Utilizând acest site eşti de acord cu folosirea de cookies pentru statistici, conținut personalizat și reclame. Citeşte mai multe despre cookie-uri.
Compară previziunile noastre cu datele măsurate în ultimele zile cu verificarea pe termen scurt pentru City of Seattle.

Comparison of weather models for City of Seattle

The blue lines correspond to the forecasts computed by different high-resolution weather models. Also shown are the members of a traditional ensemble prediction, where the same weather model (GFS) is run several times with slightly different initial conditions, to reflect uncertainties in the observations required to run a forecast model. The GFS members have been downscaled and bias corrected to match local weather conditions, data from the high-resolution models is untouched.

  • In the top graph, the temperature forecast for City of Seattle is shown using light blue for different high-resolution models and red for the GFS ensemble members. The black line represents the mean of all forecasts and the dashed line the meteoblue consensus forecast as shown in our weather forecasts.
  • The 2nd graph shows the accumulated precipitation forecast, that is the total amount that falls from today up to the date shown on the time axis. Purple colour is used to indicate times where precipitation is falling.
  • The 3rd graph is forecast cloud cover in percent using light blue for the high-resolution weather models and green for the GFS ensemble members.
  • The 4th graph indicates the wind forecast as computed by high resolution models (light blue) and by the ensemble prediction (green). Also shown is the daily wind direction summary in form of a wind rose. Larger segments indicate that this wind direction is more likely and more frequent over the day than directions having smaller segments. If you have many segments of all about equal size than the forecast of wind direction is very uncertain. If there are predominantly two opposing directions this often indicates a thermal wind circulation where wind blows from a different direction during the day than at night.

Why do we show a traditional ensemble forecast and a multi model forecast at the same time?

A traditional ensemble (e.g. GFS) computed with the same forecast model often underestimates the uncertainties in the weather for the first 3 to 5 days thus overestimating the confidence in the forecast. Furthermore, the traditional ensemble is run at much lower resolution, thus neglecting some of the local weather phenomenon, which can be seen in high resolution models. It is very important to note, that all members of a traditional ensemble have the same likelihood of being true (there is no way to tell in advance which one will be better). This contrasts with the high-resolution models, where some deliver better forecasts than others depending on the location and weather conditions.


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 23:39 PST meteoblue
NEMS12 Europa 12 km 180 h 00:15 PST meteoblue
NEMS-8 America Centrală 12 km 180 h 01:59 PST meteoblue
NEMS12 India 12 km 180 h 00:47 PST meteoblue
NEMS10 America de Sud 10 km 180 h 02:45 PST meteoblue
NEMS10 South Africa 10 km 180 h 00:58 PST meteoblue
NEMS8 Noua Zeelandă 8 km 180 h 23:33 PST meteoblue
NEMS8 Japan East Asia 8 km 180 h 23:21 PST meteoblue
NEMS30 Global 30 km 180 h 21:35 PST meteoblue
NEMS2-30 Global 30 km 168 h 03:59 PST 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 21:29 PST meteoblue
NMM12 Europa 12 km 180 h 23:04 PST meteoblue
NMM18 America de Sud 18 km 180 h 01:19 PST meteoblue
NMM18 South Africa 18 km 180 h 23:30 PST meteoblue
NMM18 Asia de Sud-Est 18 km 180 h 00:05 PST meteoblue

Domenii terțe: Cum apar pe multe alte siteuri web

GFS22 Global 22 km 180 h (@ 3 h) 20:31 PST NOAA NCEP
GFS40 Global 40 km 180 h (@ 3 h) 20:44 PST NOAA NCEP
GFSENS05 Global 40 km 336 h (@ 6 h) 23:50 PST NOAA NCEP
NAM5 America de Nord 5 km 48 h 21:23 PST NOAA NCEP
NAM12 America de Nord 12 km 84 h (@ 3 h) 06:50 PST NOAA NCEP
ICON7 Europa 7 km 120 h (@ 3 h) 20:13 PST Deutscher Wetterdienst
ICON13 Global 13 km 180 h (@ 3 h) 21:43 PST Deutscher Wetterdienst
COSMO2 Germania 2.5 km 27 h 05:31 PST Deutscher Wetterdienst
GEM25 Global 25 km 168 h (@ 3 h) 22:01 PST Environment Canada
AROME2 Franța 2 km 36 h 21:22 PST METEO FRANCE
ARPEGE11 Europa 11 km 96 h 22:28 PST METEO FRANCE
ARPEGE40 Global 40 km 96 h (@ 3 h) 21:12 PST METEO FRANCE
HIRLAM11 Europa 11 km 48 h 21:30 PST KNMI

Acoperire mondială

meteoblue domain overview Modelele meteo meteoblue acoperă cele mai populate zone la rezoluție mare (3-10km) și întreaga planetă la rezoluție mai scăzută (30km). Harta alăturată arată modelele NMM în roșu și modelele NEMS în negru. Pentru o singură prognoză sunt luate în calcul și combinate mai multe modele meteo, analiză statistică, radar și telemetrie satelitară, pentru a genera cea mai probabilă prognoză pentru orice loc de pe planetă.