ხშირად დასმული კითხვები (FAQ):

• რატომ არასწორია პროგნოზი ჩემს ადგილმდებარეობაზე?

  • არასწორი პროგნოზების მიზეზები

    არსებობს რამდენიმე ფაქტორი, რომელიც შეიძლება კონკრეტული ადგილისთვის არაზუსტი პროგნოზის მიზეზი გახდეს. ამ ფაქტორების ნაწილი თავად ამინდის პროგნოზირებასთანაა დაკავშირებული:

    • ძალიან ლოკალური ამინდური პირობები, როგორიცაა ჭექა-ქუხილი სეტყვითა და გადაუღებელი წვიმებით. მაგალითად, ნალექი შეიძლება პროგნოზირებული იყოს კონკრეტულ ადგილზე, მაგრამ რეალურად ახლომდებარე სხვა ადგილას ჩამოვიდეს. კიდევ ერთი მაგალითია ყინვა, რომელიც ძალიან ლოკალურად შემოდინებული ცივი ჰაერის დაგროვების ზონებში ჩნდება.
    • ამინდური პირობები, რომლებიც ნაზ ფიზიკურ წონასწორობაზეა დამოკიდებული. მაგალითებია სეტყვის მარცვლების განვითარება ღრუბელში, ნისლის წარმოქმნა ან წვრილი წვიმის დაწყება.
    • მცირე მასშტაბის ცვალებადობები მთებში ან სანაპირო ზოლზე, რომლებიც ამინდზე ძლიერ გავლენას ახდენენ, ამინდის მოდელებში სათანადოდ ვერ აისახება.

    სხვა ფაქტორები დაკავშირებულია იმ მონაცემებთან, რომლებსაც ვიყენებთ პროგნოზების ლოკალური კორექტირებისთვის, ან იმ მონაცემებთან, რომლებიც პირველ რიგში „კვებავს“ რიცხვით ამინდის მოდელებს:

    • ახლო მდებარე დაკვირვებების ნაკლებობა, რაც პროგნოზის ლოკალურ კორექტირებას საშუალებას მოგვცემდა
    • ახლო მდებარე დაკვირვებებში არსებული შეცდომები, რომლებიც პროგნოზის არასწორ ლოკალურ კორექტირებას იწვევს
    • მსოფლიოს 일부 რეგიონებში ხელმისაწვდომია ძალიან მცირე რაოდენობის ამინდის სადგურები და სხვა დაკვირვებები. მონაცემების ეს დეფიციტი იმ რეგიონებისთვის ამინდისprognozis უფრო მაღალ გაურკვევლობას იწვევს.

    საბოლოოდ, არაზუსტი ამინდის გამოთვლები შეიძლება იშვიათად შეგვხვდეს zelfs საუკეთესო რიცხვით ამინდის მოდელებში, მათ შორის meteoblue-ს ოპერირებულებში. ისინი უნდა აღმოჩნდეს და გაუმჯობესდეს ყურადღებიანი ანალიზით განმეორებითი და დეტალური დაკვირვებების დახმარებით.

  • პროგნოზის შეცდომის პრევენციის ინსტრუმენტები და ფუნქციები

    ზოგიერთ დღეს პროგნოზი შეიძლება საკმაოდ გაურკვეველი იყოს, მაგრამ მაინც უკეთესია, ვიდრე პროგნოზის სრული არქონა – იმ შემთხვევაში, თუ მომხმარებელი იცის ამ გაურკვევლობის შესახებ. ამიტომ meteoblue ყოველთვის უთითებს პროგნოზის სანდოობას 7- და 14-დღიან პროგნოზებში, გვთავაზობს გაურკვევლობის დიაპაზონებს (მაგალითად, 14-დღიან პროგნოზში), დიაგრამებს, რომლებიც სწრაფად აჩვენებს, სად ემთხვევა ან განსხვავდება ამინდის მოდელები, და ასევე პროგნოზის მოკლევადიან ვალიდაციას. ეს მომხმარებლებისთვის მნიშვნელოვანი ინფორმაციაა და გვაძლევს შესაძლებლობას, ჩვენი პროგნოზირების სისტემა შეცდომებზე ვაკონტროლოთ.

    • სანდოობა: ეს ინდექსი მიუთითებს, რამდენად დამაჯერებელია პროგნოზი მოცემული დღისათვის. 7-დღიან პროგნოზში იგი ნაჩვენებია სამიზნის ხატულებად, ხოლო 14-დღიან პროგნოზში – თითოეული დღის ფერად ზოლებად.
    • MultiModel: ეს დიაგრამა აჩვენებს, რამდენად თანხმდება თუ განსხვავდება ამინდის მოდელები კონკრეტულ ლოკაციაზე. სადაც მოდელები მსგავს ამინდურ პირობებს პროგნოზირებენ და მნიშვნელობები ერთმანეთს უახლოესია, პროგნოზი უფრო სანდოა. სადაც გრაფიკები აუტლაიერებს აჩვენებს ან დაშორდება, პროგნოზი უფრო გაურკვეველი ხდება. გაითვალისწინეთ, რომ ამინდის მოდელები ფერებით არის კოდირებული, რათა გამოჩნდეს, რომელი პროგნოზი რომელი მოდელიდან მოდის.
    • მოკლევადიანი ვერიფიკაცია: ჩვენ მუდმივად ვამოწმებთ ჩვენს პროგნოზებს მთელ მსოფლიოში შეგროვებული გაზომვების მონაცემებით. მოკლევადიანი ვერიფიკაციისთვის ვიყენებთ იმ ამინდის სადგურის მონაცემებს, რომელიც არჩეულ მდებარეობასთან ყველაზე ახლოს არის (მანძილი ნაჩვენებია ზედა ნაწილში) და ვადარებთ ტემპერატურისა და ქარის ჩვენს პროგნოზებს (თხელი შავი ხაზები) გაზომვების მონაცემებს (სქელი შავი ხაზები და რომბის სიმბოლოები). პროგნოზის შეცდომების სტატისტიკა მითითებულია თითოეული დიაგრამის ქვემოთ. როდესაც ვამჩნევთ ჩვენს პროგნოზსა და ახლომდებარე სადგურის მონაცემებს შორის მოულოდნელ განსხვავებებს, სადგურს შესაძლო შეცდომებზე ვამოწმებთ.

• რა მნიშვნელობა აქვს ვებსაიტზე გამოყენებულ სხვადასხვა სიმბოლოს?

  • პიქტოგრამები: ამინდის პირობები გრაფიკულადაა შეჯამებული პიქტოგრამებით. ყველა პიქტოგრამა და მათი აღწერილობა მოცემულია აქ.
  • rainSPOT აჩვენებს ნალექს არჩეული მდებარეობის გარშემო 15 კმ რადიუსში მიზნის სიმბოლოს ფონზე დატანილი ლურჯი ან მწვანე კვადრატების სახით. მიზნის სიმბოლო არჩეულ მდებარეობაზეა ცენტრირებული. ღია ლურჯი კვადრატები მსუბუქ წვიმას, ხოლო მუქი ლურჯი კვადრატები ძლიერ წვიმას აღნიშნავს. rainSPOT ჩნდება დღიურ და (3-)საათობრივ პროგნოზებში, ასევე მიმდინარე ამინდის გვერდზე.
  • პროგნოზის სანდოობის ზოლი: დღიური მიმოხილების ნაწილში, მზის საათების ქვემოთ, განთავსებული ეს ზოლი აჩვენებს პროგნოზის სანდოობას — მაჩვენებელს, რომელიც მიუთითებს, რამდენად სავარაუდოა, რომ პროგნოზი ზუსტი იქნება.

• როგორ მუშაობს მდებარეობის ძიება?

  meteoblue უზრუნველყოფს დეტალურ ამინდის პროგნოზსა და ისტორიულ მონაცემებს დედამიწის ყოველი წერტილისთვის. მდებარეობები შეიძლება მოიძებნოს meteoblue-ის ვებგვერდის ზედა ნაწილში მდებარე მდებარეობის საძიებო ზოლით. შეგიძლიათ შეიყვანოთ სახელები, კოორდინატები ან საფოსტო ინდექსები მდებარეობის მოსაძებნად. ასევე შესაძლებელია მდებარეობის არჩევა რუკაზე პირდაპირ დაწკაპებით, რომელიც იხსნება, როდესაც მდებარეობის საძიებო ზოლს დააწკაპებთ. თუ მარჯვნივ მდებარე ლოკატორის სიმბოლოს დააწკაპებთ, მდებარეობის ძიება, თქვენი ნებართვის შემთხვევაში, გამოავლენს თქვენს მიმდინარე მდებარეობას. meteoblue იყენებს არჩეულ მდებარეობას, სანამ სხვა მდებარეობას არ აირჩევთ. მეტი ინფორმაციის ნახვა შეგიძლიათ ჩვენი დახმარების გვერდზე მდებარეობის ძიების შესახებ.

• როგორ ითვლება ამინდის მონაცემები?

  meteoblue მართავს მრავალ რიცხვით ამინდის მოდელს და დამატებით იყენებს მონაცემებს მოდელებიდან, რომლებიც ამინდის სამსახურების მიერ ოპერируется მთელ მსოფლიოში. meteoblue ავტომატურად აანალიზებს ხელმისაწვდომ მოდელურ მონაცემებს და ქმნის ე. წ. კონსენსუსურ პროგნოზს. ეს meteoblue-ის მრავალმოდელური მიდგომა გამოიყენება ყველა მდებარეობისთვის და ამინდის ცვლადების უმეტესობისთვის. ჩვენ აგრეთვე ვიყენებთ დაკვირვებებსა და მიმდინარე გაზომვებს, თუკი ისინი ხელმისაწვდომია, რათა დავახვეწოთ პროგნოზი ამ ცვლადებისთვის.

  ტემპერატურის, ქარისა და ნამის წერტილის პროგნოზები კიდევ უფრო დახვეწილია ხელოვნური ინტელექტის (AI) გამოყენებით meteoblue Learning MultiModel-ში (mLM). AI-კომპონენტი გაწვრთნილია ხელმისაწვდომ ისტორიულ და მიმდინარე საზომ მონაცემებზე. როდესაც მომხმარებელი ამინდის პროგნოზს ითხოვს, mLM აანალიზებს სასურველი მეტეოროლოგიური ცვლადისა და მდებარეობის — მაგალითად, ბაზელი (შვეიცარია) —ათვის ამინდის მოდელების ხელმისაწვდომობას. mLM იყენებს ხელმისაწვდომ მოდელების სხვადასხვა ტემპერატურულ შედეგებს და ამ მონაცემებს ამწონის იმაზე დაყრდნობით, რაც ისტორიული და პროგნოზირებული ამინდის მონაცემებიდან „ისწავლა“. დამატებით, გათვალისწინებულია მიმდინარე გაზომვებიცა და დაკვირვებებიც, თუ ისინი არსებობს. თუ საჭიროა ციურიხის ტემპერატურის მონაცემები, mLM ისევ ამოწმებს მოდელების ხელმისაწვდომობას და თავიდან ანგარიშობს სხვადასხვა მოდელიდან მიღებული ცვლადების წონებს. აქაური წონები შეიძლება (და, ალბათ, იქნება) სრულიად განსხვავებული ბაზელისაზე. და თუ იგივე მონაცემები მოგვიანებით ისევ მოითხოვეს, წონები კვლავ შეიძლებაradical განსხვავებული იყოს.

  ჩვენ ვთავაზობთ ამომწურავ ინფორმაციას meteoblue Learning MultiModel-ისა და ჩვენი პროგნოზების ვერიფიკაციის შესახებ. ხელმისაწვდომ ამინდის მოდელებსა და მათ სივრცით რეზოლუციას მიმოხილვას ნახავთ აქ.

• რა ამინდის მონაცემების მიღება შემიძლია meteoblue-დან და როგორ?

  შეგიძლიათ ჩვენი შეთავაზება ექვსი განზომილებით შეისწავლოთ:

  • გლობალური დაფარვა – ამინდის მონაცემები დედამიწის ნებისმიერ წერტილზე
  • უმაღლესი სიზუსტე – სიმულაციები დამტკიცებული მაქსიმალური სიზუსტით
  • უნიკალური დროითი დიაპაზონი – საათობრივი მონაცემების უწყვეტი არქივი 1984 წლიდან
  • მარტივი წვდომა – მონაცემების, რუკების, სურათებისა და სხვა მასალის მაღალი სისწრაფით მიწოდება
  • მრავალი მონაცემთა წყარო – საუკეთესო წყაროს ადვილი არჩევა
  • სექტორზე მორგებული – ინდივიდუალური გადაწყვეტილებები სხვადასხვა სექტორისთვის, როგორიცაა სოფლის მეურნეობა, ენერგეტიკა, ლოგისტიკა და სხვ.

meteoblue-ის პროდუქტებსა და სერვისებზე დეტალური ინფორმაციისთვის იხილეთ ჩვენი დახმარების გვერდები და სრული FAQ.