Caraşova için hava durumu modelleri karşılaştırması
Tahmine karşılık gelen mavi çizgiler farklı yüksek çözünürlüklü hava durumu modelleri tarafından hesaplanır. Ayrıca gösterilenler, bir tahmin modelini çalıştırmak için gereken gözlemlerdeki belirsizlikleri yansıtmak için aynı hava durumu modelinin (GFS) çok az farklı başlangıç koşulları ile defalarca çalıştırıldığı, geleneksel bir toplu tahminin organlarıdır. GFS organlarının, yerel hava durumu koşulları ile eşleşmeleri için boyutları küçültülmüştür ve sapmalar düzeltilmiştir.
- En üstteki grafikte, Caraşova için sıcaklık tahmini farklı yüksek çözünürlüklü modeller için açık mavi ve GFS topluluk organları için kırmızı olarak gösterilir. Siyah çizgi tüm tahminlerin ortalamasını ve kesikli çizgi ise hava durumu tahminlerimizde gösterildiği gibi meteoblue ortak karar tahminini temsil eder.
- İkinci grafik, bugünden zaman ekseninde gösterilen tarihe kadar yağan toplam miktar olan birikmiş yağış tahminini gösterir. Mor renk yağışın oluştuğu zamanları belirtir.
- 3. grafik, yüksek çözünürlüklü hava durumu modelleri için mavi ve GFS topluluk organları için yeşil renk kullanılan bulut örtüsünün yüzde cinsinden tahminidir.
- 4. grafik yüksek çözünürlüklü modeller (açık mavi) ve topluluk tahmini (yeşil) tarafından hesaplanan rüzgar tahminini belirtir. Ayrıca, günlük rüzgar yönü özeti bir rüzgar gülü şeklinde gösterilmektedir. Geniş segmentler bu rüzgar yönünün daha olası olduğunu ve gün içerisinde daha küçük segmentlere sahip yönlere göre daha sık olduğunu gösterir. Hemen hemen aynı boyutlara sahip birçok segment var ise, rüzgar yönü tahmini çok belirsizdir. Eğer çoğunlukla iki karşıt yön var ise, bu genellikle rüzgarın gün içinde gece estiği yönden farklı bir yönde estiği bir termal rüzgar dolanımını belirtir.
Neden bir geleneksel topluluk tahminini ve bir çoklu model tahminini aynı anda gösteriyoruz?
Aynı tahmin modeli ile hesaplanan geleneksel bir topluluk (örneğin GFS) genellikle ilk 3 - 5 gün arası için havar durumundaki belirsizlikleri küçümsemektedir, bu yüzden de tahminin doğruluğunu abartmaktadır. Dahası, geleneksel topluluk çok daha düşük çözünürlük ile çalışır, bu yüzden daha yüksek çözünürlükte görülebilir olan bazı yerel hava durumu olaylarını göz ardı eder. Geleneksel bir topluluğun organlarının tamamının aynı oranda doğru olma olasılığına sahip olduğunu belirtmek önemlidir (hangisinin daha iyi olacağını önceden bilmek imkansızdır). Bu, konum ve hava durumu koşullarına bağlı olan diğerlerine göre daha iyi tahminler sunan bazı yüksek çözünürlüklü modeller ile çelişir.
Hava durumu modelleri
Hava durumu modelleri fiziksel süreçleri simüle eder. Bir hava modeli dünyayı ya da bölgeyi küçük "grid hücreler"e böler. Her hücre yaklaşık 4km ile 40km aralığında genişliğe ve 100km ile 2km arasında yüksekliğe sahiptir. Modellerimiz 60 atmosferik katmanı içerir ve stratosferde 10-25 hPa (60km irtifa) derinliğe ulaşır. Hava durumu her birkaç saniyede bir her grid hücre arasında karmaşık matematiksel denklemler ile çözülür ve sıcaklık, rüzgar hızı veya bulutlar gibi parametreler her saat başı kaydedilir.
meteoblue çok sayıda hava modellerini idare eder ve çeşitli kaynaklardan açık verileri bütünleştirir. Tüm meteoblue modelleri özel bir Yüksek Performans Kümesi üzerinde günde iki kez hesaplanır.
|Model||Bölge||Çözünürlük||Son Güncelleme||Kaynak|


NEMS model ailesi: (2013 yılından bu yana faaliyette) Geliştirilmiş NMM halefi. NEMS (yerel etki aşağı küresel kullanılır) çoklu-ölçekli bir modeldir ve bulutlarin gelisimi ve yağış tahmini oranlarinı önemli ölçüde geliştirir.
|NEMS4||Orta Avrupa||4 km||72 h||08:58 EET||meteoblue|
|NEMS12||Avrupa||12 km||180 h||09:42 EET||meteoblue|
|NEMS2-12||Avrupa||12 km||168 h||12:28 EET||meteoblue|
|NEMS-8||Orta Amerika||12 km||180 h||12:23 EET||meteoblue|
|NEMS12||Hindistan||12 km||180 h||10:24 EET||meteoblue|
|NEMS10||Güney Amerika||10 km||180 h||11:55 EET||meteoblue|
|NEMS10||Güney Afrika||10 km||180 h||11:12 EET||meteoblue|
|NEMS8||Yeni Zelanda||8 km||180 h||09:34 EET||meteoblue|
|NEMS8||Japonya Doğu Asya||8 km||180 h||09:12 EET||meteoblue|
|NEMS30||Global||30 km||180 h||08:03 EET||meteoblue|
|NEMS2-30||Global||30 km||168 h||13:49 EET||meteoblue|


NMM model ailesi: (2007'den beri operasyonel) meteoblue ilk hava modeli. NMM bölgesel bir hava modelidir ve son derece karmaşık arazi için optimize edilmiştir.
|NMM4||Orta Avrupa||4 km||72 s||07:43 EET||meteoblue|
|NMM12||Avrupa||12 km||180 s||09:01 EET||meteoblue|
|NMM18||Güney Amerika||18 km||180 s||11:15 EET||meteoblue|
|NMM18||Güney Afrika||18 km||180 s||09:34 EET||meteoblue|
|NMM18||Güneydoğu Asya||18 km||180 s||10:09 EET||meteoblue|


Üçüncü parti alanlar: Çoğu web sitesinde görüldüğü gibi
|ECWMF-IFS||Global||30 km||144 h (@ 3 h)||09:59 EET||European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)|
|UKMO-10||Global||10 km||144 h (@ 3 h)||07:22 EET||UK MET OFFICE|
|UKMO-2||UK||2 km||120 h (@ 3 h)||08:17 EET||UK MET OFFICE|
|ICON7||Avrupa||7 km||120 h (@ 3 h)||06:36 EET||Deutscher Wetterdienst|
|ICON13||Global||13 km||180 h (@ 3 h)||07:50 EET||Deutscher Wetterdienst|
|ICON2||Almanya ve Alpler||2.2 km||48 h||13:38 EET||Deutscher Wetterdienst|
|GFS22||Global||22 km||180 h (@ 3 h)||06:35 EET||NOAA NCEP|
|GFS22||Global||40 km||180 h (@ 3 h)||06:56 EET||NOAA NCEP|
|GFSENS05||Global||40 km||384 h (@ 3 h)||12:33 EET||NOAA NCEP|
|NAM3||Kuzey Amerika||3 km||60 h||06:02 EET||NOAA NCEP|
|NAM5||Kuzey Amerika||5 km||60 h||07:23 EET||NOAA NCEP|
|NAM12||Kuzey Amerika||12 km||84 h (@ 3 h)||05:36 EET||NOAA NCEP|
|FV3-5||Alaska||5 km||60 h||13:33 EET||NOAA NCEP|
|GEM2||Kuzey Amerika||2.5 km||48 h||08:44 EET||Environment Canada|
|GEM15||Global||15 km||168 h (@ 3 h)||08:18 EET||Environment Canada|
|AROME2||Fransa||2 km||42 h||06:10 EET||METEO FRANCE|
|ARPEGE11||Avrupa||11 km||96 h||06:10 EET||METEO FRANCE|
|ARPEGE40||Global||40 km||96 h (@ 3 h)||06:33 EET||METEO FRANCE|
|HRMN5||Orta Avrupa||5 km||48 h||13:22 EET||KNMI|
|MSM5||Japan||5 km||78 h||13:27 EET||Japan Meteorological Agency|
Dünya çapında kapsama
meteoblue weather models cover most populated areas at high resolution (3-10km) and world wide at moderate resolution (30km). The map on the side displays NMM models as red and NEMS models as black boxes. Other colors show third-party models. Global models are not shown. For a single forecast, multiple weather models, statistical analysis, measurements, radar and satellite telemetry are considered and combined to generate the most probable weather forecast for any given location on Earth.