向けています。
レーザーはライダー技術の中核を成すため、最も広く利用されているコンポーネント
ライダー(Light Detection and Ranging)は、光を使って距離を測定し、物体や環境の詳細な地図や3D表現を作成するリモートセンシング技術です。ライダーシステムの最も重要なコンポーネントはレーザーです。レーザーはコヒーレントな光を発し、光の波が同位相で波長が明確であることを意味します。このコヒーレント性により、光が物体まで往復する時間を正確に測定することができ、正確な距離測定が可能になります。
レーザーは、大きな発散なしに長距離を移動できる高度に集束された光ビームを生成します。この長距離能力は、ライダーシステムが広範囲または厳しい環境下で効果的にデータを取得するために極めて重要です。さらに、レーザーは高エネルギーの光パルスを提供するため、ライダーシステムは鬱蒼とした葉や雲、その他の大気状態を透過することができます。
地理的分析
再生可能エネルギー採用の増加が欧州の市場成長を促進する見込み
欧州は、再生可能エネルギー導入の最前線にあり、特に洋上風力発電の導入が進んでいます。WindEuropeによると、この地域の2022年の風力発電容量は現在255GWで、2023年から2027年の3年間で129GWの新規容量が設置される見込みです。気象観測ライダーは、風力資源の評価、風力発電所の計画、最適化において重要な役割を果たしています。
欧州諸国は、気象予測ライダー技術の採用と進歩を促進するため、業界関係者、研究機関、政府機関の協力を促進しています。共同プロジェクトやイニシアティブは、気象予測ライダー分野における標準の開発、ベストプラクティスの共有、技術革新の推進に重点を置いています。例えば、2022年6月、スイスのチューリッヒ工科大学の研究チームは、気象予測ライダー技術の3D検出能力を向上させるための降雪シミュレーションの利用を文書化した研究論文を発表しました。
競合状況
主なグローバルプレイヤーは、Vaisala、FARO、Aerometrex、Kemira OYJ、Sick AG、SureStar、Hexagon AB、Teledyne Geospatial、Velodyne Lidar, Inc.、YellowScanなどです。
レポートを購入する理由
– タイプ、コンポーネント、予測、地域に基づく世界の気象観測ライダー市場のセグメンテーションを可視化し、主要な商業資産とプレイヤーを理解するためです。
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世界の気象観測ライダー市場レポートは、約57表、62図、180ページを提供します。
対象読者
– ライダーメーカー
– 気象予測企業
– 業界投資家/投資銀行家
– 調査専門家
– 新興企業
1. 方法論と範囲
1.1. 調査方法
1.2. 調査目的と調査範囲
2. 定義と概要
3. エグゼクティブサマリー
3.1. タイプ別スニペット
3.2. コンポーネント別スニペット
3.3. 予測別スニペット
3.4. 地域別スニペット
4. ダイナミクス
4.1. 影響要因
4.1.1. 推進要因
4.1.1.1.気候変動と地球温暖化への適応
4.1.1.2.サイト固有の気象情報に対する需要の増加
4.1.2. 制約事項
4.1.2.1.ライダーシステムの高コスト
4.1.3. 機会
4.1.4. 影響分析
5. 産業分析
5.1. ポーターのファイブフォース分析
5.2. サプライチェーン分析
5.3. 価格分析
5.4. 規制分析
6. COVID-19の分析
6.1. COVID-19の分析
6.1.1. COVID-19以前のシナリオ
6.1.2. COVID-19中のシナリオ
6.1.3. COVID-19後のシナリオ
6.2. COVID-19中の価格ダイナミクス
6.3. 需給スペクトラム
6.4. パンデミック時の市場に関連する政府の取り組み
6.5. メーカーの戦略的取り組み
6.6. 結論
7. タイプ別
7.1. はじめに
7.1.1. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、タイプ別
7.1.2. 市場魅力度指数、タイプ別
7.2. 地上波市場
7.2.1. はじめに
7.2.2. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)
7.3. 空中
7.4. モバイル
7.5. 近距離
8. コンポーネント別
8.1. はじめに
8.1.1. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、コンポーネント別
8.1.2. 市場魅力度指数、コンポーネント別
8.2. レーザー
8.2.1. 導入
8.2.2. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)
8.3. 慣性航法システム
8.4. カメラ
8.5. GPS GNSS
8.6. マイクロエレクトロメカニカルシステム
9. 予測別
9.1. 導入
9.1.1. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、予測別
9.1.2. 市場魅力度指数、予測別
9.2. ナウキャスト
9.2.1. はじめに
9.2.2. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)
9.3. ショートレンジ
9.4. ミディアムレンジ
9.5. 延長レンジ
9.6. ロングレンジ
10. 地域別
10.1. はじめに
10.1.1. 地域別市場規模分析&前年比成長率分析(%)
10.1.2. 市場魅力度指数、地域別
10.2. 北米
10.2.1. 序論
10.2.2. 主な地域別ダイナミクス
10.2.3. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、タイプ別
10.2.4. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、コンポーネント別
10.2.5. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、予測別
10.2.6. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、国別
10.2.6.1. 米国
10.2.6.2. カナダ
10.2.6.3. メキシコ
10.3. ヨーロッパ
10.3.1. はじめに
10.3.2. 主な地域別ダイナミクス
10.3.3. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、タイプ別
10.3.4. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、コンポーネント別
10.3.5. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、予測別
10.3.6. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、国別
10.3.6.1. ドイツ
10.3.6.2. イギリス
10.3.6.3. フランス
10.3.6.4. イタリア
10.3.6.5. スペイン
10.3.6.6. その他のヨーロッパ
10.4. 南米
10.4.1. はじめに
10.4.2. 地域別主要市場
10.4.3. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、タイプ別
10.4.4. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、コンポーネント別
10.4.5. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、予測別
10.4.6. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、国別
10.4.6.1. ブラジル
10.4.6.2. アルゼンチン
10.4.6.3. その他の南米諸国
10.5. アジア太平洋
10.5.1. 序論
10.5.2. 主な地域別ダイナミクス
10.5.3. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、タイプ別
10.5.4. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、コンポーネント別
10.5.5. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、予測別
10.5.6. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、国別
10.5.6.1. 中国
10.5.6.2. インド
10.5.6.3. 日本
10.5.6.4. オーストラリア
10.5.6.5. その他のアジア太平洋地域
10.6. 中東・アフリカ
10.6.1. 序論
10.6.2. 主な地域別ダイナミクス
10.6.3. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、タイプ別
10.6.4. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、コンポーネント別
10.6.5. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、予測別
10.6.6. 市場規模分析&前年比成長率分析(%)、アプリケーション別
11. 競合情勢
11.1. 競争シナリオ
11.2. 市場ポジショニング/シェア分析
11.3. M&A分析
12. 企業情報
13. 付録
13.1. 会社概要とサービス
13.2. お問い合わせ
*** 気象観測ライダーの世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***・気象観測ライダーの世界市場規模は?
→DataM Intelligence社は2022年の気象観測ライダーの世界市場規模を6億3,000万米ドルと推定しています。
・気象観測ライダーの世界市場予測は?
→DataM Intelligence社は2030年の気象観測ライダーの世界市場規模を24億4,900万米ドルと予測しています。
・気象観測ライダー市場の成長率は?
→DataM Intelligence社は気象観測ライダーの世界市場が2023年~2030年に年平均18.5%成長すると展望しています。
・世界の気象観測ライダー市場における主要プレイヤーは?
→「Vaisala、FARO、Aerometrex、Kemira OYJ、Sick AG、SureStar、Hexagon AB、Teledyne Geospatial、Velodyne Lidar、Inc.、YellowScanなど ...」を気象観測ライダー市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。
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