Ансамблевый прогноз Multimodel в Tibet Autonomous Region

Сравнение метеорологических моделей для Tibet Autonomous Region

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 Tibet Autonomous Region 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 2^nd 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.
• 3^-яграфа 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.

Глобальный охват

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.