Si tratta dei modelli previsionali che forniamo.
Il nostro obiettivo è fornirvi i dati previsionali più accurati disponibili. Un singolo modello previsionale non sarà mai il più preciso in tutte le situazioni, quindi, avendo accesso ai migliori modelli previsionali al mondo, avrete la certezza di ottenere le previsioni più accurate possibili, per una maggiore sicurezza nelle vostre decisioni.
Dal 2008, PredictWind è leader di mercato per le previsioni accurate nel settore della nautica da diporto. Utilizzando il modello CSIRO CCAM con 450 domini ad alta risoluzione in tutto il mondo, PredictWind copre la maggior parte degli utenti di imbarcazioni da diporto più diffusi a livello globale.
PWG: 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.
PWE: Acronimo di PredictWind, il modello meteorologico proprietario che utilizza le condizioni iniziali globali ECMWF , elaborate tramite il modello CSIRO CCAM, per generare le previsioni PWE.
L'utilizzo delle condizioni iniziali ECMWF e dell'NCEP (paragonabili a un'istantanea "fotografica" che rappresenta lo stato attuale dell'atmosfera terrestre) ci consente di eseguire i nostri modelli meteorologici globali, e siamo l'unica azienda privata al mondo a possedere questa tecnologia proprietaria.
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.
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.
GFS: acronimo di Global Forecast System (Sistema di previsione globale) del NCEP . Questo modello è utilizzato dalla maggior parte dei siti web e delle app meteo. Ora, quando vedi l'etichetta GFS in PredictWind, visualizziamo il modello GFS-FV3. 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°).
ECMWF : acronimo di European Center for Medium-Range Weather Forecasts (Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine), è un servizio meteorologico di grande prestigio, apprezzato da meteorologi e navigatori di tutto il mondo. Il modello ECMWF High RES si posiziona costantemente al primo posto tra i modelli meteorologici globali di un servizio meteorologico nazionale, ottenendo i punteggi più elevati. Nel marzo 2016, ECMWF ha aumentato la risoluzione del suo modello fino a raggiungere la straordinaria risoluzione di 9 km, attualmente la più alta disponibile a livello globale. L'acquisizione dei dati ECMWF ha un costo molto elevato, motivo per cui 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.
UKMO: Conosciuto anche come "Modello Unificato" dall'Ufficio Meteorologico del Regno Unito, vanta una lunga reputazione come leader di mercato nella modellazione delle previsioni. UKMO ha un'accuratezza molto simile al modello ECMWF per le operazioni in mare aperto ed è leggermente inferiore ai modelli ECMWF e Spire per le stazioni meteorologiche terrestri.
HRRR: acronimo di High-Resolution Rapid Refresh, è un modello atmosferico in tempo reale della NOAA con risoluzione di 3 km, aggiornato ogni ora, in grado di rilevare 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 .
NAM: acronimo di North American Mesoscale Forecast System, è uno dei principali modelli meteorologici della NOAA, che in questo caso copre gran parte del Nord America. 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, con conseguente miglioramento dell'accuratezza delle previsioni.
AROME: È 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 .
AIFS: è un sistema operativo di previsione meteorologica sviluppato dal Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine ( ECMWF ) che utilizza l'intelligenza artificiale (IA) o l'apprendimento automatico (ML) per generare previsioni meteorologiche.
ICON: è il modello numerico globale di previsione meteorologica (NWP) della Germania, 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 pressoché uniforme a livello globale. Questo evita le distorsioni e le inefficienze computazionali che si riscontrano in prossimità dei poli nelle tradizionali griglie di latitudine e longitudine.
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Il confronto tra le previsioni PWG/PWE consente di valutare il livello di affidabilità delle previsioni stesse, mentre l'aggiunta dei dati GFS/ ECMWF /ICON/AIFS/UKMO e PW Ai porta tale affidabilità a un livello superiore.