Прогнозы погоды ежедневно используются для принятия решений в самых разных сферах — от энергетики и сельского хозяйства до логистики, инфраструктуры и работ на открытом воздухе. Однако точность прогноза может различаться в зависимости от местоположения, горизонта прогнозирования и погодной ситуации.
Поэтому понимание точности прогноза является важной составляющей эффективного использования метеорологической информации.
Благодаря новым отчётам о точности прогнозов meteoblue делает результаты верификации прогнозов открытыми и доступными. Отчёты содержат подробную ежемесячную оценку модели meteoblue Learning MultiModel (mLM) для температуры, точки росы и скорости ветра, показывая, как качество прогнозов различается между континентами и как mLM показывает себя в сравнении с основными глобальными системами прогнозирования.
В настоящее время доступны отчёты за период с января по июль 2026 года, новые выпуски публикуются ежемесячно.
Сравнение прогнозов с наблюдениями
Точность прогнозов оценивается путём сравнения прогнозируемых значений с наблюдениями национальных метеорологических служб и более чем 100 000 метеостанций партнёрских сетей. Данные наблюдений проходят строгий контроль качества, и только около 60% станций соответствуют необходимым стандартам.
В июле 2026 года для верификации температуры использовались данные 78 561 станции, точки росы — 64 765 станций, а скорости ветра — 30 382 станций. Плотность сетей метеорологических наблюдений существенно различается в зависимости от региона: Европа и Северная Америка располагают плотными сетями наблюдений, тогда как в таких регионах, как Африка, охват значительно более ограничен. Эти различия являются важным контекстом для интерпретации региональных результатов оценки точности.
Сравнение с ведущими глобальными моделями
В отчётах meteoblue Learning MultiModel сравнивается с основными глобальными системами прогнозирования, включая модели ECMWF, NOAA, DWD, Météo-France, UK Met Office и Environment Canada.
Верификация проводится с часовым разрешением, а не только на основе суточных значений. Это обеспечивает более точную оценку, поскольку прогноз должен воспроизводить наблюдаемые погодные условия в соответствующий момент времени.
Для оценки используются три стандартных показателя:
- Средняя абсолютная ошибка (Mean Absolute Error, MAE) — показывает среднюю величину ошибки прогноза.
- Среднеквадратичная ошибка (Root Mean Square Error, RMSE) — придаёт больший вес крупным ошибкам.
- Средняя ошибка (Mean Error, ME) — показывает, имеет ли модель тенденцию систематически завышать или занижать наблюдаемые значения.
В совокупности эти показатели дают более полное представление о качестве прогноза, чем один обобщённый показатель точности.
Высокая точность прогнозов температуры, точки росы и скорости ветра
Результаты за июль 2026 года демонстрируют высокую точность модели meteoblue Learning MultiModel для всех трёх оцениваемых переменных.
Для температуры модель mLM показала более низкую среднюю абсолютную ошибку, чем лучшая глобальная модель без постобработки (raw global model), на всех шести оцениваемых континентах. Снижение ошибки составило примерно от 24% в Австралии до 34% в Африке, а в Европе, Азии и Северной Америке улучшение составило около 32–33%.
Аналогичная картина наблюдается и для точки росы: в зависимости от континента модель mLM снизила MAE примерно на 23–36% по сравнению с лучшей глобальной моделью без постобработки.
Наибольшее относительное улучшение наблюдалось для скорости ветра. Для этой переменной модель mLM снизила MAE примерно на 29–44% на шести континентах.
Средние значения по континентам дают общее представление о результатах; отчёты также содержат карты, показывающие географические различия в ошибках прогнозирования. Это важно, поскольку точность прогнозов может существенно различаться между регионами и отдельными локациями.
Как меняется точность с увеличением горизонта прогноза
Ошибка прогноза обычно увеличивается с ростом горизонта прогнозирования: предсказать погодные условия на несколько дней вперёд сложнее, чем спрогнозировать погоду на завтра. Поэтому ежемесячные отчёты анализируют, как меняется точность моделей с первого по седьмой день прогноза.
Результаты за июль показывают, насколько хорошо модель mLM сохраняет точность с увеличением горизонта прогнозирования.
Для температуры глобальное значение MAE модели mLM увеличивается с 1,04°C в первый день до 1,65°C на шестой день. При этом на шестой день mLM остаётся такой же точной, как лучшая глобальная модель без постобработки в первый день прогноза, для которой MAE составляет 1,66°C.
Для точки росы MAE mLM увеличивается с 1,07°C в первый день до 1,61°C на пятый день. Лучшая глобальная модель без постобработки имеет MAE 1,70°C в первый день, то есть mLM сохраняет сопоставимый уровень точности даже через пять дней прогнозирования.
Особенно заметна разница для скорости ветра. Глобальное значение MAE mLM увеличивается с 0,81 м/с в первый день до 0,99 м/с на седьмой день, оставаясь ниже MAE лучшей глобальной модели без постобработки в первый день — 1,31 м/с.
Это сравнение показывает, как долго модель mLM сохраняет сопоставимый уровень точности с увеличением горизонта прогнозирования.
Качество прогнозов меняется изо дня в день
Ни одна модель погоды не работает одинаково хорошо во всех регионах и при любых погодных условиях. Модель, которая демонстрирует особенно хорошие результаты сегодня, завтра может показать другие результаты из-за изменения погодной ситуации. Именно поэтому наряду с месячными и континентальными показателями отчёты также содержат ежедневные временные ряды ошибок.
Отчёты за июль наглядно демонстрируют эту изменчивость. В них также отмечается, что опубликованные показатели представляют собой средние значения по континентам, поэтому различия на уровне отдельных метеостанций могут быть значительно больше.
Хотя meteoblue Learning MultiModel демонстрирует наивысшую общую точность в этих сводных результатах, опережая другие модели в большинстве локаций, ни одна отдельная модель не является лучшей при любых условиях.
По этой причине meteoblue наряду с собственным лучшим прогнозом также предоставляет прогнозы других метеорологических организаций. Доступ к различным прогнозам помогает пользователям оценивать уровень неопределённости, что может быть особенно важно в случаях, когда погодные условия влияют на операционные решения и связанные с ними риски.
Почему постоянная верификация важна
Прогнозирование погоды постоянно развивается. Численные модели обновляются, сети наблюдений меняются, а методы постобработки, включая машинное обучение, продолжают совершенствоваться.
Поэтому отдельное исследование точности даёт лишь моментальный срез качества прогнозов.
Ежемесячная публикация результатов верификации позволяет отслеживать качество прогнозов во времени, сравнивать результаты между регионами и анализировать, как меняется точность с увеличением горизонта прогнозирования.
Для клиентов и партнёров это создаёт более чёткую основу для оценки прогнозных данных в различных сферах применения. Для метеорологов и других специалистов в области погоды это обеспечивает прозрачное представление о том, как различные подходы к прогнозированию показывают себя в сравнении с реальными наблюдениями.
Отчёты о точности прогнозов за январь–июль 2026 года доступны на информационной панели meteoblue и охватывают температуру, точку росы и скорость ветра.
