PredictWind, NCEP'in küresel başlangıç ​​koşullarını CSIRO'nun CCAM modeli üzerinden işleyerek PWG tahminini üreten, tescilli bir hava durumu modelidir.

PredictWind'in tescilli hava durumu modeli, ECMWF küresel başlangıç ​​koşullarını kullanır ve bu koşullar CSIRO CCAM modeli üzerinden işlenerek PWE tahmini oluşturulur.

PredictWind, dünyanın dört bir yanındaki popüler bölgeler için 1 km çözünürlüğe kadar tahminler üreten bu tescilli teknolojiye sahip dünyadaki tek özel şirkettir. 1 km çözünürlüklü tahminler 36 saate kadar uzanır ve doğrulama aracı kullanılarak yapılan testlerde yüksek doğruluk puanları alır.

Tescilli yapay zeka destekli modelimiz, PredictWind'de bugüne kadarki en önemli tahmin atılımını temsil ediyor. PWAi, küresel ölçekte tek ve optimize edilmiş bir tahmin oluşturmak için ECMWF (yüksek çözünürlüklü), AIFS, Fengwu ve GraphCast'in güçlü yönlerini bir araya getiriyor. İlk 3 gün için 1 saatlik zaman adımları sunarak diğer yapay zeka modellerine göre daha yüksek zamansal hassasiyet sağlıyor. PWAi, daha büyük ölçekli alanlarda kısa ve orta vadeli dönemlerdeki doğrulama çalışmalarında çok iyi performans gösteriyor.

Beta durumu: PWAi şu anda beta test aşamasındadır ve bu değerlendirme , doğrulama sürecinin ilk aşamasını temsil etmektedir. İlk sonuçlar oldukça cesaret verici olsa da, PredictWind modeli gerçek dünya testleri ve kullanıcı geri bildirimleri yoluyla geliştirmeye devam edecektir.

Avrupa Orta Menzilli Hava Tahminleri Merkezi anlamına gelen ECMWF, dünya çapındaki meteorologlar ve önde gelen denizciler tarafından büyük saygı görmektedir. ECMWF Yüksek Çözünürlüklü modeli, en yüksek puanları alan ulusal bir hava servisi tarafından üretilen en iyi küresel hava modeli olarak sürekli olarak değerlendirilmektedir. Mart 2016'da ECMWF modelinin çözünürlüğünü rekor kıran 9 km'ye çıkardı ve bu, şu anda mevcut olan en yüksek çözünürlüklü küresel modeldir. ECMWF verilerinin edinim maliyeti çok yüksektir ve bu nedenle veriler birçok hava durumu web sitesi tarafından yaygın olarak kullanılmamakta, geleneksel olarak yalnızca en iyi yat yarış takımları ve meteorologlar tarafından kullanılmaktadır.

ECMWF tarafından geliştirilen AIFS, yeni nesil yapay zeka destekli modelidir. AIFS modeli, zamanında ve doğru küresel tahminler sunmak için gelişmiş yapay zekayı kullanır. Özellikle açık denizlerde, orta ve uzun vadede büyük ölçekli hava modellerini yakalamada oldukça başarılıdır.

NCEP'in Küresel Tahmin Sistemi. Bu sistem, diğer birçok hava durumu web sitesi/uygulaması tarafından da kullanılmaktadır. PredictWind'de GFS etiketini gördüğünüzde artık GFS-FV3 modelini gösteriyoruz. Bu, GFS'ye yaklaşık 40 yıldır yapılan ilk önemli yükseltmedir. Önceki GFS modelinden farklı olarak, GFS-FV3, şiddetli hava olaylarının önemli bir bileşeni olan yukarı yönlü hava akımları gibi dikey hareketleri çok yüksek çözünürlükte simüle edebilmektedir. Şimdiye kadar yapılan testler, FV3 modelinin beş günlük tahminlerde daha doğru sonuçlar verdiğini ve kasırga yörüngeleri ve yoğunlaşmalarının daha iyi tahmin edildiğini göstermektedir. Yeni FV3 çekirdeği GFS'ye göre iyileştirmeler göstermiş olsa da, doğruluk açısından ECMWF (1.) ve UKMO'nun (2.) ardından 3. sırada yer almaktadır.

Birleşik Krallık Meteoroloji Ofisi tarafından "Birleşik Model" olarak da bilinen bu model, tahmin modellemesinde uzun zamandır pazar lideri olarak tanınmaktadır. UKMO, açık denizlerde ECMWF modeliyle çok benzer doğruluk oranına sahipken, karadaki hava istasyonları için ECMWF modellerinin biraz gerisindedir.

Yüksek Çözünürlüklü Hızlı Yenileme (HRRR), NOAA tarafından geliştirilen, 3 km çözünürlüğe sahip, saatlik olarak güncellenen, bulutları çözen, konveksiyonu dikkate alan, 3 km'lik ızgaralarla başlatılan ve 3 km radar verisi entegrasyonuna sahip gerçek zamanlı bir atmosfer modelidir. Radar verileri, 1 saatlik bir süre boyunca her 15 dakikada bir HRRR'ye entegre edilerek, 13 km radar destekli Hızlı Yenileme'den gelen saatlik veri entegrasyonunun sağladığı detaylara ek olarak daha fazla ayrıntı sağlar. Daha fazla bilgi içinvideoyu izleyin.

Kuzey Amerika Mesoscale Tahmin Sistemi (NAM), NOAA'nın başlıca hava modellerinden biridir ve bu durumda Kuzey Amerika'nın büyük bir bölümünü kapsar. NAM, mesoscale bir modeldir; bu da sayısal analizin, küresel bir modele göre daha yüksek çözünürlükte kara ve diğer özellikleri modelleyebildiği ve bunun da tahmin doğruluğunu artırdığı anlamına gelir.

Aralık 2008'den beri Meteo-France'da kullanılan küçük ölçekli bir sayısal tahmin modeli. Akdeniz'deki yoğun yağışlar (Cévenole olayları), şiddetli fırtınalar, sis, sıcak hava dalgaları sırasında kentsel ısı gibi şiddetli olayların kısa vadeli tahminlerini iyileştirmek için tasarlanmıştır. Bu model, önde gelen yarış denizcileri tarafından oldukça beğenilmekte ve ECMWF tahminini geride bırakmaktadır.

Almanya'nın küresel sayısal hava tahmini (NWP) modeli, Alman Meteoroloji Servisi (DWD) tarafından Max Planck Meteoroloji Enstitüsü (MPI-M) ile işbirliği içinde geliştirilmiştir. İkosahedral bir ızgara kullanır: Dünya yüzeyi, alt bölümlere ayrılmış ikosahedronlara dayalı bir ızgara sistemine bölünerek, küresel olarak kabaca eşit bir kapsama alanı sağlar. Bu, geleneksel enlem-boylam ızgaralarında kutuplara yakın bölgelerde karşılaşılan bozulmaları ve hesaplama verimsizliklerini önler.

SPIRE'ın kullandığı SOF-D modelinin kullanım dışı bırakılması nedeniyle, SPIRE tahmini Ekim 2025 itibarıyla PredictWind'den kaldırılmıştır.

Belirli bir harita veya tabloyu doldurmak için gereken verinin niteliğine ve hacmine bağlı olarak, bu durum hava durumu modeline, parametreye ve Uygulama/Tahmin Web Sitesine göre değişir.

Aşağıdaki tabloda, uygulama bazında ve parametreye göre mevcut hava durumu modelleri özetlenmiştir:

Web sitesi - PredictWind Tahmin Web Sitesi

PWA - PredictWind Uygulaması

OA - Açık Deniz Uygulaması

Kaynak verilerin iletimindeki ve veri alım sürecindeki farklılıklar nedeniyle kesin güncelleme sürelerinin biraz değişebileceğini lütfen unutmayın.