ამინდის მოდელების შედარება Regensberg-თვის
ლურჯი ხაზები შეესაბამება პროგნოზებს გამოთვლილს სხვადასხვა მაღალი-რეზოლუციის ამინდის მოდელების მიერ. ასევე, ნაჩვენებია ტრადიციული ანსამბლის პროგნოზის წევრები, სადაც იგივე ამინდის მოდელი (GFS) გაშვებულია რამოდენიმეჯერ ოდნავ განსხვავებული საწყისი პირობებით, რათა ასახოს გაურკვევლობები პროგნოზის მოდელის წარმოებისათვის საჭირო დაკვირვებებში. GFS წევრები შემცირდნენ და გადახრა შესწორდა ადგილობრივ ამინდთან სესაბამისობაში, მონაცემები მაღალი რეზოლუციის მოდელებიდან ხელუხლებელია.
- ზედა დიაგრამაზე, Regensberg-ის ტემპერატურის პროგნოზი ნაჩვენებია ღია ლურჯის გამოყენებით სხვადასხვა მაღალი გარჩევადობის მოდელებისთვის და მეწამულის გამოყენებით GFS ანსამბლის წევრებისთვის. შავი ხაზი წარმოადგენს საუკეთესო ტემპერატურულ პროგნოზს, როგორც ეს ნაჩვენებია ჩვენს საწყის გვერდზე. წყვეტილი ხაზები აჩვენებს GFS და ECMWF ანსამბლის საშუალო ტემპერატურას.
- მე-2 გრაფიკი აჩვენებს ნალექების დაგროვების პროგნოზს, ეს არის მთლიანი რაოდენობა, რომელიც მოდის დღეიდან დროის ღერძზე ნაჩვენები თარიღამდე. ლურჯი ზოლები აჩვენებს ნალექების საათობრივ ჯამს.
- მესამე გრაფაში მოცემულია პროგნოზი ღრუბლების საფარის პროცენტული მაჩვენებლის შესახებ სადაც, ღია ცისფერი ფერი გამოიყენება მაღალი რეზოლუციის ამინდის მოდელების, ხოლო მწვანე - GFS ანსამბლის წევრებისთვის.
- მეოთხე გრაფა მიუთითებს ამინდის პროგნოზს, როგორც გამოთვლილია მაღალი რეზოლუციის მოდელებისა (ღია ცისფერი) და ანსამბლის ორგნოზის მიერ (მწვანე). ასევე, ნაჩვენებია ყოველდღიური ქარის მიმართულების შეჯამება ქარის ვარდის ფორმით. უფრო დიდი სეგმენტები მიუთითებენ, რომ ქარის მიმართულება უფრო სავარაუდო და ხშირია მთელი დღის განმავლობაში, ვიდრე მიმართულებების უფრო პატარა სეგმენტით. თუ თქვენ გაქვთ თანაბარი ზომის ბევრი სეგმენტი, ასეთ შემთხვევაში ქარის მიმართულების პროგნოზირება ძალზე არასაიმედოა. თუ არსებობს ორი განსაკუთრრებულად დაპირისპირებული მიმართულება, ეს ხშირად მითითებს თერმული ქარის ცირკულაციაზე, სადაც ქარი დღის განმავლობაში უბერავს სხვადასხვა მიმართულებიდან ვიდრე ღამით.
რატომ ვაჩვენებთ ტრადიციული ანსამბლის პროგნოზსა და მულტი მოდელის პროგნოზს ერთდროულად?
ტრადიციული ანსამბლი (მაგ. GFS), გამოთვლილი იმავე პროგნოზის მოდელით, ხშირად ვერ აფასებს მერყეობას ამინდში პირველი 3-5 დღის განმავლობაში ამდენად, პროგნოზის სიზუსტე გადაჭარბებულია. უფრო მეტიც, ტრადიციული ანსამბლის მოდელი მუსაობს გაცილებით დაბალ რეზოლუციაზე, რითაც უგულებელყოფს ზოგიერთ ადგილობრივ ამინდის მოვლენას, რომლებიც შეიძლება დანახული იქნას მაღალი რეზოლუციის მოდელებში. მნიშვნელოვანი აღინიშნოს, რომ ტრადიციული ანსამბლის ყველა წევრს აქვს ალბათობა რომ იყვნენ სწორი (წინასწარ შეუძლებელია იმის თქმა, რომელი იქნება უკეთესი). ეს ეწინააღმდეგება მაღალი ხარისხის მოდელებს, რომლებშიც ზოგიერთი უფრო უკეთეს პროგნოზს აკეთებს ვიდრე სხვები, ლოკაციისა და ამინდის პირობების გათვალისწინებით.
ამინდის მოდელები
ამინდი მოდელები ფიზიკური პროცესების სიმულაციას აკეთებენ. ამინდის მოდელი ყოფს მსოფლიოს ან რეგიონს პატარა "ქსელის უჯრად". თითოეული უჯრა დაახლოებით 4 კმ დან 40 კმ-ის ფართობისაა და 100 მეტრიდან 2 კმ-მდე სიმაღლის. ჩვენი მოდელები ფარავს 60 ატმოსფერულ ფენას და ღრმად აღწევს სტრატოსფეროში at 10-25 hPa-ს დონეზე (60 კმ სიმაღლეზე). ამინდი გამოითვლება იმ კომპლექსური მათემატიკური განტოლებების მეშვეობით რომლებიც ქსელის უჯრებიდან გამომდინარეობს და მოიცავს ისეთ კომპონენტებს როგორებიცაა ტემპერატურა, ქარის სიჩქარე და ღრუბლების ოდენობა. მოცემულ ყველა კომპონენტზე ინფორმაცია ახლდება წამიერად.
meteoblue ამუშავებს დიდი რაოდენობით ამინდის მოდელს და აერთიანებს მონაცემებს სხვადასხვა წყაროდან. ყველა meteoblue-ს მოდელი გამოთვლილია დღეში ორჯერ High Performance Cluster-ის მეშვეობით.
| მოდელი | რეგიონი | რეზოლუცია | ბოლო განახლება | წყარო | |
|---|---|---|---|---|---|
|
NEMS მოდელის ოჯახი: გაუმჯობესებული NMM-ის მემკვიდრე (რომელიც 2013 წლიდან ოპერირებს). NEMS არის მრავალ მასშტაბური მოდელი რომელიც მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს ღრუბლის განვითარებისა და ნალექის პროგნოზს. |
|||||
| NEMS-4 | ცენტრალური ევროპა | 4.0 km | 72 სთ | 18:22 UTC | meteoblue |
| NEMS-12 | ევროპა | 12.0 km | 180 სთ | 19:13 UTC | meteoblue |
| NEMS-30 | Global | 30.0 km | 180 სთ | 17:49 UTC | meteoblue |
| NEMS-8 | ახალი ზელანდია | 8.0 km | 180 სთ | 19:42 UTC | meteoblue |
| NEMS-10 | ინდოეთი | 10.0 km | 180 სთ | 20:32 UTC | meteoblue |
| NEMS-8 | იაპონია აღმოსავლეთ აზია | 8.0 km | 180 სთ | 19:19 UTC | meteoblue |
| NEMS-12 | ცენტრალური ამერიკა | 12.0 km | 180 სთ | 21:53 UTC | meteoblue |
| NEMS-10 | სამხრეთ აფრიკა | 10.0 km | 180 სთ | 20:37 UTC | meteoblue |
| NEMS2-12 | ევროპა | 12.0 km | 168 სთ | 22:04 UTC | meteoblue |
| NEMS2-30 | Global | 30.0 km | 168 სთ | 11:59 UTC | meteoblue |
| NEMS-10 | სამხრეთ ამერიკა | 10.0 km | 180 სთ | 21:29 UTC | meteoblue |
|
NMM მოდელის ოჯახი: პირველი ამინდის მოდელი meteoblue-გან (ოპერირებს 2007 წლიდან). NMM წარმოადგენს რეგიონალურ ამინდის მოდელი და ის ოპტიმიზირებულია რთული რელიეფისთვის. |
|||||
| NMM-4 | ცენტრალური ევროპა | 4.0 km | 72 სთ | 17:39 UTC | meteoblue |
| NMM-12 | ევროპა | 12.0 km | 180 სთ | 18:56 UTC | meteoblue |
| NMM-18 | სამხრეთ აფრიკა | 18.0 km | 180 სთ | 19:28 UTC | meteoblue |
| NMM-18 | სამხრეთ ამერიკა | 18.0 km | 180 სთ | 21:08 UTC | meteoblue |
| NMM-18 | სამხრეთ-აღმოსავლეთი აზია | 18.0 km | 180 სთ | 20:02 UTC | meteoblue |
|
მესამე მხარის დომეინები: ისე როგორც მოცემულია ყველა სხვა ვებ-გვერდებზე |
|||||
| IFSENS-40 | Global | 30.0 km | 360 სთ (@ 3hourly სთ) | 21:33 UTC | ECMWF |
| GFSENS-40 | Global | 40.0 km | 384 სთ (@ 3hourly სთ) | 20:20 UTC | NOAA NCEP |
| GFS-25 | Global | 22.0 km | 180 სთ (@ 3hourly სთ) | 16:32 UTC | NOAA NCEP |
| GFS-12 | Global | 12.0 km | 180 სთ (@ 3hourly სთ) | 16:56 UTC | NOAA NCEP |
| IFS-20 | Global | 20.0 km | 144 სთ (@ 3hourly სთ) | 21:17 UTC | ECMWF |
| ICON-12 | Global | 13.0 km | 180 სთ (@ 3hourly სთ) | 17:43 UTC | Deutscher Wetterdienst |
| ICON-7 | ევროპა | 7.0 km | 120 სთ (@ 3hourly სთ) | 16:27 UTC | Deutscher Wetterdienst |
| ICOND-2 | Germany and Alps | 2.0 km | 48 სთ | 20:16 UTC | Deutscher Wetterdienst |
| HARMN-5 | ცენტრალური ევროპა | 5.0 km | 60 სთ | 17:25 UTC | KNMI |
| GFS-40 | Global | 40.0 km | 180 სთ (@ 3hourly სთ) | 16:50 UTC | NOAA NCEP |
| NAM-12 | ჩრდილოეთ ამერიკა | 12.0 km | 84 სთ (@ 3hourly სთ) | 15:09 UTC | NOAA NCEP |
| NAM-5 | ჩრდილოეთ ამერიკა | 5.0 km | 48 სთ | 17:21 UTC | NOAA NCEP |
| NAM-3 | ჩრდილოეთ ამერიკა | 3.0 km | 60 სთ | 15:49 UTC | NOAA NCEP |
| HRRR-2 | ჩრდილოეთ ამერიკა | 3.0 km | 17 სთ | 22:29 UTC | NOAA NCEP |
| FV3-5 | Alaska | 5.0 km | 48 სთ | 11:29 UTC | NOAA NCEP |
| ARPEGE-40 | Global | 40.0 km | 96 სთ (@ 3hourly სთ) | 16:33 UTC | METEO FRANCE |
| ARPEGE-11 | ევროპა | 11.0 km | 96 სთ | 16:05 UTC | METEO FRANCE |
| AROME-2 | საფრანგეთი | 2.0 km | 42 სთ | 16:27 UTC | METEO FRANCE |
| UKMO-10 | Global | 10.0 km | 144 სთ (@ 3hourly სთ) | 19:00 UTC | UK MET OFFICE |
| GEM-15 | Global | 15.0 km | 168 სთ (@ 3hourly სთ) | 20:54 UTC | Environment Canada |
| RDPS-2 | ჩრდილოეთ ამერიკა | 2.5 km | 48 სთ | 18:55 UTC | Environment Canada |
| MSM-5 | Japan | 5.0 km | 78 სთ | 11:26 UTC | Japan Meteorological Agency |
| UKMO-2 | UK/France | 2.0 km | 120 სთ (@ 3hourly სთ) | 18:56 UTC | UK MET OFFICE |
| COSMO-5 | ცენტრალური ევროპა | 5.0 km | 72 სთ | > 24h | AM/ARPAE/ARPAP |
| COSMO-2 | Alps/Italy | 2.0 km | 48 სთ | > 24h | AM/ARPAE/ARPAP |
| NBM-2 | ჩრდილოეთ ამერიკა | 2.5 km | 180 სთ (@ 3hourly სთ) | 22:29 UTC | NOAA NCEP |
| WRFAMS-7 | სამხრეთ ამერიკა | 7.0 km | 168 სთ | 20:56 UTC | CPTEC/INPE |
| AIFS-25 | Global | 25.0 km | 180 სთ (@ 3hourly სთ) | 20:14 UTC | ECMWF |
| IFS-HRES | Global | 10.0 km | 144 სთ (@ 3hourly სთ) | 19:49 UTC | ECMWF |
| CAMS-10 | ევროპა | 10.0 km | 96 სთ | 10:00 UTC | ECMWF Copernicus |
| CAMS-40 | Global | 40.0 km | 120 სთ (@ 3hourly სთ) | 22:09 UTC | ECMWF Copernicus |
| WW3-25 | Global | 25.0 km | 180 სთ (@ 3hourly სთ) | 19:14 UTC | NOAA NCEP |
| WW3-4 | Baltic/Arctic | 4.0 km | 72 სთ | 21:46 UTC | MET Norway |
| GWAM-25 | Global | 25.0 km | 174 სთ (@ 3hourly სთ) | > 24h | DWD |
| EWAM-5 | ევროპა | 5.0 km | 78 სთ | 16:43 UTC | DWD |
| MFWAM-8 | Global | 8.0 km | 228 სთ (@ 3hourly სთ) | 21:45 UTC | Copernicus / MeteoFrance |
| MEDWAM-4 | Mediterranean | 4.0 km | 204 სთ | 06:33 UTC | Copernicus |
| IBIWAM-5 | Iberian Biscay Irish | 5.0 km | 216 სთ | 14:12 UTC | Copernicus |
| BALWAM-2 | Baltic | 2.0 km | 144 სთ | 22:27 UTC | Copernicus / FMI |
| RTOFS-9 | Global | 9.0 km | 192 სთ (@ 3hourly სთ) | 01:11 UTC | NOAA NCEP |
მსოფლიო დაფარვა
meteoblue-ს ამინდის მოდელები ფარავს ყველაზე დასახლებულ ადგილებს მაღალი გარჩევადობით (3-10კმ) და მსოფლიოს მასშტაბით ზომიერი (30 კმ) რეზოლუციით. გვერდით მოცემული რუკა აჩვენებს NMM მოდელებს წითელ ხოლო NEMS მოდელებს, როგორც შავი ოთხკუთხედი ფორმის სახით. ერთი კონკრეტული ადგილის პროგნოზისთვის, სხვადასხვა ამინდის მოდელები, სტატისტიკური ანალიზი, კომპიუტერული კალკულაციები, სარადარო და სატელიტური ტელემეტრიები განიხილება და ეს ყველაფერი ერთად წარმოქმნის ყველაზე ზუსტ ამინდის პროგნოზს დედამიწის ნებისმიერ წერტილში.
