Oto modele prognostyczne dostępne w PredictWind.

Naszym celem jest zapewnienie Ci dostępu do najdokładniejszych dostępnych danych prognostycznych. Żaden pojedynczy model prognostyczny nie będzie najdokładniejszy w każdej sytuacji, dlatego porównanie wielu wiodących modeli prognostycznych może zwiększyć Twoją pewność co do prognozy i podejmowania decyzji.

PredictWind jest liderem rynku dokładnych prognoz dla branży rekreacyjnej od 2008 roku. Wykorzystując model CSIRO CCAM z 450 domenami o wysokiej rozdzielczości na całym świecie, PredictWind obejmuje najpopularniejszych użytkowników branży rekreacyjnej na świecie.

PWG to opatentowany model pogodowy firmy PredictWind, który wykorzystuje globalne warunki początkowe NCEP , przetwarzane za pomocą modelu CSIRO CCAM w celu generowania prognozy PWG.

PWE to opatentowany model pogodowy firmy PredictWind, który wykorzystuje globalne warunki początkowe ECMWF , przetwarzane za pomocą modelu CSIRO CCAM w celu generowania prognozy PWE.

Warunki początkowe ECMWF i NCEP zapewniają „fotograficzny obraz” aktualnego stanu atmosfery ziemskiej. Wykorzystujemy te warunki początkowe do uruchamiania naszych własnych, opatentowanych modeli pogodowych na całym świecie, wykorzystując technologię unikalną dla PredictWind w sektorze prywatnych prognoz pogody.

PWAi to autorski, globalny model prognozowania firmy PredictWind, oparty na sztucznej inteligencji. Łączy informacje z ECMWF , AIFS, Fengwu i GraphCast, aby wygenerować jedną, zoptymalizowaną prognozę obejmującą cały świat.

PWAi zapewnia 1-godzinne kroki czasowe dla pierwszych trzech dni i sprawdza się szczególnie dobrze w badaniach walidacyjnych w okresach prognoz krótkoterminowych i średnioterminowych oraz na obszarach o większej skali.

Możesz obejrzeć tę ocenę , która stanowi pierwszy etap walidacji. Wyniki są bardzo zachęcające. PredictWind będzie nadal udoskonalać model poprzez testy w warunkach rzeczywistych i opinie użytkowników.

ECMWF to skrót od Europejskiego Centrum Prognoz Średnioterminowych . Jego globalny model prognostyczny ma rozdzielczość 9 km i jest wysoko ceniony przez meteorologów i profesjonalnych nawigatorów na całym świecie. Niezmiennie osiąga wysokie wyniki w weryfikacji prognoz globalnych i jest jedynym globalnym modelem prognostycznym dostępnym w tak wysokiej rozdzielczości.

GFS to skrót od Global Forecast System i jest opracowywany przez amerykańskie Narodowe Centra Prognoz Środowiskowych (NCEP). GFS to globalny numeryczny model prognozowania pogody, szeroko wykorzystywany przez serwisy pogodowe, strony internetowe i aplikacje na całym świecie. Model GFS-FV3 jest wyświetlany, gdy w PredictWind widzisz etykietę GFS.

Model GFS-FV3 umożliwia symulację ruchów pionowych, takich jak prądy wstępujące, będące kluczowym elementem ekstremalnych zjawisk pogodowych, z bardzo wysoką rozdzielczością. Testy sugerują, że model FV3 oferuje dokładniejsze prognozy pięciodniowe, a także lepsze przewidywania tras i intensywności huraganów. Chociaż nowy rdzeń FV3 wykazał poprawę w porównaniu z modelem GFS, nadal zajmuje 3. miejsce pod względem dokładności, za ECMWF (1. miejsce) i UKMO (2. miejsce).

UKMO odnosi się do globalnego modelu prognozowania opracowanego przez brytyjskie Biuro Meteorologiczne (UK Met Office) . Znany również jako Model Zunifikowany, od dawna cieszy się renomą jednego z wiodących globalnych modeli pogodowych.

ICON to niemiecki globalny numeryczny model prognozowania pogody (NWP), opracowany przez Niemiecką Służbę Meteorologiczną (DWD) we współpracy z Instytutem Meteorologicznym Maxa Plancka (MPI-M).

ICON wykorzystuje siatkę ikosaedryczną, która zapewnia mniej więcej równomierne pokrycie całego globu. Pomaga to uniknąć niektórych zniekształceń i nieefektywności obliczeniowej, które mogą występować w pobliżu biegunów w przypadku tradycyjnych siatek szerokości i długości geograficznej.

AIFS to globalny system prognozowania pogody oparty na sztucznej inteligencji, opracowany przez Europejskie Centrum Prognoz Średnioterminowych ( ECMWF ) .

Wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do generowania globalnych prognoz. Szczególnie dobrze sprawdza się na morzu, gdzie rejestruje wzorce pogodowe na dużą skalę w perspektywie średnio- i długoterminowej.

HRRR to skrót od High-Resolution Rapid Refresh (szybkie odświeżanie o wysokiej rozdzielczości ). Jest to 3-kilometrowy model pogodowy NOAA o wysokiej rozdzielczości, obejmujący kontynentalne Stany Zjednoczone i aktualizowany co godzinę, aby zapewnić szczegółowe prognozy krótkoterminowe.

HRRR wykorzystuje obserwacje radarowe i został zaprojektowany do rejestrowania małych i szybko rozwijających się systemów pogodowych. Aby uzyskać więcej informacji, obejrzyj tenfilm .

NAM to skrót od North American Mesoscale Forecast System i jest jednym z regionalnych modeli pogodowych NOAA obejmujących Amerykę Północną.

Jako model mezoskalowy NAM może przedstawiać ukształtowanie terenu i inne cechy geograficzne z większą rozdzielczością niż wiele modeli globalnych, zapewniając tym samym bardziej szczegółowe prognozy regionalne.

AROME to regionalny numeryczny model prognozowania pogody o wysokiej rozdzielczości opracowany przez Météo-France. Został zaprojektowany do szczegółowych prognoz krótkoterminowych i jest szczególnie przydatny do prognozowania zjawisk pogodowych o mniejszej skali oraz gwałtownych zjawisk pogodowych, takich jak intensywne opady w regionie Cévenole (wydarzenia w regionie Cévenole).

Porównanie prognoz z kilku modeli może pomóc w ocenie wiarygodności prognozy. Gdy różne modele wskazują podobne warunki, wiarygodność prognozy jest zazwyczaj wyższa. Gdy różnią się one znacząco, warto monitorować kolejne aktualizacje prognoz i brać pod uwagę zakres możliwych warunków.

Podczas przeglądania tabel prognoz PredictWind menu zawierające różne zmienne prognozy zwija się podczas przewijania dni prognozy. Pozwala to na wyświetlenie na ekranie większej liczby przedziałów czasowych prognozy.

Po zwinięciu menu nazwy modeli prognoz ulegają skróceniu:

Aby ponownie wyświetlić pełne nazwy modeli, przesuń palcem w lewo.