Ансамблевый прогноз MultiModel для Zuckenriet

Сравнение погодных моделей для Zuckenriet

Синие линии соответствуют прогнозам, рассчитанным различными высокоразрешающими погодными моделями. Также показаны члены традиционного ансамблевого прогноза, где одна и та же модель погоды (GFS) запускается несколько раз с немного отличающимися начальными условиями, чтобы отразить неопределённости в наблюдениях, необходимых для работы прогностической модели. Члены GFS были уменьшены в масштабе и скорректированы по смещению, чтобы соответствовать локальным погодным условиям; данные высокоразрешающих моделей оставлены без изменений.

• На верхнем графике показан прогноз температуры для Zuckenriet: светло-синим цветом отображаются различные высокоразрешающие модели, а оранжевым — члены ансамбля GFS. Чёрная линия представляет наилучший прогноз температуры, отображаемый на нашей стартовой странице. Пунктирные линии показывают средние температуры ансамблей GFS и ECMWF.
• График 2^nd показывает прогноз накопленных осадков, то есть общее количество, которое выпадет с сегодняшнего дня до даты, указанной на временной оси. Синие столбцы показывают почасовые суммы осадков.
• График 3^rd показывает прогноз облачности в процентах: светло-синим — высокоразрешающие модели, зелёным — члены ансамбля GFS.
• График 4^th показывает прогноз ветра, рассчитанный высокоразрешающими моделями (светло-синий) и ансамблевым прогнозом (зелёный). Также представлен ежедневный итог направления ветра в виде розы ветров. Большие сегменты указывают, что это направление ветра более вероятно и чаще встречается в течение дня, чем направления с меньшими сегментами. Если сегментов примерно одинакового размера много, прогноз направления ветра очень неопределён. Если преобладают два противоположных направления, это часто указывает на термическую циркуляцию, когда днём ветер дует из одного направления, а ночью — из противоположного.

Почему мы одновременно показываем традиционный ансамблевый прогноз и мультимодельный прогноз?

Традиционный ансамбль (например, GFS), рассчитанный с использованием одной и той же прогностической модели, часто недооценивает неопределённости погоды в первые 3–5 дней, тем самым переоценивая достоверность прогноза. Кроме того, традиционный ансамбль выполняется с гораздо более низким разрешением, что приводит к игнорированию некоторых локальных погодных явлений, видимых в высокоразрешающих моделях. Очень важно отметить, что все члены традиционного ансамбля имеют одинаковую вероятность быть верными (невозможно заранее определить, какой из них будет лучше). Это контрастирует с высокоразрешающими моделями, среди которых одни дают более точные прогнозы, чем другие, в зависимости от местоположения и погодных условий.

Модели погоды

Модели погоды имитируют физические процессы. Погодная модель разбивает мир или регион на небольшие «ячейки сетки». Каждая ячейка имеет ширину около 4–40 км и высоту 100 м – 2 км. Наши модели содержат 60 атмосферных слоёв и простираются глубоко в стратосферу до уровней 10–25 гПа (высота 60 км). Погода моделируется путём решения сложных математических уравнений между всеми ячейками каждые несколько секунд, а такие параметры, как температура, скорость ветра или облачность, сохраняются для каждого часа.

meteoblue эксплуатирует большое количество моделей погоды и интегрирует открытые данные из различных источников. Все модели meteoblue рассчитываются два раза в день на выделенном высокопроизводительном кластере.

Глобальное покрытие

Модели погоды meteoblue охватывают большинство населённых районов с высоким разрешением (3–10 км) и весь мир с умеренным разрешением (30 км). На расположенной рядом карте NMM-модели показаны красными, а NEMS-модели — чёрными прямоугольниками. Другие цвета обозначают модели сторонних разработчиков. Глобальные модели не отображаются. Для формирования одного прогноза учитывается и объединяется несколько погодных моделей, статистический анализ, измерения, данные радара и спутниковой телеметрии, чтобы создать наиболее вероятный прогноз погоды для любой точки Земли.