Comparação de modelos meteorológicos para 24.9°N 91.87°L
As linhas azuis correspondem às previsões calculadas por diferentes modelos meteorológicos de alta resolução. Também são apresentados os membros de uma previsão ensemble tradicional, onde o mesmo modelo (GFS) é executado várias vezes com condições iniciais ligeiramente diferentes, para refletir as incertezas nas observações necessárias para executar um modelo de previsão. Os membros do GFS foram reduzidos e o BIAS foi corrigido para corresponder melhor às condições climáticas locais; os dados dos modelos de alta resolução não são afetados.
- No gráfico superior, a previsão de temperatura para 24.9°N 91.87°L é mostrada usando azul claro para diferentes modelos de alta resolução e roxo para os membros do conjunto GFS. A linha preta representa a previsão de temperatura mais adequada, conforme mostrado em nossa página inicial. As linhas tracejadas mostram as temperaturas médias do conjunto GFS e ECMWF.
- O 2o gráfico mostra a previsão da precipitação acumulada, ou seja, a quantidade total que cai de hoje até à data indicada no eixo do tempo. As barras azuis mostram as somas de precipitação por hora.
- O gráfico 3rd mostra a cobertura de nuvem em percentagem usando azul claro para modelos meteorológicos de alta resolução e verde para os membros do ensemble GFS.
- O gráfico 4th indica a previsão do vento calculada por modelos de alta resolução (azul claro) e pela previsão do ensemble (verde). Também é mostrado o resumo diário da direção do vento através da rosa de ventos. Segmentos maiores indicam que essa direção do vento é mais provável e mais frequente ao longo do dia. Se você tem muitos segmentos de tamanho aproximadamente igual, significa que a previsão da direção do vento é muito incerta. Se houver dois setores predominantes, mas direções opostas, isso indica a presença de brisas térmicas, onde o vento sopra de direções opostas durante o dia e a noite.
Por que mostramos uma previsão tradicional ensemble e uma previsão Multimodel ao mesmo tempo?
Um ensemble tradicional (por exemplo, GFS), calculado com o mesmo modelo de previsão, muitas vezes subestima as incertezas do clima nos primeiros 3 a 5 dias, superestimando a confiabilidade na previsão. Além disso, o ensemble tradicional funciona com uma resolução muito mais baixa, descuidando assim alguns fenómenos meteorológicos locais, que podem ser observados em modelos de alta resolução. É muito importante ter em conta que todos os membros de um ensemble tradicional têm a mesma probabilidade de serem corretos (não existe um meio de dizer com antecedência qual deles será o melhor). Isso contrasta com os modelos de alta resolução, onde alguns modelos oferecem melhores previsões do que outros, dependendo dos lugares e das condições climáticas.
Modelos meteorológicos
Modelos meteorológicos simulam processos físicos. Um modelo meteorológico divide o mundo ou uma região em pequenas células de uma grelha (quadrícula). Cada célula é de cerca de 4 km a 40 km de largura e 100m a 2 quilómetros de altura. Os nossos modelos contêm 60 camadas atmosféricas e atingem uma profundidade de 10-25 hPa (60 km de altitude) na estratosfera. O clima é simulado resolvendo equações matemáticas complexas entre todas as células da grelha (quadrícula) a cada poucos segundos. Variáveis como a temperatura, velocidade do vento ou nuvens são armazenadas a cada hora.
meteoblue utiliza um grande número de modelos meteorológicos e integra open data a partir de várias fontes. Todos os modelos meteoblue são computados duas vezes por dia num dedicado cálculo de computação de alta performance.
Modelo | Região | Resolução | Última atualização | Fonte | |
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Família de modelos NEMS: sucessores dos modelos NMM melhorados (em funcionamento desde 2013). NEMS é um modelo multi-escala (usado tanto em domínios globais como locais) e melhora significativamente a previsão do desenvolvimento de nuvens e da precipitação. |
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NEMS-4 | Europa Central | 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 | Nova Zelândia | 8.0 km | 180 h | 19:42 UTC | meteoblue |
NEMS-10 | Índia | 10.0 km | 180 h | 20:32 UTC | meteoblue |
NEMS-8 | Ásia Oriental | 8.0 km | 180 h | 19:19 UTC | meteoblue |
NEMS-12 | América Central | 12.0 km | 180 h | 21:53 UTC | meteoblue |
NEMS-10 | África do Sul | 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 | América do Sul | 10.0 km | 180 h | 21:29 UTC | meteoblue |
Família dos modelos NMM: primeiros modelos meteorológicos de meteoblue (em funcionamento desde 2007). NMM é um modelo meteorológico regional e altamente otimizado para terrenos complexos. |
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NMM-4 | Europa Central | 4.0 km | 72 h | 17:39 UTC | meteoblue |
NMM-12 | Europa | 12.0 km | 180 h | 18:56 UTC | meteoblue |
NMM-18 | África do Sul | 18.0 km | 180 h | 19:28 UTC | meteoblue |
NMM-18 | América do Sul | 18.0 km | 180 h | 21:08 UTC | meteoblue |
NMM-18 | Sudeste da Ásia | 18.0 km | 180 h | 20:02 UTC | meteoblue |
Domínios de terceiros: Como visto na maioria dos outros sites |
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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 | 20:16 UTC | Deutscher Wetterdienst |
HARMN-5 | Europa Central | 5.0 km | 60 h | 17:25 UTC | KNMI |
GFS-40 | Global | 40.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 16:50 UTC | NOAA NCEP |
NAM-12 | América do Norte | 12.0 km | 84 h (@ 3hourly h) | 15:09 UTC | NOAA NCEP |
NAM-5 | América do Norte | 5.0 km | 48 h | 17:21 UTC | NOAA NCEP |
NAM-3 | América do Norte | 3.0 km | 60 h | 15:49 UTC | NOAA NCEP |
HRRR-2 | América do Norte | 3.0 km | 17 h | 22:29 UTC | NOAA NCEP |
FV3-5 | Alaska | 5.0 km | 48 h | 11:29 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 | França | 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 | América do Norte | 2.5 km | 48 h | 18:55 UTC | Environment Canada |
MSM-5 | Japan | 5.0 km | 78 h | 11:26 UTC | Japan Meteorological Agency |
UKMO-2 | UK/France | 2.0 km | 120 h (@ 3hourly h) | 18:56 UTC | UK MET OFFICE |
COSMO-5 | Europa Central | 5.0 km | 72 h | > 24h | AM/ARPAE/ARPAP |
COSMO-2 | Alps/Italy | 2.0 km | 48 h | > 24h | AM/ARPAE/ARPAP |
NBM-2 | América do Norte | 2.5 km | 180 h (@ 3hourly h) | 22:29 UTC | NOAA NCEP |
WRFAMS-7 | América do Sul | 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 |
Cobertura mundial
Os modelos meteorológicos meteoblue cobrem as áreas mais povoadas em alta resolução (3-10km) e em todo o mundo em resolução moderada (30km). O mapa ao lado mostra modelos NMM como vermelhos e modelos NEMS como caixas pretas. Outras cores mostram modelos de terceiros. Os modelos globais não são mostrados. Para uma única previsão, múltiplos modelos meteorológicos, análise estatística, medições, radar e telemetria de satélite são considerados e combinados para gerar a previsão meteorológica mais provável para qualquer local na Terra.