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Vergleichen Sie unsere Vorhersagen mit beobachteten Daten für die letzten Tage mit unserem Kurzzeit-Verifikation-Meteogramm für 41.74°N 72.83°W.

Comparison of weather models for 41.74°N 72.83°W

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 41.74°N 72.83°W 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.


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

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.

NEMS4 Mitteleuropa 4 km 72 h 02:40 EST meteoblue
NEMS12 Europa 12 km 180 h 03:13 EST meteoblue
NEMS-8 Zentralamerika 12 km 180 h 05:18 EST meteoblue
NEMS12 Indien 12 km 180 h 04:12 EST meteoblue
NEMS10 Südamerika 10 km 180 h 05:53 EST meteoblue
NEMS10 South Africa 10 km 180 h 04:10 EST meteoblue
NEMS8 Neuseeland 8 km 180 h 02:47 EST meteoblue
NEMS8 Japan East Asia 8 km 180 h 02:38 EST meteoblue
NEMS30 Global 30 km 180 h 00:34 EST meteoblue
NEMS2-30 Global 30 km 168 h 07:04 EST meteoblue

NMM-Modellfamilie:Das erste Wettermodell von meteoblue (im Betrieb seit 2007). NMM ist ein regionales Wettermodell und für komplexes Gelände hoch-optimiert.

NMM4 Mitteleuropa 4 km 72 h 00:30 EST meteoblue
NMM12 Europa 12 km 180 h 02:13 EST meteoblue
NMM18 Südamerika 18 km 180 h 04:23 EST meteoblue
NMM18 South Africa 18 km 180 h 02:33 EST meteoblue
NMM18 Südostasien 18 km 180 h 03:09 EST meteoblue

Domains von Dritten: Wie auf den meisten anderen Websites zu sehen

GFS22 Global 22 km 180 h (@ 3 h) 23:31 EST NOAA NCEP
GFS40 Global 40 km 180 h (@ 3 h) 23:43 EST NOAA NCEP
GFSENS05 Global 40 km 336 h (@ 6 h) 02:51 EST NOAA NCEP
NAM5 Nordamerika 5 km 48 h 00:21 EST NOAA NCEP
NAM12 Nordamerika 12 km 84 h (@ 3 h) 09:49 EST NOAA NCEP
ICON7 Europa 7 km 120 h (@ 3 h) 23:13 EST Deutscher Wetterdienst
ICON13 Global 13 km 180 h (@ 3 h) 00:44 EST Deutscher Wetterdienst
COSMO2 Deutschland 2.5 km 27 h 08:31 EST Deutscher Wetterdienst
GEM25 Global 25 km 168 h (@ 3 h) 01:09 EST Environment Canada
AROME2 Frankreich 2 km 36 h 00:28 EST METEO FRANCE
ARPEGE11 Europa 11 km 96 h 01:33 EST METEO FRANCE
ARPEGE40 Global 40 km 96 h (@ 3 h) 00:10 EST METEO FRANCE
HIRLAM11 Europa 11 km 48 h 00:30 EST KNMI

Weltweite Abdeckung

meteoblue domain overview meteoblue Wettermodelle berechnen das Wetter für die meisten besiedelten Gebiete der Erde ab mit hoher Auflösung (3-12 km). Die Karte auf der Seite zeigt NMM-Domänen (rot) und NEMS-Domänen (schwarze Boxen). Die gesamte Welt wird mit NEMS in Auflösung von 30 km ebenfalls in Stundenschritten berechnet (und deckt somit alle Gebiete ab). Für eine Orts-Vorhersage werden mehrere Wettermodelle, statistische Analysen, Messungen, Radar- und Satelliten-Telemetrie berücksichtigt und kombiniert, um die genaueste und wahrscheinlichste Wettervorhersage für jeden Ort der Erde zu erzeugen.