Comparație modele meteo pentru Johannesburg
- Fiecărui model îi este asociată o culoare care este utilizată în toate diagramele. Legenda din dreptul diagramei cuprinde o listă cu numele modelelor și culorile corespunzătoare.
- Prima diagramă arată temperaturile prognozate pentru fiecare model în parte. Timpul de la răsărit la apus este afișat în galben deschis. Linia întreruptă reprezintă media tuturor modelelor.
- Cea de-a doua diagramă arată cantitatea de precipitații: barele albastre indică precipitațiile acumulate pe durata unei ore, în mm. Barele devin mai închise la culoare dacă mai multe modele prognozează precipitații.
- Pictogramele meteo sunt folosite pentru a afișa condițiile meteo în cea de-a treia diagramă. Fondul este albastru deschis pentru cer senin, gri deschis pentru acoperire ușoară cu nori și gri închis pentru acoperire mare.
Variabilele afișate sunt generate direct de către model, nu sunt adaptați la altitudinea și poziția exactă a locului selectat.
De obicei prognozele sunt destul de precise, uneori însă acestea au o acuratețe mai mică, câteodată fiind complet greșite. Ar fi bine de știut dinainte în ce măsură prognoza este corectă, însă cum? Toate prognozele meteo sunt realizate pe baza unor modele computerizate, iar uneori acestea diferă în mod semnificativ, fapt ce indică incertitudinea modelului și dificultatea unei prognoze precise. În astfel de cazuri prognoza este susceptibilă de a se schimba zilnic. Diagrama Multi-Model arată prognoza meteo pentru mai multe modele, de la meteoblue sau alții, în principal agenții meteo naționale. În general, incertitudinea prognozei variază odată cu diferențele între modele.
Ce să faci dacă prognoza nu este sigură?
- Caută alternative la planurile tale, care să corespundă cu fiecare dezvoltare meteo posibilă.
- Verifică mai des actualizările prognozei meteo.
- Verifică mai des evoluția vremii actuale.
- Amână activitățile importante dacă depind foarte mult de vreme.
Limitările prognozei
- Furtuni: Locul și timpul exact al producerii furtunilor sunt aproape imposibil de prezis, iar cantitatea de precipitații sau grindina asociate pot varia semnificativ.
- Nori stratus: Ceața și norii de joasă altitudine sunt deseori invizibili pentru multe modele, cât și pentru sateliți, în plus modelele pot fi în acord în pofida incertitudinii. Prin urmare, modelele pot supraestima condițiile însorite în zonele în care se produce ceață.
- Topografia: Relieful montan complex prezintă o mare provocare pentru prognozele meteo. Norii de joasă altitudine și precipitațiile se pot dezvolta rapid în aceste zone fără a fi detectate si, prin urmare, nu vor fi prezente în prognozele modelelor.
Aceste tipare de vreme sunt foarte dificil de prezis, variază în spațiu și timp sau depind de configurația terenului. Deși precipitațiile prognozate local nu se produc, poate ploua la câțiva kilometri distanță. Un front rece poate sosi câteva ore mai târziu sau furtuni se pot sau nu dezvolta. Aceste condiții dau naștere la erori. În unele cazuri, asemenea condiții nu pot fi detectate nici prin utilizarea mai multor modele diferite.
Modele meteo
Modelele meteo simulează procesele fizice. Un model meteo împarte lumea sau o regiune într-o rețea de mici "celule". Fiecare celulă are aproximativ între 4 km și 40 km lățime și între 100 m și 2 km înălțime. Modelele noastre conțin 60 de straturi atmosferice și pătrund adânc în stratosferă la 10-25 hPa (60 km altitudine). Vremea este simulată prin rezolvarea de ecuații matematice complexe între toate celulele rețelei la fiecare câteva secunde, iar parametrii ca temperatura, viteza vântului sau norii sunt înregistrați din oră în oră.
meteoblue operează un mare număr de modele meteo și integrează date din diverse surse. Toate modelele meteoblue sunt calculate de 2 ori pe zi pe un cluster dedicat de mare performață.
| Model | Regiune | Rezoluție | Ultima actualizare | Sursa | |
|---|---|---|---|---|---|
|
Familia de modele NEMS: Versiuni îmbunătățite ale NMM (operational din 2013). NEMS este un model multi-scale (utilizat la nivel global, cât și local) care îmbunătățește semnificativ dezvoltarea norilor și prognoza de precipitații. |
|||||
| NEMS4 | Europa Centrală | 4 km | 72 h | 20:44 SAST | meteoblue |
| NEMS12 | Europa | 12 km | 180 h | 21:38 SAST | meteoblue |
| NEMS2-12 | Europa | 12 km | 168 h | 00:28 SAST | meteoblue |
| NEMS-8 | America Centrală | 12 km | 180 h | 00:01 SAST | meteoblue |
| NEMS12 | India | 12 km | 180 h | 22:14 SAST | meteoblue |
| NEMS10 | America de Sud | 10 km | 180 h | 00:09 SAST | meteoblue |
| NEMS10 | Africa de Sud | 10 km | 180 h | 22:54 SAST | meteoblue |
| NEMS8 | Noua Zeelandă | 8 km | 180 h | 21:23 SAST | meteoblue |
| NEMS8 | Japonia Asia de Est | 8 km | 180 h | 21:04 SAST | meteoblue |
| NEMS30 | Global | 30 km | 180 h | 20:26 SAST | meteoblue |
| NEMS2-30 | Global | 30 km | 168 h | 02:07 SAST | meteoblue |
|
Familia de modele NMM: primul model meteo al meteoblue (operational din 2007). NMM este un model meteo regional, optimizat pentru relief complex. |
|||||
| NMM4 | Europa Centrală | 4 km | 72 h | 07:40 SAST | meteoblue |
| NMM12 | Europa | 12 km | 180 h | 20:57 SAST | meteoblue |
| NMM18 | America de Sud | 18 km | 180 h | 23:05 SAST | meteoblue |
| NMM18 | Africa de Sud | 18 km | 180 h | 21:27 SAST | meteoblue |
| NMM18 | Asia de Sud-Est | 18 km | 180 h | 22:01 SAST | meteoblue |
|
Domenii terțe: Cum apar pe multe alte siteuri web |
|||||
| ECMWF-IFS | Global | 20 km | 144 h (@ 3 h) | 23:12 SAST | European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) |
| ECMWF-ENS | Global | 30 km | 360 h (@ 3 h) | 23:36 SAST | European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) |
| UKMO-10 | Global | 10 km | 144 h (@ 3 h) | 08:37 SAST | UK MET OFFICE |
| UKMO-2 | UK | 2 km | 120 h (@ 3 h) | 08:39 SAST | UK MET OFFICE |
| ICON7 | Europa | 7 km | 120 h (@ 3 h) | 06:39 SAST | Deutscher Wetterdienst |
| ICON13 | Global | 13 km | 180 h (@ 3 h) | 07:58 SAST | Deutscher Wetterdienst |
| ICON2 | Germania și Alpii | 2.2 km | 48 h | 07:27 SAST | Deutscher Wetterdienst |
| GFS22 | Global | 22 km | 180 h (@ 3 h) | 06:33 SAST | NOAA NCEP |
| GFS22 | Global | 40 km | 180 h (@ 3 h) | 06:45 SAST | NOAA NCEP |
| GFSENS05 | Global | 40 km | 384 h (@ 3 h) | 10:10 SAST | NOAA NCEP |
| NBM | America de Nord | 2.5 km | 180 h (@ 3 h) | 06:31 SAST | NOAA NCEP |
| HRRR | US | 3 km | 18 h | 08:29 SAST | NOAA NCEP |
| NAM3 | America de Nord | 3 km | 60 h | 05:56 SAST | NOAA NCEP |
| NAM5 | America de Nord | 5 km | 60 h | 07:24 SAST | NOAA NCEP |
| NAM12 | America de Nord | 12 km | 84 h (@ 3 h) | 17:37 SAST | NOAA NCEP |
| FV3-5 | Alaska | 5 km | 60 h | 01:32 SAST | NOAA NCEP |
| GEM2 | America de Nord | 2.5 km | 48 h | 20:57 SAST | Environment Canada |
| GEM15 | Global | 15 km | 168 h (@ 3 h) | 22:40 SAST | Environment Canada |
| AROME2 | Franța | 2 km | 42 h | 06:16 SAST | METEO FRANCE |
| ARPEGE11 | Europa | 11 km | 96 h | 06:05 SAST | METEO FRANCE |
| ARPEGE40 | Global | 40 km | 96 h (@ 3 h) | 06:34 SAST | METEO FRANCE |
| COSMO-5M | Europa Centrală | 5 km | 72 h | > 24h | AM/ARPAE/ARPAP |
| COSMO-2I | Europa Centrală | 2 km | 48 h | 21:55 SAST | AM/ARPAE/ARPAP |
| HRMN5 | Europa Centrală | 5 km | 48 h | 07:22 SAST | KNMI |
| MSM5 | Japan | 5 km | 78 h | 01:26 SAST | Japan Meteorological Agency |
| WRFAMS-7 | America de Sud | 7 km | 168 h | 21:38 SAST | CPTEC/INPE |
Acoperire mondială
Modelele meteoblue acoperă cele mai populate zone la rezoluție înaltă (3-10 km) și la nivel mondial la rezoluție moderată (30 km). Pe harta alăturată sunt afișate modelele NMM cu roșu și modelele NEMS ca niște cutii negre. Celelalte culori arată modelele terților. Modelele globale nu sunt afișate. Pentru o singură prognoză, mai multe modele meteorologice, analize statistice, măsurători, radar și telemetrie prin satelit sunt luate în considerare și combinate pentru a genera cea mai probabilă prognoză meteo pentru orice locație dată de pe Pământ.
