Comparație a modelelor meteorologice pentru Yongning
- Fiecărui model îi este atribuită o culoare care este folosită în toate diagramele. Legenda de lângă diagramă conţine o listă cu numele modelelor şi culorile corespunzătoare.
- Prima diagramă arată temperaturile prognozate pentru fiecare model. Fundalul galben indică lumina zilei. Linia punctată reprezintă media tuturor modelelor.
- A doua diagramă arată cantităţile de precipitaţii: barele albastre indică precipitaţia în mm acumulată într-o oră. Barele devin mai închise la culoare atunci când mai multe modele prognozează precipitaţii.
- Pictogramele meteo sunt folosite pentru a afişa condiţiile meteorologice prognozate în a treia diagramă. Fundalul este albastru deschis pentru cer senin, gri deschis pentru nori subţiri şi gri închis pentru nori compacţi.
Variabilele afişate provin direct din ieşirea modelului şi nu sunt scalate la altitudinea şi poziţia exactă a locului selectat.
Adesea, prognozele sunt foarte precise, uneori mai puţin exacte, iar din când în când complet greşite. Ar fi util să ştim dinainte dacă prognoza are şanse să fie corectă, dar cum? Toate prognozele meteo sunt calculate de modele numerice, iar uneori acestea diferă semnificativ, ceea ce indică incertitudine şi dificultatea de a face o prognoză exactă a vremii. În asemenea cazuri, prognoza se poate modifica de la o zi la alta. Diagrama noastră MultiModel afişează prognoza meteo a mai multor modele de la meteoblue şi de la alte surse, în principal agenţii meteorologice naţionale. În general, incertitudinea prognozei creşte odată cu diferenţele dintre modele.
Ce să faci dacă prognoza este incertă?
- Elaborează alternative pentru deciziile tale, care să fie fezabile pentru orice evoluţie posibilă a vremii.
- Verifică mai des actualizările prognozei.
- Urmăreşte mai des evoluţia vremii reale.
- Amână activităţile importante, dacă depind puternic de condiţiile meteo.
Limitări ale prognozei
- Furtuni cu descărcări electrice: Localizarea şi momentul exact al furtunilor sunt aproape imposibil de prognozat, iar cantitatea de precipitaţii sau grindină asociată poate varia considerabil.
- Nori stratus: Ceaţa şi norii joşi sunt adesea invizibili pentru majoritatea modelelor şi pentru sateliţi, astfel că modelele pot fi de acord deşi există incertitudine. În consecinţă, modelele pot supraevalua condiţiile însorite în zonele predispuse la ceaţă.
- Topografie: Relieful muntos complex este foarte dificil pentru prognozele meteo. Norii joşi şi precipitaţiile se pot forma rapid fără a fi detectate şi, prin urmare, nu vor fi luate suficient în considerare de model.
Aceste tipare de vreme sunt foarte greu de prognozat, variază în spaţiu şi timp sau depind de terenul local. Chiar dacă precipitaţiile prognozate local nu apar, este posibil să plouă la doar câţiva kilometri distanţă. Un front rece poate ajunge cu câteva ore mai târziu sau furtunile se pot forma ori nu. Astfel de condiţii sunt predispuse la erori şi trebuie tratate cu prudenţă. În unele cazuri, chiar şi modele diferite pot să nu detecteze aceste situaţii.
Modele meteorologice
Modelele meteo simulează procese fizice. Un model meteorologic împarte lumea sau o regiune în mici „celule de grilă”. Fiecare celulă are aproximativ 4-40 km lăţime şi 100 m – 2 km înălţime. Modelele noastre conţin 60 de straturi atmosferice şi ajung adânc în stratosferă, la 10–25 hPa (altitudine de 60 km). Vremea este simulată rezolvând ecuaţii matematice complexe între toate celulele de grilă la fiecare câteva secunde, iar parametri precum temperatura, viteza vântului sau norii sunt stocaţi pentru fiecare oră.
meteoblue operează un număr mare de modele meteorologice şi integrează open data din diverse surse. Toate modelele meteoblue sunt calculate de două ori pe zi pe un cluster de înaltă performanţă dedicat.
| Model | Regiune | Rezoluţie | Ultima actualizare | Sursă | |
|---|---|---|---|---|---|
|
Familia de modele NEMS: succesor îmbunătăţit al NMM (operaţional din 2013). NEMS este un model multi-scară (utilizat de la domenii globale până la cele locale) şi îmbunătăţeşte semnificativ dezvoltarea norilor şi prognoza precipitaţiilor. |
|||||
| NEMS-4 | Central Europe | 4.0 km | 72 h | 07:31 UTC | meteoblue |
| NEMS-12 | Europe | 12.0 km | 180 h | 08:23 UTC | meteoblue |
| NEMS-30 | Global | 30.0 km | 180 h | 06:52 UTC | meteoblue |
| NEMS-8 | New Zealand | 8.0 km | 180 h | 07:49 UTC | meteoblue |
| NEMS-10 | India | 10.0 km | 180 h | 08:29 UTC | meteoblue |
| NEMS-8 | Japan East Asia | 8.0 km | 180 h | 07:16 UTC | meteoblue |
| NEMS-12 | Central America | 12.0 km | 180 h | 10:15 UTC | meteoblue |
| NEMS-10 | South Africa | 10.0 km | 180 h | 09:00 UTC | meteoblue |
| NEMS2-12 | Europe | 12.0 km | 168 h | 11:22 UTC | meteoblue |
| NEMS2-30 | Global | 30.0 km | 168 h | 12:46 UTC | meteoblue |
| NEMS-10 | South America | 10.0 km | 180 h | 10:37 UTC | meteoblue |
|
Familia de modele NMM: primul model meteorologic de la meteoblue (operaţional din 2007). NMM este un model regional şi este optimizat la maximum pentru teren complex. |
|||||
| NMM-4 | Central Europe | 4.0 km | 72 h | 17:24 UTC | meteoblue |
| NMM-12 | Europe | 12.0 km | 180 h | 06:45 UTC | meteoblue |
| NMM-18 | South Africa | 18.0 km | 180 h | 07:19 UTC | meteoblue |
| NMM-18 | South America | 18.0 km | 180 h | 08:52 UTC | meteoblue |
| NMM-18 | Southeast Asia | 18.0 km | 180 h | 07:52 UTC | meteoblue |
|
Domenii terţe: Aşa cum apar pe majoritatea celorlalte site-uri web |
|||||
| IFSENS-20 | Global | 20.0 km | 360 h (@ 3hourly h) | 11:57 UTC | ECMWF |
| GFSENS-40 | Global | 40.0 km | 384 h (@ 3hourly h) | 06:49 UTC | NOAA NCEP |
| GFS-25 | Global | 22.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 16:33 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) | 08:43 UTC | ECMWF |
| ICON-12 | Global | 13.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 05:35 UTC | Deutscher Wetterdienst |
| ICON-7 | Europe | 7.0 km | 120 h (@ 3hourly h) | 16:25 UTC | Deutscher Wetterdienst |
| ICOND-2 | Germany and Alps | 2.0 km | 48 h | 17:17 UTC | Deutscher Wetterdienst |
| HARMN-5 | Central Europe | 5.0 km | 60 h | 17:24 UTC | KNMI |
| GFS-40 | Global | 40.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 16:38 UTC | NOAA NCEP |
| NAM-12 | North America | 12.0 km | 84 h (@ 3hourly h) | 15:07 UTC | NOAA NCEP |
| NAM-5 | North America | 5.0 km | 48 h | 17:19 UTC | NOAA NCEP |
| NAM-3 | North America | 3.0 km | 60 h | 15:43 UTC | NOAA NCEP |
| HRRR-2 | North America | 3.0 km | 17 h | 17:27 UTC | NOAA NCEP |
| FV3-5 | Alaska | 5.0 km | 48 h | 11:28 UTC | NOAA NCEP |
| ARPEGE-25 | Global | 25.0 km | 96 h (@ 3hourly h) | 04:48 UTC | METEO FRANCE |
| ARPEGE-11 | Europe | 11.0 km | 96 h | 16:03 UTC | METEO FRANCE |
| AROME-2 | France | 2.0 km | 42 h | 03:58 UTC | METEO FRANCE |
| UKMO-10 | Global | 10.0 km | 144 h (@ 3hourly h) | 06:21 UTC | UK MET OFFICE |
| GEM-15 | Global | 15.0 km | 168 h (@ 3hourly h) | 09:09 UTC | Environment Canada |
| RDPS-2 | North America | 2.5 km | 48 h | 06:57 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) | 06:30 UTC | UK MET OFFICE |
| NBM-2 | North America | 2.5 km | 180 h (@ 3hourly h) | 16:28 UTC | NOAA NCEP |
| WRFAMS-7 | South America | 7.0 km | 168 h | > 24h | 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) | 08:23 UTC | ECMWF |
| IFS-HRES | Global | 10.0 km | 144 h (@ 3hourly h) | 07:39 UTC | ECMWF |
| CAMS-10 | Europe | 10.0 km | 96 h | 10:02 UTC | ECMWF Copernicus |
| CAMS-40 | Global | 40.0 km | 120 h (@ 3hourly h) | 10:13 UTC | ECMWF Copernicus |
| WW3-25 | Global | 25.0 km | 180 h (@ 3hourly h) | 07:14 UTC | NOAA NCEP |
| WW3-4 | Baltic/Arctic | 4.0 km | 72 h | 15:44 UTC | MET Norway |
| GWAM-25 | Global | 25.0 km | 174 h (@ 3hourly h) | > 24h | DWD |
| EWAM-5 | Europe | 5.0 km | 78 h | 16:43 UTC | DWD |
| MFWAM-8 | Global | 8.0 km | 228 h (@ 3hourly h) | 21:44 UTC | Copernicus / MeteoFrance |
| MEDWAM-4 | Mediterranean | 4.0 km | 204 h | 06:33 UTC | Copernicus |
| IBIWAM-3 | Iberian Biscay Irish | 3.0 km | 216 h | 14:15 UTC | Copernicus |
| BALWAM-2 | Baltic | 2.0 km | 144 h | 10:29 UTC | Copernicus / FMI |
| RTOFS-9 | Global | 9.0 km | 192 h (@ 3hourly h) | 01:02 UTC | NOAA NCEP |
Acoperire la nivel mondial
Modelele meteorologice meteoblue acoperă majoritatea zonelor populate la rezoluție mare (3-10 km) și la nivel mondial la rezoluție moderată (30 km). Harta din lateral afișează modelele NMM cu roșu și modelele NEMS cu chenar negru. Alte culori indică modele ale unor terți. Modelele globale nu sunt afișate. Pentru o singură prognoză, mai multe modele meteorologice, analize statistice, măsurători, date radar și telemetrie prin satelit sunt luate în considerare și combinate pentru a genera cea mai probabilă prognoză meteo pentru orice locație de pe Pământ.