Estos son los modelos de pronóstico disponibles en PredictWind.

Nuestro objetivo es brindarle acceso a los datos de pronóstico más precisos disponibles. Ningún modelo de pronóstico será el más preciso en todas las situaciones, por lo que comparar varios modelos líderes le dará mayor confianza en sus pronósticos y en la toma de decisiones.

PredictWind ha sido líder del mercado en pronósticos precisos para el sector recreativo desde 2008. Utilizando el modelo CSIRO CCAM con 450 dominios de alta resolución en todo el mundo, PredictWind cubre a la mayoría de los usuarios recreativos náuticos del mundo.

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

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

Las condiciones iniciales del ECMWF y el NCEP proporcionan una "instantánea fotográfica" del estado actual de la atmósfera terrestre. Utilizamos estas condiciones iniciales para ejecutar nuestros propios modelos meteorológicos a nivel mundial, empleando una tecnología exclusiva de PredictWind en el sector privado de la predicción meteorológica.

PWAi es el modelo de pronóstico global patentado de PredictWind, impulsado por inteligencia artificial. Combina información de ECMWF , AIFS, Fengwu y GraphCast para generar un pronóstico único y optimizado que abarca todo el mundo.

PWAi proporciona intervalos de tiempo de 1 hora para los tres primeros días y funciona especialmente bien en estudios de validación sobre períodos de pronóstico a corto y medio plazo y áreas de mayor escala.

Puedes consultar esta evaluación , que representa la primera fase de su validación. Los resultados son muy alentadores; PredictWind seguirá perfeccionando el modelo mediante pruebas en entornos reales y la retroalimentación de los usuarios.

ECMWF son las siglas del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo . Su modelo de predicción global tiene una resolución de 9 km y goza de gran prestigio entre meteorólogos y navegantes profesionales de todo el mundo. Ofrece un rendimiento excelente en la verificación de predicciones globales y es el único modelo de predicción global disponible con esta alta resolución.

GFS significa Sistema de Pronóstico Global y es producido por los Centros Nacionales de Predicción Ambiental de EE. UU. (NCEP). GFS es un modelo numérico global de predicción meteorológica y es ampliamente utilizado por servicios meteorológicos, sitios web y aplicaciones en todo el mundo. Mostramos el modelo GFS-FV3 cuando ve la etiqueta GFS en PredictWind.

El modelo GFS-FV3 es capaz de simular movimientos verticales, como las corrientes ascendentes (un componente clave de los fenómenos meteorológicos severos), con una resolución muy alta. Las pruebas sugieren que el modelo FV3 ofrece pronósticos a cinco días más precisos, así como mejores predicciones de las trayectorias e intensificación de los huracanes. Si bien el nuevo núcleo del FV3 ha mostrado mejoras con respecto al GFS, sigue ocupando el tercer lugar en precisión, por detrás ECMWF (primer lugar) y el UKMO (segundo lugar).

UKMO se refiere al modelo de pronóstico global elaborado por la Oficina Meteorológica del Reino Unido . También conocido como Modelo Unificado, goza de una larga trayectoria como uno de los modelos meteorológicos globales más importantes del mundo.

ICON es el modelo numérico global de predicción meteorológica (NWP, por sus siglas en inglés) de Alemania, desarrollado por el Servicio Meteorológico Alemán (DWD) en colaboración con el Instituto Max Planck de Meteorología (MPI-M).

ICON utiliza una cuadrícula icosaédrica que proporciona una cobertura aproximadamente uniforme en todo el planeta. Esto ayuda a evitar algunas de las distorsiones e ineficiencias computacionales que pueden ocurrir cerca de los polos con las cuadrículas tradicionales de latitud y longitud.

AIFS es un sistema global de predicción meteorológica basado en inteligencia artificial, desarrollado por el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo ( ECMWF ) .

Utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para generar pronósticos globales y funciona especialmente bien en alta mar, capturando patrones climáticos a gran escala a medio y largo plazo.

HRRR significa Actualización Rápida de Alta Resolución . Es el modelo meteorológico de alta resolución de 3 km de la NOAA que cubre los Estados Unidos continentales y se actualiza cada hora para proporcionar pronósticos detallados a corto plazo.

HRRR incorpora observaciones de radar y está diseñado para capturar sistemas meteorológicos de pequeña escala y de rápido desarrollo. Para más información, consulte estevídeo .

NAM son las siglas de North American Mesoscale Forecast System (Sistema de Pronóstico Mesoescala de América del Norte) y es uno de los modelos meteorológicos regionales de la NOAA que abarca América del Norte.

Como modelo de mesoescala, NAM puede representar la tierra y otras características geográficas con una resolución mayor que muchos modelos globales, lo que permite obtener pronósticos regionales más detallados.

AROME es un modelo numérico regional de predicción meteorológica de alta resolución desarrollado por Météo-France. Está diseñado para la predicción detallada a corto plazo y resulta especialmente útil para pronosticar fenómenos meteorológicos a pequeña escala y eventos meteorológicos severos, como las intensas precipitaciones mediterráneas (eventos de Cévenole).

Comparar las previsiones de varios modelos puede ayudarle a evaluar la fiabilidad de las mismas. Cuando diferentes modelos muestran condiciones similares, la confianza en la previsión suele ser mayor. Si difieren significativamente, conviene estar al tanto de las actualizaciones posteriores de las previsiones y considerar el rango de condiciones posibles.

Al visualizar las tablas de pronóstico de PredictWind, el menú que contiene las diferentes variables de pronóstico se contrae a medida que se desplaza por los días de pronóstico. Esto permite mostrar más intervalos de tiempo de pronóstico en la pantalla.

Cuando el menú está contraído, los nombres de los modelos de pronóstico se acortan:

Para volver a ver los nombres completos de los modelos, deslice el dedo completamente hacia la izquierda.