ამ საიტის გამოყენებით თქვენ ეთანხმებით cookies-ების გამოყენებას ანალიტიკისთვის, პერსონალიზირებული შინაარსს და რეკლამის პირობებს. წაიკითხეთ მეტი cookies-ების შესახებ .
შეადარეთ ჩვენი პროგნოზები ბოლო დღეებში მიღებული მონაცემებით მოკლევადიანი გადამოწმებისთვის Vidojevica.

Comparison of weather models for Vidojevica

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 Vidojevica 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.


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.

NEMS4 ცენტრალური ევროპა 4 km 72 h 08:39 CET meteoblue
NEMS12 ევროპა 12 km 180 h 09:15 CET meteoblue
NEMS-8 ცენტრალური ამერიკა 12 km 180 h 22:59 CET meteoblue
NEMS12 ინდოეთი 12 km 180 h 09:47 CET meteoblue
NEMS10 სამხრეთ ამერიკა 10 km 180 h 23:46 CET meteoblue
NEMS10 South Africa 10 km 180 h 09:58 CET meteoblue
NEMS8 ახალი ზელანდია 8 km 180 h 08:33 CET meteoblue
NEMS8 Japan East Asia 8 km 180 h 08:21 CET meteoblue
NEMS30 Global 30 km 180 h 06:35 CET meteoblue
NEMS2-30 Global 30 km 168 h 01:01 CET meteoblue

NMM მოდელის ოჯახი: პირველი ამინდის მოდელი meteoblue-გან (ოპერირებს 2007 წლიდან). NMM წარმოადგენს რეგიონალურ ამინდის მოდელი და ის ოპტიმიზირებულია რთული რელიეფისთვის.

NMM4 ცენტრალური ევროპა 4 km 72 h 06:29 CET meteoblue
NMM12 ევროპა 12 km 180 h 08:04 CET meteoblue
NMM18 სამხრეთ ამერიკა 18 km 180 h 10:19 CET meteoblue
NMM18 South Africa 18 km 180 h 08:30 CET meteoblue
NMM18 სამხრეთ - აღმოსავლეთი აზია 18 km 180 h 09:05 CET meteoblue

მესამე მხარის დომეინები: ისე როგორც მოცემულია ყველა სხვა საიტზე

GFS22 Global 22 km 180 h (@ 3 h) 05:31 CET NOAA NCEP
GFS40 Global 40 km 180 h (@ 3 h) 05:44 CET NOAA NCEP
GFSENS05 Global 40 km 336 h (@ 6 h) 08:50 CET NOAA NCEP
NAM5 ჩრდილოეთ ამერიკა 5 km 48 h 06:23 CET NOAA NCEP
NAM12 ჩრდილოეთ ამერიკა 12 km 84 h (@ 3 h) 03:49 CET NOAA NCEP
ICON7 ევროპა 7 km 120 h (@ 3 h) 05:13 CET Deutscher Wetterdienst
ICON13 Global 13 km 180 h (@ 3 h) 06:43 CET Deutscher Wetterdienst
COSMO2 გერმანია 2.5 km 27 h 08:31 CET Deutscher Wetterdienst
GEM25 Global 25 km 168 h (@ 3 h) 07:01 CET Environment Canada
AROME2 საფრანგეთი 2 km 36 h 06:22 CET METEO FRANCE
ARPEGE11 ევროპა 11 km 96 h 07:28 CET METEO FRANCE
ARPEGE40 Global 40 km 96 h (@ 3 h) 06:12 CET METEO FRANCE
HIRLAM11 ევროპა 11 km 48 h 06:30 CET KNMI

მსოფლიო დაფარვა

meteoblue domain overview 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.