Au cours des derniers mois, nous avons reprogrammé notre chaîne de calcul des données météorologiques en mettant en œuvre les technologies les plus récentes, ce qui a permis d'améliorer encore la précision et la vitesse de chargement sur notre site web.
Outre les améliorations technologiques, des sources de données supplémentaires ont été ajoutées au calcul des données prévisionnelles, principalement dans le but d'améliorer notre nowcasting. Les calculs de prévision immédiate sont effectués pour les 1 à 6 heures suivantes en utilisant des données observées (satellite, radar) ou mesurées (stations météorologiques) traitées en direct. Ces données sont particulièrement utiles pour améliorer la prévision des conditions météorologiques actuelles et des heures à venir.
La liste suivante montre quelques exemples de la manière dont la mise à jour améliore les données de prévision :
- Les données satellites sur le rayonnement pour l'Amérique du Nord et l'Amérique du Sud ont été ajoutées au calcul, ce qui a permis d'améliorer les prévisions de rayonnement.
- Les données de précipitations des ensembles IFS ont été ajoutées à notre calcul de précipitations MultiModel. Ces données sont ensuite mises à jour avec des ensembles de données radar supplémentaires, que nous avons également étendus (par exemple, le radar tchèque est maintenant inclus).
- Ces données supplémentaires nous ont également permis d'améliorer le calcul de la probabilité de précipitations.
- Le calcul des données de température pour les hautes altitudes et les sommets montagneux a été amélioré.
- Nous avons introduit la prévision immédiate de la température du point de rosée, qui est ensuite utilisée pour calculer d'autres variables météorologiques (par exemple, l'humidité relative).
Certaines parties du projet sont financées par le projet européen "Global Earth Monitoring (GEM)", qui vise à développer et à améliorer les modèles de suivi des données d'observation de la Terre en appliquant les dernières techniques d'apprentissage machine.
Ces données sont désormais disponibles sur notre site web et seront bientôt ajoutées à notre application. Nous publierons également une étude de validation en les comparant à des données de mesure afin d'évaluer publiquement la qualité de nos données prévisionnelles.
