Vergleich von Wettermodellen für Saint-François-Longchamp
- Jedem Modell ist eine Farbe zugeordnet, die in allen Diagrammen verwendet wird. Die Legende neben dem Diagramm enthält eine Liste mit den Modellnamen und den entsprechenden Farben.
- Das erste Diagramm zeigt die vorhergesagten Temperaturen für jedes Modell. Der gelbe Hintergrund zeigt Tageslicht an. Die gestrichelte Linie stellt den Durchschnitt aller Modelle dar.
- Das zweite Diagramm zeigt Niederschlag, wobei die blauen Balken die Menge in mm pro Stunde zeigen. Die Balken werden dunkler, je mehr Modelle Niederschlag vorhersagen.
- Im dritten Diagramm werden die vorhergesagten Wetterbedingungen mit Hilfe von Wettersymbolen dargestellt. Der Hintergrund ist hellblau bei klarem Himmel, hellgrau bei leichter Bewölkung und dunkelgrau bei starker Bewölkung.
Die angezeigten Variablen stammen direkt aus der Ausgabe des Wettermodells und werden nicht auf die genaue Höhe und Lage des gewählten Ortes skaliert.
Häufig sind Vorhersagen sehr genau, manchmal weniger genau und manchmal völlig falsch. Es wäre gut, im Voraus zu wissen, ob die Vorhersage wahrscheinlich zutrifft, aber wie? Alle Wettervorhersagen werden von Computermodellen berechnet, und manchmal unterscheiden sich diese erheblich, wodurch angezeigt wird, dass es Unsicherheiten und Schwierigkeiten bei der genauen Berechnung einer Wettervorhersage gibt. In solchen Fällen wird sich die Wettervorhersage wahrscheinlich täglich ändern. Unser MultiModel-Diagramm zeigt die Wettervorhersage für mehrere Modelle von meteoblue und anderen, meist nationalen, Wetterdiensten. Im Allgemeinen nimmt die Unsicherheit der Vorhersage mit den Unterschieden zwischen den Modellen zu.
Was tun, wenn die Vorhersage unsicher ist?
- Entwickeln Sie Alternativen für Ihre Entscheidungen, die machbar sind bei verschiedenen Wetterentwicklungen.
- Überprüfen Sie die Vorhersage häufiger in kurzen Abständen.
- Prüfen Sie Die Entwicklung des aktuellen Wetter.
- Verschieben Sie wichtige Aktivitäten, wenn diese stark vom Wetter abhängen.
Grenzen der Vorhersage
- Gewitter: Die genaue Zugbahn und Zeit von Gewittern sind kaum vorherzusagen, und damit verbundene Niederschlagsmengen oder Hagel können sich kleinräumig und zeitlich erheblich ändern.
- Dünne Schicht-Wolken: Nebel und niedrige Wolken sind für die meisten Modelle oder für Satelliten unsichtbar, und können daher trotz hoher Vorhersagbarkeit fälschlicherweise nicht richtig vorhergesagt werden. Als Ergebnis werden sonnige Bedingungen v.a. an nebelträchtigen Standorten öfters überschätzt.
- Topographie: Hügeliges alpines Gelände ist eine große Herausforderung für Wettervorhersagen. Tiefe Wolken und Niederschlag können sich dort entwickeln ohne gemessen zu werden, und werden dann nicht ausreichend in den Wettermodellen berücksichtigt.
Wetterereignisse sind schwer vorherzusagen, variieren stark in Ort und Zeit oder hängen vom örtlichen Gelände ab. Beispielsweise könnte ein lokal vorhergesagter Niederschlag einen Kilometer entfernt auftreten, eine Kaltluftfront einige Stunden später ankommen oder ein Gewitter sich anders entwickeln. Solche Bedingungen können zu Fehlern in der Wettervorhersage führen und sollten mit Vorsicht betrachtet werden.
Wettermodelle
Wettermodelle simulieren physikalische Prozesse. Ein Wettermodell unterteilt die Welt oder eine Region in kleine Gitterzellen. Jede Zelle ist etwa 4 km bis 40 km gross und zwischen 100 Meter und 2 km hoch. Unsere Modelle bestehen aus 60 atmosphärischen Schichten und reichen tief in die Stratosphäre bis auf 10-25hPa (60km) Höhe. Das Wetter wird durch das Lösen komplexer mathematischer Gleichungen zwischen allen Gitterzellen alle paar Sekunden simuliert, und alle errechneten Parameter (wie Temperatur, Windgeschwindigkeit, Bewölkung u.v.m.) werden zu jeder vollen Stunde gespeichert.
meteoblue betreibt eine große Anzahl von eigenen Wettermodellen und integriert Wetter-Daten aus verschiedenen Quellen. Alle meteoblue Modelle werden zweimal am Tag auf eigenen Hochleistungs-Computern berechnet.
Modell | Region | Auflösung | Letzte Aktualisierung | Quelle | |
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NEMS Modellfamilie:Verbesserter NMM-Nachfolger (im Betrieb seit 2013). NEMS ist ein Multi-Skalen-Modell (verwendbar für globale, regionale und lokalen Domänen) und verbessert die Wolken-Entwicklung und Niederschlagsvorhersage deutlich. |
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NEMS-4 | Mitteleuropa | 4.0 km | 72 h | 18:28 UTC | meteoblue |
NEMS-12 | Europa | 12.0 km | 180 h | 19:18 UTC | meteoblue |
NEMS-30 | Global | 30.0 km | 180 h | 17:48 UTC | meteoblue |
NEMS-8 | Neuseeland | 8.0 km | 180 h | 19:32 UTC | meteoblue |
NEMS-10 | Indien | 10.0 km | 180 h | 20:27 UTC | meteoblue |
NEMS-8 | Japan & Ostasien | 8.0 km | 180 h | 19:12 UTC | meteoblue |
NEMS-12 | Zentralamerika | 12.0 km | 180 h | 21:53 UTC | meteoblue |
NEMS-10 | Südafrika | 10.0 km | 180 h | 20:37 UTC | meteoblue |
NEMS2-12 | Europa | 12.0 km | 168 h | 22:17 UTC | meteoblue |
NEMS2-30 | Global | 30.0 km | 168 h | 23:41 UTC | meteoblue |
NEMS-10 | Südamerika | 10.0 km | 180 h | 21:37 UTC | meteoblue |
NMM-Modellfamilie:Das erste Wettermodell von meteoblue (im Betrieb seit 2007). NMM ist ein regionales Wettermodell und für komplexes Gelände hoch-optimiert. |
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NMM-4 | Mitteleuropa | 4.0 km | 72 h | 05:45 UTC | meteoblue |
NMM-12 | Europa | 12.0 km | 180 h | 18:58 UTC | meteoblue |
NMM-18 | Südafrika | 18.0 km | 180 h | 19:29 UTC | meteoblue |
NMM-18 | Südamerika | 18.0 km | 180 h | 21:11 UTC | meteoblue |
NMM-18 | Südostasien | 18.0 km | 180 h | 20:04 UTC | meteoblue |
Domains von Dritten: Wie auf den meisten anderen Websites zu sehen |
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IFSENS-40 | Global | 30.0 km | 360 h (@ 3hourly h) | 21:34 UTC | ECMWF |
GFSENS-40 | Global | 40.0 km | 384 h (@ 3hourly h) | 21:42 UTC | NOAA NCEP |
GFS-25 | Global | 22.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 04:32 UTC | NOAA NCEP |
GFS-12 | Global | 12.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 04:56 UTC | NOAA NCEP |
IFS-20 | Global | 20.0 km | 144 h (@ 3hourly h) | 21:17 UTC | ECMWF |
ICON-12 | Global | 13.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 05:39 UTC | Deutscher Wetterdienst |
ICON-7 | Europa | 7.0 km | 120 h (@ 3hourly h) | 04:25 UTC | Deutscher Wetterdienst |
ICOND-2 | Germany and Alps | 2.0 km | 48 h | 05:19 UTC | Deutscher Wetterdienst |
HARMN-5 | Mitteleuropa | 5.0 km | 60 h | 05:24 UTC | KNMI |
GFS-40 | Global | 40.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 04:49 UTC | NOAA NCEP |
NAM-12 | Nordamerika | 12.0 km | 84 h (@ 3hourly h) | 03:09 UTC | NOAA NCEP |
NAM-5 | Nordamerika | 5.0 km | 48 h | 05:21 UTC | NOAA NCEP |
NAM-3 | Nordamerika | 3.0 km | 60 h | 03:52 UTC | NOAA NCEP |
HRRR-2 | Nordamerika | 3.0 km | 17 h | 06:28 UTC | NOAA NCEP |
FV3-5 | Alaska | 5.0 km | 48 h | 23:31 UTC | NOAA NCEP |
ARPEGE-40 | Global | 40.0 km | 96 h (@ 3hourly h) | 04:33 UTC | METEO FRANCE |
ARPEGE-11 | Europa | 11.0 km | 96 h | 04:05 UTC | METEO FRANCE |
AROME-2 | Frankreich | 2.0 km | 42 h | 04:15 UTC | METEO FRANCE |
UKMO-10 | Global | 10.0 km | 144 h (@ 3hourly h) | 19:07 UTC | UK MET OFFICE |
GEM-15 | Global | 15.0 km | 168 h (@ 3hourly h) | 20:56 UTC | Environment Canada |
RDPS-2 | Nordamerika | 2.5 km | 48 h | 18:54 UTC | Environment Canada |
MSM-5 | Japan | 5.0 km | 78 h | 23:26 UTC | Japan Meteorological Agency |
UKMO-2 | UK/France | 2.0 km | 120 h (@ 3hourly h) | 06:37 UTC | UK MET OFFICE |
COSMO-5 | Mitteleuropa | 5.0 km | 72 h | 19:31 UTC | AM/ARPAE/ARPAP |
COSMO-2 | Alps/Italy | 2.0 km | 48 h | 19:55 UTC | AM/ARPAE/ARPAP |
NBM-2 | Nordamerika | 2.5 km | 180 h (@ 3hourly h) | 04:30 UTC | NOAA NCEP |
WRFAMS-7 | Südamerika | 7.0 km | 168 h | 20:54 UTC | CPTEC/INPE |
AIFS-25 | Global | 25.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 20:13 UTC | ECMWF |
IFS-HRES | Global | 10.0 km | 144 h (@ 3hourly h) | 19:50 UTC | ECMWF |
CAMS-10 | Europa | 10.0 km | 96 h | 10:00 UTC | ECMWF Copernicus |
CAMS-40 | Global | 40.0 km | 120 h (@ 3hourly h) | 22:08 UTC | ECMWF Copernicus |
WW3-25 | Global | 25.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 19:15 UTC | NOAA NCEP |
WW3-4 | Baltic/Arctic | 4.0 km | 72 h | 03:43 UTC | MET Norway |
GWAM-25 | Global | 25.0 km | 174 h (@ 3hourly h) | > 24h | DWD |
EWAM-5 | Europa | 5.0 km | 78 h | 04:43 UTC | DWD |
MFWAM-8 | Global | 8.0 km | 228 h (@ 3hourly h) | 21:45 UTC | Copernicus / MeteoFrance |
MEDWAM-4 | Mediterranean | 4.0 km | 204 h | 06:33 UTC | Copernicus |
IBIWAM-5 | Iberian Biscay Irish | 5.0 km | 216 h | 03:12 UTC | Copernicus |
BALWAM-2 | Baltic | 2.0 km | 144 h | 22:28 UTC | Copernicus / FMI |
RTOFS-9 | Global | 9.0 km | 192 h (@ 3hourly h) | 01:17 UTC | NOAA NCEP |
Weltweite Abdeckung
meteoblue Wettermodelle decken die am meisten bevölkerten Gebiete mit hoher Auflösung (3-10km) und weltweit mit mittlerer Auflösung (30km) ab. Die Karte auf der Seite zeigt NMM-Modelle als rote und NEMS-Modelle als schwarze Kästen. Andere Farben zeigen Modelle von Drittanbietern. Globale Modelle sind nicht dargestellt. Für eine einzelne Vorhersage werden mehrere Wettermodelle, statistische Analysen, Messungen, Radar und Satellitentelemetrie berücksichtigt und kombiniert, um die wahrscheinlichste Wettervorhersage für einen bestimmten Ort auf der Erde zu erstellen.