Bunlar, sunduğumuz tahmin modelleridir.
Amacımız size mevcut en doğru tahmin verilerini sunmaktır. Tek bir tahmin modeli hiçbir zaman tüm durumlarda en doğru sonucu vermez; bu nedenle dünyanın en iyi tahmin modellerine erişim sayesinde, karar verme sürecinizde size daha fazla güven verecek en iyi tahmini elde edeceğinizden emin olabilirsiniz.
PredictWind, 2008'den beri eğlence amaçlı denizcilik pazarında doğru tahminler konusunda pazar lideri konumundadır. Dünya genelinde 450 yüksek çözünürlüklü alan içeren CSIRO CCAM modelini kullanan PredictWind, dünyadaki en popüler eğlence amaçlı denizcilik kullanıcılarını kapsamaktadır.
PWG: PredictWind'in tescilli hava durumu modelini ifade eder ve NCEP'in küresel başlangıç koşullarını CSIRO'nun CCAM modeli üzerinden işleyerek PWG tahminini oluşturur.
PWE: ECMWF küresel başlangıç koşullarını CSIRO CCAM modeli üzerinden işleyerek PWE tahminini üreten, PredictWind'e ait tescilli hava durumu modelinin kısaltmasıdır.
ECMWF ve NCEP'nin başlangıç koşullarını (Dünya atmosferinin mevcut durumunu içeren 'fotoğrafik' bir anlık görüntüye benzetilebilir) kullanarak kendi küresel hava modellerimizi çalıştırabiliyoruz ve bu tescilli teknolojiye sahip dünyadaki tek özel şirketiz.
PW Ai : PW Ai, tescilli denizcilik veri kümelerimiz kullanılarak eğitilmiş, kendi PredictWind yapay zeka modelimizdir. ECMWF , AIFS, Fengwu ve GraphCast'in güçlü yönlerini birleştirerek küresel ölçekte tek ve optimize edilmiş bir tahmin oluşturur. İlk 3 gün için 1 saatlik zaman adımları sunarak diğer yapay zeka modellerine göre daha yüksek zaman adımı hassasiyeti sağlar. PWAi, daha büyük ölçekli alanlarda kısa ve orta vadeli dönemlerdeki doğrulama çalışmalarında çok iyi performans göstermektedir.
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.
GFS: NCEP'in Küresel Tahmin Sistemi anlamına gelir. Çoğu diğer hava durumu web sitesi/uygulaması tarafından kullanılır. 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 edebiliyor. Şimdiye kadar yapılan testler, FV3 modelinin beş günlük tahminlerde daha doğru sonuçlar verdiğini ve kasırga yörüngeleri ve yoğunlaşmalarının daha iyi tahmin edildiğini gösteriyor. Yeni FV3 çekirdeği GFS'ye göre iyileştirmeler gösterse de, doğruluk açısından ECMWF (1.) ve UKMO'nun (2.) ardından 3. sırada yer alıyor.
ECMWF : Avrupa Orta Menzilli Hava Tahminleri Merkezi anlamına gelir ve 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; 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.
UKMO: İngiltere 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 bir doğruluğa sahipken, karadaki hava istasyonları için ECMWF ve Spire modellerinin biraz gerisindedir.
HRRR: Yüksek Çözünürlüklü Hızlı Yenileme anlamına gelir ve NOAA'nın gerçek zamanlı, 3 km çözünürlüklü, saatlik olarak güncellenen, bulutları çözen, konveksiyonu dikkate alan bir atmosfer modelidir. 3 km'lik ızgaralar ve 3 km'lik radar verisi entegrasyonu ile başlatılır. Radar verileri, 1 saatlik bir süre boyunca her 15 dakikada bir HRRR'ye entegre edilerek, 13 km'lik radar destekli Hızlı Yenileme'den gelen saatlik veri entegrasyonunun sağladığı detaylara ek olarak daha fazla ayrıntı sağlar. Daha fazla bilgi içinvideoyu izleyin.
NAM: Kuzey Amerika Mesoscale Tahmin Sistemi anlamına gelir ve NOAA'nın başlıca hava modellerinden biridir; 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.
AROME: Aralık 2008'den beri Meteo-France'da kullanılan küçük ölçekli bir sayısal tahmin modelidir. 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.
AIFS: Avrupa Orta Vadeli Hava Tahmini Merkezi ( ECMWF ) tarafından geliştirilen ve hava tahminleri üretmek için yapay zekâ (YZ) veya makine öğrenimi (ML) kullanan operasyonel bir hava tahmini sistemidir.
ICON: Almanya'nın küresel sayısal hava tahmini (NWP) modelidir ve 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 sisteminde bölünerek, küresel olarak kabaca eşit bir kapsama alanı sağlar. Bu, geleneksel enlem-boylam ızgaralarında kutuplara yakın bölgelerde karşılaşılan bozulmaları ve hesaplama verimsizliklerini önler.
----------------
PWG/PWE tahminlerini karşılaştırmak, tahmine olan güven seviyenizi ölçmenizi sağlar ve GFS/ ECMWF /ICON/AIFS/UKMO ve PW Ai'yi eklemek, güveninizi yeni bir seviyeye taşır.