Es handelt sich dabei um die Prognosemodelle, die wir bereitstellen.
Unser Ziel ist es, Ihnen die genauesten verfügbaren Prognosedaten zu liefern. Ein einzelnes Prognosemodell wird niemals in allen Situationen das genaueste sein. Wenn Sie also Zugriff auf die weltweit besten Prognosemodelle haben, können Sie sicher sein, dass Sie die bestmögliche Prognose erhalten, was Ihnen größere Sicherheit bei Ihrer Entscheidungsfindung gibt.
PredictWind ist seit 2008 der Marktführer für genaue Vorhersagen im Freizeitschifffahrtsmarkt. Mithilfe des CSIRO CCAM-Modells mit 450 hochauflösenden Domänen weltweit deckt PredictWind die beliebtesten Freizeitschifffahrtsnutzer der Welt ab.
PWG: Steht für das proprietäre Wettermodell von PredictWind, das die globalen NCEP- Anfangsbedingungen verwendet und über das CSIRO CCAM-Modell verarbeitet wird, um die PWG-Vorhersage zu erstellen.
PWE: Steht für das proprietäre Wettermodell PredictWind, das die globalen Anfangsbedingungen ECMWF nutzt und über das CSIRO CCAM-Modell verarbeitet wird, um die PWE-Vorhersage zu erstellen.
Mithilfe der Anfangsbedingungen ECMWF und NCEP (die mit einem „fotografischen“ Schnappschuss vergleichbar sind, der den aktuellen Zustand der Erdatmosphäre enthält) können wir unsere eigenen weltweiten Wettermodelle erstellen, und wir sind das einzige private Unternehmen auf der Welt, das über diese verfügt proprietäre Technologie.
GFS: Steht für 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 das GFS-Label in PredictWind sehen. Es ist das erste bedeutende Upgrade von GFS seit etwa 40 Jahren. Im Gegensatz zum vorherigen GFS-Modell ist GFS-FV3 in der Lage, vertikale Bewegungen wie Aufwinde, eine Schlüsselkomponente bei Unwettern, mit sehr hoher Auflösung zu simulieren. Bisherige Tests deuten darauf hin, dass das FV3-Modell genauere Fünf-Tage-Vorhersagen sowie bessere Vorhersagen über die Verlaufsrichtung und die Intensität von Hurrikanen liefert. Obwohl der neue FV3-Kern Verbesserungen gegenüber GFS gezeigt hat, liegt er hinsichtlich der Genauigkeit weiterhin auf Platz 3 hinter ECMWF (1.) und UKMO (2.).
ECMWF : Steht für „Europäisches Zentrum für mittelfristige Wettervorhersagen“ und genießt bei Meteorologen und Top-Navigatoren auf der ganzen Welt hohes Ansehen. Das ECMWF High RES-Modell wird von einem nationalen Wetterdienst mit den höchsten Bewertungswerten durchweg als das beste globale Wettermodell bewertet. Im März 2016 erhöhte ECMWF die Auflösung seines Modells auf eine rekordverdächtige Auflösung von 9 km, was derzeit das weltweit höchstauflösende Modell ist, das verfügbar ist. ECMWF Daten sind mit sehr hohen Beschaffungskosten verbunden, weshalb die Daten von vielen Wetter-Websites nicht in großem Umfang genutzt werden und traditionell nur von Top-Yacht-Rennteams und Meteorologen genutzt werden.
SPIRE: Ist ein wirklich innovatives Unternehmen mit dem größten Nanosatellitennetzwerk im Weltraum. Spire nutzt eine einzigartige Technik zur Messung der Erdatmosphäre mit dreimal mehr Radiobedeckungsdaten als jedes andere kommerzielle Unternehmen. Dies bietet einen Vorteil bei der Prognosegenauigkeit für abgelegene Standorte. Das Spire-Modell ist die Nummer 1 für Windgeschwindigkeits- und Richtungsgenauigkeit unter Verwendung von Daten von Offshore-Wetterbojen. Es ist die Nummer 2 hinter dem ECMWF für landgestützte Wetterstationen.
Sie können mehr über Spire erfahren, indem Sie sich diesesVideo ansehen.
UKMO: Das vom UK Meteorological Office auch als „Unified Model“ bezeichnete Modell genießt seit langem den Ruf eines Marktführers in der Prognosemodellierung. UKMO hat eine sehr ähnliche Genauigkeit wie das ECMWF Offshore-Modell und liegt leicht hinter den ECMWF und Spire-Modellen für landgestützte Wetterstationen.
HRRR: Steht für „High-Resolution Rapid Refresh“ und ist ein NOAA-Echtzeit-Atmosphärenmodell mit 3 km Auflösung, stündlich aktualisiert, wolkenauflösend, Konvektion zulassend, initialisiert durch 3 km-Gitter mit 3 km Radarassimilation. Radardaten werden im HRRR alle 15 Minuten über einen Zeitraum von einer Stunde assimiliert und ergänzen die durch die stündliche Datenassimilation aus dem 13 km langen Radar-gestützten Rapid Refresh bereitgestellten Details 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, was bedeutet, dass die numerische Analyse in der Lage ist, Land und andere Merkmale mit einer höheren Auflösung als in einem globalen Modell zu modellieren, was zu einer verbesserten Prognosegenauigkeit führt.
AROME: Ist ein kleines numerisches Vorhersagemodell, das seit Dezember 2008 bei Meteo-France im Einsatz ist. Es wurde entwickelt, um kurzfristige Vorhersagen schwerwiegender Ereignisse wie starker Niederschläge im Mittelmeerraum (Cévenole-Ereignisse), schwere Stürme, Nebel und städtische Hitze während der Hitze zu verbessern Wellen. Dieses Modell genießt bei Top-Rennnavigatoren hohes Ansehen und übertrifft die ECMWF Prognose.
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Der Vergleich der PWG/PWE-Prognosen ermöglicht es Ihnen, das Konfidenzniveau der Prognose einzuschätzen, und das Hinzufügen der GFS/ ECMWF /SPIRE- und UKMO-Prognosen bringt Ihr Vertrauen auf ein neues Niveau. Im Allgemeinen ist das einzigartige PredictWind-Modell und seine höhere Auflösung genauer, aber mit allen 9 Vorhersagen können Sie sich mehr auf Ihre Vorhersage verlassen und die beste Entscheidung treffen.