Compare as nossas previsões com dados de observação para os últimos dias com a nossa verificação a curto prazo para Cantábria.

Comparação de modelos meteorológicos para Cantábria

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 Cantábria 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

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.

NEMS-4 Europa Central 4.0 km 72 h 18:26 UTC meteoblue
NEMS-12 Europa 12.0 km 180 h 19:15 UTC meteoblue
NEMS-30 Global 30.0 km 180 h 17:52 UTC meteoblue
NEMS-8 Nova Zelândia 8.0 km 180 h 19:24 UTC meteoblue
NEMS-10 Índia 10.0 km 180 h 20:14 UTC meteoblue
NEMS-8 Ásia Oriental 8.0 km 180 h 19:05 UTC meteoblue
NEMS-12 América Central 12.0 km 180 h 21:55 UTC meteoblue
NEMS-10 África do Sul 10.0 km 180 h 20:39 UTC meteoblue
NEMS2-12 Europa 12.0 km 168 h 22:07 UTC meteoblue
NEMS2-30 Global 30.0 km 168 h 23:32 UTC meteoblue
NEMS-10 América do Sul 10.0 km 180 h 21:36 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.

NMM-4 Europa Central 4.0 km 72 h 17:38 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 21:07 UTC meteoblue
NMM-18 Sudeste da Ásia 18.0 km 180 h 20:01 UTC meteoblue

Domínios de terceiros: Como visto na maioria dos outros sites

IFSENS-40 Global 30.0 km 360 h (@ 3hourly h) 21:33 UTC ECMWF
GFSENS-40 Global 40.0 km 384 h (@ 3hourly h) 21:15 UTC NOAA NCEP
GFS-25 Global 22.0 km 180 h (@ 3hourly h) 04:33 UTC NOAA NCEP
GFS-12 Global 12.0 km 180 h (@ 3hourly h) 04:53 UTC NOAA NCEP
IFS-20 Global 20.0 km 144 h (@ 3hourly h) 20:42 UTC ECMWF
ICON-12 Global 13.0 km 180 h (@ 3hourly h) 17:44 UTC Deutscher Wetterdienst
ICON-7 Europa 7.0 km 120 h (@ 3hourly h) 04:26 UTC Deutscher Wetterdienst
ICOND-2 Germany and Alps 2.0 km 48 h 05:20 UTC Deutscher Wetterdienst
HARMN-5 Europa Central 5.0 km 60 h 05:25 UTC KNMI
GFS-40 Global 40.0 km 180 h (@ 3hourly h) 04:49 UTC NOAA NCEP
NAM-12 América do Norte 12.0 km 84 h (@ 3hourly h) 03:06 UTC NOAA NCEP
NAM-5 América do Norte 5.0 km 48 h 05:19 UTC NOAA NCEP
NAM-3 América do Norte 3.0 km 60 h 03:42 UTC NOAA NCEP
HRRR-2 América do Norte 3.0 km 17 h 05:27 UTC NOAA NCEP
FV3-5 Alaska 5.0 km 48 h 23:29 UTC NOAA NCEP
ARPEGE-25 Global 25.0 km 96 h (@ 3hourly h) 04:34 UTC METEO FRANCE
ARPEGE-11 Europa 11.0 km 96 h 16:02 UTC METEO FRANCE
AROME-2 França 2.0 km 42 h 03:57 UTC METEO FRANCE
UKMO-10 Global 10.0 km 144 h (@ 3hourly h) 19:04 UTC UK MET OFFICE
GEM-15 Global 15.0 km 168 h (@ 3hourly h) 20:55 UTC Environment Canada
RDPS-2 América do Norte 2.5 km 48 h 18:56 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) 18:58 UTC UK MET OFFICE
COSMO-5 Europa Central 5.0 km 72 h 19:31 UTC AM/ARPAE/ARPAP
COSMO-2 Alps/Italy 2.0 km 48 h 19:55 UTC AM/ARPAE/ARPAP
NBM-2 América do Norte 2.5 km 180 h (@ 3hourly h) 04:28 UTC NOAA NCEP
WRFAMS-7 América do Sul 7.0 km 168 h 21:18 UTC CPTEC/INPE
WRF-5 Southeast Europe 5.0 km 84 h 09:35 UTC AUTH
AIFS-25 Global 25.0 km 180 h (@ 3hourly h) 20:48 UTC ECMWF
IFS-HRES Global 10.0 km 144 h (@ 3hourly h) 19:57 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) 22:16 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 03:43 UTC MET Norway
GWAM-25 Global 25.0 km 174 h (@ 3hourly h) > 24h DWD
EWAM-5 Europa 5.0 km 78 h 04:43 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 03:11 UTC Copernicus
BALWAM-2 Baltic 2.0 km 144 h 22:28 UTC Copernicus / FMI
RTOFS-9 Global 9.0 km 192 h (@ 3hourly h) 01:05 UTC NOAA NCEP

Cobertura mundial

meteoblue domain overview 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.

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