Sıkça sorulan sorular (SSS):

• Konumum için tahmin neden yanlış?

  • Yanlış tahminlerin nedenleri

    Belirli bir bölge için tahminlerin hatalı olmasına neden olabilecek birçok faktör vardır. Bu faktörlerden bazıları hava durumu tahminin doğasında vardır:

    • Dolu ve sağanak yağış ile gök gürültülü fırtına gibi yüksek derecede yerelleştirilmiş hava durumu koşulları. Örneğin, sağanak yağış bir konum için tahmin edilebilir ancak bu olay yörenin başka bir yerinde gerçekleşebilir. Başka bir örnek ise, soğuk hava biriktirebilen alanlarda çok yerel olarak oluşan don olayıdır.
    • Bazı ince fiziksel dengelere bağlı olan hava durumu koşulları. Dolu tanelerinin bir bulutta oluşup oluşmadığı, sis oluşması veya çiseleme başlangıcı buna örnek olabilir.
    • Dağlardaki veya hava durumu üzerinde güçlü bir etkisi olan kıyı şeridindeki küçük ölçekli değişimler hava durumu modelleri tarafından yeterince elde edilemez.

    Diğer faktörler, tahmini yerel olarak uyarlamak için kullandığımız verilere veya sayısal hava durumu modellerini en başta "besleyen" verilere bağlıdır:

    • Bir tahmin için yerel düzeltmeleri yapmamızı sağlayabilecek civardaki gözlemlerin yoksunluğu
    • Civardaki gözlemlerin hataları bir tahmin için hatalı yerel düzeltmeleri yapmaya neden olabilir
    • Dünyanın bazı bölgelerinde sadece birkaç hava durumu istasyonu ve diğer gözlem noktaları bulunuyor. Bu veri eksikliği, bu bölgeler için hava durumu tahmininde daha yüksek belirsizliklere neden olur.

    Son olarak, tam doğru olmayan hava durumu hesaplamaları bazen en iyi sayısal hava durumu modellerinde bile bulunabilir. Buna meteoblue tarafından kullanılan modeller de dahildir. Tekrarlanan ve detaylandırılan gözlemlerin yardımıyla dikkatli bir analiz ile fark edilmeli ve geliştirilmelidirler.

  • Tahmin hata önleme araçları ve nitelikleri

    Bazı günlerde tahmin belirsiz olabilir ancak, kullanıcı bu belirsizliğin farkında olduğu sürece, bu durum yine de hiç tahmin olmamasından iyidir. meteoblue bu nedenle 7 ve 14 günlük tahminlerde öngülebilirliği her zaman belirtir ve belirsizlik aralıklarını (örneğin 14 günlük tahminde), hava durumu modellerinin nerede hemfikir olduğunu veya uyuşmadığını hızlı bir şekilde belirlemek için diyagramlar ve ayrıca tahminin kısa vadeli doğrulamasını sunar. Bu bilgiler meteoblue tahminlerinin kullanıcıları için değerlidir ve bize tahmin sistemimizi hatalara karşı takip etme olanağını sağlar.

    • Öngörülebilirlik: Bu indeks, söz konusu gün için tahminin ne kadar doğru olduğunu gösterir. İndeksi 7 günlük tahminlerimizde hedef simgeleri şeklinde ve 14 günlük tahminlerimizde her gün için renkli çubuklar şeklinde bulabilirsiniz.
    • MultiModel: Bu diyagram, hava durumu modellerinin bir konum için ne kadar tutarlı olduğunu veya ayrıştığını gösterir. Bir tahmin, modeller benzer hava koşulları ortaya koyduğunda veya değerler birbirine yakın olduğunda daha kesin olur. Grafiklerin aykırı değerler gösterdiği veya birbirinden uzaklaştığı yerlerde tahmin daha belirsizleşir. Hangi tahminin hangi modelden geldiğini göstermek amacıyla hava durumu modellerinin renklerle kodlandığını unutmayın.
    • Kısa vadeli doğrulama: Tahminlerimizi, dünyanın her yerinden toplanan ölçüm verilerini kullanarak devamlı olarak doğruluyoruz. Kısa vadeli doğrulama için, seçilen konuma en yakın hava durumu istasyonlarından verileri kullanıyoruz (uzaklı en üstte gösterilmektedir) ve sıcaklık ve rüzgar tahminlerimizi (ince siyah çizgiler) ölçüm verileri ile (kalın siyah çizgiler ve eşkenar dörtgen semboller) karşılaştırıyoruz. Tahmin hata istatistikleri her diyagramın altında belirtilmektedir. Tahminimiz ve yakındaki bir istasyon arasında beklenmeyen farklılıklar farkettğimizde, muhtemel hatalar için istasyonu kontrol ediyoruz.

• Web sitesinde kullanılan çeşitli sembollerin anlamları ne?

  • Piktogramlar: Hava durumu koşulları piktogramlar tarafından grafiksel olarak özetlenir. Tüm piktogramlar ve tanımları burada listelenmiştir.
  • rainSPOT, seçilen konumun 15 km çevresindeki yağışı hedef sembol arka planı üzerinde mavi veya yeşil kutular deseni ile gösterir. Hedef sembol, seçilen konuma ortalanır. Açık mavi kutular hafif yağmuru temsil ederken koyu mavi kutular şiddetli yağmuru temsil eder. rainSPOT; günlük ve (3-)saatlik tahminlerde ve şu andaki hava durumu sayfasında gösterilir.
  • Öngörülebilirlik çubuğu: Güneşli saatlerin altında günlük genel bakıştaki çubuk öngürülebilirliği temsil eder ve tahminin ne kadar doğru olduğunun bir ölçüsüdür.

• Konum arama nasıl çalışır?

  meteoblue, Dünya üzerindeki her nokta için detaylı hava durumu tahmini ve geçmiş veriler sunar. Konumlar, meteoblue web sitesinin en üstündeki konum arama çubuğu üzerinden bulunabilir. Bir konumu bulmak için isim, koordinatlar veya posta kodu girebilirsiniz. Konumlar, konum arama çubuğunu tıkladığınızda açılan haritaya doğrudan tıklayarak da bulunabilir. Sağ taraftaki konum bulma sembolüne tıklarsanız konum arama özelliği, meteoblue web sitesine izin vermeniz durumunda, geçerli konumunuzu algılar. meteoblue, siz farklı bir konum seçene kadar daha önce seçtiğiniz konumu kullanır. Konum arama için yardım sayfamızdan daha fazlasını öğrenebilirsiniz.

• Hava durumu verileri nasıl hesaplanır?

  meteoblue, çok sayıda sayısal hava durumu modeli çalıştırır ve ek olarak dünya etrafındaki hava durumu hizmetleri tarafından çalıştırılan modellerden veriler kullanır. meteoblue, mevcut model verilerini otomatik olarak analiz eder ve konsensüs tahmini olarak adlandırılan bir tahmin oluşturur. Bu meteoblue çoklu model yaklaşımı tüm konumlara ve çoğu hava durumu değişkenlerine uygulanır. Ayrıca bu değişkenler için varsa gözlemleri ve geçerli ölçümleri de kullanıyoruz.

  Sıcaklık, rüzgar ve çiy noktası tahminleri, meteoblue Learning MultiModel'de (mLM) yapay zeka (AI) ile daha da iyileştirilir. YZ bileşeni, mevcut geçmiş ve güncel ölçüm verileri ile eğitilir. Bir kullanıcı hava durumu tahmini talep ettiğinde, mLM istenen hava durumu değişkeni veya istenen konum (örneğin Basel gibi) için mevcut hava durumu modellerini analiz eder. mLM mevcut hava durumu modellerinin farklı sıcaklık sonuçlarını kullanır ve bu verileri geçmiş ve tahmin edilen hava durumu verilerinden “öğrendiği” şeylere göre ağırlıklandırır. Ek olarak, güncel ölçümler ve gözlemler mevcutsa onlar da hesaba katılır. Zürih için sıcaklık verileri gerekiyorsa mLM hava durumu modeli uygunluğunu tekrar kontrol eder ve farklı hava durumu modellerinden gelen değişkenlerin ağırlıklarını hesaplar. Ancak, buradaki ağırlıklandırma Basel'dekinden tamamen farklı olabilir (ve büyük ihitmalle de öyledir). Ve eğer kullanıcı aynı verileri daha sonra tekrar isterse ağılıklandırma yine tamamen farklı olabilir.

  meteoblue Learning MultiModel ve tahminlerimizin doğrulaması hakkında kapsamlı bilgiler sağlıyoruz. Mevcut hava durumu modelleri ve mekansal çözünürlüklerine genel bir bakış buradan bulunabilir.

• meteoblue'dan hangi hava durumu verilerini nasıl elde edebilirim?

  Teklifimizi altı boyutta inceleyebilirsiniz:

  • Küresel kapsam – Dünya üzerindeki her yer için hava durumu verileri
  • En iyi kesinlik – maksimum kanıtlanmış doğruluğa sahip simülasyonlar
  • Benzersiz zaman aralığı – 1984 sonrasından başlayan saatlik veri havuzu
  • Kolay erişim – Veriler, haritalar, görüntüler vs. yüksek hızda sunulur
  • Birden fazla veri kaynağı – En iyi veri kaynağını kolayca seçme
  • Sektöre özel – Tarım, enerji, lojistik vs. gibi farklı sektörler için özel çözümler

meteoblue ürünleri ve hizmetleri hakkında daha fazla bilgi için yardım sayfalarımıza ve Sıkça Sorulan Sorulara göz atın.