Previsão MultiModel ensemble para Saint-Julien-de-Lampon

Comparação de modelos meteorológicos para Saint-Julien-de-Lampon

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 Saint-Julien-de-Lampon 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 2^o 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 3^rd 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 4^th 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.

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.