Korzystając z tej strony wyrażasz zgodę na wykorzystanie ciasteczek do analizy, personalizacji treści i reklam. Czytaj więcej na temat ciasteczek.
Porównuj nasze prognozy pogody z danymi zaobserwowanymi w ciągu ostatnich kilku dni z naszą weryfikacją krótkoterminową dla Kilonia.

Comparison of weather models for Kilonia

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 Kilonia 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.


Modele pogodowe

Modele pogodowe imitują procesy fizyczne. Model pogodowy dzieli świat lub region na „komórki sieci". Każda komórka ma około 4km do 40km szerokości i 100m do 2km wysokości. Nasze modele posiadają 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.

NEMS4 Europa Środkowa 4 km 72 h 08:40 CET meteoblue
NEMS12 Europa 12 km 180 h 09:18 CET meteoblue
NEMS-8 Ameryka Środkowa 12 km 180 h 10:58 CET meteoblue
NEMS12 Indie 12 km 180 h 09:29 CET meteoblue
NEMS10 Ameryka Południowa 10 km 180 h 11:49 CET meteoblue
NEMS10 South Africa 10 km 180 h 09:55 CET meteoblue
NEMS8 Nowa Zelandia 8 km 180 h 08:20 CET meteoblue
NEMS8 Japan East Asia 8 km 180 h 08:10 CET meteoblue
NEMS30 Global 30 km 180 h 06:27 CET meteoblue
NEMS2-30 Global 30 km 168 h 13:02 CET 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.

NMM4 Europa Środkowa 4 km 72 h 06:26 CET meteoblue
NMM12 Europa 12 km 180 h 08:01 CET meteoblue
NMM18 Ameryka Południowa 18 km 180 h 10:10 CET meteoblue
NMM18 South Africa 18 km 180 h 08:23 CET meteoblue
NMM18 Azja Południowo-Wschodnia 18 km 180 h 08:57 CET meteoblue

Domeny stron trzecich: Jak widać na większości stron internetowych

GFS22 Global 22 km 180 h (@ 3 h) 05:31 CET NOAA NCEP
GFS40 Global 40 km 180 h (@ 3 h) 05:42 CET NOAA NCEP
GFSENS05 Global 40 km 336 h (@ 6 h) 08:47 CET NOAA NCEP
NAM5 Ameryka Północna 5 km 48 h 06:20 CET NOAA NCEP
NAM12 Ameryka Północna 12 km 84 h (@ 3 h) 15:48 CET NOAA NCEP
ICON7 Europa 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 Niemcy 2.5 km 27 h 14:31 CET Deutscher Wetterdienst
GEM25 Global 25 km 168 h (@ 3 h) 07:01 CET Environment Canada
AROME2 Francja 2 km 36 h 06:06 CET METEO FRANCE
ARPEGE11 Europa 11 km 96 h 07:41 CET METEO FRANCE
ARPEGE40 Global 40 km 96 h (@ 3 h) 06:03 CET METEO FRANCE
HIRLAM11 Europa 11 km 48 h 06:30 CET KNMI

Zasięg ogólnoświatowy

meteoblue domain overview Obszary o największym zaludnieniu, modele pogodowe meteoblue prezentują z dużą rozdzielczością (3-10km), natomiast dane globalne - ze średnią rozdzielczością (30km). Mapa z boku przedstawia modele NMM w kolorze czerwonym, natomiast modele NEMS przedstawia nako czarne kratki. Dla jednej prognozy pogody bierze się pod uwagę wiele modeli pogodowych, analizy statystyczne, pomiary, dane radarowe i telemetrię satelitarną, które łączy się razem w celu wygenerowania najbardziej prawdopodobnej prognozy pogody dla danej lokalizacji na Ziemi.