W piątek 14 listopada 2025 r. Arnaud Monges, meteorolog z PredictWind, przedstawił trzy nowe globalne modele pogodowe — PWAi, AIFS i ICON — oraz przedstawił ogólny zarys techniczny prognozowania AI, walidacji, fizyki modeli i warunków początkowych.
📺 Obejrzyj nagranie
Całą sesję można już obejrzeć na YouTube tutaj:
👉Nagranie z YouTube – Webinarium na temat nowych modeli pogody
Poniżej odpowiadamy na siedem najczęściej zadawanych pytań:
1. Jak zbudowane są modele pogody i jakie są warunki początkowe?
Tradycyjne modele pogodowe bazują na warunkach początkowych – szczegółowym obrazie atmosfery z satelitów, stacji meteorologicznych, samolotów, boi i radarów. Modele takie jak GFS, ECMWF , ICON, UKMO i PW wykorzystują następnie równania oparte na fizyce do symulacji ewolucji pogody. Modele sztucznej inteligencji, takie jak AIFS, działają inaczej: zamiast rozwiązywać równania, uczą się wzorców z ogromnych historycznych zbiorów danych i stosują tę wiedzę do dzisiejszych warunków początkowych, aby wygenerować prognozę.
Opatentowany model PWAi firmy PredictWind idzie o krok dalej, łącząc mocne strony ECMWF , AIFS, Fengwu i GraphCast w jedną zoptymalizowaną prognozę. Oferuje on 1-godzinne przedziały czasowe dla pierwszych trzech dni i sprawdza się doskonale w testach walidacyjnych, szczególnie w przypadku prognoz krótkoterminowych i średnioterminowych na większe obszary. PWAi to kluczowy model do porównania w pakiecie PredictWind podczas poszukiwania konsensusu dla różnych prognoz.
2. Jaki model jest najlepszy dla mojego obszaru?
Nie ma złotej reguły, który model będzie najdokładniejszy, ponieważ dokładność prognoz różni się w zależności od warunków pogodowych, terenu, lokalizacji i pory roku. Najbardziej wiarygodną metodą jest użycie modeli o najwyższej dostępnej rozdzielczości i porównanie ich wyników, aby sprawdzić, w jakim zakresie są one zgodne. Kluczowe jest również sprawdzenie rzeczywistych warunków poprzez obserwację tego, co widać na wodzie, sprawdzanie aktualnych danych ze stacji meteorologicznych i korzystanie z narzędzia PredictWind Validation Tool. Porównanie wielu modeli, poparte rzeczywistymi obserwacjami, zawsze daje największą pewność.
3. Czy PWAi jest lepsze niż AIFS?
W wielu regionach PWAi sprawdza się wyjątkowo dobrze i często przewyższa AIFS w krótkim okresie, dzięki połączeniu ECMWF , AIFS, Fengwu i GraphCast, co pozwala na stworzenie jednej zoptymalizowanej prognozy. AIFS to nadal solidny model, szczególnie w przypadku prognozowania średnioterminowego i szczegółowych danych o strukturze burz, a oba modele oferują cenne informacje. Ich wspólne zastosowanie zapewnia najbardziej wiarygodny obraz całościowy.
4. Czy modele sztucznej inteligencji mają problemy ze zdarzeniami rzadkimi lub ekstremalnymi?
Modele AI uczą się na podstawie przeszłych wzorców pogodowych, więc bardzo nietypowe lub bezprecedensowe zdarzenia mogą być dla nich trudniejsze do obsłużenia. W przypadku typowych systemów ekstremalnych — takich jak większość cyklonów i huraganów — modele AI, takie jak AIFS, mogą działać lepiej niż tradycyjne modele oparte na fizyce, takie jak ECMWF . Ale jeśli wystąpi naprawdę nietypowe zdarzenie poza zasięgiem, modele AI będą miały większe szanse na problemy. PWAi pomaga zmniejszyć to ryzyko, łącząc informacje z wielu zaufanych modeli, co skutkuje lepszą wydajnością podczas intensywnych warunków pogodowych. I jak zawsze, gdy możliwe są ekstremalne warunki, najlepiej porównać wskazówki AI z narzędziami ECMWF , GFS, UKMO, ICON i PredictWind GMDSS, aby uzyskać najwyraźniejszy ogólny obraz.
5. Gdzie mogę zobaczyć czasy aktualizacji prognoz dla wszystkich modeli?
Możesz przeglądać wszystkie czasy aktualizacji modeli bezpośrednio na stronie internetowej i w aplikacji PredictWind. Na stronie internetowej czas następnej aktualizacji pojawia się pod lokalizacjami prognoz, a po najechaniu na niego kursorem zobaczysz pełną listę czasów aktualizacji dla każdego modelu. W aplikacji PredictWind czasy aktualizacji są wyświetlane w tym samym miejscu – pod lokalizacjami prognoz w menu głównym i na każdej stronie prognozy – a dotknięcie tego obszaru spowoduje wyświetlenie wszystkich czasów aktualizacji modeli. Aby uzyskać szczegółowe informacje, zapoznaj się z artykułem „Czasy aktualizacji prognoz” dostępnym tutaj .
6. Czy będziesz zajmował się również modelami sztucznej inteligencji fal i prądów?
Rozważamy opracowanie modelu falowego AI, jednak jest on na bardzo wczesnym etapie i nie przeprowadziliśmy jeszcze odpowiedniego studium wykonalności, więc nie możemy powiedzieć, czy i kiedy to nastąpi. Zdecydowanie jesteśmy jednak tym zainteresowani.
7. Co masz na myśli mówiąc „wysoka rozdzielczość”?
Mówiąc o „wysokiej rozdzielczości”, mamy na myśli szczegółowość modelu prognozy w przestrzeni i czasie. Model o wysokiej rozdzielczości wykorzystuje znacznie drobniejszą siatkę (na przykład około 1–8 km między punktami danych zamiast dziesiątek kilometrów) i krótsze przedziały czasowe, dzięki czemu może „dostrzegać” zjawiska o mniejszej skali, takie jak bryzy morskie, przybrzeżne zakręty wiatru, lejki w kanałach i lokalne szkwały, które modele o większej dokładności zazwyczaj wygładzają. W praktyce oznacza to dokładniejsze prognozy wiatru, deszczu, fal i prądów w obszarach, w których faktycznie żeglujesz, zwłaszcza w pobliżu wybrzeża. Możesz dowiedzieć się więcej i obejrzeć krótki film instruktażowy w tym artykule w Centrum pomocy tutaj .
Chcesz dowiedzieć się więcej?
Zapoznaj się z pełnym kursem meteorologii morskiej, zawierającym szczegółowe artykuły, przewodniki wizualne i porady ekspertów. Idealny dla żeglarzy, uczestników regat i entuzjastów pogody, którzy chcą doskonalić swoje umiejętności prognozowania pogody.