Acronimo di PredictWind, il modello meteorologico proprietario che utilizza le condizioni iniziali globali NCEP , elaborate tramite il modello CSIRO CCAM, per generare le previsioni PWG.

Il modello meteorologico proprietario di PredictWind utilizza le condizioni iniziali globali ECMWF , elaborate tramite il modello CSIRO CCAM, per generare le previsioni PWE.

PredictWind è l'unica azienda privata al mondo a possedere questa tecnologia proprietaria che genera previsioni con una risoluzione fino a 1 km per le aree più popolari del mondo. Le previsioni con risoluzione di 1 km si estendono fino a 36 ore e ottengono punteggi di accuratezza elevati utilizzando lo strumento di validazione.

Il nostro modello proprietario basato sull'intelligenza artificiale rappresenta la più importante innovazione previsionale mai realizzata da PredictWind. PWAi combina i punti di forza di ECMWF (ad alta risoluzione), AIFS, Fengwu e GraphCast per generare un'unica previsione ottimizzata a livello globale. Fornisce intervalli temporali di 1 ora per i primi 3 giorni, offrendo una maggiore precisione temporale rispetto ad altri modelli di intelligenza artificiale. PWAi ha dimostrato ottime prestazioni negli studi di validazione su periodi a breve e medio termine in aree geografiche di grandi dimensioni.

Stato beta: PWAi è attualmente in fase di test beta e questa valutazione rappresenta la prima fase della sua validazione. Sebbene i primi risultati siano molto incoraggianti, PredictWind continuerà a perfezionare il modello attraverso test nel mondo reale e feedback degli utenti.

L'acronimo ECMWF sta per European Center for Medium-Range Weather Forecasts (Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine) ed è molto apprezzato da meteorologi e navigatori di alto livello in tutto il mondo. Il modello ECMWF High RES si classifica costantemente come il miglior modello meteorologico globale di un servizio meteorologico nazionale, con i punteggi di valutazione più elevati. Nel marzo 2016, ECMWF ha aumentato la risoluzione del suo modello fino a raggiungere la risoluzione record di 9 km, che attualmente rappresenta il modello globale con la risoluzione più alta disponibile. I dati ECMWF hanno un costo di acquisizione molto elevato, ed è per questo che non sono ampiamente utilizzati da molti siti web di previsioni meteorologiche e sono stati tradizionalmente impiegati solo dai migliori team di vela e dai meteorologi.

Sviluppato ECMWF , AIFS è il loro modello di nuova generazione basato sull'intelligenza artificiale. Il modello AIFS utilizza un'IA avanzata per fornire previsioni globali tempestive e accurate. Le sue prestazioni sono particolarmente elevate in mare aperto, in quanto riesce a cogliere i modelli meteorologici su larga scala a medio e lungo termine.

Sistema di previsioni globali (GFS) del NCEP . Questo sistema è utilizzato dalla maggior parte dei siti web/app meteo. Ora visualizziamo il modello GFS-FV3 quando vedi l'etichetta GFS in PredictWind. Si tratta del primo aggiornamento significativo del GFS in circa 40 anni. A differenza del precedente modello GFS, il GFS-FV3 è in grado di simulare i movimenti verticali, come le correnti ascensionali, una componente chiave dei fenomeni meteorologici estremi, con una risoluzione molto elevata. Finora, i test suggeriscono che il modello FV3 offre previsioni a cinque giorni più accurate, nonché previsioni migliori delle traiettorie e dell'intensificazione degli uragani. Sebbene il nuovo modello FV3 abbia mostrato miglioramenti rispetto al GFS, rimane al 3° posto per accuratezza, dietro ECMWF (1°) e all'UKMO (2°).

Conosciuto anche come "Modello Unificato" dall'Ufficio Meteorologico del Regno Unito (UKMO), vanta una lunga reputazione come leader di mercato nella modellazione delle previsioni. L'UKMO ha un'accuratezza molto simile al modello ECMWF per le previsioni in mare aperto, mentre è leggermente inferiore ai modelli ECMWF per le stazioni meteorologiche terrestri.

Il modello High-Resolution Rapid Refresh (HRRR) è un modello atmosferico NOAA in tempo reale con risoluzione di 3 km, aggiornato ogni ora, in grado di risolvere le nuvole e di consentire la convezione, inizializzato con griglie di 3 km e assimilazione radar a 3 km. I dati radar vengono assimilati nell'HRRR ogni 15 minuti per un periodo di 1 ora, aggiungendo ulteriori dettagli a quelli forniti dall'assimilazione oraria dei dati del Rapid Refresh potenziato dal radar a 13 km. Per saperne di più, guarda ilvideo .

Il North American Mesoscale Forecast System (NAM) è uno dei principali modelli meteorologici della NOAA, che in questo caso copre gran parte del Nord America. Il NAM è un modello mesoscala, il che significa che l'analisi numerica è in grado di modellare il territorio e altre caratteristiche con una risoluzione più elevata rispetto a un modello globale, portando a una maggiore accuratezza delle previsioni.

Un modello di previsione numerica su piccola scala, operativo presso Meteo-France dal dicembre 2008. È stato progettato per migliorare le previsioni a breve termine di eventi estremi come intense precipitazioni mediterranee (eventi delle Cévenole), forti tempeste, nebbia e calore urbano durante le ondate di calore. Questo modello è molto apprezzato dai migliori navigatori di regata e supera le previsioni ECMWF .

Il modello numerico globale di previsione meteorologica (NWP) tedesco, sviluppato dal Servizio meteorologico tedesco (DWD) in collaborazione con l'Istituto Max Planck di meteorologia (MPI-M), utilizza una griglia icosaedrica: la superficie terrestre è suddivisa in un sistema di griglia basato su icosaedri suddivisi, garantendo una copertura globale pressoché uniforme. Questo evita le distorsioni e le inefficienze computazionali che si riscontrano in prossimità dei poli nelle tradizionali griglie di latitudine e longitudine.

Le previsioni SPIRE sono state rimosse da PredictWind a partire da ottobre 2025, poiché il modello utilizzato, SOF-D, è in fase di dismissione da parte di SPIRE.

A seconda della natura e del volume dei dati necessari per popolare una determinata mappa o tabella, ciò varia in base al modello meteorologico, al parametro e all'app/sito web di previsioni.

La tabella seguente riassume i modelli meteorologici disponibili per parametro e per applicazione:

Sito web - PredictWind Forecast Website

PWA - App PredictWind

OA - Applicazione Offshore

Si prega di notare che i tempi di aggiornamento esatti potrebbero variare leggermente a causa di differenze nella modalità di consegna dei dati di origine e nel processo di acquisizione.