Ансамблова прогноза MultiModel за Сату Маре

Сравнение на метеорологични модели за Сату Маре

Сините линии съответстват на прогнози, изчислени от различни високорезолюционни метеорологични модели. Показани са също и членовете на традиционна ансамблова прогноза, при която един и същ метеорологичен модел (GFS) се изпълнява няколко пъти с леко различни начални условия, за да се отчетат несигурностите в наблюденията, необходими за стартиране на прогнозен модел. Членовете на GFS са намалени по мащаб и коригирани за отклонения, за да отговарят на локалните метеорологични условия, данните от високорезолюционните модели остават непроменени.

• На горната графика температурната прогноза за Сату Маре е показана със светлосин цвят за различните високорезолюционни модели и с оранжев за членовете на ансамбъла GFS. Черната линия представлява най-добре пасващата температурна прогноза, показана на нашата начална страница. Прекъснатите линии показват средните температури на ансамблите GFS и ECMWF.
• Графика 2^nd показва натрупаната прогноза за валежи, т.е. общото количество, което ще падне от днес до датата, показана на времевата ос. Сините колони показват почасовите суми на валежите.
• Графика 3^rd показва прогнозния облачен покрив в проценти, като светлосиният цвят е за високорезолюционните модели, а зеленият – за членовете на ансамбъла GFS.
• Графиката 4^th показва прогнозата за вятъра, изчислена от високорезолюционните модели (светлосиньо) и от ансамбловата прогноза (зелено). Показано е също дневното обобщение на посоката на вятъра под формата на роза на ветровете. По-големите сегменти означават, че тази посока на вятъра е по-вероятна и по-честа през деня, отколкото посоките с по-малки сегменти. Ако има много сегменти с приблизително еднакъв размер, прогнозата за посоката на вятъра е много несигурна. Ако преобладават две противоположни посоки, това често показва термична циркулация, при която през деня вятърът духа от различна посока, отколкото през нощта.

Защо показваме традиционна ансамблова прогноза и многомоделна прогноза едновременно?

Традиционен ансамбъл (напр. GFS), изчислен с един и същи прогностичен модел, често подценява неопределеностите във времето през първите 3–5 дни и по този начин надценява увереността в прогнозата. Освен това традиционният ансамбъл се изпълнява с много по-ниска разделителна способност, като по този начин пренебрегва някои местни метеорологични явления, които се виждат във високорезолюционните модели. Много е важно да се отбележи, че всички членове на традиционния ансамбъл имат еднаква вероятност да бъдат правилни (няма начин предварително да се знае кой ще бъде по-добър). Това контрастира с високорезолюционните модели, при които някои дават по-добри прогнози от други в зависимост от местоположението и метеорологичните условия.

Метеорологични модели

Моделите за прогноза на времето симулират физични процеси. Един метеорологичен модел разделя света или даден регион на малки „клетки от мрежа“. Всяка клетка е с ширина около 4 km до 40 km и височина 100 m до 2 km. Нашите модели съдържат 60 атмосферни слоя и достигат дълбоко в стратосферата при 10–25 hPa (височина 60 km). Времето се симулира чрез решаване на сложни математически уравнения между всички клетки на мрежата на всеки няколко секунди, а параметри като температура, скорост на вятъра или облачност се съхраняват за всеки час.

meteoblue управлява голям брой метеорологични модели и интегрира open data от различни източници. Всички модели на meteoblue се изчисляват два пъти на ден на специален клъстър за високопроизводителни изчисления.

Глобално покритие

Метеорологичните модели на meteoblue покриват повечето населени райони с висока резолюция (3–10 km) и целия свят със средна резолюция (30 km). Картата отстрани показва моделите NMM в червено, а моделите NEMS като черни правоъгълници. Другите цветове обозначават модели на трети страни. Глобалните модели не са показани. За една прогноза се вземат предвид и комбинират множество метеорологични модели, статистически анализи, измервания, радарни данни и сателитна телеметрия, за да се генерира най-вероятната прогноза за времето за всяко дадено място на Земята.