Порівняння погодних моделей для Mindzoukou
- Кожній моделі призначено один колір, який використовується в усіх діаграмах. У легенді поруч із діаграмою наведено список назв моделей та відповідних кольорів.
- Перша діаграма показує прогнозовані температури для кожної моделі. Жовтий фон означає денне світло. Пунктирна лінія представляє середнє всіх моделей.
- Друга діаграма показує кількість опадів: сині стовпчики відображають опади в мм, накопичені за одну годину. Стовпчики стають темнішими, коли більше моделей прогнозує опади.
- У третій діаграмі погодні піктограми використовуються для відображення прогнозованих погодних умов. Фон блакитний для ясного неба, світло-сірий для невеликої хмарності та темно-сірий для сильної хмарності.
Показані змінні взято безпосередньо з вихідних даних моделей і не масштабовано до точної висоти та розташування вибраного місця.
Часто прогнози виявляються точними, інколи менш точними, а подекуди — зовсім хибними. Було б чудово заздалегідь знати, чи буде прогноз імовірно правильним, але як? Усі прогнози погоди розраховуються комп’ютерними моделями, і часом ці моделі суттєво відрізняються, що вказує на невизначеність і складність точного прогнозування погоди. У таких випадках прогноз, швидше за все, змінюватиметься щодня. Діаграма MultiModel демонструє прогнози погоди від кількох моделей meteoblue та інших, переважно національних, метеорологічних служб. Загалом невизначеність прогнозу зростає зі збільшенням розбіжностей між моделями.
Що робити, якщо прогноз є невизначеним?
- Розробіть альтернативи для своїх рішень, які будуть здійсненними за будь-якого можливого розвитку погоди.
- Перевіряйте оновлення прогнозу частіше.
- Частіше відстежуйте фактичний хід погоди.
- Відкладіть важливі дії, якщо вони сильно залежать від погодних умов.
Обмеження прогнозу
- Грозові явища: точне місце та час виникнення гроз майже неможливо спрогнозувати, а кількість опадів чи граду може суттєво відрізнятися.
- Шаруваті хмари: туман і низька хмарність часто невидимі для більшості моделей і супутників, тому моделі можуть збігатися попри невизначеність. У результаті моделі можуть переоцінювати сонячні умови в районах, схильних до туману.
- Топографія: складний гірський рельєф є великим викликом для прогнозування погоди. Низька хмарність і опади можуть швидко розвинутися там непомітно та не будуть достатньо враховані у погодній моделі.
Такі погодні ситуації дуже складно прогнозувати, вони змінюються в просторі та часі або залежать від місцевого рельєфу. Якщо локально прогнозовані опади не випадають, дощ може пройти всього за кілька кілометрів. Холодний фронт може прийти на кілька годин пізніше, а грози можуть як розвинутися, так і ні. Такі умови схильні до помилок і потребують обережного ставлення. У деяких випадках навіть різні моделі можуть не виявити такі умови.
Погодні моделі
Погодні моделі моделюють фізичні процеси. Погодна модель поділяє світ або регіон на малі «граткові комірки». Кожна комірка має ширину приблизно від 4 до 40 км і висоту від 100 м до 2 км. Наші моделі містять 60 атмосферних шарів і сягають глибоко у стратосферу — до 10–25 hPa (висота 60 км). Погода моделюється шляхом розв’язання складних математичних рівнянь між усіма комірками кожні кілька секунд, а такі параметри, як температура, швидкість вітру чи хмарність, зберігаються щогодини.
meteoblue експлуатує велику кількість погодних моделей та інтегрує відкриті дані з різних джерел. Усі моделі meteoblue обчислюються двічі на день на спеціальному високопродуктивному кластері.
| Модель | Регіон | Роздільна здатність | Востаннє оновлено | Джерело | |
|---|---|---|---|---|---|
|
Сімейство моделей NEMS: покращені наступники NMM (експлуатуються з 2013 р.). NEMS — це багатомасштабна модель (застосовується від глобальних до локальних доменів) і суттєво покращує прогноз утворення хмар і опадів. |
|||||
| NEMS-4 | Central Europe | 4.0 km | 72 год | 18:29 UTC | meteoblue |
| NEMS-12 | Europe | 12.0 km | 180 год | 19:19 UTC | meteoblue |
| NEMS-30 | Global | 30.0 km | 180 год | 17:46 UTC | meteoblue |
| NEMS-8 | New Zealand | 8.0 km | 180 год | 19:16 UTC | meteoblue |
| NEMS-10 | India | 10.0 km | 180 год | 19:58 UTC | meteoblue |
| NEMS-8 | Japan East Asia | 8.0 km | 180 год | 18:44 UTC | meteoblue |
| NEMS-12 | Central America | 12.0 km | 180 год | 21:51 UTC | meteoblue |
| NEMS-10 | South Africa | 10.0 km | 180 год | 20:35 UTC | meteoblue |
| NEMS2-12 | Europe | 12.0 km | 168 год | 22:23 UTC | meteoblue |
| NEMS2-30 | Global | 30.0 km | 168 год | 23:49 UTC | meteoblue |
| NEMS-10 | South America | 10.0 km | 180 год | 21:36 UTC | meteoblue |
|
Сімейство моделей NMM: перша погодна модель meteoblue (експлуатується з 2007 р.). NMM є регіональною погодною моделлю, високо оптимізованою для складного рельєфу. |
|||||
| NMM-4 | Central Europe | 4.0 km | 72 год | 17:25 UTC | meteoblue |
| NMM-12 | Europe | 12.0 km | 180 год | 18:47 UTC | meteoblue |
| NMM-18 | South Africa | 18.0 km | 180 год | 19:22 UTC | meteoblue |
| NMM-18 | South America | 18.0 km | 180 год | 20:55 UTC | meteoblue |
| NMM-18 | Southeast Asia | 18.0 km | 180 год | 19:55 UTC | meteoblue |
|
Доменні області сторонніх ресурсів: як на більшості інших веб-сайтів |
|||||
| IFSENS-20 | Global | 20.0 km | 360 год (@ 3hourly год) | > 24h | ECMWF |
| GFSENS-40 | Global | 40.0 km | 384 год (@ 3hourly год) | 18:50 UTC | NOAA NCEP |
| GFS-25 | Global | 22.0 km | 180 год (@ 3hourly год) | 16:34 UTC | NOAA NCEP |
| GFS-12 | Global | 12.0 km | 180 год (@ 3hourly год) | 16:55 UTC | NOAA NCEP |
| IFS-20 | Global | 20.0 km | 144 год (@ 3hourly год) | 20:43 UTC | ECMWF |
| ICON-12 | Global | 13.0 km | 180 год (@ 3hourly год) | 17:36 UTC | Deutscher Wetterdienst |
| ICON-7 | Europe | 7.0 km | 120 год (@ 3hourly год) | 16:25 UTC | Deutscher Wetterdienst |
| ICOND-2 | Germany and Alps | 2.0 km | 48 год | 23:15 UTC | Deutscher Wetterdienst |
| HARMN-5 | Central Europe | 5.0 km | 60 год | 23:24 UTC | KNMI |
| GFS-40 | Global | 40.0 km | 180 год (@ 3hourly год) | 16:38 UTC | NOAA NCEP |
| NAM-12 | North America | 12.0 km | 84 год (@ 3hourly год) | 15:07 UTC | NOAA NCEP |
| NAM-5 | North America | 5.0 km | 48 год | 17:20 UTC | NOAA NCEP |
| NAM-3 | North America | 3.0 km | 60 год | 15:48 UTC | NOAA NCEP |
| HRRR-2 | North America | 3.0 km | 17 год | 00:27 UTC | NOAA NCEP |
| FV3-5 | Alaska | 5.0 km | 48 год | 23:30 UTC | NOAA NCEP |
| ARPEGE-25 | Global | 25.0 km | 96 год (@ 3hourly год) | 18:36 UTC | METEO FRANCE |
| ARPEGE-11 | Europe | 11.0 km | 96 год | 16:05 UTC | METEO FRANCE |
| AROME-2 | France | 2.0 km | 42 год | 17:01 UTC | METEO FRANCE |
| UKMO-10 | Global | 10.0 km | 144 год (@ 3hourly год) | 18:43 UTC | UK MET OFFICE |
| GEM-15 | Global | 15.0 km | 168 год (@ 3hourly год) | 21:10 UTC | Environment Canada |
| RDPS-2 | North America | 2.5 km | 48 год | 18:58 UTC | Environment Canada |
| MSM-5 | Japan | 5.0 km | 78 год | 23:26 UTC | Japan Meteorological Agency |
| UKMO-2 | UK/France | 2.0 km | 120 год (@ 3hourly год) | 18:50 UTC | UK MET OFFICE |
| NBM-2 | North America | 2.5 km | 180 год (@ 3hourly год) | 22:29 UTC | NOAA NCEP |
| WRFAMS-7 | South America | 7.0 km | 168 год | 15:20 UTC | CPTEC/INPE |
| WRF-5 | Southeast Europe | 5.0 km | 84 год | 09:35 UTC | AUTH |
| AIFS-25 | Global | 25.0 km | 180 год (@ 3hourly год) | 20:16 UTC | ECMWF |
| IFS-HRES | Global | 10.0 km | 144 год (@ 3hourly год) | 19:46 UTC | ECMWF |
| CAMS-10 | Europe | 10.0 km | 96 год | 10:02 UTC | ECMWF Copernicus |
| CAMS-40 | Global | 40.0 km | 120 год (@ 3hourly год) | 22:14 UTC | ECMWF Copernicus |
| WW3-25 | Global | 25.0 km | 180 год (@ 3hourly год) | 19:14 UTC | NOAA NCEP |
| WW3-4 | Baltic/Arctic | 4.0 km | 72 год | 21:44 UTC | MET Norway |
| GWAM-25 | Global | 25.0 km | 174 год (@ 3hourly год) | 16:34 UTC | DWD |
| EWAM-5 | Europe | 5.0 km | 78 год | 16:43 UTC | DWD |
| MFWAM-8 | Global | 8.0 km | 228 год (@ 3hourly год) | 21:44 UTC | Copernicus / MeteoFrance |
| MEDWAM-4 | Mediterranean | 4.0 km | 204 год | 06:34 UTC | Copernicus |
| IBIWAM-3 | Iberian Biscay Irish | 3.0 km | 216 год | 14:15 UTC | Copernicus |
| BALWAM-2 | Baltic | 2.0 km | 144 год | 22:28 UTC | Copernicus / FMI |
| RTOFS-9 | Global | 9.0 km | 192 год (@ 3hourly год) | > 24h | NOAA NCEP |
Світове покриття
Погодні моделі meteoblue охоплюють більшість населених територій з високою роздільною здатністю (3–10 км) та весь світ із помірною роздільною здатністю (30 км). На бічній мапі моделі NMM позначені червоними, а моделі NEMS — чорними прямокутниками. Інші кольори відображають моделі сторонніх розробників. Глобальні моделі не показані. Для створення одного прогнозу враховуються та комбінуються кілька погодних моделей, статистичний аналіз, вимірювання, дані радара та супутникова телеметрія, щоб отримати найбільш ймовірний прогноз погоди для будь-якого місця на Землі.