Сравните наши прогнозы с данными наблюдений за последние дни с нашей кратковременной проверкой для Nurn.

Сравнение метеорологических моделей для Nurn

Синии линии соответствуют прогнозам, подсчитываемым разными метеорологическими моделями с высоким разрешением. Также, отображаются члены традиционного совокупного прогноза, где несколько раз реализуются одни и те же метеорологичекие модели (GFS) с несколько отличными друг от друга изначальными условиями, что помогает выявлять неточности в наблюдениях и представлять модели прогнозов. Члены GFS уменьшены и исправлены, чтобы соответствовать местным метеорологическим условиям, в то время как данные моделей с высоким разрешением не подвергаются изменениям.

  • На верхнем графике прогноз температуры для Nurn показан светло-голубым цветом для различных моделей высокого разрешения и фиолетовым для членов ансамбля GFS. Черная линия представляет собой наилучший прогноз температуры, как показано на нашей стартовой странице. Пунктирные линии показывают средние значения температуры по ансамблю GFS и ECMWF.
  • На графике 2nd показан прогноз накопленных осадков, то есть общее количество, которое выпадет с сегодняшнего дня до даты, указанной на оси времени. Синие столбики показывают почасовые суммы осадков.
  • 3графа показывает прогноз облачности в процентах с использованием светло-синего цвета для метеорологических моделей с высоким разрешением, а зеленый для челнов GFS ансамблевых прогнозов.
  • 4-ая графа указывает на прогноз ветра в соответствии с моделями с высоким разрешением (светло-синим цветом) и ансамблевым прогнозам (зеленым цветом). Показан также итог суточного направления ветра в виде розы ветров. Крупные сегменты указывают на то, что данное направление более вероятно и более повторяющееся в течение дня, чем на более слабо выраженных сегментах. Если на розе ветров множество сегментов примерно одинаковой выраженности, то прогноз направления ветра сложно определить. Если выступают две противоположные направления, то это обычно указывает на термическую циркуляцию ветра, когда в течение дня ветер дует с разных направлений.

Почему мы показываем традиционные ансамблевые прогнозы о мультимодельный прогноз в одно и то же время?

Традиционный ансамблевый прогноз (например GFS), расчитанный на основе одной и той же метеорологической модели, часто не учитывает изменчивость погоды в течение первых 3-5 суток, тем самым переоценивается точность прогнозов. Более того, традиционный ансамблевый прогноз представляется с гораздо более низким разрешением, таким образом пренебрегая определенными местными погодными явлениями, которые ясно отображаются на моделях с высоким разрешением. Следует отметить, что все члены ансамбля обладают одинаковой вероятностью оказаться правильным (заранее определить, какой самый надежный, невозможно), в отличие от моделей с высоким разрешением, где некоторые модели представляют более точный прогноз в зависимости от местоположения и погодных условий.


Модели погоды

Модели погоды воспроизводят физические процессы. Модель погоды разделяет весь мир или определенный регион на маленькие "клетки-решетки". Каждая из клеток имеет от 4 до 40 км ширины и от 100м до 2км высоты. Наши модели содержат 60 атмосферных слоев и доходят вплоть до стратосферы при атмосферном давлении 10-25 гПа (60 км высоты). Погода моделируется на основе сложных математических уравнений между всеми клетками-решетками, решаемых каждые несколько секунд, и такие параметры, как температура, скорость ветра или облачность отмечаются в течение каждого часа.

meteoblue оперирует огромным числом моделей погоды и интегрирует открытые данные с различных источников. Все модели meteoblue анализируются два раза в день на специальном Высокопроизводительном кластере.

Модель Регион Разрешение Последнее обновление Источник

Группа моделей NEMS: Усовершенствованные последующие версии NMM (вошедшие в использование с 2014). NEMS является многомасштабной моделью (используемой как на глобальных, так и на локальных доменах) и значительно улучшает прогнозирование развития облачности и осадков.

NEMS-4 Центральная Европа 4.0 km 72 ч 07:06 UTC meteoblue
NEMS-12 Европа 12.0 km 180 ч 07:58 UTC meteoblue
NEMS-30 Global 30.0 km 180 ч 06:27 UTC meteoblue
NEMS-8 Новая Зеландия 8.0 km 180 ч 08:01 UTC meteoblue
NEMS-10 Индия 10.0 km 180 ч 08:55 UTC meteoblue
NEMS-8 Япония Восточная Азия 8.0 km 180 ч 07:42 UTC meteoblue
NEMS-12 Центральная Америка 12.0 km 180 ч 09:59 UTC meteoblue
NEMS-10 Южная Африка 10.0 km 180 ч 08:43 UTC meteoblue
NEMS2-12 Европа 12.0 km 168 ч 22:17 UTC meteoblue
NEMS2-30 Global 30.0 km 168 ч 23:43 UTC meteoblue
NEMS-10 Южная Америка 10.0 km 180 ч 10:13 UTC meteoblue

Группа моделей NEMS: первые модели погоды meteoblue (вошедшие в использование с 2007). NMM является региональной моделью погоды, в большой степени оптимизированной для сложных рельефов.

NMM-4 Центральная Европа 4.0 km 72 ч 05:46 UTC meteoblue
NMM-12 Европа 12.0 km 180 ч 07:01 UTC meteoblue
NMM-18 Южная Африка 18.0 km 180 ч 07:32 UTC meteoblue
NMM-18 Южная Америка 18.0 km 180 ч 09:07 UTC meteoblue
NMM-18 Юго-Восточная Азия 18.0 km 180 ч 08:05 UTC meteoblue

Домены третих сторон: Как показано на большинстве других веб сайтов

IFSENS-40 Global 30.0 km 360 ч (@ 3hourly ч) 09:36 UTC ECMWF
GFSENS-40 Global 40.0 km 384 ч (@ 3hourly ч) 09:14 UTC NOAA NCEP
GFS-25 Global 22.0 km 180 ч (@ 3hourly ч) 04:33 UTC NOAA NCEP
GFS-12 Global 12.0 km 180 ч (@ 3hourly ч) 04:53 UTC NOAA NCEP
IFS-20 Global 20.0 km 144 ч (@ 3hourly ч) 08:43 UTC ECMWF
ICON-12 Global 13.0 km 180 ч (@ 3hourly ч) 05:39 UTC Deutscher Wetterdienst
ICON-7 Европа 7.0 km 120 ч (@ 3hourly ч) 04:26 UTC Deutscher Wetterdienst
ICOND-2 Germany and Alps 2.0 km 48 ч 08:20 UTC Deutscher Wetterdienst
HARMN-5 Центральная Европа 5.0 km 60 ч 05:25 UTC KNMI
GFS-40 Global 40.0 km 180 ч (@ 3hourly ч) 04:49 UTC NOAA NCEP
NAM-12 Северная Америка 12.0 km 84 ч (@ 3hourly ч) 03:06 UTC NOAA NCEP
NAM-5 Северная Америка 5.0 km 48 ч 05:19 UTC NOAA NCEP
NAM-3 Северная Америка 3.0 km 60 ч 03:42 UTC NOAA NCEP
HRRR-2 Северная Америка 3.0 km 17 ч 10:27 UTC NOAA NCEP
FV3-5 Alaska 5.0 km 48 ч 23:29 UTC NOAA NCEP
ARPEGE-25 Global 25.0 km 96 ч (@ 3hourly ч) 04:50 UTC METEO FRANCE
ARPEGE-11 Европа 11.0 km 96 ч 04:02 UTC METEO FRANCE
AROME-2 Франция 2.0 km 42 ч 03:57 UTC METEO FRANCE
UKMO-10 Global 10.0 km 144 ч (@ 3hourly ч) 06:39 UTC UK MET OFFICE
GEM-15 Global 15.0 km 168 ч (@ 3hourly ч) 09:17 UTC Environment Canada
RDPS-2 Северная Америка 2.5 km 48 ч 06:57 UTC Environment Canada
MSM-5 Japan 5.0 km 78 ч 23:26 UTC Japan Meteorological Agency
UKMO-2 UK/France 2.0 km 120 ч (@ 3hourly ч) 06:38 UTC UK MET OFFICE
COSMO-5 Центральная Европа 5.0 km 72 ч 08:21 UTC AM/ARPAE/ARPAP
COSMO-2 Alps/Italy 2.0 km 48 ч 08:35 UTC AM/ARPAE/ARPAP
NBM-2 Северная Америка 2.5 km 180 ч (@ 3hourly ч) 10:27 UTC NOAA NCEP
WRFAMS-7 Южная Америка 7.0 km 168 ч 09:18 UTC CPTEC/INPE
WRF-5 Southeast Europe 5.0 km 84 ч 09:35 UTC AUTH
AIFS-25 Global 25.0 km 180 ч (@ 3hourly ч) 08:48 UTC ECMWF
IFS-HRES Global 10.0 km 144 ч (@ 3hourly ч) 07:55 UTC ECMWF
CAMS-10 Европа 10.0 km 96 ч 10:00 UTC ECMWF Copernicus
CAMS-40 Global 40.0 km 120 ч (@ 3hourly ч) 10:16 UTC ECMWF Copernicus
WW3-25 Global 25.0 km 180 ч (@ 3hourly ч) 07:13 UTC NOAA NCEP
WW3-4 Baltic/Arctic 4.0 km 72 ч 09:43 UTC MET Norway
GWAM-25 Global 25.0 km 174 ч (@ 3hourly ч) > 24h DWD
EWAM-5 Европа 5.0 km 78 ч 04:44 UTC DWD
MFWAM-8 Global 8.0 km 228 ч (@ 3hourly ч) 09:45 UTC Copernicus / MeteoFrance
MEDWAM-4 Mediterranean 4.0 km 204 ч 06:33 UTC Copernicus
IBIWAM-5 Iberian Biscay Irish 5.0 km 216 ч 03:11 UTC Copernicus
BALWAM-2 Baltic 2.0 km 144 ч 10:28 UTC Copernicus / FMI
RTOFS-9 Global 9.0 km 192 ч (@ 3hourly ч) 01:05 UTC NOAA NCEP

Глобальный охват

meteoblue domain overview Модели погоды meteoblue охватывают большинство населенных районов с высоким разрешением (3-10 км) и весь мир с умеренным разрешением (30 км). На карте сбоку модели NMM показаны красным цветом, а модели NEMS - черным. Другими цветами показаны модели сторонних производителей. Глобальные модели не показаны. Для одного прогноза рассматриваются и объединяются несколько моделей погоды, статистический анализ, измерения, радарная и спутниковая телеметрия, чтобы составить наиболее вероятный прогноз погоды для любого конкретного места на Земле.

Обратно к последним данным