Significa el modelo meteorológico propietario PredictWind que utiliza las condiciones iniciales globales del NCEP , procesadas a través del modelo CSIRO CCAM para generar el pronóstico PWG.

Modelo meteorológico propietario de PredictWind que utiliza las condiciones iniciales globales ECMWF , procesadas a través del modelo CSIRO CCAM para generar el pronóstico PWE.

PredictWind es la única empresa privada del mundo con esta tecnología patentada que genera pronósticos con una resolución de hasta 1 km para zonas populares de todo el mundo. Los pronósticos con una resolución de 1 km tienen una duración de hasta 36 horas y obtienen una alta precisión gracias a la herramienta de validación.

Nuestro modelo patentado, basado en IA, representa el mayor avance en pronósticos jamás logrado por PredictWind. PWAi combina las ventajas de ECMWF (alta resolución), AIFS, Fengwu y GraphCast para generar un pronóstico único y optimizado que abarca todo el mundo. Proporciona intervalos de tiempo de una hora para los primeros 3 días, lo que ofrece mayor precisión temporal que otros modelos de IA. PWAi ofrece un excelente rendimiento en estudios de validación a corto y mediano plazo en áreas de mayor escala.

El ECMWF (Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo) es una referencia mundial en pronósticos meteorológicos y es muy valorado por meteorólogos y navegantes de renombre. El modelo de alta resolución ECMWF se posiciona constantemente como el mejor modelo meteorológico global de un servicio meteorológico nacional, con las puntuaciones más altas. En marzo de 2016, ECMWF aumentó la resolución de su modelo a una resolución récord de 9 km, que actualmente es el modelo global de mayor resolución disponible. Los datos ECMWF tienen un coste de adquisición muy elevado, por lo que no son ampliamente utilizados por muchos sitios web meteorológicos y, tradicionalmente, solo los han utilizado los mejores equipos de regatas y meteorólogos.

Desarrollado por ECMWF , AIFS es su modelo de próxima generación basado en IA. El modelo AIFS ECMWF utiliza IA avanzada para ofrecer pronósticos globales precisos y oportunos. Funciona especialmente bien en alta mar, capturando patrones meteorológicos a gran escala a medio y largo plazo.

Sistema de Pronóstico Global del NCEP . Este es utilizado por la mayoría de los demás sitios web y aplicaciones meteorológicas. Ahora mostramos el modelo GFS-FV3 al ver la etiqueta GFS en PredictWind. Se trata de la primera actualización significativa de GFS en aproximadamente 40 años. A diferencia del modelo GFS anterior, GFS-FV3 puede simular movimientos verticales como corrientes ascendentes, un componente clave del clima severo, con una resolución muy alta. Hasta el momento, las pruebas sugieren que el modelo FV3 ofrece pronósticos a cinco días más precisos, así como mejores predicciones de la trayectoria e intensificación de huracanes. Si bien el nuevo núcleo FV3 ha mostrado mejoras con respecto a GFS, se mantiene en tercer lugar en precisión, por detrás ECMWF (primero) y el UKMO (segundo).

Conocido también como el "Modelo Unificado" por la Oficina Meteorológica del Reino Unido, el UKMO goza de una larga reputación como líder del mercado en modelización de pronósticos. El UKMO tiene una precisión muy similar a la del modelo ECMWF para estaciones meteorológicas marinas, y se encuentra ligeramente por detrás de los modelos ECMWF para estaciones meteorológicas terrestres.

Actualización Rápida de Alta Resolución (HRRR) es un modelo atmosférico de la NOAA en tiempo real con una resolución de 3 km, actualizado cada hora, con resolución de nubes y que permite la convección. Se inicializa con cuadrículas de 3 km y asimilación de radar de 3 km. Los datos de radar se asimilan en el HRRR cada 15 minutos durante una hora, lo que añade más detalle al proporcionado por la asimilación de datos horaria de la Actualización Rápida mejorada con radar de 13 km. Para obtener más información, consulte elvídeo .

El Sistema de Pronóstico de Mesoescala de América del Norte (NAM) es uno de los principales modelos meteorológicos de la NOAA, que en este caso cubre la mayor parte de Norteamérica. El NAM es un modelo de mesoescala, lo que significa que el análisis numérico permite modelar el terreno y otras características con mayor resolución que un modelo global, lo que mejora la precisión del pronóstico.

Un modelo de predicción numérica a pequeña escala, operativo en Météo-France desde diciembre de 2008. Fue diseñado para mejorar los pronósticos a corto plazo de eventos severos como precipitaciones intensas en el Mediterráneo (eventos de las Cevenas), tormentas severas, niebla y calor urbano durante las olas de calor. Este modelo goza de gran prestigio entre los mejores navegantes de regatas y supera el pronóstico ECMWF .

Modelo global de predicción numérica del tiempo (PNT) de Alemania, desarrollado por el Servicio Meteorológico Alemán (DWD) en colaboración con el Instituto Max Planck de Meteorología (MPI-M). Utiliza una cuadrícula icosaédrica: la superficie terrestre se divide en un sistema de cuadrícula basado en icosaedros subdivididos, lo que proporciona una cobertura global prácticamente uniforme. Esto evita la distorsión y las ineficiencias computacionales que se producen cerca de los polos en las cuadrículas tradicionales de latitud y longitud.

El pronóstico de SPIRE se eliminará de PredictWind a partir de octubre de 2025, ya que SPIRE está dejando obsoleto el modelo utilizado, SOF-D.

Dependiendo de la naturaleza y el volumen de datos necesarios para completar un mapa o una tabla determinados, esto varía según el modelo meteorológico, el parámetro y el sitio web de la aplicación o el pronóstico.

La siguiente tabla resume los modelos meteorológicos disponibles por parámetro por aplicación:

Sitio web - Sitio web de pronóstico PredictWind

PWA - Aplicación PredictWind

OA - Aplicación Offshore

Tenga en cuenta que los tiempos de actualización exactos pueden variar levemente debido a variaciones en la entrega de datos de origen y el proceso de ingestión.