W tym artykule zostaną omówione różne aspekty modeli pogody, w tym:

Zacznijmy od przykładu: jutro o godzinie 14:00 europejski model pogodowy ECMWF może prognozować wiatr wiejący z wschodu z prędkością 15 węzłów na wyspie Wight. Można się zastanawiać, jak w ogóle oblicza się taką prognozę wiatru i, ogólniej, jak działa numeryczny model pogodowy. Dodatkowo, inny model, taki jak amerykański model GFS, może prognozować coś innego, co może być mylące dla każdego.

W tym artykule zagłębimy się w to, jak projektowane i jak działają modele pogodowe. Zrozumienie tych koncepcji pozwoli żeglarzom lepiej interpretować numeryczne prognozy pogody i porównywać różne modele, co pozwoli im podejmować lepsze i bezpieczniejsze decyzje na morzu.

Modele pogodowe często generują różne prognozy dla tego samego miejsca, co może być mylące dla żeglarzy. Na przykład, jutro o godzinie 14:00 europejski model pogodowy ( ECMWF ) może przewidywać wiatr o prędkości 15 węzłów ze wschodu na Wyspie Wight, podczas gdy model amerykański (GFS) prognozuje coś innego. Ale jak generowane są te prognozy i dlaczego modele czasami się rozchodzą?

W tym artykule omówiono, jak projektowane i jak działają numeryczne modele pogody. Zrozumienie tych koncepcji pozwoli żeglarzom lepiej interpretować prognozy, porównywać różne modele i podejmować bezpieczniejsze, bardziej świadome decyzje na morzu.

Modele pogody to złożony temat, więc zacznijmy od prostego porównania. Numeryczne prognozowanie pogody jest jak „ pieczenie ciasta ”.

Przyjrzyjmy się teraz szczegółowo tym czterem krokom:

Aby przewidzieć pogodę na przyszłość, najpierw musisz poznać aktualną pogodę.
To jest punkt wyjścia, a model pogodowy obliczy zmianę od tego stanu początkowego. W meteorologii ten punkt wyjścia nazywa się warunkami początkowymi i można go streścić jako migawkę obecnej atmosfery.

Znajomość stanu atmosfery oznacza obecnie konieczność pomiaru wszystkich parametrów pogodowych, takich jak prędkość i kierunek wiatru, ciśnienie, temperatura i wilgotność. Pomiary te muszą być wykonywane wszędzie, na całym świecie, nie tylko na powierzchni, ale także na wysokości. Do tego złożonego zadania wykorzystuje się wiele instrumentów, w tym stacje naziemne, boje, statki, samoloty, satelity i wiele innych, jak pokazano na poniższym rysunku.

Powyższy obraz robi wrażenie, ale w rzeczywistości stan atmosfery w danym momencie nie może być dokładnie znany, ani z powodu braków danych, ani z powodu niedokładności instrumentów meteorologicznych. W rezultacie niedokładność warunków początkowych jest jednym z powodów, dla których numeryczne prognozy pogody nie mogą być idealnie dokładne, a prognozy nie mogą być w 100% trafne.

Podsumowując, jeśli nie mamy idealnych warunków początkowych, czyli idealnych składników , nie możemy stworzyć idealnej prognozy, czyli idealnego ciasta .

Tworzenie warunków początkowych jest również złożonym procesem, a różne agencje meteorologiczne tworzą różne warunki początkowe, aby reprezentować tę samą atmosferę w tym samym czasie .
​
Na przykład, dwa modele pogodowe, GFS i ECMWF , nawet jeśli wykorzystują wiele tych samych danych z instrumentów do określenia warunków początkowych, generują różne warunki początkowe. To jeden z powodów, dla których GFS i ECMWF mogą się różnić. Co więcej, PredictWind wykorzystuje te dwa różne warunki początkowe do generowania dwóch różnych modeli zastrzeżonych:

Na koniec, Warunki Początkowe są generowane codziennie o określonych porach w czasie UTC. Zazwyczaj określa się je jako 0 UTC lub 12 UTC .

​ Warunki początkowe są następnie wykorzystywane do prognozowania pogody nieco później, w tzw. kroku czasowym modelu . Można to podsumować w jednym równaniu:

To równanie rozpoczyna się w czasie równym 0, czyli teraz , tj. 0 UTC. Prognoza pogody, powiedzmy, minutę później, to pogoda z Warunków Początkowych plus składnik F(A), który reprezentuje kombinację wszystkich rodzajów wymuszeń, jakie mogą wystąpić, pomnożoną przez przedział czasowy (np. 1 minutę), aby uzyskać zmianę pogody w ciągu tej minuty. Następnie kontynuujemy przez kolejną minutę i kolejną, aż otrzymamy prognozę 10-dniową.

W poniższym akapicie omówiona zostanie funkcja F , która jest równaniem fizycznym stanowiącym podstawę modelu pogody.

Atmosfera jest zbyt duża i złożona, aby symulować ją całą naraz, dlatego naukowcy dzielą ją na trójwymiarową siatkę. Wyobraź sobie pocięcie atmosfery na maleńkie sześciany, niczym gigantyczną kostkę Rubika. Każdy sześcian reprezentuje mały fragment atmosfery, a model oblicza, co dzieje się wewnątrz każdego z nich.

Sześcian ma określoną długość i jest rozdzielczością modelu pogody. Może być podawana w stopniach lub kilometrach. Na przykład model ECMWF ma rozdzielczość 0,1° lub 9 kilometrów.

Model pogody wykorzystuje równania matematyczne do przewidywania zmian każdego sześcianu w czasie. Równania te opierają się na prawach fizyki, takich jak prawa ruchu Newtona i zasady termodynamiki. Równania te przedstawiono na poniższym rysunku.

Te równania mogą wydawać się onieśmielające, ale są niezbędne, ponieważ są wykorzystywane we wszystkich modelach pogodowych. Nie ma potrzeby szczegółowego rozumienia tych równań, ale podstawowa znajomość niektórych pojęć może pomóc czytelnikowi nie traktować modelu pogodowego jak czarnej skrzynki.

Poniżej zamieściliśmy dwa filmy i artykuł dla zainteresowanego czytelnika, ale możesz pominąć ten fragment i od razu przejść do sekcji 1c.

Komputer uruchamia symulację dla każdego punktu siatki i każdego kroku czasowego, obliczając w ten sposób ewolucję atmosfery w czasie na całym globie. Proces ten jest powtarzany wielokrotnie, aktualizując prognozę dla kolejnego kroku czasowego, aż do osiągnięcia całkowitego czasu trwania prognozy (np. 10 dni dla ECMWF ). Dane wyjściowe modelu są zazwyczaj upraszczane i dystrybuowane co godzinę (nawet jeśli krok czasowy modelu jest znacznie krótszy, około kilku minut). Do uruchomienia tych modeli potrzebne są bardzo duże komputery; patrz poniższy rysunek.

Obliczenie 10-dniowej prognozy pogody zajmuje kilka godzin, co jest jednym z powodów, dla których prognoza oparta na warunkach początkowych o godzinie 0 GMT nie jest dostępna o godzinie 0 GMT. Zazwyczaj potrzeba na to kilku godzin, a prognoza GFS 0 GMT jest dostępna o godzinie 4:40 GMT, a w przypadku ECMWF , który ma wyższą rozdzielczość, jest dostępna później, o godzinie 7 GMT. To opóźnienie wynika również z czasu potrzebnego na wygenerowanie plików warunków początkowych, przetworzenie danych wyjściowych i przesłanie prognozy do PredictWind lub innych firm meteorologicznych.

PredictWind opracował narzędzie umożliwiające łatwą identyfikację bieżącego i następnego czasu aktualizacji modelu, dzięki czemu klient wie, ile czasu musi czekać na otrzymanie najnowszej prognozy.
​

Aby uzyskać więcej informacji na temat czasu aktualizacji modelu, zobacz Czas aktualizacji modelu (GMT)

Dane wyjściowe prognozy są dystrybuowane w formacie GRIB (Gridded Binary), który jest zorganizowany według następujących zasad:

Poniżej znajduje się tabela podsumowująca niektóre modele :

PredictWind pobiera dane pogodowe z GFS i ECMWF dwa razy dziennie (o godzinie 0 UTC i 12 GMT). Modele są również uruchamiane o godzinie 6 UTC i 18 UTC, ale warunki początkowe używane w tych godzinach mają niższą rozdzielczość i nie są dystrybuowane przez PredictWind.

W części pierwszej przedstawiliśmy modele globalne prognozujące pogodę dla całego świata. Modele te doskonale nadają się do prognozowania dużych zjawisk pogodowych, takich jak duży niż nad Oceanem Atlantyckim i towarzyszący mu wiatr.

Jednak ze względu na swoją dużą skalę, takie modele nie są w stanie uchwycić lokalnych wzorców pogodowych, takich jak lokalna bryza morska czy przyspieszenie wiatru między dwoma wzgórzami. Aby rozwiązać ten problem, opracowano modele regionalne. Modele te skupiają się na określonym obszarze, zazwyczaj kraju, i prognozują ten mniejszy obszar z wyższą rozdzielczością, co pozwala im uchwycić lokalne efekty.

Modele regionalne/mezoskalowe (wyższa rozdzielczość, prognozy krótkoterminowe)

PredictWind opracował dwa modele regionalne: PWG i PWE 1 km . Kliknij tutaj , aby dowiedzieć się więcej o tych modelach.
​
Modele te nie ograniczają się do konkretnego kraju, ale koncentrują się na popularnych liniach brzegowych do żeglowania na całym świecie. Obejmują one całe wybrzeża Stanów Zjednoczonych, Europy, Australii, Nowej Zelandii i wiele innych.
​
Aby uzyskać szczegółowe informacje, zapoznaj się z mapą zasięgu prognozy PredictWind na całym świecie .

Poniższa mapa wiatru dotyczy lokalizacji: Newport, USA. Mapa korzysta z funkcji podzielonego ekranu (przycisk przełączania podświetlony na czerwono), która pozwala umieścić jeden model ( GFS 25 km ) po lewej stronie, a drugi ( PWG 1 km ) po prawej.
​

PWG wyraźnie pokazuje, w jaki sposób wiatr północny oddziałuje na ląd i kanały wodne, natomiast GFS nie jest w stanie podać takich informacji ze względu na niską rozdzielczość.

Oto świetny film, dzięki któremu dowiesz się więcej o rozdzielczości modelu:

Do tej pory omawialiśmy deterministyczne modele pogody. Modele te przyjmują jeden zestaw warunków początkowych i dają jedno rozwiązanie prognozy. Ta metoda jest najdokładniejsza i sprawdza się w krótkim i średnim okresie, tj. kilku dniach. Jednak dokładność prognozy maleje z czasem, dlatego można zastosować inny typ modelu pogodowego, zwany „zespołami”.

Model pogodowy typu Ensemble wykorzystuje inne podejście. Zamiast jednej prognozy, przeprowadza wiele nieznacznie różniących się symulacji (zwanych elementami ensemble), z których każda charakteryzuje się niewielkimi zmianami warunków początkowych i fizycznych (np. ECMWF ENS). Pomaga to określić zakres możliwych scenariuszy pogodowych, zwiększając wiarygodność prognoz, zwłaszcza w przypadku prognoz długoterminowych i ekstremalnych zjawisk pogodowych.
​

Zespoły służą do śledzenia huraganów, których prognozowanie jest bardzo trudne. Każda żółta linia poniżej przedstawia ślad centrum huraganu dla jednego elementu zespołu. Taki wykres jest czasami nazywany wykresem „spaghetti”. Jeśli żółte ślady są zgrupowane i ciasne, istnieje duże prawdopodobieństwo, że huragan przejdzie wzdłuż tego obszaru. Jeśli żółte ślady nie są zgrupowane i rozchodzą się, istnieje duża niepewność co do śladu huraganu.
​

PredictWind wykorzystuje Ensemble do prognozowania pogody na okres dłuższy niż 10 dni, co wykracza poza deterministyczny model ECMWF .

Jeśli Twoja trasa pogodowa rozciąga się na okres dłuższy niż 10 dni, obliczenie trasy po 10 dniach zostanie wykonane na podstawie jednego elementu prognozy Ensemble. Jest to przydatne na przykład w przypadku rejsu przez Atlantyk, który potrwa dłużej niż 10 dni. Trasa doprowadzi Cię do punktu końcowego na Karaibach, zamiast kończyć się na środku oceanu.

W przypadku prognoz krótkoterminowych (do 36 godzin) modele o wysokiej rozdzielczości, takie jak PWG i PWE 1 km firmy PredictWind, lub modele lokalne, takie jak AROME, HRRR i NAM, wraz z modelami globalnymi, takimi jak ECMWF i GFS, dostarczają szczegółowych informacji o wietrze i falach. W przypadku planowania długoterminowego (do 7–10 dni) modele globalne, takie jak ECMWF , UKMO i własne modele PredictWind, pomagają identyfikować rozwijające się trendy i oceniać wiarygodność prognoz.

Oferujemy wiele modeli, ponieważ nie ma jednego, który byłby zawsze najdokładniejszy. Wydajność może się różnić w zależności od lokalizacji i warunków – czasami jeden model działa lepiej, a drugi wychodzi na prowadzenie. Jeśli wszystkie modele wykazują podobne wzorce, możesz mieć większe zaufanie do prognozy. Jeśli różnią się one znacznie, oznacza to, że sytuacja jest bardziej niepewna.

Zawsze warto przeglądać mapy o najwyższej dostępnej rozdzielczości – wyższa rozdzielczość zazwyczaj oznacza dokładniejszą prognozę. Porównanie prognozy z lokalnymi stacjami obserwacyjnymi i własnymi danymi wizualnymi/instrumentalnymi również może pomóc. Na przykład, jeśli PWG prognozuje 25 węzłów z południa i deszcz, a dokładnie tego doświadczasz, to prawdopodobnie prognoza jest prawidłowa i można jej bardziej zaufać w krótkiej perspektywie.

Ocenę dokładności modelu krajowego centrum meteorologicznego można sprawdzić tutaj:
👉 Raport techniczny dotyczący walidacji modelu

Mając do dyspozycji tylko 1–2 modele, trudno jest określić, któremu z nich można zaufać, ale mając dostęp do nawet 9 modeli, łatwiej jest osiągnąć konsensus i podejmować bardziej świadome decyzje.

Aby lepiej zrozumieć, co przedstawia każdy model, zapoznaj się z tym artykułem pomocy:
👉 Terminologia modelu PredictWind

Podczas podróży zalecamy aktualizowanie prognozy pogody co najmniej dwa razy dziennie. Możesz również monitorować obserwacje na żywo w swojej okolicy, aby sprawdzić, który model najlepiej odzwierciedla rzeczywiste warunki.

Powinieneś sprawdzać prognozę pogody co najmniej dwa razy dziennie. Globalne modele PredictWind aktualizują się co 12 godzin, a niektóre modele regionalne odświeżają się częściej. Pełną listę godzin aktualizacji znajdziesz w tym artykule:
👉 Czas aktualizacji prognozy (GMT)

Modele zespołowe, takie jak ECMWF ENS, Pomagają ocenić niepewność i zidentyfikować potencjalne trendy pogodowe na potrzeby planowania długoterminowego, wykraczającego poza 7-10 dni. Jeśli warunki morskie są priorytetem, modele fal i oceanów, takie jak WW3 (WaveWatch III) lub RTOFS, oferują szczegółowe prognozy dotyczące wysokości fal, prądów oceanicznych i temperatury powierzchni morza.
​

Planując rejs, należy monitorować kilka kluczowych parametrów pogodowych. Prędkość i kierunek wiatru mają kluczowe znaczenie, wpływając na efektywność żeglugi, zużycie paliwa i stabilność jednostki. Wysokość i okres falowania decydują o tym, jak wzburzone będzie morze, a prądy oceaniczne i pływy wpływają na nawigację i zużycie paliwa. Burze i gwałtowne zjawiska pogodowe, w tym cyklony i szkwały, mogą stanowić poważne zagrożenie, dlatego monitorowanie ich rozwoju jest niezwykle istotne. Widoczność i mgła również odgrywają istotną rolę, zwłaszcza podczas żeglugi po zatłoczonych lub wąskich drogach wodnych.
​​

Podczas stosowania danych prognozowanych, najlepiej porównywać wiele modeli, aby zidentyfikować trendy i niespójności. Prognozy zespolone powinny być stosowane do oceny niepewności, szczególnie w przypadku podróży długodystansowych. Ponieważ warunki morskie mogą się szybko zmieniać, częste aktualizacje są niezbędne dla zapewnienia bezpiecznej nawigacji. Dostosowywanie tras i harmonogramów w oparciu o prognozowany wiatr, fale i sztormy pomaga zoptymalizować zarówno bezpieczeństwo, jak i wydajność.
​

Dzięki stosowaniu odpowiednich modeli pogodowych i monitorowaniu kluczowych parametrów żeglarze mogą podejmować świadome decyzje, minimalizować ryzyko i zapewniać sobie płynniejsze, bardziej wydajne rejsy.

Jak już widzieliśmy na początku tego artykułu, numeryczne prognozowanie pogody wykorzystuje stały zestaw reguł, czyli równania fizyczne meteorologii, do obliczenia zmian pogody.
​

Obecnie sztuczna inteligencja (AI) podbija świat i wpływa na wiele dziedzin, w tym prognozowanie pogody. Prognozowanie pogody oparte na sztucznej inteligencji wykorzystuje zupełnie inne podejście niż numeryczne prognozowanie pogody.
​
W modelu AI nie ma równań fizycznych ani reguł meteorologicznych. Zamiast tego model AI jest najpierw zasilany dużą ilością historycznych danych pogodowych, które pozwalają mu nauczyć się prognozować pogodę. Może to być nieco mylące, dlatego posłużmy się prostą analogią, aby zrozumieć podstawową koncepcję modelu pogodowego AI.

Weźmy na przykład starego rybaka, który codziennie o 5 rano wychodzi z doku, aby łowić ryby. Mając całą swoją wiedzę na temat wychodzenia na morze przez ostatnie 40 lat, jeśli spotkasz go pewnego ranka na doku i zapytasz, czy dzisiaj będzie wiatr, odpowie: „10 węzłów z północnego wschodu do 10 rano, kiedy wrócę na dok, tak sądzę”. Nie uruchamiając w głowie żadnego numerycznego modelu pogody, intuicyjnie porównuje obecną pogodę do wszystkich podobnych dni, których doświadczył w przeszłości. Mówiąc wprost, jego doświadczenie pozwala mu formułować prognozy wyłącznie na podstawie danych historycznych, których doświadczył.

Prognozowanie pogody przez sztuczną inteligencję jest nieco podobne, ale z pewnymi zauważalnymi różnicami w skali. Historyczne dane pogodowe składają się z bilionów punktów danych, a model sztucznej inteligencji (AI) z milionów parametrów. Ponadto model AI wykorzystuje wzorce przestrzenne w danych obserwowanych do prognozowania przyszłych warunków pogodowych. Wyjaśnijmy to teraz bardziej szczegółowo.

ERA5 to globalny zbiór danych reanalizy opracowany przez Europejskie Centrum Prognoz Średnioterminowych ( ECMWF ). Dostarcza godzinowych danych pogodowych i klimatycznych od 1950 roku do chwili obecnej, obejmujących całą planetę z rozdzielczością przestrzenną około 31 km. ERA5 łączy obserwacje z satelitów, stacji meteorologicznych i boi z zaawansowanymi modelami numerycznymi, aby dokładnie odtworzyć przeszłe warunki pogodowe. Obejmuje kluczowe zmienne, takie jak temperatura, prędkość wiatru, ciśnienie powietrza, opady i temperatura powierzchni morza.

Ważne jest, aby uświadomić sobie, jak duże są dane ERA5. Mówimy o 20 milionach gigabajtów . Zobaczmy teraz, jak ten duży zbiór danych można wykorzystać do trenowania modelu pogodowego AI, aby mógł on prognozować przyszłość.

Dane pogodowe są zazwyczaj przedstawiane na mapie pogody, która jest niczym innym jak obrazem. Z tego powodu do prognozowania pogody wykorzystuje się ten sam rodzaj sztucznej inteligencji, co do przetwarzania obrazu.

Vision Transformer (ViT) działa poprzez dzielenie mapy pogody na małe fragmenty, niczym cięcie zdjęcia na kawałki układanki. Każdy fragment jest konwertowany na liczby i traktowany jak słowo w zdaniu. Model transformatora analizuje następnie wszystkie fragmenty razem, wykorzystując własną uwagę, aby znaleźć zależności między odległymi obszarami – na przykład obserwując burzę formującą się w różnych regionach. Pomaga to modelom AI dokładniej i szybciej rozumieć wzorce w danych pogodowych. ViT analizują cały obraz jednocześnie, co czyni je doskonałymi do prognozowania złożonych systemów pogodowych.

Poniżej znajduje się opis sposobu, w jaki Vision Transformer przechwytuje obraz, dzieli go na 9 tokenów i wykorzystuje metody sztucznej inteligencji zwane uwagą, aby znaleźć pewne wzorce na obrazie. Podobnie, mapa pogody może być wykorzystana do wyszukiwania wzorców, takich jak front atmosferyczny, konwergencja cyklonów dla głębokich niżów itp.

Kluczową koncepcją jest konieczność wytrenowania modelu z wykorzystaniem historycznych danych pogodowych. Dopiero po wytrenowaniu modelu możemy go wykorzystać do prognozowania nowych danych pogodowych, aby przewidzieć pogodę na jutro.

Aby wyjaśnić mechanizm szkolenia, weźmy pod uwagę pojedynczą mapę pogody, czyli temperaturę powietrza z 1 stycznia 2000 r. o godzinie 4 rano pochodzącą ze zbioru danych ERA5; zobacz poniższy obraz. Nie przedstawia on rzeczywistych danych, lecz jest pomocą wizualną.

Korzystając wyłącznie z image4am, model sztucznej inteligencji stworzy dobrą prognozę, jeśli uda mu się wygenerować temperaturę powietrza 6 godzin później, o godzinie 10:00. Ponieważ baza danych ERA5 zawiera również mapę z godziny 10:00, model sztucznej inteligencji będzie mógł porównać swoją prognozę z obrazem w bazie danych i potencjalnie uczyć się na błędach, aby udoskonalić swoją prognozę i wyciągnąć wnioski.

Na początku szkolenia modelu, model otrzyma image4am i utworzy swoją pierwszą prognozę imageForecast10am, która będzie w rzeczywistości bardzo zła . Prognoza może być jednorodną mapą temperatury 20°C na całym świecie lub mapą taką jak poniżej, która jest nieco lepsza, ale nawet nie zbliżona do rzeczywistej mapy image10am przechowywanej w bazie danych ERA5.

Nawet jeśli pierwsza prognoza stworzona dla modelu AI w godzinach od 4:00 do 10:00 jest fatalna, model może porównać prognozę ImageForecast10am z prognozą image10am zapisaną w ERA5. Model będzie wiedział, gdzie i o ile prognoza się myliła, np. błąd temperatury o +2°C nad Londynem. Znając wszystkie te błędy w każdym miejscu na mapie, model dostosuje swoje parametry, aby zminimalizować błędy temperatury.
​
Następnie ten sam obraz Image4am zostanie ponownie wprowadzony do modelu, a prognoza będzie nieco lepsza, ale nadal dość słaba. Ponownie obliczone zostaną nowe błędy, a miliony parametrów zostaną nieznacznie skorygowane. Powtarzając to wielokrotnie, model będzie udoskonalał swoje parametry i stawał się coraz lepszy. Otrzymamy wytrenowany model, gotowy do użycia w prognozowaniu temperatury powietrza z wykorzystaniem nowych danych, czyli mapy temperatury powietrza z dnia dzisiejszego, co pozwoli na wygenerowanie dokładnej prognozy.

Oto kilka dodatkowych istotnych kwestii dotyczących modeli pogodowych opartych na sztucznej inteligencji:

Podsumowując, model pogody oparty na sztucznej inteligencji można wyobrazić sobie jako panel sterowania z milionami pokręteł, które można regulować podczas treningu, dzięki czemu dobrze prognozuje on historyczne zbiory danych. Taki panel można zwizualizować na poniższym rysunku.

Teraz, gdy przedstawiliśmy podstawowe koncepcje modeli pogodowych opartych na sztucznej inteligencji, przyjrzyjmy się modelom dostępnym na początku 2025 roku.

Poniżej znajduje się tabela porównawcza najpopularniejszych modeli prognozowania pogody opartych na sztucznej inteligencji, w tym Fengwu, GraphCast, FourCastNet i Pangu-Weather.

Pytanie, które możesz sobie zadać brzmi: Czy modele pogody oparte na sztucznej inteligencji są lepsze od numerycznych modeli pogody?

To trudne pytanie, dlatego poniżej zamieszczamy odpowiedź udzieloną przez Chat-GPT, która prawdopodobnie jest oparta na modelach pogodowych opartych na sztucznej inteligencji. Pozwólcie więc czytelnikom ocenić!

Modele pogodowe oparte na sztucznej inteligencji szybko się rozwijają, ale tradycyjne modele numerycznego prognozowania pogody (NWP) nadal mają kluczowe zalety w niektórych obszarach:

Podsumowując, PredictWind zawsze poszukuje innowacji i nowych technologii, aby zapewnić swoim użytkownikom najlepszą na świecie technologię pogodową.

PW AI : PW AI to nasz autorski model sztucznej inteligencji PredictWind, trenowany z wykorzystaniem naszych autorskich zestawów danych morskich. Łączy on zalety ECMWF , AIFS, Fengwu i GraphCast, aby generować jedną, zoptymalizowaną prognozę obejmującą cały glob. Zapewnia 1-godzinne przedziały czasowe dla pierwszych 3 dni, zapewniając większą precyzję przedziałów czasowych niż inne modele sztucznej inteligencji. PWAi bardzo dobrze sprawdza się w badaniach walidacyjnych w krótkich i średnich okresach na obszarach o dużej skali.

Aby dowiedzieć się więcej, czytaj dalej! W kolejnym artykule, Meteorologia morska 2: Wiatr , dowiemy się, jak wiatr wpływa na każdą decyzję na wodzie, nauczymy się panować nad jego siłami, odczytywać mapy pogodowe i wykorzystywać jego siłę do bezpiecznej i pewnej nawigacji.