Прогноз ансамблю MultiModel для Raboba

Порівняння моделей погоди для Raboba

Сині лінії відповідають прогнозам, розрахованим за допомогою різних погодних моделей з високою роздільною здатністю. Також показані складові класичного ансамблевого прогнозу, коли одна й та сама модель погоди (GFS) запускається кілька разів із трохи різними початковими умовами, щоб відобразити невизначеності у спостереженнях, необхідних для запуску моделі прогнозу. Складові GFS були зменшені в масштабі та скориговані відповідно до місцевих погодних умов, дані з моделей з високою роздільною здатністю залишені без змін.

• In the top graph, the temperature forecast for Raboba is shown using light blue for different high-resolution models and orange for the GFS ensemble members. The black line represents the best-fit temperature forecast as shown on our start page. The dashed lines show the GFS and ECMWF ensemble mean temperatures.
• На графіку 2^- показано прогноз накопичених опадів, тобто загальна кількість опадів, що випадає з сьогоднішнього дня до дати, вказаної на осі часу. Сині смуги показують погодинні показники опадів.
• На графіку 3^rd2 показано прогноз хмарності у відсотках з використанням блакитного кольору для погодних моделей з високою роздільною здатністю та зеленого кольору для учасників ансамблю GFS.
• На графіку 4^th2 показано прогноз вітру, розрахований за моделями з високою роздільною здатністю (блакитний колір) та ансамблем (зелений колір). Також показано щоденний підсумок напрямку вітру у вигляді рози вітрів. Більші сегменти вказують на те, що цей напрямок вітру є більш вірогідним і більш частим протягом дня, ніж напрямки з меншими сегментами. Якщо ви бачите багато сегментів приблизно однакового розміру, то прогноз напрямку вітру дуже невизначений. Якщо переважають два протилежні напрямки, це часто вказує на теплові вітри і зміни їх напрямку, коли вдень вітер дме в одну сторону, а вночі - в протилежну.

Навіщо ми одночасно показуємо і традиційний ансамблевий прогноз, і мультимодельний прогноз?

Традиційний ансамбль (наприклад, GFS), розрахований за одною і тою ж моделлю прогнозу, часто недооцінює невизначеності в погоді на перші 3-5 днів і тим самим переоцінює достовірність прогнозу. Крім того, традиційний ансамбль виконується з набагато нижчою роздільною здатністю, що призводить до нехтування деякими локальними погодними явищами, які можна побачити в моделях з високою роздільною здатністю. Дуже важливо відзначити, що всі члени традиційного ансамблю мають однакову ймовірність дати правильний прогноз (немає можливості сказати заздалегідь, який з них буде кращим). Це контрастує з моделями високої роздільної здатності, оскільки деякі з них дають кращі прогнози, ніж інші, залежно від розташування та погодних умов.

Моделі погоди

Моделі погоди імітують фізичні процеси. Модель працює зі світом або регіоном, як із сіткою з комірками. Кожна комірка має ширину від 4 км до 40 км і висоту від 100 м до 2 км. Наші моделі містять 60 атмосферних шарів і сягають глибоко в стратосферу, де тиск складає 10-25 гПа (висота 60 км). Погода моделюється шляхом розв'язання складних математичних рівнянь між усіма комірками кожні кілька секунд, і параметри, такі як температура, швидкість вітру і хмарність, зберігаються для кожної години.

meteoblue використовує велику кількість моделей погоди та інтегрує відкриті дані з різних джерел. Всі моделі meteoblue розраховуються двічі на день на спеціальному Високопродуктивному кластері.

Покриття по всьому світу

Моделі погоди meteoblue покривають більшість населених районів з високою роздільною здатністю (3-10 км) і весь світ з помірною роздільною здатністю (30 км). На карті збоку червоним кольором показані моделі NMM, а чорними рамками - моделі NEMS. Іншими кольорами позначені моделі третіх сторін. Глобальні моделі не показані. Для одного прогнозу розглядаються і комбінуються декілька погодних моделей, статистичний аналіз, вимірювання, радар і супутникові дані, щоб створити найбільш вірогідний прогноз погоди для будь-якого місця на Землі.