Steht für das proprietäre Wettermodell von PredictWind, das die globalen Anfangsbedingungen des NCEP verwendet und durch das CSIRO CCAM-Modell verarbeitet, um die PWG-Prognose zu generieren.

Das proprietäre Wettermodell von PredictWind verwendet die globalen Anfangsbedingungen ECMWF und verarbeitet sie durch das CSIRO CCAM-Modell, um die PWE-Prognose zu generieren.

PredictWind ist das einzige private Unternehmen weltweit, das über diese proprietäre Technologie verfügt, die Vorhersagen mit einer Auflösung von bis zu einem Kilometer für beliebte Gebiete weltweit erstellt. Die Vorhersagen mit einer Auflösung von einem Kilometer gelten für einen Zeitraum von bis zu 36 Stunden und erzielen mit dem Validierungstool hohe Genauigkeitsbewertungen.

Unser proprietäres KI-gestütztes Modell stellt den wichtigsten Durchbruch in der Prognoseentwicklung von PredictWind dar. PWAi kombiniert die Stärken von ECMWF (hochauflösend), AIFS, Fengwu und GraphCast, um eine einzige, optimierte Prognose für den gesamten Globus zu erstellen. Es bietet 1-Stunden-Zeitschritte für die ersten drei Tage und bietet damit eine höhere zeitliche Präzision als andere KI-Modelle. PWAi schneidet in Validierungsstudien über kurz- bis mittelfristige Zeiträume in größeren Gebieten sehr gut ab.

Steht für European Center for Medium-Range Weather Forecasts und genießt bei Meteorologen und Spitzennavigatoren weltweit hohes Ansehen. Das ECMWF High RES-Modell wird regelmäßig als das beste globale Wettermodell eines nationalen Wetterdienstes mit den höchsten Bewertungen bewertet. Im März 2016 erhöhte ECMWF die Auflösung seines Modells auf rekordverdächtige 9 km. Dies ist derzeit das weltweit höchstauflösende Modell. Die Daten ECMWF sind sehr teuer, weshalb sie von vielen Wetter-Websites nicht häufig verwendet werden und traditionell nur von Spitzen-Yachtrennteams und Meteorologen genutzt werden.

AIFS wurde vom ECMWF entwickelt und ist dessen KI-gesteuertes Modell der nächsten Generation. ECMWF -AIFS-Modell nutzt fortschrittliche KI, um zeitnahe und genaue globale Prognosen zu liefern. Es ist besonders leistungsstark auf hoher See und erfasst großflächige Wettermuster auf mittlere bis lange Sicht.

Global Forecast System von NCEP . Dies wird von den meisten anderen Wetter-Websites/-Apps verwendet. Wir zeigen jetzt das GFS-FV3-Modell an, wenn Sie in PredictWind die Bezeichnung GFS sehen. Es ist das erste bedeutende Upgrade von GFS seit etwa 40 Jahren. Anders als das vorherige GFS-Modell kann GFS-FV3 vertikale Bewegungen wie Aufwinde, eine Schlüsselkomponente von Unwettern, in sehr hoher Auflösung simulieren. Bisherige Tests deuten darauf hin, dass das FV3-Modell genauere Fünf-Tage-Vorhersagen sowie bessere Vorhersagen von Hurrikanbahnen und -intensivierung bietet. Obwohl der neue FV3-Kern gegenüber GFS Verbesserungen gezeigt hat, liegt er in Bezug auf die Genauigkeit weiterhin auf Platz 3 hinter ECMWF (1.) und UKMO (2.).

Das auch als „Unified Model“ bekannte Modell des britischen Wetterdienstes gilt seit langem als Marktführer in der Prognosemodellierung. Die Genauigkeit des UKMO ist dem Offshore-Modell ECMWF sehr ähnlich, liegt aber für landgestützte Wetterstationen etwas hinter den ECMWF -Modellen zurück.

High-Resolution Rapid Refresh ist ein stündlich aktualisiertes NOAA-Echtzeit-Atmosphärenmodell mit 3 km Auflösung, das Wolken auflöst und Konvektion zulässt. Es wird durch 3-km-Gitter mit 3-km-Radarassimilation initialisiert. Die Radardaten werden im HRRR alle 15 Minuten über einen Zeitraum von einer Stunde assimiliert und ergänzen die stündliche Datenassimilation des 13-km-radargestützten Rapid Refresh um weitere Details. Weitere Informationen finden Sie imVideo .

Das North American Mesoscale Forecast System ist eines der wichtigsten Wettermodelle der NOAA und deckt in diesem Fall den größten Teil Nordamerikas ab. NAM ist ein mesoskaliges Modell. Dies bedeutet, dass die numerische Analyse Land und andere Merkmale mit einer höheren Auflösung als in einem globalen Modell modellieren kann, was zu einer verbesserten Vorhersagegenauigkeit führt.

Ein kleinräumiges numerisches Vorhersagemodell, das seit Dezember 2008 bei Meteo-France im Einsatz ist. Es wurde entwickelt, um Kurzfristvorhersagen von Unwettern wie intensiven Niederschlägen im Mittelmeerraum (Cévenole-Ereignisse), schweren Stürmen, Nebel und städtischer Hitze während Hitzewellen zu verbessern. Dieses Modell wird von Spitzennavigatoren hoch geschätzt und übertrifft die ECMWF Vorhersage.

Deutschlands globales numerisches Wettervorhersagemodell (NWP), entwickelt vom Deutschen Wetterdienst (DWD) in Zusammenarbeit mit dem Max-Planck-Institut für Meteorologie (MPI-M). Es verwendet ein ikosaedrisches Gitter: Die Erdoberfläche wird in ein Gittersystem aus unterteilten Ikosaedern unterteilt, wodurch eine annähernd gleichmäßige globale Abdeckung erreicht wird. Dadurch werden Verzerrungen und Rechenineffizienzen vermieden, die in herkömmlichen Breiten- und Längengradgittern in Polnähe auftreten.

Die SPIRE-Prognose wird ab Oktober 2025 aus PredictWind entfernt, da das verwendete Modell SOF-D von SPIRE nicht mehr unterstützt wird.

Abhängig von der Art und Menge der Daten, die zum Ausfüllen einer bestimmten Karte oder Tabelle erforderlich sind, variiert dies je nach Wettermodell, Parameter und App/Prognose-Website.

Die folgende Tabelle fasst die nach Parametern und Apps verfügbaren Wettermodelle zusammen:

Website - PredictWind-Vorhersage-Website

PWA - PredictWind App

OA - Offshore App

Bitte beachten Sie, dass die genauen Aktualisierungszeiten aufgrund von Abweichungen bei der Bereitstellung der Quelldaten und dem Aufnahmeprozess leicht variieren können.