Часто задаваемые вопросы (FAQ):

• Почему прогноз для моего местоположения неправильный?

  • Причины неправильных прогнозов

    Существует несколько факторов, которые могут привести к неточным прогнозам для конкретного местоположения. Некоторые из этих факторов присущи самому процессу прогнозирования погоды:

    • Сильно локализованные погодные явления, например грозы с градом и ливнями. Так, ливни могут быть спрогнозированы для конкретного пункта, но фактически пройти в другом месте поблизости. Ещё один пример — заморозки, возникающие очень локально там, где может скапливаться холодный воздух.
    • Погодные условия, зависящие от тонкого физического равновесия. Примеры: образование градин в облаке, формирование тумана или начало мороси.
    • Мелкомасштабные вариации в горах или вдоль побережья, существенно влияющие на погоду, не могут быть адекватно отражены в погодных моделях.

    Другие факторы связаны с данными, которые мы используем для локальной корректировки прогнозов, либо с данными, которые изначально «питают» численные погодные модели:

    • Отсутствие ближайших наблюдений, позволяющих выполнить локальную корректировку прогноза
    • Ошибки в ближайших наблюдениях, приводящие к неверной локальной корректировке прогноза
    • В некоторых регионах мира имеется лишь очень мало метеостанций и других наблюдений. Этот дефицит данных повышает неопределённость прогноза погоды для этих регионов.

    Наконец, даже в лучших численных погодных моделях, например используемых meteoblue, иногда встречаются неточные расчёты погоды. Их необходимо выявлять и улучшать посредством тщательного анализа на основе повторных и детальных наблюдений.

  • Инструменты и функции предотвращения ошибок прогноза

    В некоторые дни прогнозы могут быть довольно неопределёнными, но это всё-таки лучше, чем полное отсутствие прогноза — при условии, что пользователь осознаёт степень неопределённости. Поэтому meteoblue всегда указывает предсказуемость в 7- и 14-дневных прогнозах, предоставляет диапазоны неопределённости (например, в 14-дневном прогнозе), диаграммы для быстрой оценки того, где погодные модели совпадают или расходятся, а также краткосрочную верификацию прогноза. Эти функции дают ценную информацию пользователям прогнозов meteoblue и позволяют нам контролировать нашу прогнозную систему на наличие ошибок.

    • Предсказуемость: Этот индекс показывает, насколько надёжен прогноз для рассматриваемого дня. Вы найдёте его в наших 7-дневных прогнозах в виде значков-мишеней и в 14-дневных прогнозах — в виде цветных полос для каждого дня.
    • MultiModel: Эта диаграмма показывает, насколько погодные модели сходятся или расходятся для выбранного места. Прогноз более надёжен там, где модели предсказывают похожие погодные условия и где значения находятся близко друг к другу. Там, где графики содержат выбросы или расходятся, прогноз становится менее определённым. Обратите внимание, что модели погоды кодируются цветом, чтобы было видно, какой прогноз относится к какой модели.
    • Краткосрочная проверка: Мы непрерывно проверяем наши прогнозы по измерительным данным, собранным по всему миру. Для краткосрочной проверки мы используем данные метеостанции, ближайшей к выбранному месту (расстояние отображается вверху), и сравниваем наши прогнозы температуры и ветра (тонкие чёрные линии) с данными измерений (толстые чёрные линии и ромбовидные символы). Статистика ошибок прогноза приведена под каждой диаграммой. Если мы обнаруживаем неожиданные расхождения между нашим прогнозом и данными близлежащей станции, мы проверяем станцию на возможные ошибки.

• Каково значение различных символов, используемых на веб-сайте?

  • Пиктограммы: Погодные условия графически суммируются с помощью пиктограмм. Все пиктограммы и их описания перечислены здесь.
  • rainSPOT отображает осадки в радиусе 15 км вокруг выбранного места в виде узора из синих или зелёных квадратов на фоне символа мишени. Символ мишени центрирован на выбранном месте. Светло-синие квадраты обозначают слабый дождь, а тёмно-синие квадраты указывают на сильный дождь. rainSPOT отображается в ежедневных и (3-)часовых прогнозах, а также на странице текущей погоды.
  • Полоса предсказуемости: Полоса в ежедневном обзоре под значением часов солнечного сияния показывает предсказуемость — меру того, насколько вероятно, что прогноз будет точным.

• Как работает поиск местоположений?

  meteoblue предоставляет подробный прогноз погоды и исторические данные для каждой точки Земли. Найти местоположение можно через нашу строку поиска местоположений в верхней части сайта meteoblue. Чтобы найти местоположение, вы можете ввести название, координаты или почтовый индекс. Местоположение также можно выбрать, щёлкнув непосредственно по карте, которая открывается при нажатии на строку поиска местоположений. Если вы нажмёте на символ локатора справа, поиск местоположений определит ваше текущее местоположение, при условии, что вы разрешите это сайту meteoblue. meteoblue будет использовать выбранное местоположение, пока вы не выберете другое. Подробнее вы можете узнать на нашей странице справки по поиску местоположений.

• Как рассчитываются данные о погоде?

  meteoblue использует большое количество численных метеорологических моделей, а также данные моделей, которыми пользуются метеослужбы по всему миру. meteoblue автоматически анализирует доступные модельные данные и создаёт так называемый консенсус-прогноз. Этот мультимодельный подход meteoblue применяется для всех местоположений и большинства метеопараметров. Мы также используем наблюдения и актуальные измерения, если они доступны, чтобы корректировать наш прогноз для этих параметров.

  Прогнозы температуры, ветра и точки росы дополнительно улучшаются с помощью искусственного интеллекта (AI) в meteoblue Learning MultiModel (mLM). Компонент AI обучается на доступных исторических и текущих данных измерений. Когда пользователь запрашивает прогноз погоды, mLM анализирует доступность погодных моделей для требуемой метеопеременной и нужного местоположения, например Базель (Швейцария). mLM использует различные температурные выходы доступных погодных моделей и взвешивает эти данные на основании того, что он «выучил» из исторических и прогнозируемых погодных данных. Кроме того, при наличии учитываются текущие измерения и наблюдения. Если требуются температурные данные для Цюриха, mLM снова проверяет доступность погодных моделей и заново рассчитывает веса переменных из различных моделей. Однако здесь веса могут (и, вероятно, будут) быть полностью иными, чем в Базеле. И если позже запрашиваются те же данные, веса могут снова быть совершенно другими.

  Мы предоставляем расширенную информацию о meteoblue Learning MultiModel и верификации наших прогнозов. Обзор доступных погодных моделей и их пространственной разрешающей способности можно найти здесь.

• Какие метеоданные я могу получить от meteoblue и как?

  Вы можете изучить наше предложение в шести измерениях:

  • Глобальное покрытие – погодные данные для любой точки Земли
  • Высочайшая точность – симуляции с максимально подтверждённой точностью
  • Уникальный временной диапазон – непрерывное почасовое хранилище данных с 1984 года
  • Простой доступ – высокоскоростная доставка данных, карт, изображений и т. д.
  • Множественные источники данных – простой выбор оптимального источника
  • С учётом отраслевой специфики – индивидуальные решения для различных отраслей, таких как сельское хозяйство, энергетика, логистика и т. д.

Для получения подробной информации о продуктах и услугах meteoblue см. наши страницы помощи и полный FAQ.