Използвайки този уеб сайт Вие се съгласявате с използването на "Бисквитки" за анализ и персонализиране на рекламите. Прочетете повече за "Бисквитки".
Сравнете нашата прогноза с реално измерени данни за последния ден с нашата Краткосрочна верификация за Кил.

Comparison of weather models for Кил

The blue lines correspond to the forecasts computed by different high-resolution weather models. Also shown are the members of a traditional ensemble prediction, where the same weather model (GFS) is run several times with slightly different initial conditions, to reflect uncertainties in the observations required to run a forecast model. The GFS members have been downscaled and bias corrected to match local weather conditions, data from the high-resolution models is untouched.

  • In the top graph, the temperature forecast for Кил is shown using light blue for different high-resolution models and red for the GFS ensemble members. The black line represents the mean of all forecasts and the dashed line the meteoblue consensus forecast as shown in our weather forecasts.
  • The 2nd graph shows the accumulated precipitation forecast, that is the total amount that falls from today up to the date shown on the time axis. Purple colour is used to indicate times where precipitation is falling.
  • The 3rd graph is forecast cloud cover in percent using light blue for the high-resolution weather models and green for the GFS ensemble members.
  • The 4th graph indicates the wind forecast as computed by high resolution models (light blue) and by the ensemble prediction (green). Also shown is the daily wind direction summary in form of a wind rose. Larger segments indicate that this wind direction is more likely and more frequent over the day than directions having smaller segments. If you have many segments of all about equal size than the forecast of wind direction is very uncertain. If there are predominantly two opposing directions this often indicates a thermal wind circulation where wind blows from a different direction during the day than at night.

Why do we show a traditional ensemble forecast and a multi model forecast at the same time?

A traditional ensemble (e.g. GFS) computed with the same forecast model often underestimates the uncertainties in the weather for the first 3 to 5 days thus overestimating the confidence in the forecast. Furthermore, the traditional ensemble is run at much lower resolution, thus neglecting some of the local weather phenomenon, which can be seen in high resolution models. It is very important to note, that all members of a traditional ensemble have the same likelihood of being true (there is no way to tell in advance which one will be better). This contrasts with the high-resolution models, where some deliver better forecasts than others depending on the location and weather conditions.


Метеорологични модели

Метеорологичните модели симулират физически процеси. Метеорологичният модел разделя земното кълбо или даден регион в мрежа от клетки. Всяка клетка е с широчина от 4 до 40 км и височина от 100 метра до 2км. Нашите модели съдържат 60 атмосферни слоя и достигат дълбоко до стратосферата, до 10-25 хПа (60 км височина). Времето се симулира като се изчисляват комплексни математически уравнения между клетките от мрежата, в период от няколко секунди и параметри като температура, скорост на вятъра и облачност се записват за всеки час.

meteoblue оперира с широк спектър от метеорологични модели и интегрира данни от различни източници. Всички модели на meteoblue се изпълняват 2-пъти в рамките на денонощието.

Модел Регион Резолюция Последно обновяване Източник

Моделите NEMS: Подобрени NMM модели (опериращо от 2013). NEMS е модел (използван глобално и за локални територии) който значително подобрява информацията за развитие на облачността и прогнозата за валежи.

NEMS4 Централна Европа 4 km 72 h 20:49 CET meteoblue
NEMS12 Европа 12 km 180 h 21:26 CET meteoblue
NEMS-8 Централна Америка 12 km 180 h 23:09 CET meteoblue
NEMS12 Индия 12 km 180 h 22:24 CET meteoblue
NEMS10 Южна Америка 10 km 180 h 01:34 CET meteoblue
NEMS10 South Africa 10 km 180 h 22:03 CET meteoblue
NEMS8 Нова Зеландия 8 km 180 h 20:55 CET meteoblue
NEMS8 Japan East Asia 8 km 180 h 20:42 CET meteoblue
NEMS30 Global 30 km 180 h 18:31 CET meteoblue
NEMS2-30 Global 30 km 168 h 02:51 CET meteoblue

NMM модели: първите метеорологични модели на meteoblue ( oперират от 2007). NMM е регионален метеорологичен модел, оптимизиран за сложни терени.

NMM4 Централна Европа 4 km 72 h 18:25 CET meteoblue
NMM12 Европа 12 km 180 h 19:58 CET meteoblue
NMM18 Южна Америка 18 km 180 h 22:13 CET meteoblue
NMM18 South Africa 18 km 180 h 20:22 CET meteoblue
NMM18 Югоизточна Азия 18 km 180 h 20:57 CET meteoblue

Външни модели: Използвани и в други уеб-сайтове

GFS22 Global 22 km 180 h (@ 3 h) 05:31 CET NOAA NCEP
GFS40 Global 40 km 180 h (@ 3 h) 05:42 CET NOAA NCEP
GFSENS05 Global 40 km 336 h (@ 6 h) 20:49 CET NOAA NCEP
NAM5 Северна Америка 5 km 48 h 06:21 CET NOAA NCEP
NAM12 Северна Америка 12 km 84 h (@ 3 h) 03:49 CET NOAA NCEP
ICON7 Европа 7 km 120 h (@ 3 h) 05:13 CET Deutscher Wetterdienst
ICON13 Global 13 km 180 h (@ 3 h) 18:43 CET Deutscher Wetterdienst
COSMO2 Германия 2.5 km 27 h 05:31 CET Deutscher Wetterdienst
GEM25 Global 25 km 168 h (@ 3 h) 19:04 CET Environment Canada
AROME2 Франция 2 km 36 h 06:15 CET METEO FRANCE
ARPEGE11 Европа 11 km 96 h 20:09 CET METEO FRANCE
ARPEGE40 Global 40 km 96 h (@ 3 h) 18:45 CET METEO FRANCE
HIRLAM11 Европа 11 km 48 h 18:30 CET KNMI

Световно покритие

meteoblue domain overview Метеорологичните модели на meteoblue покриват най-населените зони с резолюция (3-10км) и целият свят със средна резолюция (30км). Изображението в дясно показва моделите NMM в червени и моделите NEMS в черни кутийки. За единична прогноза се използват, няколко метеорологични модела, статистически анализи, измервания, радарна и сателитна телеметрия, като по този начин се определя най-вероятната метеорологична прогноза за дадена локация.