Прогноз MultiModel Ensemble для Nurn

Порівняння погодних моделей для Nurn

Сині лінії відповідають прогнозам, розрахованим різними високодетальними погодними моделями. Також показані члени традиційного ансамблевого прогнозу, де одна й та сама модель погоди (GFS) запускається кілька разів із трохи різними початковими умовами, щоб відобразити невизначеності в спостереженнях, потрібних для роботи прогнозної моделі. Члени GFS були зменшені в масштабі та скориговані за зміщенням, щоб відповідати місцевим погодним умовам, тоді як дані високодетальних моделей залишено без змін.

• У верхньому графіку прогноз температури для Nurn показано блакитними лініями для різних високодетальних моделей і помаранчевими для членів ансамблю GFS. Чорна лінія відображає найкращий прогноз температури, показаний на нашій стартовій сторінці. Пунктирні лінії показують середні температури ансамблів GFS та ECMWF.
• 2^й графік показує накопичений прогноз опадів, тобто загальну кількість, що випаде з сьогодні до дати, показаної на часовій осі. Сині стовпчики відображають погодинні суми опадів.
• 3^й графік відображає прогнозовану хмарність у відсотках: блакитним кольором для високодетальних моделей та зеленим для членів ансамблю GFS.
• 4^й графік показує прогноз вітру, розрахований високодетальними моделями (блакитний) і ансамблевим прогнозом (зелений). Також наведено добове зведення напрямку вітру у вигляді вітрової рози. Більші сегменти означають, що цей напрямок вітру є більш ймовірним та частішим протягом дня, ніж напрямки з меншими сегментами. Якщо у вас багато сегментів приблизно однакового розміру, прогноз напряму вітру є дуже невизначеним. Якщо переважають два протилежні напрямки це

Чому ми показуємо традиційний ансамблевий прогноз і багатомодельний прогноз одночасно?

Традиційний ансамбль (наприклад GFS), розрахований однією й тією ж прогнозною моделлю, часто недооцінює невизначеності погоди в перші 3–5 днів, тим самим переоцінюючи впевненість у прогнозі. Крім того, такий ансамбль працює з набагато нижчою роздільною здатністю, і тому пропускає деякі локальні погодні явища, які відображаються у високодетальних моделях. Дуже важливо зазначити, що всі члени традиційного ансамблю мають однакову ймовірність бути правильними (неможливо заздалегідь визначити,

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.

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.