Porównaj nasze prognozy z danymi obserwacyjnymi z ostatnich dni z naszą weryfikacją krótkoterminową dla Berno.

Porównanie modeli pogodowych dla Berno

Niebieskie linie odpowiadają prognozom wyliczanym przez różne modele pogody o wysokiej rozdzielczości. Przedstawiamy także tradycyjne prognozy typu ensemble, w których ten sam model pogodowy (GFS) jest uruchamiany kilkakrotnie z nieco innymi warunkami początkowymi, co odzwierciedla niepewność w obserwacjach wymaganych do uruchomienia modelu prognozy. Modele GFS skurczono i skorygowano, aby dopasować je do lokalnych warunków pogodowych, dane z modeli o wysokiej rozdzielczości pozostają niezmienione.

  • Na górnym wykresie prognoza temperatury dla Berno jest pokazana przy użyciu jasnoniebieskiego koloru dla różnych modeli o wysokiej rozdzielczości i fioletowego dla członków zespołu GFS. Czarna linia przedstawia najlepiej dopasowaną prognozę temperatury, jak pokazano na naszej stronie startowej. Linie przerywane pokazują średnie temperatury zespołów GFS i ECMWF.
  • Wykres 2i przedstawia skumulowaną prognozę opadów, czyli całkowitą ilość opadów od dnia dzisiejszego do daty wskazanej na osi czasu. Niebieskie słupki pokazują godzinowe sumy opadów.
  • Wykres 3. za pomocą koloru jasnoniebieskiego przedstawia przewidywane pokrycie procentowe zachmurzenia dla modeli pogodowych o wysokiej rozdzielczości i zielonego dla modeli GFS.
  • Wykres 4. przedstawia prognozę wiatru obliczoną przez modele o wysokiej rozdzielczości (jasnoniebieskie) i przy pomocy prognozowania typu ensemble (zielony). Róża wiatrów przedstawia również codzienne podsumowanie kierunków wiatru. Większe segmenty wskazują, że dany kierunek wiatru jest bardziej prawdopodobny i częstszy w ciągu dnia niż kierunki przedstawiane za pomocą mniejszych segmentów. Gdy wiele segmentów ma tę samą wielkość, prognoza kierunku wiatru jest bardzo niepewna. Istnienie dwóch przeciwstawnych kierunków często wskazuje na ciepły wiatr, wiejący w ciągu dnia z innego kierunku niż w nocy.

Dlaczego w tym samym czasie pokazujemy tradycyjną prognozę typu ensemble i prognozę wielomodelową?

W tradycyjnych prognozach ensemble (np. GFS), korzystających z tego samego modelu prognozy, często ignoruje się niepewność pogody w ciągu pierwszych 3 do 5 dni, czego rezultatem jest zbyt duża ufność w poprawność danej prognozy. Co więcej, tradycyjne prognozowanie typu ensemble przeprowadza się w znacznie niższej rozdzielczości, nie biorąc pod uwagę niektórych lokalnych zjawisk pogodowych, które można zobaczyć w modelach o wysokiej rozdzielczości. Bardzo ważne jest także to, że w przypadku wszystkich tradycyjnych prognoz typu ensemble istnieje takie samo prawdopodobieństwo ich trafności (nie można z wyprzedzeniem określić, która z nich będzie lepsza). Jest to sprzeczne z modelami o wysokiej rozdzielczości, gdyż niektóre dostarczają lepsze prognozy niż inne, w zależności od lokalizacji i warunków pogodowych.


Modele pogodowe

Modele pogodowe imitują procesy fizyczne. Model pogodowy dzieli świat lub region na „komórki siatki". Każda komórka ma około 4km do 40km szerokości i 100m do 2km wysokości. Nasze modele zawierają 60 warstw atmosferycznych i sięgają głęboko do stratosfery, gdzie ciśnienie wynosi 10-25 hPa (60km wysokości nad poziomem morza). Pogoda jest imitowana co kilka sekund na podstawie skomplikowanych równań matematycznych wyliczanych pomiędzy wszystkimi komórkami siatki, natomiast parametry takie jak temperatur, prędkość wiatru lub zachmurzenie są przechowywane przez godzinę.

Meteoblue obsługuje dużą liczbę modeli pogodowych i integruje dane dostępne z różnych źródeł. Dwa razy dziennie dokonujemy obliczeń na wszystkich modelach meteoblue, na wyodrębnionej klastrze o wysokiej wydajności (HPC).

Model Region Rozdzielczość Ostatnia aktualizacja Źródło

Rodzina modeli NEMS: Udoskonalone nowsze wersje NMM (funkcjonują od 2013). NEMS jest modelem wielowymiarowym (używanym w skali lokalnej i światowej), który znacznie trafniej przewiduje rozwój zachmurzenia i opady deszczu.

NEMS-4 Europa Środkowa 4.0 km 72 h 20:33 UTC meteoblue
NEMS-12 Europa 12.0 km 180 h 21:28 UTC meteoblue
NEMS-30 Global 30.0 km 180 h 20:21 UTC meteoblue
NEMS-8 Nowa Zelandia 8.0 km 180 h 21:38 UTC meteoblue
NEMS-10 Indie 10.0 km 180 h 22:25 UTC meteoblue
NEMS-8 Japonia Azja wschodnia 8.0 km 180 h 21:16 UTC meteoblue
NEMS-12 Ameryka Centralna 12.0 km 180 h 23:59 UTC meteoblue
NEMS-10 Republika Południowej Afryki 10.0 km 180 h 22:52 UTC meteoblue
NEMS2-12 Europa 12.0 km 168 h 00:08 UTC meteoblue
NEMS2-30 Global 30.0 km 168 h 16:34 UTC meteoblue
NEMS-10 Ameryka Południowa 10.0 km 180 h 23:53 UTC meteoblue

Rodzina modeli NMM: pierwszy model pogodowy meteoblue (funkcjonuje od 2007). NMM to model służący do przewidywania lokalnych warunków pogodowych, jest wysoce zoptymalizowany dla obszarów o złożonym ukształtowaniu terenu.

NMM-4 Europa Środkowa 4.0 km 72 h 19:38 UTC meteoblue
NMM-12 Europa 12.0 km 180 h 21:00 UTC meteoblue
NMM-18 Republika Południowej Afryki 18.0 km 180 h 21:26 UTC meteoblue
NMM-18 Ameryka Południowa 18.0 km 180 h 23:03 UTC meteoblue
NMM-18 Azja Południowo-Wschodnia 18.0 km 180 h 22:00 UTC meteoblue

Domeny stron trzecich: Jak widać na większości stron internetowych

IFSENS-40 Global 30.0 km 360 h (@ 3hourly h) 23:35 UTC ECMWF
GFSENS-40 Global 40.0 km 384 h (@ 3hourly h) 22:14 UTC NOAA NCEP
GFS-25 Global 22.0 km 180 h (@ 3hourly h) 18:32 UTC NOAA NCEP
GFS-12 Global 12.0 km 180 h (@ 3hourly h) 18:56 UTC NOAA NCEP
IFS-20 Global 20.0 km 144 h (@ 3hourly h) 23:15 UTC ECMWF
ICON-12 Global 13.0 km 180 h (@ 3hourly h) 19:36 UTC Deutscher Wetterdienst
ICON-7 Europa 7.0 km 120 h (@ 3hourly h) 18:24 UTC Deutscher Wetterdienst
ICOND-2 Germany and Alps 2.0 km 48 h 22:16 UTC Deutscher Wetterdienst
HARMN-5 Europa Środkowa 5.0 km 48 h 19:21 UTC KNMI
GFS-40 Global 40.0 km 180 h (@ 3hourly h) 18:44 UTC NOAA NCEP
NAM-12 Ameryka Północna 12.0 km 84 h (@ 3hourly h) 17:12 UTC NOAA NCEP
NAM-5 Ameryka Północna 5.0 km 48 h 19:22 UTC NOAA NCEP
NAM-3 Ameryka Północna 3.0 km 60 h 18:11 UTC NOAA NCEP
HRRR-2 Ameryka Północna 3.0 km 17 h 00:29 UTC NOAA NCEP
FV3-5 Alaska 5.0 km 48 h 13:31 UTC NOAA NCEP
ARPEGE-40 Global 40.0 km 96 h (@ 3hourly h) 18:33 UTC METEO FRANCE
ARPEGE-11 Europa 11.0 km 96 h 18:05 UTC METEO FRANCE
AROME-2 Francja 2.0 km 42 h 18:28 UTC METEO FRANCE
UKMO-10 Global 10.0 km 144 h (@ 3hourly h) 20:59 UTC UK MET OFFICE
GEM-15 Global 15.0 km 168 h (@ 3hourly h) 22:37 UTC Environment Canada
RDPS-2 Ameryka Północna 2.5 km 48 h 20:59 UTC Environment Canada
MSM-5 Japan 5.0 km 78 h 13:26 UTC Japan Meteorological Agency
UKMO-2 UK/France 2.0 km 120 h (@ 3hourly h) 20:55 UTC UK MET OFFICE
COSMO-5 Europa Środkowa 5.0 km 72 h 21:31 UTC AM/ARPAE/ARPAP
COSMO-2 Alps/Italy 2.0 km 48 h 21:55 UTC AM/ARPAE/ARPAP
NBM-2 Ameryka Północna 2.5 km 180 h (@ 3hourly h) 00:31 UTC NOAA NCEP
WRFAMS-7 Ameryka Południowa 7.0 km 168 h 23:29 UTC CPTEC/INPE
AIFS-25 Global 25.0 km 180 h (@ 3hourly h) 22:14 UTC ECMWF
CAMS-10 Europa 10.0 km 96 h 12:01 UTC ECMWF Copernicus
CAMS-40 Global 40.0 km 120 h (@ 3hourly h) 00:08 UTC ECMWF Copernicus
WW3-25 Global 25.0 km 180 h (@ 3hourly h) 21:15 UTC NOAA NCEP
WW3-4 Baltic/Arctic 4.0 km 72 h 23:47 UTC MET Norway
GWAM-25 Global 25.0 km 174 h (@ 3hourly h) > 24h DWD
EWAM-5 Europa 5.0 km 78 h 18:43 UTC DWD
MFWAM-8 Global 8.0 km 228 h (@ 3hourly h) 23:44 UTC Copernicus / MeteoFrance
MEDWAM-4 Mediterranean 4.0 km 204 h 08:33 UTC Copernicus
IBIWAM-5 Iberian Biscay Irish 5.0 km 216 h 16:12 UTC Copernicus
BALWAM-2 Baltic 2.0 km 144 h 00:28 UTC Copernicus / FMI
RTOFS-9 Global 9.0 km 192 h (@ 3hourly h) 03:12 UTC NOAA NCEP

Zasięg ogólnoświatowy

meteoblue domain overview Modele pogodowe Meteoblue pokrywają najbardziej zaludnione obszary w wysokiej rozdzielczości (3-10km) i cały świat w umiarkowanej rozdzielczości (30km). Mapa z boku pokazuje modele NMM jako czerwone i modele NEMS jako czarne pola. Inne kolory pokazują modele innych firm. Modele globalne nie są pokazane. Dla pojedynczej prognozy, wiele modeli pogodowych, analizy statystyczne, pomiary, radary i telemetria satelitarna są brane pod uwagę i łączone w celu wygenerowania najbardziej prawdopodobnej prognozy pogody dla każdego miejsca na Ziemi.

Powrót do góry