Сравнете нашата прогноза с реално измерени данни за последния ден с нашата Краткосрочна верификация за Mount Rinjani.

Сравнение на климатичните модели за Mount Rinjani

Сините линии съответстват на прогнозите, изчислени по различни метеорологични модели с висока резолюция. Показани са и частите на традиционно предсказване тип съвкупност, където един и същ метеорологичен модел (GFS) се изпълнява няколко пъти с леко различни начални условия, за да отрази несигурността в наблюденията, необходими за изпълнението на прогнозен модел. Частите на GFS са намалени и отклоненията им са коригирани, за да съответстват на местните метеорологични условия, а данните от моделите с висока резолюция са недокоснати.

  • В горната графика прогнозата за температурата за Mount Rinjani е показана със светлосиньо за различни модели с висока резолюция и червено - за части от съвкупността на GFS. Черната линия представлява средната стойност на всички прогнози, а прекъснатата линия - консенсусната прогноза на meteoblue, както е показана в прогнозите ни за времето.
  • 2рата графика показва общата прогноза за валежите, т.е. общото количество, което пада от днес до датата, посочена на времевата ос. Лилавият цвят се използва за указване на часовете, когато падат валежите.
  • 3тата графика е прогнозна облачна покривка в проценти, като е използвано светлосиньо за моделите с висока резолюция и зелено за частите на съвкупността на GFS.
  • 4тата графика показва прогнозата за вятъра, изчислена от модели с висока резолюция (светлосиньо) и от прогноза тип съвкупност (зелено). Показано е и дневното обобщение на посоката на вятъра под формата на роза на вятъра. По-големите сегменти показват, че тази посока на вятъра е по-вероятна и по-честа през деня от посоките с по-малки сегменти. Ако има много сегменти с почти еднакъв размер, прогнозата за посоката на вятъра е много несигурна. Ако има основно две противоположни посоки, това често показва термична циркулация на вятъра, при която вятърът духа от различна посока през деня от тази през нощта.

Защо показваме едновременно традиционна прогноза тип съвкупност и прогноза с няколко модела?

Традиционната съвкупност (напр. GFS), изчислена със същия прогнозен модел, често подценява непостоянството на времето за първите 3 до 5 дни, като по този начин надценява доверието в прогнозата. Освен това традиционната съвкупност се изпълнява с много по-ниска резолюция, като по този начин пренебрегва някои от местните явления, които могат да се видят при моделите с висока резолюция. Много е важно да се отбележи, че за всички части на една традиционна съвкупност има еднаква вероятност да бъдат истински (няма начин да се каже предварително коя ще бъде по-добра). Това контрастира с моделите с висока резолюция, при които някои дават по-добри прогнози от други в зависимост от локацията и метеорологичните условия.


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 14:47 WITA meteoblue
NEMS12 Европа 12 km 180 h 15:26 WITA meteoblue
NEMS2-12 Европа 12 km 168 h 18:20 WITA meteoblue
NEMS-8 Централна Америка 12 km 180 h 17:58 WITA meteoblue
NEMS12 Индия 12 km 180 h 16:03 WITA meteoblue
NEMS10 Южна Америка 10 km 180 h 17:33 WITA meteoblue
NEMS10 South Africa 10 km 180 h 16:50 WITA meteoblue
NEMS8 Нова Зеландия 8 km 180 h 15:20 WITA meteoblue
NEMS8 Japan East Asia 8 km 180 h 15:01 WITA meteoblue
NEMS30 Global 30 km 180 h 13:41 WITA meteoblue
NEMS2-30 Global 30 km 168 h 19:38 WITA 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 13:40 WITA meteoblue
NMM12 Европа 12 km 180 h 15:00 WITA meteoblue
NMM18 Южна Америка 18 km 180 h 17:10 WITA meteoblue
NMM18 South Africa 18 km 180 h 15:28 WITA meteoblue
NMM18 Югоизточна Азия 18 km 180 h 16:02 WITA meteoblue

Външни модели: Използвани и в други уеб-сайтове

GFS22 Global 22 km 180 h (@ 3 h) 12:31 WITA NOAA NCEP
GFS40 Global 40 km 180 h (@ 3 h) 13:00 WITA NOAA NCEP
GFSENS05 Global 40 km 384 h (@ 3 h) 18:28 WITA NOAA NCEP
NAM3 Северна Америка 3 km 60 h 11:30 WITA NOAA NCEP
NAM5 Северна Америка 5 km 48 h 13:15 WITA NOAA NCEP
NAM12 Северна Америка 12 km 84 h (@ 3 h) 11:39 WITA NOAA NCEP
ICON7 Европа 7 km 120 h (@ 3 h) 12:15 WITA Deutscher Wetterdienst
ICON13 Global 13 km 180 h (@ 3 h) 14:13 WITA Deutscher Wetterdienst
COSMO2 Germany & Alps 2.2 km 27 h 21:33 WITA Deutscher Wetterdienst
GEM2 Северна Америка 2.5 km 48 h 13:23 WITA Environment Canada
GEM15 Global 15 km 168 h (@ 3 h) 14:16 WITA Environment Canada
AROME2 Франция 2 km 36 h 13:12 WITA METEO FRANCE
ARPEGE11 Европа 11 km 96 h 15:03 WITA METEO FRANCE
ARPEGE40 Global 40 km 96 h (@ 3 h) 13:04 WITA METEO FRANCE
HRMN5 Централна Европа 5 km 48 h 19:23 WITA KNMI
HIRLAM11 Европа 11 km 48 h 01:31 WITA KNMI
HIRLAM7 Европа 7 km 54 h 14:25 WITA Finnish Meteorological Institute
UKMO-17 Global 17 km 144 h (@ 3 h) 13:19 WITA UK MET OFFICE

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.