Dies sind die von uns bereitgestellten Prognosemodelle.
Unser Ziel ist es, Ihnen die genauesten verfügbaren Prognosedaten zu liefern. Ein einzelnes Prognosemodell kann niemals in allen Situationen das genaueste sein. Durch den Zugriff auf die weltweit führenden Prognosemodelle erhalten Sie die bestmögliche Prognose und können Ihre Entscheidungen sicherer treffen.
PredictWind ist seit 2008 Marktführer für genaue Vorhersagen im Freizeitmarkt. Mithilfe des CSIRO CCAM-Modells mit 450 hochauflösenden Domänen auf der ganzen Welt deckt PredictWind die beliebtesten Freizeit-Marinenutzer der Welt ab.
PWG: Steht für das proprietäre Wettermodell PredictWind, das die globalen Anfangsbedingungen des NCEP verwendet und durch das CSIRO CCAM-Modell verarbeitet, um die PWG-Prognose zu generieren.
PWE: Steht für das proprietäre Wettermodell PredictWind, das die globalen Anfangsbedingungen ECMWF verwendet und durch das CSIRO CCAM-Modell verarbeitet, um die PWE-Prognose zu erstellen.
Mithilfe der Anfangsbedingungen ECMWF und NCEP (die mit einer „fotografischen“ Momentaufnahme vergleichbar sind, die den aktuellen Zustand der Erdatmosphäre enthält) können wir unsere eigenen weltweiten Wettermodelle betreiben und sind das einzige private Unternehmen der Welt, das über diese proprietäre Technologie verfügt.
GFS: Steht für Global Forecast System des NCEP . Dies wird von den meisten anderen Wetter-Websites/-Apps verwendet. Wir zeigen jetzt das GFS-FV3-Modell an, wenn Sie die Bezeichnung GFS in PredictWind 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 liefert. Obwohl der neue FV3-Kern gegenüber GFS Verbesserungen gezeigt hat, belegt er in Bezug auf die Genauigkeit weiterhin den 3. Platz hinter ECMWF (1.) und UKMO (2.).
ECMWF : Steht für European Center for Medium-Range Weather Forecasts und genießt weltweit hohes Ansehen bei Meteorologen und Spitzennavigatoren. 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 höchstauflösende globale Modell. Die Anschaffungskosten ECMWF -Daten sind sehr hoch, weshalb sie von vielen Wetter-Websites nicht häufig genutzt werden und traditionell nur von Spitzen-Yachtrennteams und Meteorologen verwendet werden.
SPIRE: Ein innovatives Unternehmen mit dem größten Nanosatellitennetzwerk im Weltraum. Spire nutzt eine einzigartige Technik zur Messung der Erdatmosphäre und erfasst dreimal mehr Radiookkultationsdaten als jedes andere kommerzielle Unternehmen. Dies bietet einen Vorteil bei der Vorhersagegenauigkeit für abgelegene Gebiete. Das Spire-Modell ist die Nr. 1 bei der Genauigkeit von Windgeschwindigkeit und -richtung, basierend auf Daten von Offshore-Wetterbojen. Bei landgestützten Wetterstationen ist es nach dem ECMWF die Nr. 2.
In diesemVideo erfahren Sie mehr über Spire.
UKMO: Auch bekannt als „Unified Model“ des britischen Wetterdienstes, gilt es seit langem als Marktführer in der Prognosemodellierung. UKMO weist eine sehr ähnliche Genauigkeit wie das Offshore-Modell ECMWF auf und liegt für landgestützte Wetterstationen etwas hinter den Modellen ECMWF und von Spire zurück.
HRRR: Steht für High-Resolution Rapid Refresh und ist ein stündlich aktualisiertes NOAA-Echtzeit-Atmosphärenmodell mit 3-km-Auflösung, das Wolken auflöst und Konvektion zulässt. Es basiert auf 3-km-Gittern mit 3-km-Radarassimilation. 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 .
NAM: Steht für North American Mesoscale Forecast System und ist eines der wichtigsten Wettermodelle der NOAA, das in diesem Fall den größten Teil Nordamerikas abdeckt. NAM ist ein mesoskaliges Modell, d. h. die numerische Analyse kann Land und andere Merkmale mit einer höheren Auflösung als ein globales Modell modellieren, was zu einer verbesserten Prognosegenauigkeit führt.
AROME: Ist ein kleinskaliges 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 Hitzewellen in Städten zu verbessern. Dieses Modell wird von Spitzennavigatoren hoch geschätzt und übertrifft die ECMWF Vorhersage.
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Der Vergleich der PWG/PWE-Prognosen ermöglicht Ihnen, die Zuverlässigkeit der Prognose einzuschätzen. Die Hinzunahme der GFS/ ECMWF /SPIRE- und UKMO-Prognosen steigert Ihre Zuverlässigkeit. Das einzigartige PredictWind-Modell mit seiner höheren Auflösung ist generell genauer. Mit allen neun Prognosen können Sie jedoch mehr Vertrauen in Ihre Prognose haben und die beste Entscheidung treffen.