Compară previziunile noastre cu datele de observare pentru ultimele zile cu Verificarea pe termen scurt pentru Campione.

Comparaţie între modele de vreme pentru Campione

Liniile albastre corespund prognozelor calculate de diferite modele de vreme de înaltă rezoluție. De asemenea sunt afișați și membrii unei predicții numerice tradiționale, unde același model de vreme (GFS) este executat de mai multe ori în condiții inițiale ușor diferite pentru a reflecta incertitudinile din observațiile necesare pentru a executa un model de prognoză meteo. Membrii GFS au fost reduși și interferențele corectate pentru o potrivire mai exactă cu condițiile meteo locale, datele din cadrul modelelor de înaltă rezoluție rămânând intacte.

  • În graficul de sus, prognoza de temperatură pentru Campione este prezentată în albastru deschis pentru diferite modele de înaltă rezoluție și în violet pentru membrii ansamblului GFS. Linia neagră reprezintă cea mai bună prognoză de temperatură, așa cum este prezentată pe pagina noastră de start. Liniile punctate arată temperaturile medii ale ansamblului GFS și ECMWF.
  • Graficul 2nd arată prognoza precipitațiilor acumulate, adică cantitatea totală care va cădea de astăzi până la data indicată pe axa timpului. Barele albastre arată sumele de precipitații din oră în oră.
  • Graficul 3rd reprezintă prognoza în procente pentru acoperirea cu nori utilizând culoarea albastru deschis pentru modelele de vreme de înaltă rezoluție și culoarea verde pentru membrii predicției numerice GFS.
  • Graficul 4th indică prognoza pentru vânt calculată de către modelele de înaltă rezoluție (albastru deschis) și de către predicția numerică (verde). Este prezentat și rezumatul zilnic pentru direcția vântului sub forma unei roze a vânturilor. Segmentele mai mari indică faptul că această direcție a vântului este mai probabilă și mai frecventă în cursul zilei decât direcțiile cu segmente mai mici. Dacă observați multe segmente având o mărime aproximativ egală, atunci prognoza pentru direcția vântului este foarte nesigură. În cazul în care predomină două direcții opuse ale vântului, acest lucru este un indicator frecvent al circulației vânturilor termice în care vântul suflă din direcții diferite în timpul zilei și al nopții.

De ce prezentăm o predicție numerică tradițională și o predicție multimodel în același timp?

O predicție numerică tradițională (de ex. GFS) calculată cu același model de prognoză poate subestima destul de des incertitudinile stării vremii pentru primele 3-5 zile, supraestimând astfel încrederea în prognoza meteo. Mai mult, predicția numerică tradițională este executată la o rezoluție mult mai joasă, neglijând astfel unele dintre fenomenele meteorologice locale care pot fi observate în modelele de înaltă rezoluție. Este foarte important de notat faptul că toți membrii unuei predicții numerice tradiționale au aceeași probabilitate de a fi adevărați (nu există nicio posibilitate de a ști dinainte care va fi mai bun). Acest lucru contrastează cu modelele de înaltă rezoluție, acolo unde unele dintre ele furnizează prognoze mai bune decât altele în funcție de locație și de condițiile meteo.


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.

NEMS-4 Europa Centrală 4.0 km 72 h 18:24 UTC meteoblue
NEMS-12 Europa 12.0 km 180 h 19:17 UTC meteoblue
NEMS-30 Global 30.0 km 180 h 17:51 UTC meteoblue
NEMS-8 Noua Zeelandă 8.0 km 180 h 19:24 UTC meteoblue
NEMS-10 India 10.0 km 180 h 20:14 UTC meteoblue
NEMS-8 Japonia Asia de Est 8.0 km 180 h 19:04 UTC meteoblue
NEMS-12 America Centrală 12.0 km 180 h 21:52 UTC meteoblue
NEMS-10 Africa de Sud 10.0 km 180 h 20:35 UTC meteoblue
NEMS2-12 Europa 12.0 km 168 h 10:41 UTC meteoblue
NEMS2-30 Global 30.0 km 168 h 12:06 UTC meteoblue
NEMS-10 America de Sud 10.0 km 180 h 21:34 UTC meteoblue

Familia de modele NMM: primul model meteo al meteoblue (operational din 2007). NMM este un model meteo regional, optimizat pentru relief complex.

NMM-4 Europa Centrală 4.0 km 72 h 17:39 UTC meteoblue
NMM-12 Europa 12.0 km 180 h 18:55 UTC meteoblue
NMM-18 Africa de Sud 18.0 km 180 h 19:27 UTC meteoblue
NMM-18 America de Sud 18.0 km 180 h 21:06 UTC meteoblue
NMM-18 Asia de Sud-Est 18.0 km 180 h 20:01 UTC meteoblue

Domenii terțe: Cum apar pe multe alte siteuri web

IFSENS-40 Global 30.0 km 360 h (@ 3hourly h) 21:33 UTC ECMWF
GFSENS-40 Global 40.0 km 384 h (@ 3hourly h) 21:24 UTC NOAA NCEP
GFS-25 Global 22.0 km 180 h (@ 3hourly h) 16:32 UTC NOAA NCEP
GFS-12 Global 12.0 km 180 h (@ 3hourly h) 16:57 UTC NOAA NCEP
IFS-20 Global 20.0 km 144 h (@ 3hourly h) 21:15 UTC ECMWF
ICON-12 Global 13.0 km 180 h (@ 3hourly h) 17:39 UTC Deutscher Wetterdienst
ICON-7 Europa 7.0 km 120 h (@ 3hourly h) 16:26 UTC Deutscher Wetterdienst
ICOND-2 Germany and Alps 2.0 km 48 h 20:16 UTC Deutscher Wetterdienst
HARMN-5 Europa Centrală 5.0 km 60 h 17:24 UTC KNMI
GFS-40 Global 40.0 km 180 h (@ 3hourly h) 16:48 UTC NOAA NCEP
NAM-12 America de Nord 12.0 km 84 h (@ 3hourly h) 15:09 UTC NOAA NCEP
NAM-5 America de Nord 5.0 km 48 h 17:22 UTC NOAA NCEP
NAM-3 America de Nord 3.0 km 60 h 15:52 UTC NOAA NCEP
HRRR-2 America de Nord 3.0 km 17 h 21:28 UTC NOAA NCEP
FV3-5 Alaska 5.0 km 48 h 11:31 UTC NOAA NCEP
ARPEGE-40 Global 40.0 km 96 h (@ 3hourly h) 16:32 UTC METEO FRANCE
ARPEGE-11 Europa 11.0 km 96 h 16:05 UTC METEO FRANCE
AROME-2 Franța 2.0 km 42 h 16:35 UTC METEO FRANCE
UKMO-10 Global 10.0 km 144 h (@ 3hourly h) 19:03 UTC UK MET OFFICE
GEM-15 Global 15.0 km 168 h (@ 3hourly h) 20:47 UTC Environment Canada
RDPS-2 America de Nord 2.5 km 48 h 18:54 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) 18:57 UTC UK MET OFFICE
COSMO-5 Europa Centrală 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 America de Nord 2.5 km 180 h (@ 3hourly h) 19:30 UTC NOAA NCEP
WRFAMS-7 America de Sud 7.0 km 168 h 20:54 UTC CPTEC/INPE
AIFS-25 Global 25.0 km 180 h (@ 3hourly h) 20:13 UTC ECMWF
IFS-HRES Global 10.0 km 144 h (@ 3hourly h) 07:57 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) 22:08 UTC ECMWF Copernicus
WW3-25 Global 25.0 km 180 h (@ 3hourly h) 19:15 UTC NOAA NCEP
WW3-4 Baltic/Arctic 4.0 km 72 h 21:44 UTC MET Norway
GWAM-25 Global 25.0 km 174 h (@ 3hourly h) > 24h DWD
EWAM-5 Europa 5.0 km 78 h 16:43 UTC DWD
MFWAM-8 Global 8.0 km 228 h (@ 3hourly h) 21:46 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 14:12 UTC Copernicus
BALWAM-2 Baltic 2.0 km 144 h 10:28 UTC Copernicus / FMI
RTOFS-9 Global 9.0 km 192 h (@ 3hourly h) 01:13 UTC NOAA NCEP

Acoperire mondială

meteoblue domain overview 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.

Mergi sus