Comparar nuestras previsiones con los datos de observación de los últimos días con nuestra verificación a corto plazo para Drienica.

Comparación de modelos meteorológicos para Drienica

Las líneas azules corresponden a las previsiones calculadas por diferentes modelos meteorológicos de alta resolución. También se muestran los miembros de una previsión ensemble tradicional, donde el mismo modelo meteorológico (GFS) se ejecuta varias veces con condiciones iniciales ligeramente diferentes, para reflejar las incertidumbres en las observaciones requeridas para ejecutar un modelo de previsión. Los miembros del GFS han sido reducidos y el BIAS corregido para coincidir mejor con las condiciones climáticas locales; los datos de los modelos de alta resolución no se han modificado.

  • En el gráfico superior, la previsión de temperatura para Drienica se muestra en azul claro para los distintos modelos de alta resolución y en morado para los miembros del conjunto GFS. La línea negra representa la previsión de temperatura mejor ajustada, tal como se muestra en nuestra página de inicio. Las líneas discontinuas muestran las temperaturas medias de los conjuntos GFS y ECMWF.
  • El gráfico 2nd muestra la precipitación acumulada prevista, es decir, la cantidad total que caerá desde hoy hasta la fecha indicada en el eje temporal. Las barras azules muestran las sumas de precipitación por hora.
  • El gráfico 3rd muestra la cobertura de nubes en porcentaje usando azul claro para los modelos meteorológicos de alta resolución y verde para los miembros del ensemble GFS.
  • El gráfico 4th indica la previsión del viento calculada por modelos de alta resolución (azul claro) y por la previsión ensemble (verde). También se muestra el resumen diario de la dirección del viento en forma de una rosa de los vientos. Segmentos más grandes indican que esta dirección del viento es más probable y más frecuente durante el día. Si tiene muchos segmentos de igual tamaño, la previsión de la dirección del viento es muy incierta. Si hay dos sectores predominantes, pero direcciones opuestas, esto indica la presencia de brisas térmicas, donde el viento sopla de direcciones opuestas durante el día y la noche.

¿Por qué mostramos una previsión tradicional ensemble y una previsión Multimodel al mismo tiempo?

Un ensemble tradicional (por ejemplo GFS) calculado con el mismo modelo de previsión, a menudo subestima las incertidumbres del clima durante los primeros 3 a 5 días, sobreestimando así la confiabilidad en la previsión. Además, el ensemble tradicional se ejecuta a una resolución mucho más baja, descuidando así algunos de los fenómenos meteorológicos locales, que se pueden ver en modelos de alta resolución. Es muy importante tener en cuenta que todos los miembros de un ensemble tradicional tienen la misma probabilidad de ser ciertos (no hay forma de saber por adelantado cuál será mejor). Esto contrasta con los modelos de alta resolución, donde algunos ofrecen mejores previsiones que otros dependiendo de los lugares y condiciones climáticas.


Modelos meteorológicos

Modelos meteorológicos simulan procesos físicos. Un modelo meteorológico divide el mundo o una región en pequeñas "células de la cuadrícula". Cada célula es grande de 4 a 40 km de altura de 100 metros hasta 2 km. Nuestros modelos contienen 60 capas de la atmósfera y penetran profundamente en la estratosfera a 10-25 hPa (60 km altitud). El clima se simula mediante la resolución de ecuaciones matemáticas complejas entre todas las células de las cuadrículas en cada pocos segundos. Las variables como la temperatura, la velocidad del viento o nubes se almacenan por cada hora.

meteoblue opera un gran número de modelos meteorológicos e integra open data de diversas fuentes. Todos los modelos de meteoblue se calculan dos veces al día en un cálculo de computación dedicada al alto rendimiento.

Modelo Región Resolución Última actualización Fuente

Familia de modelos NEMS: mejorados sucesores de modelos NMM (operativos desde 2013). NEMS es un modelo multi-escala (utilizado en ambos dominios globales como locales) y mejora significativamente la previsión de la evolución de las nubes y de la precipitación.

NEMS-4 Europa Central 4.0 km 72 h 18:32 UTC meteoblue
NEMS-12 Europa 12.0 km 180 h 19:24 UTC meteoblue
NEMS-30 Global 30.0 km 180 h 17:52 UTC meteoblue
NEMS-8 Nueva Zelanda 8.0 km 180 h 19:24 UTC meteoblue
NEMS-10 India 10.0 km 180 h 20:09 UTC meteoblue
NEMS-8 Asia Oriental 8.0 km 180 h 19:04 UTC meteoblue
NEMS-12 América Central 12.0 km 180 h 21:55 UTC meteoblue
NEMS-10 Africa del Sur 10.0 km 180 h 20:39 UTC meteoblue
NEMS2-12 Europa 12.0 km 168 h 22:14 UTC meteoblue
NEMS2-30 Global 30.0 km 168 h 23:36 UTC meteoblue
NEMS-10 América del Sur 10.0 km 180 h 21:41 UTC meteoblue

Familia de modelos NMM los primeros modelos meteorológicos de meteoblue (operativos desde 2007). NMM es un modelo meteorológico regional y altamente optimizado para terrenos complejos.

NMM-4 Europa Central 4.0 km 72 h 17:41 UTC meteoblue
NMM-12 Europa 12.0 km 180 h 19:01 UTC meteoblue
NMM-18 Africa del Sur 18.0 km 180 h 19:32 UTC meteoblue
NMM-18 América del Sur 18.0 km 180 h 21:11 UTC meteoblue
NMM-18 Asia suroriental 18.0 km 180 h 20:06 UTC meteoblue

Dominios de terceros: Como se ve en la mayoría de otros sitios web

IFSENS-40 Global 30.0 km 360 h (@ 3hourly h) 21:32 UTC ECMWF
GFSENS-40 Global 40.0 km 384 h (@ 3hourly h) 21:21 UTC NOAA NCEP
GFS-25 Global 22.0 km 180 h (@ 3hourly h) 16:33 UTC NOAA NCEP
GFS-12 Global 12.0 km 180 h (@ 3hourly h) 16:56 UTC NOAA NCEP
IFS-20 Global 20.0 km 144 h (@ 3hourly h) 21:15 UTC ECMWF
ICON-12 Global 13.0 km 180 h (@ 3hourly h) 17:44 UTC Deutscher Wetterdienst
ICON-7 Europa 7.0 km 120 h (@ 3hourly h) 16:27 UTC Deutscher Wetterdienst
ICOND-2 Germany and Alps 2.0 km 48 h 23:19 UTC Deutscher Wetterdienst
HARMN-5 Europa Central 5.0 km 60 h 23:25 UTC KNMI
GFS-40 Global 40.0 km 180 h (@ 3hourly h) 16:49 UTC NOAA NCEP
NAM-12 América del Norte 12.0 km 84 h (@ 3hourly h) 15:10 UTC NOAA NCEP
NAM-5 América del Norte 5.0 km 48 h 17:23 UTC NOAA NCEP
NAM-3 América del Norte 3.0 km 60 h 15:53 UTC NOAA NCEP
HRRR-2 América del Norte 3.0 km 17 h 01:27 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) 16:33 UTC METEO FRANCE
ARPEGE-11 Europa 11.0 km 96 h 16:05 UTC METEO FRANCE
AROME-2 Francia 2.0 km 42 h 16:28 UTC METEO FRANCE
UKMO-10 Global 10.0 km 144 h (@ 3hourly h) 19:00 UTC UK MET OFFICE
GEM-15 Global 15.0 km 168 h (@ 3hourly h) 20:50 UTC Environment Canada
RDPS-2 América del Norte 2.5 km 48 h 18:56 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) 18:56 UTC UK MET OFFICE
COSMO-5 Europa Central 5.0 km 72 h > 24h AM/ARPAE/ARPAP
COSMO-2 Alps/Italy 2.0 km 48 h > 24h AM/ARPAE/ARPAP
NBM-2 América del Norte 2.5 km 180 h (@ 3hourly h) 01:29 UTC NOAA NCEP
WRFAMS-7 América del Sur 7.0 km 168 h 21:20 UTC CPTEC/INPE
WRF-5 Southeast Europe 5.0 km 84 h 09:35 UTC AUTH
AIFS-25 Global 25.0 km 180 h (@ 3hourly h) 20:13 UTC ECMWF
IFS-HRES Global 10.0 km 144 h (@ 3hourly h) 19:51 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) 19:14 UTC NOAA NCEP
WW3-4 Baltic/Arctic 4.0 km 72 h 21:43 UTC MET Norway
GWAM-25 Global 25.0 km 174 h (@ 3hourly h) > 24h DWD
EWAM-5 Europa 5.0 km 78 h 16:43 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 > 24h Copernicus
IBIWAM-5 Iberian Biscay Irish 5.0 km 216 h 14:11 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) 01:13 UTC NOAA NCEP

Cobertura mundial

meteoblue domain overview Los modelos meteorológicos de meteoblue cubren la mayoría de las zonas pobladas con alta resolución (3-10km) y todo el mundo con resolución moderada (30km). El mapa de al lado muestra los modelos NMM en rojo y los modelos NEMS en negro. Otros colores muestran modelos de terceros. No se muestran los modelos mundiales. Para una sola previsión, se tienen en cuenta múltiples modelos meteorológicos, análisis estadísticos, mediciones, radares y telemetría por satélite, que se combinan para generar la previsión meteorológica más probable para cualquier lugar de la Tierra.

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