Comparación de modelos meteorológicos para Nueva Delhi
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 Nueva Delhi 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 | |
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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. |
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NEMS-4 | Europa Central | 4.0 km | 72 h | 18:26 UTC | meteoblue |
NEMS-12 | Europa | 12.0 km | 180 h | 19:15 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 | 20:14 UTC | meteoblue |
NEMS-8 | Asia Oriental | 8.0 km | 180 h | 19:05 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 | 22:07 UTC | meteoblue |
NEMS2-30 | Global | 30.0 km | 168 h | 12:10 UTC | meteoblue |
NEMS-10 | América del Sur | 10.0 km | 180 h | 21:36 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. |
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NMM-4 | Europa Central | 4.0 km | 72 h | 17:38 UTC | meteoblue |
NMM-12 | Europa | 12.0 km | 180 h | 18:56 UTC | meteoblue |
NMM-18 | Africa del Sur | 18.0 km | 180 h | 19:28 UTC | meteoblue |
NMM-18 | América del Sur | 18.0 km | 180 h | 21:07 UTC | meteoblue |
NMM-18 | Asia suroriental | 18.0 km | 180 h | 20:01 UTC | meteoblue |
Dominios de terceros: Como se ve en la mayoría de otros sitios web |
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IFSENS-40 | Global | 30.0 km | 360 h (@ 3hourly h) | 21:33 UTC | ECMWF |
GFSENS-40 | Global | 40.0 km | 384 h (@ 3hourly h) | 21:15 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) | 16:53 UTC | NOAA NCEP |
IFS-20 | Global | 20.0 km | 144 h (@ 3hourly h) | 20:42 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 | 20:17 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) | 16:47 UTC | NOAA NCEP |
NAM-12 | América del Norte | 12.0 km | 84 h (@ 3hourly h) | 15:07 UTC | NOAA NCEP |
NAM-5 | América del Norte | 5.0 km | 48 h | 17:19 UTC | NOAA NCEP |
NAM-3 | América del Norte | 3.0 km | 60 h | 15:41 UTC | NOAA NCEP |
HRRR-2 | América del Norte | 3.0 km | 17 h | 23:27 UTC | NOAA NCEP |
FV3-5 | Alaska | 5.0 km | 48 h | 23:29 UTC | NOAA NCEP |
ARPEGE-25 | Global | 25.0 km | 96 h (@ 3hourly h) | 16:35 UTC | METEO FRANCE |
ARPEGE-11 | Europa | 11.0 km | 96 h | 16:02 UTC | METEO FRANCE |
AROME-2 | Francia | 2.0 km | 42 h | 16:23 UTC | METEO FRANCE |
UKMO-10 | Global | 10.0 km | 144 h (@ 3hourly h) | 19:04 UTC | UK MET OFFICE |
GEM-15 | Global | 15.0 km | 168 h (@ 3hourly h) | 20:55 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) | 18:58 UTC | UK MET OFFICE |
COSMO-5 | Europa Central | 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 | América del Norte | 2.5 km | 180 h (@ 3hourly h) | 22:28 UTC | NOAA NCEP |
WRFAMS-7 | América del Sur | 7.0 km | 168 h | 21:18 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) | 20:48 UTC | ECMWF |
IFS-HRES | Global | 10.0 km | 144 h (@ 3hourly h) | 19:57 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) | 22:16 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 | 16:44 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 | 14:12 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) | 01:11 UTC | NOAA NCEP |
Cobertura mundial
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.