ხშირად დასმული კითხვები (ხდკ):

• რატომ არის არასწორი ჩემი ადგილმდებარეობის პროგნოზი?

  • არასწორი პროგნოზების მიზეზები

    არსებობს რამდენიმე ფაქტორი, რომელმაც შეიძლება გამოიწვიოს არაზუსტი პროგნოზი კონკრეტული მდებარეობისთვის. ზოგიერთი ეს ფაქტორი დამახასიათებელია ამინდის პროგნოზირებისთვის:

    • ძალიან ლოკალიზებული ამინდის პირობები, როგორიცაა ელჭექი სეტყვით და წვიმებით. მაგალითად, შეიძლება წვიმების პროგნოზირება მოხდეს ადგილმდებარეობისთვის, მაგრამ მოხდეს სხვაგან მის სიახლოვეს. კიდევ ერთი მაგალითი მოიცავს ყინვას, რომელიც ძირითადად ხდება ადგილობრივად იქ, სადაც ცივი ჰაერის დაგროვებაა შესაძლებელი.
    • ამინდის პირობები, რომლებიც დამოკიდებულია გარკვეულ ფაქიზ ფიზიკურ წონასწორობაზე. მაგალითები მოიცავს თუ სად ვითარდება სეტყვის ქვები ღრუბელში, ნისლის წარმოქმნა ან წვიმის დაწყება.
    • მცირე რყევები მთებში ან სანაპირო ზოლების გასწვრივ, რომლებსაც ძლიერი გავლენა აქვთ ამინდზე, ამინდის მოდელებში არ არის აღწერილი ადეკვატურად.

    სხვა ფაქტორები უკავშირდება მონაცემებს, რომლებსაც ვიყენებთ პროგნოზების ადგილობრივად შესწორების მიზნით, ან იმ მონაცემებთან, რომლებიც პირველ რიგში „კვებავს“ ამინდის რიცხვით მოდელებს:

    • ახლომდებარე დაკვირვების არარსებობა, რაც საშუალებას მოგვცემს კორექტირება შევიტანოთ პროგნოზში ადგილობრივ დონეზე
    • შეცდომები ახლომდებარე დაკვირვებებში, რაც იწვევს პროგნოზის არასწორ ლოკალურ კორექტირებას
    • მსოფლიოს ზოგიერთ რეგიონში ძალიან მცირე ამინდის სადგური და სხვა დაკვირვებაა ხელმისაწვდომი. მონაცემთა ეს ნაკლებობა ამ რეგიონებში ამინდის პროგნოზში უფრო მეტ გაურკვევლობას იწვევს.

    და ბოლოს, ამინდის არაზუსტი გამოთვლები შეიძლება ზოგჯერ შეგვხვდეს ამინდის საუკეთესო ციფრულ მოდელებშიც კი, მაგალითად, meteoblue-ს მიერ გამოყენებულ მოდელებში. საჭიროა მათი დადგენა და გაუმჯობესება ფრთხილი ანალიზით, განმეორებითი და დეტალური დაკვირვებების საშუალებით.

  • პროგნოზირების შეცდომების პრევენციის ინსტრუმენტები და მახასიათებლები

    ზოგიერთ დღეს, პროგნოზები შეიძლება საკმაოდ გაურკვეველი იყოს, მაგრამ მაინც უკეთესი, ვიდრე პროგნოზის საერთოდ ქონა - მანამ, სანამ მომხმარებელმა იცის გაურკვევლობის შესახებ. ამიტომ meteoblue ყოველთვის მიუთითებს პროგნოზირებადობაზე მე-7 და მე-14 დღის პროგნოზებზე, უზრუნველყოფს გაურკვევლობის დიაპაზონს (მაგ. 14 დღიან პროგნოზში), დიაგრამებს, რათა სწრაფად შეფასდეს, თუ სად ემთხვევიან ამინდის მოდელები ან განსხვავდებიან და ასევე პროგნოზის მოკლევადიან გადამოწმებას. ეს ღირებული ინფორმაციაა meteoblue-ს პროგნოზების მომხმარებლებისთვის და საშუალებას გვაძლევს ვაკონტროლოთ ჩვენი პროგნოზირების სისტემა შეცდომებზე.

    • პროგნოზირებადობა: ეს ინდექსი მიუთითებს რამდენად გარკვეულია პროგნოზი მოცემული დღისთვის. თქვენ შეგიძლიათ იპოვოთ ის ჩვენს 7-დღიან პროგნოზებში, როგორც სამიზნე სიმბოლოები და ჩვენს 14-დღიან პროგნოზებში, როგორც ფერადი ზოლები ყოველი დღისთვის.
    • Multimodel: ეს დიაგრამა გვიჩვენებს, თუ როგორ გვანან ან განსხვავდებიან ამინდის მოდელები ერთ მდებარეობაზე. პროგნოზი უფრო დამაჯერებელია, როდესაც მოდელები ელოდებიან მსგავს ამინდს და როდესაც მაჩვენებლები უფრო ახლოს არიან ერთმანეთთან. იქ, სადაც გრაფიკებზე ჩანს განსხვავებები ან დაშორებები, პროგნოზი უფრო გაურკვეველია. გაითვალისწინეთ, რომ ამინდის მოდელები დახარისხებულია ფერების მიხედვით, რომ თვალსაჩინო იყოს რომელი პროგნოზი რომელ მოდელიდან გამომდინარეობს.
    • მოკლევადიანი გადამოწმება: ჩვენ განუწყვეტლივ ვამოწმებთ ჩვენს პროგნოზებს მსოფლიოში შეგროვებული საზომი მონაცემებით. მოკლევადიანი გადამოწმების მიზნით, ჩვენ ვიყენებთ მონაცემებს შერჩეულ ადგილთან ახლოს მდებარე ამინდის სადგურიდან (მანძილი ნაჩვენებია ზედა ნაწილში) და ვადარებთ ტემპერატურასა და ქარის პროგნოზებს (წვრილი შავი ხაზები) გაზომვის მონაცემებთან (სქელი შავი ხაზები და რომბის ფორმის სიმბოლოები). პროგნოზის შეცდომის სტატისტიკა მოცემულია თითოეული დიაგრამის ქვეშ. იქ, სადაც ჩვენ ვხვდებით მოულოდნელ განსხვავებებს ჩვენს პროგნოზსა და ახლომდებარე სადგურს შორის, ვამოწმებთ სადგურს შესაძლო შეცდომებზე.

• რას ნიშნავს ვებ–გვერდზე გამოყენებული სხვადასხვა სიმბოლოები?

  • პიქტოგრამები: ამინდის პირობები გრაფიკულად არის დააჯამებული პიქტოგრამების საშუალებით. ყველა პიქტოგრამა და მათი აღწერილობა ჩამოთვლილია აქ.
  • rainSPOT აჩვენებს ნალექებს 15 კმ-ზე არჩეული მდებარეობის გარშემო, როგორც ლურჯი ან მწვანე კვადრატებით სამიზნე სიმბოლოს ფონზე. სამიზნე სიმბოლო ორიენტირებულია შერჩეულ ადგილას. ღია ცისფერი კვადრატები წარმოადგენს მსუბუქ წვიმას, ხოლო მუქი ლურჯი კვადრატები - ძლიერ წვიმას. rainSPOT ჩნდება ყოველდღიურად და (3-) საათობრივ პროგნოზებზე ამინდის მიმდინარე გვერდზე.
  • პროგნოზირების ზოლი: ყოველდღიური მიმოხილვის ზოლი მზის საათების ქვემოთ მიუთითებს პროგნოზირებაზე, რამდენად შესაძლებელია, რომ პროგნოზი იყოს ზუსტი.

• როგორ მუშაობს მდებარეობის ძიება?

  meteoblue გთავაზობთ ამინდის დეტალურ პროგნოზს და ისტორიულ მონაცემებს დედამიწის ყველა წერტილისთვის. მდებარეობის პოვნა შესაძლებელია ჩვენი მდებარეობის საძიებო ზოლის საშუალებით, რომელიც განთავსებულია meteoblue-ს ვებ-გვერდის ზედა მხარეს. მდებარეობის მოსაძებნად შეგიძლიათ აკრიფოთ სახელები, კოორდინატები ან საფოსტო ინდექსები. მდებარეობის შერჩევა ასევე შესაძლებელია პირდაპირ რუკაზე მითითებით, რომელიც იხსნება მდებარეობის საძიებო ზოლზე დაწკაპუნებით. თუ მარჯვენა მხარეს დააჭირეთ ლოკატორის სიმბოლოს, მდებარეობის ძიება დააფიქსირებს თქვენს ამჟამინდელ მდებარეობას, იმ შემთხვევაში, თუ ამის საშუალებას მისცემთ meteoblue-ს ვებ-გვერდს. meteoblue იყენებს არჩეულ ადგილს, სანამ არ აირჩევთ სხვა ადგილს. თქვენ შეგიძლიათ შეიტყოთ მეტი ჩვენს ადგილმდებარეობის ძიების დახმარების გვერდზე.

• როგორ გამოითვლება ამინდის მონაცემები?

  meteoblue ამუშავებს რიცხვითი ამინდის დიდ რაოდენობას და გარდა ამისა იყენებს მონაცემებს მოდელებიდან, რომლებსაც ამინდის სერვისები მართავენ მთელს მსოფლიოში. meteoblue ავტომატურად აანალიზებს არსებული მოდელის მონაცემებს და ქმნის ე.წ. კონსენსუსის პროგნოზს. Meteoblue-ს ეს მულტიმოდელური მიდგომა ვრცელდება ყველა ადგილას და ამინდის უმეტეს ცვლადზე. ჩვენ ასევე ვიყენებთ დაკვირვებებსა და მიმდინარე გაზომვებს, თუ ეს შესაძლებელია, რათა შევასწოროთ პროგნოზი ამ ცვლადებისთვის.

  ტემპერატურის, ქარისა და ნამიანობის პროგნოზები კიდევ უფრო გაუმჯობესებულია ხელოვნური ინტელექტით (AI) meteoblue Learning MultiModel (mLM) საშუალებით. AI კომპონენტი მომზადებულია ხელმისაწვდომი ისტორიული და გაზომვის ამჟამინდელი მონაცემებით. როდესაც მომხმარებელი ითხოვს ამინდის პროგნოზს, mLM აანალიზებს ამინდის მოდელების ხელმისაწვდომობას ამინდის სასურველი ცვლადისა და სასურველი მდებარეობისთვის, მაგალითად ბაზელი (შვეიცარია). mLM იყენებს ამინდის მოდელების სხვადასხვა ტემპერატურულ შედეგებს და აწონასწორებს ამ მონაცემებს იმის საფუძველზე, რაც მან ”შეისწავლა” ისტორიული და პროგნოზირებული ამინდის მონაცემებიდან. გარდა ამისა, არსებული გაზომვები და დაკვირვებები მხედველობაში მიიღება, თუ ის ხელმისაწვდომია. თუ საჭიროა ციურიხის ტემპერატურის მონაცემები, mLM კვლავ ამოწმებს ამინდის მოდელის ხელმისაწვდომობას და კვლავ ითვლის ცვლადების წონას ამინდის სხვადასხვა მოდელის მიხედვით. ამასთან, აქ შეწონვა შეიძლება სრულიად განსხვავებული იყოს (და ალბათ არის), ვიდრე ბაზელში. და თუ მოგვიანებით იგივე მონაცემებს ითხოვს, შეწონვა შეიძლება კვლავ სრულიად სხვაგვარი იყოს.

  ჩვენ ვრცელ ინფორმაციას გაწვდითmeteoblue Learning MultiModel და ჩვენი პროგნოზების გადამოწმების შესახებ. არსებული ამინდის მოდელების მიმოხილვა და მათი სივრცული რეზოლუცია შეგიძლიათ იხილოთ აქ.

• ამინდის რა მონაცემები შემიძლია მივიღო meteoblue-დან და როგორ?

  შეგიძლიათ დაათვალიეროთ ჩვენი შეთავაზება ექვს განზომილებაში:

  • გლობალური დაფარვა – ამინდის მონაცემები დედამიწის ნებისმიერი ადგილისთვის
  • მაღალი სიზუსტე – სიმულაციები მაქსიმალური დადასტურებული სიზუსტით
  • უნიკალური დროის დიაპაზონი – მონაცემების საათობრივი დიაპაზონი გამოტოვების გარეშე 1984 წლიდან მოყოლებული
  • მარტივი წვდომა – მონაცემთა, რუკების, სურათების და ა.შ. სწრაფი მიწოდება.
  • მონაცემთა მრავალი წყარო – მონაცემთა საუკეთესო წყაროს მარტივი არჩევა
  • სექტორის სპეციფიკა – მორგებული გადაწყვეტილებები სხვადასხვა სექტორისთვის, ისეთის როგორიცაა სოფლის მეურნეობა, ენერგეტიკა, ლოგისტიკა და ა.შ.

დეტალური ინფორმაციის მისაღებად meteoblue-ს პროდუქტებსა და მომსახურებებთან დაკავშირებით, იხილეთ ჩვენი დახმარების გვერდები და ჩვენისრული ხდკ აქ.