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

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

Questo articolo approfondirà la progettazione e il funzionamento dei modelli meteorologici. Comprendendo questi concetti, il navigante sarà in grado di interpretare meglio le previsioni meteorologiche numeriche e di 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 per 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 sono d'accordo?

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

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

Analizziamo ora nel dettaglio questi quattro passaggi:

Per prevedere il meteo futuro, bisogna prima conoscere le condizioni meteo 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 esattezza, sia a causa della mancanza di dati che dell'imprecisione degli strumenti meteorologici. In sostanza, l'imprecisione delle condizioni iniziali è uno dei motivi per cui le previsioni meteorologiche numeriche non possono essere perfettamente accurate e non possono essere corrette al 100% delle volte.

Quindi, riassumendo, non avendo condizioni iniziali perfette, cioè 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 diverse 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 determinare le condizioni iniziali, generano condizioni iniziali diverse. Questo è uno dei motivi per cui GFS ed ECMWF possono differire. Inoltre, come nota a margine, PredictWind utilizza queste due diverse condizioni iniziali per generare due diversi modelli proprietari:

Infine, le Condizioni Iniziali vengono generate quotidianamente a orari specifici, utilizzando l'ora UTC. In genere, sono indicate come 0 UTC o 12 UTC .

Le condizioni iniziali vengono poi utilizzate per prevedere il meteo un po' più tardi, in un momento definito passo temporale del modello , e questo può essere riassunto in un'unica equazione:

Questa equazione inizia al tempo uguale a 0, che è ora , cioè 0 UTC. La previsione meteorologica, diciamo 1 minuto dopo, è data dalle condizioni 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 ottenere la variazione meteorologica durante questo minuto. Quindi, continuiamo per il minuto successivo e quello successivo fino a ottenere una previsione a 10 giorni.

Nel paragrafo seguente verrà esaminata la funzione F , ovvero l' equazione fisica che costituisce il cuore di un modello meteorologico.

L'atmosfera è troppo grande e complessa per essere simulata tutta in una volta, quindi gli scienziati la suddividono in una griglia 3D. Immaginate di suddividere l'atmosfera in minuscoli cubi, come un gigantesco cubo di Rubik. Ogni cubo rappresenta una piccola porzione dell'atmosfera e il modello calcola cosa accade al suo interno.

Il cubo ha una lunghezza definita, che rappresenta la 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 ogni cubo cambierà nel tempo. Queste equazioni si basano sulle leggi della fisica, come le leggi del moto di Newton e le leggi della termodinamica. Queste equazioni sono presentate nell'immagine qui sotto.

Queste equazioni possono sembrare intimidatorie, ma sono essenziali perché vengono utilizzate da tutti i modelli meteorologici. Non è necessario comprenderle in 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 riportiamo due video e un articolo per i lettori interessati, ma sentitevi liberi di passare direttamente alla sezione 1c.

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

Il calcolo di una previsione meteorologica a 10 giorni richiede alcune ore, e questo è uno dei motivi per cui la previsione che utilizza le condizioni iniziali alle 0 GMT non è disponibile alle 0 GMT. Generalmente, sono necessarie alcune ore, e la previsione GFS a 0 GMT è disponibile alle 4:40 GMT, mentre per ECMWF , che ha una risoluzione più alta, 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 attuale e successivo, in modo che il cliente sappia quanto tempo deve attendere per ottenere le previsioni più recenti.
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Per ulteriori informazioni sui tempi di aggiornamento del modello, vedere Tempi di aggiornamento del modello (GMT)

L'output della previsione viene distribuito in un formato denominato GRIB (Gridded Binary), organizzato in termini di:

Di seguito è riportata una tabella riassuntiva per alcuni modelli :

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

Nella prima sezione, abbiamo presentato modelli globali che prevedono il meteo per tutto il mondo. Questi modelli sono ottimi per prevedere fenomeni meteorologici di vasta portata, come una grande perturbazione atmosferica che attraversa l'Oceano Atlantico e il vento associato.

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

Modelli regionali/mesoscalari (risoluzione più elevata, 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 sono limitati a un paese specifico, ma si concentrano sulle coste più ambite per la vela in tutto il mondo. Le aree coperte includono tutte le coste di Stati Uniti, Europa, Australia, Nuova Zelanda e molto altro.
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Per maggiori dettagli, consultare la mappa di copertura mondiale di PredictWind tramite il modello di previsione .

La mappa del vento qui sotto si riferisce alla località di Newport, Stati Uniti. La mappa utilizza la funzione schermo diviso (pulsante 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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PWG mostra chiaramente come il vento da nord interagisce con i canali terrestri e acquatici, mentre GFS non può fornire queste informazioni a causa della bassa risoluzione.

Ecco un ottimo video per saperne di più sulla risoluzione del modello:

Finora abbiamo discusso di modelli meteorologici deterministici. Questi modelli prendono un insieme di condizioni iniziali e forniscono una soluzione previsionale. Questo metodo è il più accurato e funziona bene nel breve-medio termine, ovvero pochi giorni. Tuttavia, l'accuratezza delle previsioni diminuisce con il tempo, quindi è possibile utilizzare un altro tipo di modello meteorologico, chiamato "Ensemble".

Un modello meteorologico Ensemble adotta un approccio diverso. Invece di una sola previsione, esegue molte simulazioni leggermente diverse (chiamate membri dell'ensemble), ciascuna con piccole variazioni nelle condizioni iniziali e nella fisica (ad esempio, ECMWF ENS). Questo aiuta a rivelare la gamma di possibili esiti meteorologici, rendendo le previsioni più affidabili, soprattutto per le previsioni a lungo termine e per gli eventi meteorologici estremi.
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Gli insiemi vengono utilizzati per tracciare gli uragani molto difficili da prevedere. Ogni linea gialla sottostante rappresenta la traiettoria del centro dell'uragano per un membro dell'insieme. Questo tipo di grafico viene talvolta chiamato "spaghetti plot". Se le traiettorie gialle sono raggruppate e strette, c'è un'alta probabilità che l'uragano segua questa zona. Se le traiettorie gialle non sono raggruppate e divergono, c'è molta incertezza sulla traiettoria dell'uragano.
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PredictWind utilizza Ensemble per il routing meteorologico su periodi superiori a 10 giorni, estendendosi oltre il modello deterministico ECMWF .

Se la tua rotta meteo si estende per più di 10 giorni, il calcolo della rotta meteo dopo 10 giorni verrà effettuato utilizzando un elemento delle previsioni Ensemble. Questo è utile, ad esempio, per una traversata atlantica che durerà più di 10 giorni. La rotta ti porterà al waypoint finale nei Caraibi invece di 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), modelli globali come ECMWF , SPIRE, UKMO e i modelli di PredictWind aiutano a identificare le tendenze in evoluzione 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 posizione e delle condizioni: a volte un modello funziona meglio, a volte un altro prende il sopravvento. Se tutti i modelli mostrano andamenti simili, è possibile avere maggiore affidabilità nella previsione. Se differiscono notevolmente, è segno che la situazione è più incerta.

È sempre meglio consultare le mappe a più alta risoluzione disponibili: una risoluzione più alta di solito significa previsioni più accurate. Anche confrontare le previsioni con quelle delle stazioni di osservazione locali e con i propri dati visivi/strumentali può essere utile. Ad esempio, se PWG prevede 25 nodi da sud con pioggia, ed è esattamente quello che stai riscontrando, allora è probabile che stia funzionando bene e dovresti fidarti di più nel breve termine.

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

Con solo 1-2 modelli, può essere difficile sapere di quale fidarsi, ma con l'accesso a un massimo di 9 modelli, è più facile individuare il consenso e prendere decisioni più consapevoli.

Per comprendere meglio cosa rappresenta ogni modello, consulta questo articolo della guida:
👉 Terminologia del modello PredictWind

Durante la traversata, ti consigliamo di aggiornare la tua rotta meteorologica almeno due volte al giorno. Puoi anche monitorare le osservazioni in tempo reale nella tua zona per vedere quale modello sta tracciando meglio le condizioni reali.

Dovresti controllare le previsioni almeno due volte al giorno. I modelli globali di PredictWind si aggiornano ogni 12 ore e alcuni modelli regionali si aggiornano più frequentemente. Per un elenco completo degli orari di aggiornamento, consulta questo articolo:
👉 Orari di aggiornamento delle previsioni (GMT)

Modelli d'insieme, come ECMWF ENS, Aiutano a valutare l'incertezza e a identificare possibili tendenze meteorologiche per una pianificazione a lungo termine, oltre i 7-10 giorni. Se le condizioni del mare sono una preoccupazione primaria, modelli di onde e oceani come WW3 (WaveWatch III) o RTOFS offrono previsioni dettagliate su altezza delle onde, correnti oceaniche e temperature della superficie del mare.
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Diversi parametri meteorologici chiave devono essere monitorati durante la pianificazione di un viaggio in mare. La velocità e la direzione del vento sono cruciali e influiscono sull'efficienza della navigazione, sul consumo di carburante e sulla stabilità dell'imbarcazione. L'altezza e il periodo delle onde determinano la turbolenza del mare, mentre le correnti oceaniche e le maree influenzano la navigazione e l'efficienza del carburante. Tempeste e condizioni meteorologiche avverse, inclusi cicloni e raffiche di vento, possono rappresentare gravi rischi, rendendo essenziale monitorarne l'evoluzione. Anche la visibilità e la nebbia sono fattori importanti, soprattutto quando si naviga in corsi d'acqua congestionati o stretti.
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Quando si applicano i dati previsionali, è consigliabile confrontare più modelli per identificare tendenze e incongruenze. Le previsioni d'insieme dovrebbero essere utilizzate per valutare l'incertezza, in particolare per i viaggi a lunga distanza. Poiché le condizioni marine possono cambiare rapidamente, sono necessari aggiornamenti frequenti per garantire una navigazione sicura. Adattare 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 giusti e monitorando i parametri chiave, i marinai possono prendere decisioni informate, ridurre al minimo i rischi e garantire viaggi più tranquilli ed efficienti.

Come abbiamo visto dall'inizio di questo articolo, le previsioni meteorologiche numeriche utilizzano un insieme fisso di regole, ovvero le equazioni fisiche della meteorologia, per calcolare come cambiano le condizioni meteorologiche.
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Oggigiorno, l'Intelligenza Artificiale (IA) sta conquistando il mondo e influenza molti settori, tra cui le previsioni meteorologiche. Le previsioni meteorologiche basate sull'intelligenza artificiale utilizzano un approccio completamente diverso dalle previsioni meteorologiche numeriche.
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In un modello di intelligenza artificiale, non ci sono equazioni fisiche o regole meteorologiche. Invece, il modello di intelligenza artificiale viene prima alimentato con numerosi dati meteorologici storici, che gli permettono di imparare a prevedere il tempo. Questo potrebbe essere un po' confuso, quindi utilizziamo una semplice analogia per comprendere il concetto di base del modello meteorologico di intelligenza artificiale.

Prendiamo l'esempio di un vecchio pescatore che lascia il molo ogni giorno alle 5 del mattino per andare a pescare. Con tutta la sua esperienza in mare aperto degli ultimi 40 anni, se lo incontrassimo sul molo una mattina e gli chiedessimo se oggi ci sarà vento, potrebbe rispondere: "10 nodi da Nord-Est entro le 10 del mattino, quando sarò di nuovo al molo, direi". Senza elaborare mentalmente alcun modello meteorologico numerico, confronta intuitivamente il meteo attuale con tutti i giorni simili che ha vissuto in passato. In parole povere, la sua esperienza gli permette di fare una previsione basata esclusivamente sui dati storici che ha vissuto.

Le previsioni meteorologiche basate sull'intelligenza artificiale sono un po' simili, ma con alcune differenze evidenti nella scala. I dati meteorologici storici sono composti da migliaia di miliardi di punti dati e il modello di intelligenza artificiale è composto da milioni di parametri. Inoltre, il modello di intelligenza artificiale utilizza modelli spaziali nei dati osservati per proiettare le condizioni meteorologiche future. Ora spieghiamo questo concetto più in 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 a oggi, coprendo l'intero pianeta con una risoluzione spaziale di circa 31 km. ERA5 combina osservazioni da satelliti, stazioni meteorologiche e boe con modelli numerici avanzati per ricostruire accuratamente le condizioni meteorologiche del passato. Include variabili chiave come temperatura, velocità del vento, pressione atmosferica, precipitazioni e temperatura della superficie del mare.

Ciò che è importante comprendere è la dimensione dei dati ERA5. Stiamo parlando di circa 20 milioni di gigabyte . Ora, vediamo come questo ampio 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 utilizzato per le previsioni meteorologiche è lo stesso utilizzato per l'elaborazione delle immagini.

Un Vision Transformer (ViT) funziona suddividendo la mappa meteorologica in piccole porzioni, come se si tagliasse una foto in pezzi di un puzzle. Ogni porzione viene convertita in numeri e trattata come una parola in una frase. Un modello di trasformazione esamina quindi tutte le porzioni nel loro insieme, utilizzando l'auto-attenzione per trovare relazioni tra aree distanti, come individuare una tempesta che si forma in più regioni. Questo aiuta i modelli di intelligenza artificiale a comprendere i pattern 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.

Ecco come un Vision Transformer acquisisce un'immagine, la scompone in 9 token e utilizza metodi di intelligenza artificiale chiamati "attenzione" per individuare alcuni pattern in un'immagine. Allo stesso modo, una mappa meteorologica potrebbe essere utilizzata per individuare pattern come un fronte freddo, una convergenza ciclonica per sistemi di bassa pressione, ecc.

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

Per spiegare il meccanismo di addestramento, prendiamo una singola mappa meteorologica, che rappresenta la temperatura dell'aria al 1° gennaio 2000, alle 4 del mattino, fornita dal set di dati ERA5 (vedere l'immagine sottostante). Non rappresenta i dati reali, ma è fornita come ausilio visivo.

Utilizzando solo image4am, il modello di intelligenza artificiale (IA) fornirà una buona previsione se riuscirà a generare la temperatura dell'aria 6 ore dopo, alle 10:00. Poiché anche il database ERA5 contiene la mappa delle 10:00, il modello di IA sarà in grado di confrontare la sua previsione con l'immagine presente nel database e potenzialmente imparare dai propri errori per migliorare e apprendere.

All'inizio dell'addestramento del modello, al modello verrà fornita l'immagine image4am e creerà la sua prima immagine imageForecast10am, con previsioni davvero pessime . L'immagine prevista potrebbe essere una mappa uniforme con 20°C in tutto il mondo o una mappa come quella qui sotto, leggermente migliore ma nemmeno lontanamente vicina alla mappa reale image10am memorizzata nel database ERA5.

Anche se la prima previsione effettuata dal modello di intelligenza artificiale dalle 4:00 alle 10:00 fosse pessima, il modello può confrontare ImageForecast10am con l'immagine 10am memorizzata in ERA5. Il modello saprà dove la previsione era errata e di quanto, ad esempio, un errore di temperatura di +2° su Londra. Conoscendo tutti questi errori ovunque sulla mappa, il modello regolerà i suoi parametri per minimizzare gli errori di temperatura.
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Successivamente, la stessa immagine Image4am verrà inserita nel modello un'altra volta e la previsione sarà leggermente migliore, ma nel complesso ancora piuttosto scarsa. Verranno calcolati nuovamente nuovi errori e i milioni di parametri verranno leggermente modificati. Ripetendo questa operazione più volte, il modello affinerà i suoi parametri e migliorerà sempre di più. Otterremo un modello addestrato, pronto per essere utilizzato per prevedere la temperatura dell'aria utilizzando nuovi dati, ovvero una mappa della temperatura dell'aria attuale, 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 regolabili durante l'addestramento, in modo da svolgere un buon lavoro di previsione dei set di dati storici. Un pannello di questo tipo può essere visualizzato nell'immagine sottostante.

Ora che abbiamo presentato i concetti fondamentali del modello meteorologico basato sull'intelligenza artificiale, diamo un'occhiata ai modelli disponibili al momento, all'inizio del 2025.

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

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

Questa è una domanda difficile a cui rispondere, quindi riportiamo di seguito la risposta fornita da Chat-GPT, che probabilmente è orientata verso modelli meteorologici basati sull'intelligenza artificiale. Quindi, lasciamo che sia il lettore a giudicare!

I modelli meteorologici basati sull'intelligenza artificiale stanno migliorando rapidamente, ma i tradizionali modelli di previsione meteorologica numerica (NWP) presentano ancora vantaggi essenziali 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. Nel 2025, PredictWind aggiungerà modelli meteorologici basati sull'intelligenza artificiale alla sua offerta di modelli meteorologici numerici globali e regionali. Restate sintonizzati per ulteriori informazioni!

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