MultiModel együttes előrejelzése Furnace Creek számára

Időjárási modellek összehasonlítása Furnace Creek esetében

A kék vonalak megfelelnek az előrejelzéseknek, amelyeket különböző nagyfelbontású időjárási modellek határoznak meg. Továbbá bemutatják a hagyományos együttes-előrejelzés részeit, ahol ugyanazt az időjárási modellt (GFS) többször is elindítják, kissé eltérő kezdeti feltételekkel, hogy az előrejelzett modell futtatásához szükséges megfigyelések bizonytalanságait kimutassa. A GFS részei leértékelésre kerültek, az eltéréseket a helyi időjárási körülményeknek megfelelően korrigálták, de a nagyfelbontású modellek adatai érintetlenek.

• A felső grafikonon a Furnace Creek-re vonatkozó hőmérsékleti előrejelzést világoskék színnel a különböző nagyfelbontású modellek, lilával pedig a GFS együttes tagjai jelzik. A fekete vonal a legjobb illeszkedésű hőmérséklet-előrejelzést jelzi, amint az a kezdőlapunkon látható. A szaggatott vonalak a GFS és az ECMWF együttes átlaghőmérsékleteit mutatják.
• A 2^-es-es grafikon a felhalmozott csapadék előrejelzését mutatja, azaz a mától az időtengelyen feltüntetett időpontig lehulló teljes mennyiséget. A kék sávok az óránkénti csapadékösszegeket mutatják.
• A 3^rd grafikon az előrejelzett felhőborítottságot mutatja százalékban, a nagy felbontású időjárási modellek esetében világoskék, a GFS együttes tagjai esetében pedig zöld színnel.
• A 41^th2 grafikon a nagy felbontású modellek (világoskék) és az együttes előrejelzés (zöld) által kiszámított szélelőrejelzést mutatja. A napi szélirány-összefoglaló egy szélrózsa formájában is látható. A nagyobb szegmensek azt jelzik, hogy melyik szélirány valószínűbb és gyakoribb a nap folyamán, ellenben a kisebb szegmensekkel rendelkező irányokkal. Ha sok olyan szegmens van, amely egyenlő méretű, a szélirány-előrejelzés nagyon bizonytalan. Ha túlnyomórészt két egymással ellentétes irányzat van, az gyakran termikus szélkeringést jelez, ahol a szél nappal más felől fúj, mint éjszaka.

Miért mutatunk be egy hagyományos együttes-előrejelzést és több modell-előrejelzést egyszerre?

Az ugyanazon előrejelzési modellel kiszámított hagyományos együttes (például a GFS) gyakran alábecsüli az időjárás-előrejelzésben az első 3-5 napban fennálló bizonytalanságokat, ezáltal túlbecsülve az előrejelzés iránti bizalmat. Továbbá, a hagyományos együttes sokkal kisebb felbontásban működik, így elhanyagolva néhány helyi időjárási jelenséget, amely nagyfelbontású modellekben látható. Nagyon fontos megjegyezni, hogy a hagyományos együttes részei ugyanolyan valószínűséggel egyeznek meg a valósággal (nem lehet előre megmondani, melyik lesz jobb). Ez ellentétben áll a nagyfelbontású modellekkel, amelyek közül néhány a helyszíntől és az időjárástól függően jobb előrejelzést nyújt.

Időjárási modellek

Az időjárási modellek fizikai folyamatokat szimulálnak. Egy időjárási modellben a világot vagy az adott régiót kis „négyzetrácsokra” osztjuk fel, amelyek oldalhossza 4 és 40 km között, magassága pedig 100 m és 2 km között változhat. A mi modelljeink 60 légköri réteggel dolgoznak, mélyen behatolnak a sztratoszférába, 10–25 hPa (60 km) magasságig. Az időjárás szimulációja úgy történik, hogy a rendszer néhány másodpercenként az összes négyzetrácsra kiterjedő összetett matematikai egyenleteket old meg, a hőmérséklet, a szélsebesség vagy a felhők paramétereit pedig minden órára eltárolja.

A meteoblue nagyszámú időjárási modellel dolgozik, amelyekbe különféle forrásokból származó, nyílt hozzáférésű adatokat is integrál. Az összes meteoblue modellt naponta kétszer kalkulálja az erre a célra szolgáló nagyteljesítményű klaszter.

Egész világra kiterjedő lefedettség

A meteoblue időjárási modellek a legtöbb lakott területet nagy felbontással (3-10 km), a világot pedig közepes felbontással (30 km) fedik le. Az oldalsó térképen az NMM modellek piros, a NEMS modellek pedig fekete dobozként jelennek meg. A többi szín a harmadik fél modelljeit mutatja. A globális modellek nincsenek feltüntetve. Egyetlen előrejelzéshez több időjárási modellt, statisztikai elemzést, méréseket, radar- és műholdas telemetriát vesznek figyelembe és kombinálnak, hogy a Föld bármely adott helyére a legvalószínűbb időjárási előrejelzést hozzák létre.