Comparação de modelos meteorológicos para Washington
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 Washington 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 | 18:18 UTC | meteoblue |
NEMS-12 | Europa | 12.0 km | 180 h | 19:11 UTC | meteoblue |
NEMS-30 | Global | 30.0 km | 180 h | 17:48 UTC | meteoblue |
NEMS-8 | Nova Zelândia | 8.0 km | 180 h | 19:38 UTC | meteoblue |
NEMS-10 | Índia | 10.0 km | 180 h | 20:24 UTC | meteoblue |
NEMS-8 | Ásia Oriental | 8.0 km | 180 h | 19:15 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 | 22:02 UTC | meteoblue |
NEMS2-30 | Global | 30.0 km | 168 h | 23:25 UTC | meteoblue |
NEMS-10 | América do Sul | 10.0 km | 180 h | 21:28 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 | 18:55 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 | 21:05 UTC | meteoblue |
NMM-18 | Sudeste da Ásia | 18.0 km | 180 h | 19:59 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) | 21:13 UTC | NOAA NCEP |
GFS-25 | Global | 22.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 16:34 UTC | NOAA NCEP |
GFS-12 | Global | 12.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 16:53 UTC | NOAA NCEP |
IFS-20 | Global | 20.0 km | 144 h (@ 3hourly h) | 20:43 UTC | ECMWF |
ICON-12 | Global | 13.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 17:46 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 | 02:23 UTC | Deutscher Wetterdienst |
HARMN-5 | Europa Central | 5.0 km | 60 h | 23:25 UTC | KNMI |
GFS-40 | Global | 40.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 16:46 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 | 17:18 UTC | NOAA NCEP |
NAM-3 | América do Norte | 3.0 km | 60 h | 03:44 UTC | NOAA NCEP |
HRRR-2 | América do Norte | 3.0 km | 17 h | 03:29 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) | 16:35 UTC | METEO FRANCE |
ARPEGE-11 | Europa | 11.0 km | 96 h | 04:02 UTC | METEO FRANCE |
AROME-2 | França | 2.0 km | 42 h | 03:58 UTC | METEO FRANCE |
UKMO-10 | Global | 10.0 km | 144 h (@ 3hourly h) | 19:06 UTC | UK MET OFFICE |
GEM-15 | Global | 15.0 km | 168 h (@ 3hourly h) | 21:06 UTC | Environment Canada |
RDPS-2 | América do Norte | 2.5 km | 48 h | 18:59 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) | 01:27 UTC | NOAA NCEP |
WRFAMS-7 | América do Sul | 7.0 km | 168 h | 21:23 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) | 20:47 UTC | ECMWF |
IFS-HRES | Global | 10.0 km | 144 h (@ 3hourly h) | 20:00 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) | 22:19 UTC | ECMWF Copernicus |
WW3-25 | Global | 25.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 19:13 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 | 16:44 UTC | DWD |
MFWAM-8 | Global | 8.0 km | 228 h (@ 3hourly h) | 09:46 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) | 01:07 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.