Często zadawane pytania (FAQ):

• Dlaczego prognoza dla mojej lokalizacji jest błędna?

  • Przyczyny błędnych prognoz

    Istnieje kilka czynników, które mogą prowadzić do niedokładnych prognoz dla określonej lokalizacji. Niektóre z tych czynników są nieodłącznie związane z prognozowaniem pogody:

    • Warunki pogodowe takie jak burze z gradem i przelotne opady, w dużym stopniu związane są z lokalizacją. Na przykład można przewidzieć ulewy dla jakiejś lokalizacji, jednak wystąpią one w innym miejscu w pobliżu danej lokalizacji. Innym przykładem jest mróz, który występuje bardzo lokalnie w miejscach, w których może się gromadzić zimne powietrze.
    • Warunki pogodowe zależne od subtelnej równowagi fizycznej. Przykładem może być występowanie gradu w chmurze, tworzenie się mgły lub pojawienie się mżawki.
    • Silnie wpływających na pogodę odchyleń na małą skalę, występujących w górach lub wzdłuż wybrzeża, nie można odpowiednio uchwycić w modelach pogodowych.

    Inne czynniki są związane z danymi, których używamy do lokalnego modyfikowania prognoz lub z danymi, które przede wszystkim „zasilają” numeryczne modele pogodowe:

    • W okolicy brak obserwacji, które pozwoliłyby nam dokonać modyfikacji prognozy lokalnej
    • Błędy w okolicznych obserwacjach, które prowadzą do błędnych modyfikacji prognozy lokalnej
    • W niektórych regionach świata dostępnych jest niewiele stacji pogodowych i innych danych z obserwacji. Ten niedobór danych prowadzi do większej niepewności prognozy pogody dla danych regionów.

    Ponadto, choć zdarza się to bardzo rzadko, nieprecyzyjne obliczenia pogodowe można jednak znaleźć nawet w najlepszych numerycznych modelach pogody, takich jak te obsługiwane przez meteoblue. Należy je znaleźć i poprawić poprzez dokładną analizę za pomocą powtarzanych i szczegółowych obserwacji.

  • Narzędzia i funkcje zapobiegania błędom w prognozach

    W niektóre dni prognozy mogą być dość niepewne, jednak nadal są lepsze niż brak prognozy - o ile użytkownik jest świadomy tej niepewności. Dlatego meteoblue zawsze wskazuje przewidywalność 7- i 14-dniowych prognoz, podaje zakresy niepewności (np. w 14-dniowej prognozie), wykresy do szybkiej oceny, gdzie modele pogodowe są zgodne lub rozbieżne, a także krótkoterminową weryfikację prognozy. Jest to cenna informacja dla użytkowników prognoz meteoblue, która pozwala nam monitorować nasz system prognoz pod kątem błędów.

    • Przewidywalność: Wskaźnik ten wskazuje, jak pewna jest prognoza na dany dzień. Można go znaleźć w naszych 7-dniowych prognozach w postaci ikon docelowych oraz w naszych 14-dniowych prognozach w postaci kolorowych słupków dla każdego dnia.
    • Multimodel: Ten diagram pokazuje, jak bardzo modele pogodowe są zgodne lub różnią się dla danej lokalizacji. Prognoza jest bardziej prawdopodobna, gdy modele przewidują podobne warunki pogodowe i gdy wartości są zbliżone do siebie. Tam, gdzie wykresy pokazują różne wartości lub oddalają się one od siebie, prognoza jest bardziej niepewna. Zwróć uwagę, że modele pogodowe są oznaczone kolorami, aby pokazać, która prognoza pochodzi z którego modelu.
    • Weryfikacja krótkoterminowa: Ciągle weryfikujemy nasze prognozy za pomocą danych pomiarowych gromadzonych na całym świecie. Do weryfikacji krótkoterminowej wykorzystujemy dane ze stacji meteorologicznej położonej najbliżej wybranej lokalizacji (odległość wyświetlana jest u góry) i porównujemy nasze prognozy temperatury i wiatru (cienkie czarne linie) z danymi pomiarowymi (grube czarne linie i symbole rombów). Statystyki błędów prognozy są podane pod każdym diagramem. Tam, gdzie wykryjemy nieoczekiwane różnice między naszą prognozą a pobliską stacją, weryfikujemy dane ze stacji pod kątem ewentualnych błędów.

• Jakie jest znaczenie różnych symboli używanych na naszej stronie?

  • Piktogramy: Warunki pogodowe zostały przedstawione graficznie za pomocą piktogramów. Wszystkie piktogramy i ich opisy są wymienione tutaj.
  • rainSPOT pokazuje opady w odległości 15 km wokół wybranej lokalizacji jako szablon niebieskich lub zielonych pól na tle symbolu wybranego miejsca. Symbol wybranego miejsca jest wyśrodkowany w wybranej lokalizacji. Jasnoniebieskie pola oznaczają przelotne opady deszczu, a ciemnoniebieskie pola oznaczają ulewny deszcz. RainSPOT pojawia się w prognozach dziennych i (3-)godzinnych oraz na stronie aktualnej pogody.
  • Słupek przewidywalności: Słupek w zestawieniu dziennym poniżej godzin słonecznych wskazuje przewidywalność, czyli miarę prawdopodobieństwa dokładności prognozy.

• Jak działa wyszukiwanie lokalizacji?

  meteoblue dostarcza szczegółowe prognozy pogody i dane historyczne dla każdego punktu na Ziemi. Lokalizacje można znaleźć za pomocą naszego paska wyszukiwania lokalizacji w górnej części witryny meteoblue. Możesz wpisać nazwy, współrzędne lub kody pocztowe, aby znaleźć lokalizację. Lokalizacje można również wybrać, klikając bezpośrednio na mapie, która otwiera się po kliknięciu paska wyszukiwania lokalizacji. Po kliknięciu symbolu lokalizatora po prawej stronie wyszukiwanie lokalizacji wykrywa bieżącą lokalizację, pod warunkiem, że zezwolisz na to witrynie meteoblue. meteoblue używa wybranej lokalizacji, dopóki nie wybierzesz innej lokalizacji. Więcej informacji można znaleźć na naszej stronie pomocy dotyczącej wyszukiwania lokalizacji.

• Jak obliczane są dane pogodowe?

  meteoblue obsługuje wiele numerycznych modeli pogodowych, a ponadto wykorzystuje dane z modeli obsługiwanych przez służby meteorologiczne na całym świecie. meteoblue automatycznie analizuje dostępne dane modelu i tworzy tak zwaną prognozę konsensusową. To multimodelowe podejście meteoblue stosuje do wszystkich lokalizacji i dla większości zmiennych pogodowych. W celu dostosowania naszej prognozy dla tych zmiennych używamy również obserwacji i bieżących pomiarów, jeśli są one dostępne.

  Prognozy temperatury, wiatru i punktu rosy dodatkowo ulepszamy dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji (ang. AI) w meteoblue Learning MultiModel (mLM). Komponent AI jest dopracowywany z wykorzystaniem danych historycznych i aktualnych danych pomiarowych. Gdy użytkownik prosi o prognozę pogody, mLM analizuje dostępność modeli pogodowych dla żądanej zmiennej pogodowej i żądanej lokalizacji, na przykład dla Bazylei (Szwajcaria). mLM korzysta z różnych danych temperaturowych dostępnych modeli pogodowych i wykorzystuje te dane w oparciu o to, czego „nauczył się” z historycznych i prognozowanych danych pogodowych. Ponadto uwzględnia bieżące pomiary i obserwacje, jeśli są one dostępne. Jeśli potrzebne są dane temperaturowe dla Zurychu, mLM ponownie sprawdza dostępność modelu pogodowego i ponownie oblicza wagę zmiennych z różnych modeli pogodowych. Jednak tutaj waga zmiennych pogodowych może być (i prawdopodobnie jest) zupełnie inna niż w Bazylei. Ponadto waga tych samych zmiennych może być znowu zupełnie inna w późniejszym terminie.

  Dostarczamy obszernych informacji na temat meteoblue Learning MultiModel oraz weryfikacji naszych prognoz. Przegląd dostępnych modeli pogody i ich rozdzielczość przestrzenną można znaleźć tutaj.

• Jakie dane pogodowe mogę uzyskać z meteoblue i w jaki sposób?

  Możesz zapoznać się z naszą ofertą w sześciu wymiarach:

  • Zasięg globalny - dane pogodowe dla dowolnego miejsca na Ziemi
  • Najwyższa precyzja - symulacje z maksymalnie sprawdzoną dokładnością
  • Unikalny zakres czasowy - repozytorium danych godzinowych od 1984 roku, bez jakichkolwiek przerw
  • Łatwy dostęp - szybka dostawa danych, map, obrazów itp.
  • Wiele źródeł danych - łatwy wybór najlepszego źródła danych
  • Specyficzne dla danego sektora - indywidualne rozwiązania dla różnych sektorów, takich jak rolnictwo, energetyka, logistyka itp.

Aby uzyskać szczegółowe informacje na temat produktów i usług meteoblue, zobacz nasze strony pomocy oraz dostępne tam nasze pełne FAQ.