Porównanie modeli pogodowych dla Taleigao
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 Taleigao 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 | 18:22 UTC | meteoblue |
NEMS-12 | Europa | 12.0 km | 180 h | 19:13 UTC | meteoblue |
NEMS-30 | Global | 30.0 km | 180 h | 17:49 UTC | meteoblue |
NEMS-8 | Nowa Zelandia | 8.0 km | 180 h | 19:42 UTC | meteoblue |
NEMS-10 | Indie | 10.0 km | 180 h | 20:32 UTC | meteoblue |
NEMS-8 | Japonia Azja wschodnia | 8.0 km | 180 h | 19:19 UTC | meteoblue |
NEMS-12 | Ameryka Centralna | 12.0 km | 180 h | 21:53 UTC | meteoblue |
NEMS-10 | Republika Południowej Afryki | 10.0 km | 180 h | 20:37 UTC | meteoblue |
NEMS2-12 | Europa | 12.0 km | 168 h | 22:04 UTC | meteoblue |
NEMS2-30 | Global | 30.0 km | 168 h | 11:59 UTC | meteoblue |
NEMS-10 | Ameryka Południowa | 10.0 km | 180 h | 21:29 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 | 17:39 UTC | meteoblue |
NMM-12 | Europa | 12.0 km | 180 h | 18:56 UTC | meteoblue |
NMM-18 | Republika Południowej Afryki | 18.0 km | 180 h | 19:28 UTC | meteoblue |
NMM-18 | Ameryka Południowa | 18.0 km | 180 h | 21:08 UTC | meteoblue |
NMM-18 | Azja Południowo-Wschodnia | 18.0 km | 180 h | 20:02 UTC | meteoblue |
Domeny stron trzecich: Jak widać na większości stron internetowych |
|||||
IFSENS-40 | Global | 30.0 km | 360 h (@ 3hourly h) | 21:33 UTC | ECMWF |
GFSENS-40 | Global | 40.0 km | 384 h (@ 3hourly h) | 20:20 UTC | NOAA NCEP |
GFS-25 | Global | 22.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 16:32 UTC | NOAA NCEP |
GFS-12 | Global | 12.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 16:56 UTC | NOAA NCEP |
IFS-20 | Global | 20.0 km | 144 h (@ 3hourly h) | 21:17 UTC | ECMWF |
ICON-12 | Global | 13.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 17:43 UTC | Deutscher Wetterdienst |
ICON-7 | Europa | 7.0 km | 120 h (@ 3hourly h) | 16:27 UTC | Deutscher Wetterdienst |
ICOND-2 | Germany and Alps | 2.0 km | 48 h | 23:18 UTC | Deutscher Wetterdienst |
HARMN-5 | Europa Środkowa | 5.0 km | 60 h | 23:25 UTC | KNMI |
GFS-40 | Global | 40.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 16:50 UTC | NOAA NCEP |
NAM-12 | Ameryka Północna | 12.0 km | 84 h (@ 3hourly h) | 15:09 UTC | NOAA NCEP |
NAM-5 | Ameryka Północna | 5.0 km | 48 h | 17:21 UTC | NOAA NCEP |
NAM-3 | Ameryka Północna | 3.0 km | 60 h | 15:49 UTC | NOAA NCEP |
HRRR-2 | Ameryka Północna | 3.0 km | 17 h | 23:27 UTC | NOAA NCEP |
FV3-5 | Alaska | 5.0 km | 48 h | 23:29 UTC | NOAA NCEP |
ARPEGE-40 | Global | 40.0 km | 96 h (@ 3hourly h) | 16:33 UTC | METEO FRANCE |
ARPEGE-11 | Europa | 11.0 km | 96 h | 16:05 UTC | METEO FRANCE |
AROME-2 | Francja | 2.0 km | 42 h | 16:27 UTC | METEO FRANCE |
UKMO-10 | Global | 10.0 km | 144 h (@ 3hourly h) | 19:00 UTC | UK MET OFFICE |
GEM-15 | Global | 15.0 km | 168 h (@ 3hourly h) | 20:54 UTC | Environment Canada |
RDPS-2 | Ameryka Północna | 2.5 km | 48 h | 18:55 UTC | Environment Canada |
MSM-5 | Japan | 5.0 km | 78 h | 23:26 UTC | Japan Meteorological Agency |
UKMO-2 | UK/France | 2.0 km | 120 h (@ 3hourly h) | 18:56 UTC | UK MET OFFICE |
COSMO-5 | Europa Środkowa | 5.0 km | 72 h | > 24h | AM/ARPAE/ARPAP |
COSMO-2 | Alps/Italy | 2.0 km | 48 h | > 24h | AM/ARPAE/ARPAP |
NBM-2 | Ameryka Północna | 2.5 km | 180 h (@ 3hourly h) | 22:29 UTC | NOAA NCEP |
WRFAMS-7 | Ameryka Południowa | 7.0 km | 168 h | 20:56 UTC | CPTEC/INPE |
AIFS-25 | Global | 25.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 20:14 UTC | ECMWF |
IFS-HRES | Global | 10.0 km | 144 h (@ 3hourly h) | 19:49 UTC | ECMWF |
CAMS-10 | Europa | 10.0 km | 96 h | 10:00 UTC | ECMWF Copernicus |
CAMS-40 | Global | 40.0 km | 120 h (@ 3hourly h) | 22:09 UTC | ECMWF Copernicus |
WW3-25 | Global | 25.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 19:14 UTC | NOAA NCEP |
WW3-4 | Baltic/Arctic | 4.0 km | 72 h | 21:46 UTC | MET Norway |
GWAM-25 | Global | 25.0 km | 174 h (@ 3hourly h) | > 24h | DWD |
EWAM-5 | Europa | 5.0 km | 78 h | 16:43 UTC | DWD |
MFWAM-8 | Global | 8.0 km | 228 h (@ 3hourly h) | 21:45 UTC | Copernicus / MeteoFrance |
MEDWAM-4 | Mediterranean | 4.0 km | 204 h | 06:33 UTC | Copernicus |
IBIWAM-5 | Iberian Biscay Irish | 5.0 km | 216 h | 14:12 UTC | Copernicus |
BALWAM-2 | Baltic | 2.0 km | 144 h | 22:27 UTC | Copernicus / FMI |
RTOFS-9 | Global | 9.0 km | 192 h (@ 3hourly h) | 01:11 UTC | NOAA NCEP |
Zasięg ogólnoświatowy
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.