Questo articolo tratterà vari aspetti dei modelli meteorologici, tra cui:

Partiamo da un esempio: domani alle 14:00, il modello meteorologico europeo ECMWF potrebbe prevedere un vento da est di 15 nodi sull'Isola di Wight. Ci si potrebbe chiedere come venga calcolata una previsione del genere e, più in generale, come funzioni un modello meteorologico numerico. Inoltre, un altro modello, come quello americano GFS, potrebbe prevedere qualcosa di diverso, creando ulteriore confusione.

Questo articolo analizzerà in dettaglio come vengono progettati e come funzionano i modelli meteorologici. Comprendendo questi concetti, il marinaio sarà in grado di interpretare meglio le previsioni meteorologiche numeriche e confrontare i diversi modelli, con l'obiettivo di prendere decisioni migliori e più sicure in mare.

I modelli meteorologici spesso producono previsioni diverse per la stessa località, il che può creare confusione tra i velisti. Ad esempio, domani alle 14:00, il modello meteorologico europeo ( ECMWF ) potrebbe prevedere 15 nodi di vento da est all'Isola di Wight, mentre il modello americano (GFS) prevede qualcosa di diverso. Ma come vengono generate queste previsioni e perché a volte i modelli non concordano?

Questo articolo esplora come vengono progettati e come funzionano i modelli meteorologici numerici. Comprendendo questi concetti, i marinai possono interpretare meglio le previsioni, confrontare modelli diversi e prendere decisioni più sicure e consapevoli in mare.

I modelli meteorologici sono un argomento complesso, quindi iniziamo con un semplice paragone. Le previsioni meteorologiche numeriche sono come " preparare una torta ".

Analizziamo ora nel dettaglio questi quattro passaggi:

Per prevedere il tempo in futuro, bisogna prima conoscere le condizioni meteorologiche attuali.
Questo è il punto di partenza e il modello meteorologico calcolerà la variazione rispetto a questo stato iniziale. In meteorologia, questo punto di partenza è chiamato Condizioni Iniziali e può essere riassunto come un'istantanea dell'atmosfera attuale .

Conoscere lo stato dell'atmosfera oggi significa dover misurare tutti i parametri meteorologici, come velocità e direzione del vento, pressione, temperatura e umidità. Questo deve essere fatto ovunque, in tutto il mondo, non solo in superficie ma anche in quota. Per questo compito complesso vengono utilizzati numerosi strumenti, tra cui stazioni terrestri, boe, navi, aerei, satelliti e molti altri, come mostrato nell'immagine sottostante.

L'immagine qui sopra è impressionante, ma la realtà è che lo stato dell'atmosfera in un dato momento non può essere conosciuto con precisione assoluta, a causa di dati mancanti o dell'imprecisione degli strumenti meteorologici. In definitiva, l'imprecisione delle condizioni iniziali è uno dei motivi per cui le previsioni meteorologiche numeriche non possono essere perfettamente accurate e le previsioni non possono essere corrette al 100%.

In sintesi, non avendo condizioni iniziali perfette, ovvero gli ingredienti perfetti, non è possibile fare una previsione perfetta, cioè una torta perfetta.

Anche la creazione delle condizioni iniziali è un processo complesso, e diverse agenzie meteorologiche creano condizioni iniziali differenti per rappresentare la stessa atmosfera nello stesso momento .
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Ad esempio, i due modelli meteorologici, GFS ed ECMWF , pur utilizzando molti degli stessi dati strumentali per definire le condizioni iniziali, producono risultati diversi. Questo è uno dei motivi per cui GFS ed ECMWF possono differire. Inoltre, a titolo informativo, PredictWind utilizza queste due diverse condizioni iniziali per generare due modelli proprietari differenti.

Infine, le condizioni iniziali vengono generate quotidianamente in orari specifici utilizzando l'ora UTC. In genere, vengono indicate come 0 UTC o 12 UTC .

Le condizioni iniziali vengono quindi utilizzate per prevedere il tempo un po' più tardi, in quello che viene definito passo temporale del modello , e questo può essere riassunto in un'unica equazione:

Questa equazione inizia al tempo t=0, che ora corrisponde a 0 UTC. La previsione meteorologica, diciamo 1 minuto dopo, è data dalle condizioni meteorologiche iniziali più un termine F(A), che rappresenta la combinazione di tutti i tipi di forzanti che possono verificarsi, moltiplicata per l'intervallo di tempo (ad esempio 1 minuto) per eguagliare la variazione meteorologica durante questo minuto. Quindi, si continua per il minuto successivo e per quello dopo ancora, fino ad ottenere una previsione a 10 giorni.

Il paragrafo seguente tratterà la funzione F , che è l' equazione fisica alla base di un modello meteorologico.

L'atmosfera è troppo vasta e complessa per essere simulata interamente in una volta, quindi gli scienziati la dividono in una griglia tridimensionale. Immaginate di sezionare l'atmosfera in minuscoli cubi, come un gigantesco cubo di Rubik. Ogni cubo rappresenta una piccola porzione di atmosfera e il modello calcola cosa accade al suo interno.

Il cubo ha una lunghezza definita, che corrisponde alla risoluzione del modello meteorologico. Può essere espressa in gradi o chilometri. Ad esempio, il modello ECMWF ha una risoluzione di 0,1° o 9 chilometri.

Il modello meteorologico utilizza equazioni matematiche per prevedere come cambierà ogni cubo nel tempo. Queste equazioni si basano sulle leggi della fisica, come le leggi del moto di Newton e le leggi della termodinamica. Tali equazioni sono presentate nell'immagine sottostante.

Queste equazioni possono sembrare complesse, ma sono essenziali perché vengono utilizzate da tutti i modelli meteorologici. Non è necessario comprenderle nel dettaglio, ma una conoscenza di base di alcuni termini può aiutare il lettore a non considerare un modello meteorologico come una scatola nera.

Di seguito sono riportati due video e un articolo per i lettori interessati, ma potete tranquillamente passare direttamente alla sezione 1c.

Il computer esegue la simulazione per ogni punto della griglia e per ogni intervallo di tempo, calcolando così l'evoluzione dell'atmosfera nel tempo in ogni parte del globo. Questo processo viene ripetuto più e più volte, aggiornando la previsione per l'intervallo di tempo successivo fino a raggiungere la durata totale della previsione (ad esempio 10 giorni per ECMWF ). L'output del modello viene solitamente semplificato e distribuito ogni ora (anche se l'intervallo di tempo del modello è molto più breve, dell'ordine di pochi minuti). Per eseguire questi modelli sono necessari computer molto potenti; si veda l'immagine sottostante.

Il calcolo di una previsione meteorologica a 10 giorni richiede alcune ore, ed è questo uno dei motivi per cui la previsione basata sulle condizioni iniziali alle 0 GMT non è disponibile alle 0 GMT. In genere, sono necessarie alcune ore e la previsione GFS alle 0 GMT è disponibile alle 4:40 GMT, mentre per ECMWF , che ha una risoluzione maggiore, è disponibile più tardi, alle 7 GMT. Questo ritardo è dovuto anche al tempo necessario per generare i file delle condizioni iniziali, elaborare l'output e distribuire la previsione a PredictWind o ad altre società meteorologiche.

PredictWind ha sviluppato uno strumento per identificare facilmente l'orario di aggiornamento del modello, sia quello attuale che quello successivo, in modo che il cliente sappia quanto tempo dovrà attendere per ottenere le previsioni più recenti.
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Per ulteriori informazioni sugli orari di aggiornamento del modello, consultare Orari di aggiornamento del modello (GMT)

I risultati delle previsioni vengono distribuiti in un formato chiamato GRIB (Gridded Binary), che è organizzato in termini di:

Di seguito è riportata una tabella riassuntiva per alcuni modelli :

PredictWind scarica i dati meteorologici da GFS e ECMWF due volte al giorno (alle 0 UTC e alle 12 GMT). I modelli vengono eseguiti anche alle 6 UTC e alle 18 UTC, ma le condizioni iniziali utilizzate in questi orari hanno una risoluzione inferiore e non vengono distribuite da PredictWind.

Nella prima sezione abbiamo presentato modelli globali che prevedono il tempo per tutto il mondo. Questi modelli sono ottimi per prevedere grandi fenomeni meteorologici, come una vasta depressione che attraversa l'Oceano Atlantico e i venti ad essa associati.

Tuttavia, a causa della loro ampia scala, tali modelli non sono in grado di catturare fenomeni meteorologici localizzati come una brezza marina locale o l'accelerazione della velocità del vento tra due colline. Per ovviare a questo problema, sono stati sviluppati modelli regionali. Questi modelli si concentrano su un'area specifica, in genere un paese, e prevedono quest'area più piccola con una risoluzione più elevata, che consente loro di cogliere gli effetti locali.

Modelli regionali/mesoscalari (alta risoluzione, previsioni a breve termine)

PredictWind ha sviluppato due modelli regionali chiamati PWG e PWE 1 km . Clicca qui per saperne di più su questi modelli.
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Questi modelli non si limitano a un paese specifico, ma si concentrano sulle coste più popolari per la vela in tutto il mondo. Le aree coperte includono tutte le coste degli Stati Uniti, dell'Europa, dell'Australia, della Nuova Zelanda e molto altro ancora.
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Per maggiori dettagli, consultare la mappa di copertura mondiale di PredictWind per modello di previsione .

La mappa del vento qui sotto si riferisce alla località di Newport, USA. La mappa utilizza la funzione schermo diviso (pulsante di attivazione/disattivazione evidenziato in rosso) che consente di visualizzare un modello ( GFS 25 km ) a sinistra e un altro modello ( PWG 1 km ) a destra.
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Il modello PWG mostra chiaramente come il vento da nord interagisce con la terraferma e i corsi d'acqua, mentre il modello GFS non è in grado di fornire queste informazioni a causa della bassa risoluzione.

Ecco un ottimo video per saperne di più sulla risoluzione dei modelli:

Finora abbiamo parlato di modelli meteorologici deterministici. Questi modelli prendono un insieme di condizioni iniziali e forniscono un'unica soluzione di previsione. Questo metodo è il più accurato e funziona bene nel breve e medio termine, ovvero per alcuni giorni. Tuttavia, l'accuratezza delle previsioni diminuisce con il passare del tempo, quindi si può utilizzare un altro tipo di modello meteorologico chiamato "ensemble".

Un modello meteorologico d'insieme adotta un approccio diverso. Invece di una singola previsione, esegue molte simulazioni leggermente diverse (chiamate membri dell'insieme), ognuna con piccole variazioni nelle condizioni iniziali e nella fisica (ad esempio, ECMWF ENS). Questo aiuta a rivelare la gamma di possibili risultati meteorologici, rendendo le previsioni più affidabili, soprattutto per le previsioni a lungo termine e per gli eventi meteorologici estremi.
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I modelli ensemble vengono utilizzati per tracciare gli uragani, che sono molto difficili da prevedere. Ogni linea gialla qui sotto rappresenta la traiettoria del centro dell'uragano per un membro dell'ensemble. Questo tipo di grafico viene talvolta definito "grafico a spaghetti". Se le linee gialle sono raggruppate e compatte, c'è un'alta probabilità che l'uragano segua quella traiettoria. Se le linee gialle non sono raggruppate e divergono, c'è molta incertezza sulla traiettoria dell'uragano.
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PredictWind utilizza Ensemble per le previsioni meteorologiche di durata superiore a 10 giorni, andando oltre il modello deterministico ECMWF .

Se la rotta meteorologica si estende per più di 10 giorni, il calcolo della rotta dopo 10 giorni verrà effettuato utilizzando un membro dell'ensemble di previsioni. Questo è utile, ad esempio, per una traversata atlantica che dura più di 10 giorni. La rotta vi condurrà al waypoint finale nei Caraibi anziché terminare in mezzo all'oceano.

Per le previsioni a breve termine (fino a 36 ore), modelli ad alta risoluzione come PWG e PWE 1km di PredictWind, o modelli locali come AROME, HRRR e NAM, insieme a modelli globali come ECMWF e GFS, forniscono informazioni dettagliate su vento e onde. Per la pianificazione a lungo termine (fino a 7-10 giorni), i modelli globali, tra cui ECMWF , UKMO e i modelli proprietari di PredictWind, aiutano a identificare le tendenze in via di sviluppo e a valutare l'affidabilità delle previsioni.

Offriamo diversi modelli perché non esiste un singolo modello che sia costantemente il più accurato. Le prestazioni possono variare a seconda della località e delle condizioni: a volte un modello si dimostra più performante, altre volte un altro prende il sopravvento. Se tutti i modelli mostrano andamenti simili, si può avere maggiore fiducia nelle previsioni. Se invece differiscono notevolmente, è segno di una maggiore incertezza della situazione.

È sempre meglio consultare le mappe con la risoluzione più elevata disponibile: una risoluzione maggiore di solito si traduce in previsioni più accurate. Confrontare le previsioni con i dati delle stazioni di osservazione locali e con i propri dati visivi/strumentali può essere d'aiuto. Ad esempio, se PWG prevede venti da sud a 25 nodi con pioggia, e le condizioni meteorologiche corrispondono esattamente a quelle che si stanno verificando, è probabile che le previsioni siano accurate e che ci si possa fidare maggiormente nel breve termine.

È possibile verificare le valutazioni di accuratezza del modello presso un centro meteorologico nazionale qui:
👉 Rapporto tecnico sulla convalida del modello

Con solo 1 o 2 modelli a disposizione, può essere difficile capire di quale fidarsi, ma avendo accesso a un massimo di 9 modelli, è più facile individuare il consenso e prendere decisioni più consapevoli.

Per comprendere meglio cosa rappresenta ciascun modello, consulta questo articolo di aiuto:
👉 Terminologia del modello PredictWind

Durante la navigazione, consigliamo di aggiornare la rotta meteo almeno due volte al giorno. È inoltre possibile monitorare i dati in tempo reale nella propria zona per verificare quale modello si avvicina maggiormente alle condizioni attuali.

È consigliabile controllare le previsioni almeno due volte al giorno. I modelli globali di PredictWind si aggiornano ogni 12 ore, mentre alcuni modelli regionali si aggiornano con maggiore frequenza. Per un elenco completo degli orari di aggiornamento, consulta questo articolo:
👉 Orari di aggiornamento delle previsioni (GMT)

Modelli d'insieme, come ECMWF ENS, Contribuiscono a valutare l'incertezza e a identificare possibili tendenze meteorologiche per la pianificazione a lungo termine, oltre i 7-10 giorni. Se le condizioni del mare rappresentano una preoccupazione primaria, modelli ondosi e oceanici come WW3 (WaveWatch III) o RTOFS offrono previsioni dettagliate sull'altezza delle onde, sulle correnti oceaniche e sulla temperatura della superficie del mare.
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Quando si pianifica una traversata in mare, è fondamentale monitorare diversi parametri meteorologici chiave. La velocità e la direzione del vento sono cruciali, in quanto influenzano l'efficienza della navigazione, il consumo di carburante e la stabilità dell'imbarcazione. L'altezza e il periodo delle onde determinano la mareggiata, mentre le correnti oceaniche e le maree incidono sulla navigazione e sul consumo di carburante. Tempeste e condizioni meteorologiche avverse, inclusi cicloni e burrasche, possono rappresentare seri rischi, pertanto è essenziale monitorarne l'evoluzione. Anche la visibilità e la nebbia sono fattori importanti, soprattutto quando si naviga in corsi d'acqua stretti o congestionati.
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Quando si utilizzano i dati previsionali, è consigliabile confrontare più modelli per identificare tendenze e incongruenze. Le previsioni d'insieme dovrebbero essere utilizzate per valutare l'incertezza, soprattutto per i viaggi a lunga distanza. Poiché le condizioni marine possono cambiare rapidamente, sono necessari aggiornamenti frequenti per garantire una navigazione sicura. Modificare rotte e tempi in base alle previsioni di vento, onde e tempeste contribuisce a ottimizzare sia la sicurezza che l'efficienza.
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Utilizzando i modelli meteorologici appropriati e monitorando i parametri chiave, i marinai possono prendere decisioni consapevoli, ridurre al minimo i rischi e garantire viaggi più tranquilli ed efficienti.

Come abbiamo visto fin dall'inizio di questo articolo, la previsione meteorologica numerica utilizza un insieme fisso di regole, ovvero le equazioni fisiche della meteorologia, per calcolare come cambia il tempo.
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Oggi l'intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il mondo e influenza molti settori, tra cui le previsioni meteorologiche. Le previsioni meteorologiche basate sull'intelligenza artificiale utilizzano un approccio completamente diverso rispetto alle previsioni meteorologiche numeriche.
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In un modello di intelligenza artificiale non esistono equazioni fisiche o regole meteorologiche. Al contrario, il modello di IA viene inizialmente alimentato con una grande quantità di dati meteorologici storici, che gli consentono di imparare a prevedere il tempo. Questo concetto potrebbe risultare un po' complesso, quindi facciamo un semplice esempio per comprenderne il funzionamento di base.

Prendiamo l'esempio di un vecchio pescatore che ogni giorno alle 5 del mattino lascia il molo per andare a pescare. Forte di quarant'anni di esperienza in mare, se lo incontraste al molo una mattina e gli chiedeste se ci sarà vento, potrebbe rispondere: "Credo che alle 10, quando tornerò al molo, soffierà da nord-est". Senza ricorrere a modelli meteorologici numerici, si affida intuitivamente al confronto tra le condizioni attuali e quelle di giorni simili vissuti in passato. In poche parole, la sua esperienza gli permette di fare una previsione basata esclusivamente su dati storici vissuti in prima persona.

Le previsioni meteorologiche basate sull'intelligenza artificiale sono in parte simili, ma con alcune differenze di scala significative. I dati meteorologici storici sono costituiti da trilioni di punti dati, mentre il modello di intelligenza artificiale è composto da milioni di parametri. Inoltre, il modello di intelligenza artificiale utilizza i modelli spaziali presenti nei dati osservati per prevedere le condizioni meteorologiche future. Analizziamo ora questo aspetto più nel dettaglio.

ERA5 è un set di dati di rianalisi globale prodotto dal Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine ( ECMWF ). Fornisce dati meteorologici e climatici orari dal 1950 ad oggi, coprendo l'intero pianeta con una risoluzione spaziale di circa 31 km. ERA5 combina osservazioni provenienti da satelliti, stazioni meteorologiche e boe con modelli numerici avanzati per ricostruire accuratamente le condizioni meteorologiche passate. Include variabili chiave come temperatura, velocità del vento, pressione atmosferica, precipitazioni e temperatura della superficie del mare.

È importante rendersi conto di quanto siano grandi i dati di ERA5. Stiamo parlando di 20 milioni di gigabyte . Ora, vediamo come questo enorme set di dati può essere utilizzato per addestrare il modello meteorologico basato sull'intelligenza artificiale, in modo che possa prevedere il futuro.

I dati meteorologici sono in genere rappresentati in una mappa meteorologica, che non è altro che un'immagine. Per questo motivo, il tipo di intelligenza artificiale utilizzata per le previsioni del tempo è lo stesso dell'elaborazione delle immagini.

Un Vision Transformer (ViT) funziona suddividendo la mappa meteorologica in piccole porzioni, come se si ritagliasse una foto in pezzi di un puzzle. Ogni porzione viene convertita in numeri e trattata come una parola in una frase. Un modello Transformer analizza quindi tutte le porzioni insieme, utilizzando l'autoattenzione per individuare le relazioni tra aree distanti, come ad esempio l'individuazione di una tempesta in formazione in diverse regioni. Questo aiuta i modelli di intelligenza artificiale a comprendere i modelli nei dati meteorologici in modo più accurato e rapido. I ViT analizzano l'intero quadro simultaneamente, il che li rende ideali per la previsione di sistemi meteorologici complessi.

Di seguito viene illustrato come un Vision Transformer elabora un'immagine, la scompone in 9 token e utilizza metodi di intelligenza artificiale, in particolare il meccanismo di attenzione, per individuare schemi ricorrenti. Analogamente, una mappa meteorologica potrebbe essere utilizzata per individuare schemi come un fronte freddo, una convergenza ciclonica per la formazione di sistemi di bassa pressione, ecc.

Il concetto chiave è che dobbiamo addestrare il modello utilizzando dati meteorologici storici. Solo dopo aver addestrato il modello possiamo utilizzarlo per prevedere nuovi dati meteorologici e quindi il tempo di domani.

Per spiegare il meccanismo di addestramento, prendiamo come esempio una singola mappa meteorologica, ovvero la temperatura dell'aria del 1° gennaio 2000 alle 4 del mattino, fornita dal dataset ERA5 (vedi l'immagine sottostante): non si tratta di dati reali, ma è fornita a scopo illustrativo.

Utilizzando solo l'immagine delle 4 del mattino (image4am), il modello di intelligenza artificiale sarà in grado di effettuare una buona previsione se riesce a generare la temperatura dell'aria 6 ore dopo, alle 10 del mattino. Poiché il database ERA5 contiene anche la mappa delle 10 del mattino, il modello di intelligenza artificiale potrà confrontare la sua previsione con l'immagine presente nel database e potenzialmente imparare dai propri errori per migliorare e perfezionarsi.

All'inizio dell'addestramento del modello, al modello verrà fornita l'immagine 4am e creerà la sua prima immagine di previsione, Forecast 10am, che in realtà sarà pessima . L'immagine di previsione potrebbe essere una mappa uniforme di 20°C in tutto il mondo oppure una mappa come quella qui sotto, leggermente migliore ma comunque lontana dalla mappa reale 10am memorizzata nel database ERA5.

Anche se la prima previsione effettuata dal modello di intelligenza artificiale dalle 4:00 alle 10:00 è pessima, il modello può confrontare ImageForecast10am con image10am memorizzata in ERA5. Il modello saprà dove la previsione è stata errata e di quanto, ad esempio un errore di temperatura di +2° su Londra. Conoscendo tutti questi errori in ogni punto della mappa, il modello regolerà i suoi parametri per minimizzare gli errori di temperatura.
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Successivamente, la stessa immagine Image4am verrà inserita nuovamente nel modello e la previsione sarà leggermente migliore, ma comunque complessivamente piuttosto imprecisa. Verranno quindi calcolati nuovi errori e i milioni di parametri verranno leggermente modificati di nuovo. Ripetendo questo processo numerose volte, il modello affinerà i suoi parametri e diventerà sempre più preciso. Alla fine, otterremo un modello addestrato, pronto per essere utilizzato per prevedere la temperatura dell'aria utilizzando nuovi dati, ovvero una mappa della temperatura dell'aria odierna, in modo da poter generare una previsione accurata.

Ecco alcuni punti aggiuntivi rilevanti riguardanti i modelli meteorologici basati sull'intelligenza artificiale:

In conclusione, un modello meteorologico basato sull'intelligenza artificiale può essere immaginato come un pannello di controllo con milioni di manopole che possono essere regolate durante l'addestramento, in modo da poter prevedere con precisione i dati storici. Un pannello di questo tipo può essere visualizzato nell'immagine sottostante.

Ora che abbiamo presentato i concetti fondamentali dei modelli meteorologici basati sull'intelligenza artificiale, diamo un'occhiata ai modelli attualmente disponibili all'inizio del 2025.

Ecco una tabella comparativa dei modelli di previsione meteorologica basati sull'intelligenza artificiale più popolari, tra cui Fengwu, GraphCast, FourCastNet e Pangu-Weather.

Una domanda che potreste porvi è: i modelli meteorologici basati sull'intelligenza artificiale sono migliori dei modelli meteorologici numerici?

Questa è una domanda complessa a cui rispondere, quindi riportiamo di seguito la risposta fornita da Chat-GPT, che probabilmente è influenzata dai modelli meteorologici basati sull'intelligenza artificiale. Lasciamo quindi al lettore il giudizio finale!

I modelli meteorologici basati sull'intelligenza artificiale stanno migliorando rapidamente, ma i modelli tradizionali di previsione meteorologica numerica (NWP) presentano ancora vantaggi fondamentali in alcuni ambiti:

In conclusione, PredictWind è sempre alla ricerca di innovazione e nuove tecnologie per offrire ai propri utenti la migliore tecnologia meteorologica al mondo.

PW AI : PW AI è il nostro modello di intelligenza artificiale PredictWind, addestrato utilizzando i nostri dataset marini proprietari. Combina i punti di forza di ECMWF , AIFS, Fengwu e GraphCast per generare una singola previsione ottimizzata che copre tutto il mondo. Fornisce intervalli di tempo di 1 ora per i primi 3 giorni, offrendo una maggiore precisione temporale rispetto ad altri modelli di intelligenza artificiale. PW AI si comporta molto bene negli studi di validazione su periodi a breve e medio termine in aree di grandi dimensioni.

Per saperne di più, continuate a leggere! Nel prossimo articolo, Meteorologia Marina 2: Il Vento , esploreremo come il vento influenza ogni decisione in acqua, impareremo a dominarne le forze, a decifrare le carte meteorologiche e a sfruttarne la potenza per una navigazione sicura e affidabile.