Höchste Genauigkeit

Highest publicly documented accuracy of weather data for any location worldwide

meteoblue delivers unparalleled precision in weather forecasting, offering the highest publicly documented accuracy for any location across the globe. Our commitment to quality is underscored by our Swiss heritage, ensuring reliability and excellence in every data point. We excel in distilling vast amounts of weather data into concise, actionable insights that empower your effective decision-making. The following provides a brief overview of the processes involved in bringing about these high levels of accuracy, as well as further reading.

• Transparently documented accuracy levels for weather data
• We use more than 30 different weather simulation models
• Real-time satellite and radar animations for any place worldwide
• Trusted by more than 72 million website users - see what they say
• First choice of 3000 business customers from more than 100 countries
• Operating more than 100.000 weather stations in real time
• More than 99.99% availability of our Weather API in the last 5 years

Weather close to you: Hyperlocal real time forecasting

Die Wettervorhersagemodelle bieten lediglich eine grobe Auflösung von 1-30 km, die die allgemeinen Wettermuster weitgehend beschreibt ("Morgen erwarten wir sonniges, warmes Wetter in Norditalien"), jedoch an ihre Grenzen stößt, wenn wir genauere Informationen benötigen ("14,5° C und 10 mm Regen morgen zwischen 15-16h in Mailand").

meteoblue hat hyperlokale Modelle entwickelt, um die räumliche Auflösung auf 10 m mit höchstmöglicher Genauigkeit herunterzuskalieren.

Kombination aller verfügbaren Datenquellen in einer operativen Prozesskette

Mit unserer einzigartigen und komplexen Prozesskette aus modernster Technologie und zahlreichen Datenquellen erreichen wir die höchste dokumentierte Genauigkeit und Präzision.

Wie das obige Diagramm zeigt, stützen wir uns auf WMO-Wetterstationen, Sondierungen und Satellitendaten sowie auf ein globales Beobachtungssystem und eine globale Assimilation, um unsere Modelle zu speisen. Die globalen Modelle sowie die Ergebnisse von Modellen für begrenzte Gebiete sind ein wichtiger Bestandteil des Inputs für das meteoblue Learning MultiModel, unsere firmeneigene Technologie. Weitere Datenquellen sind Wetterstationen von Kooperationspartnern mit Assimilation für begrenzte Gebiete, Regenradar und andere Wetterstationen. Zusammen mit historischen Daten, Beobachtungen und unserer Qualitätssicherung ermittelt das meteoblue Learning MultiModel (mLM) die beste Wettervorhersage.

Je nach Wetterlage, Ort, Jahreszeit oder Zeitpunkt kann die Vorhersage des einen numerischen Wettermodells genauer sein als die eines anderen. Deshalb verwenden wir die Daten von über 30 Wettermodellen und Vorhersagen von nationalen Wetterdiensten und wissenschaftlichen Einrichtungen auf der ganzen Welt und kombinieren sie mit unserer künstlichen Intelligenz, um die wahrscheinlichste Vorhersage zu erstellen.

Unsere Daten sind dann über API und Plugins auf meteoblue.com sowie auf anderen Partnersystemen und Webseiten verfügbar und werden in einer Vielzahl von Formen angeboten: einfache Wettersymbole, präzise Meteogramme, rainSPOT, Wetterkarten, Archive für historische Wetterdaten und andere.

Einzigartiger Datenumfang: Hunderte von Wettervariablen und Datenquellen

Wir verarbeiten täglich Terabytes an Daten, um durch die Kombination einer Vielzahl von Datenquellen höchstmögliche Genauigkeit zu erreichen:

• Proprietäre Wettermodelle von meteoblue und Wettermodelle von Drittanbietern
• Messungen von Wetterstationen
• Satellitenbilder in Echtzeit
• Regenradar-Beobachtungen
• Digitales Höhenmodell
• Klassifizierungen der Landnutzung

Wissenschaftliche Prinzipien: Kontinuierliche Verifikationen und Weiterentwicklung

Wir vergleichen unsere operationellen Vorhersagen ständig mit Messungen von Hunderttausenden von Wetterstationen weltweit, wie auf unserer Webseite für Kurzzeit-Verifikation ersichtlich ist. Wir führen wissenschaftliche Verifikationsstudien für unsere proprietären Wettermodelle und die Modelle von Drittanbietern durch und veröffentlichen diese auf unseren Seiten zur Genauigkeit der Wetterdaten. Dazu verwenden wir verschiedene wissenschaftliche Fehlermaße wie Mean Absolute Error (MAE), Mean Bias Error (MBE), Heidke Skill Score (HSS) und viele mehr. Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über die mittleren Fehlerwerte (MAE) der verschiedenen Modelle für die wichtigsten Wettervariablen:

Diese Fehlermaße zeigen auch das Potenzial von Multimodellen zur Verbesserung der Vorhersage durch Ermittlung der idealen Kombination von 5 verschiedenen Wettermodellen:

Weitere wissenschaftliche Verifikationen

Genauigkeit der Wetterdaten

meteoblue bietet die höchste öffentlich dokumentierte Genauigkeit. Hier erläutern wir, wie genau wir die Genauigkeit unserer meteorologischen Services überprüfen und stellen detaillierte Fehlermetriken für verschiedene Variablen und Datenquellen von historischen und Vorhersagedaten zur Verfügung.

Mehr Informationen

Transparenz: Vergleich von meteoblue mit der Konkurrenz

Um zu belegen, dass wir besser sind als die Konkurrenz, vergleichen wir unsere operationellen Vorhersagen mit anderen Anbietern (auch wenn wir für deren Daten bezahlen müssen). Der Vergleich von Niederschlags- und Temperaturdaten von 475 Wetterstationen hat bestätigt, dass meteoblue der genaueste Anbieter für Day-Ahead-Vorhersagen ist:

Genauigkeit vs. Präzision

Im Zusammenhang mit der Wettervorhersage bezieht sich die Präzision auf den Detaillierungsgrad und die Auflösung der Vorhersagen, während sich die Genauigkeit auf den Grad der Übereinstimmung der Vorhersagen mit den tatsächlichen Wetterbedingungen bezieht.

Präzision bezieht sich im Allgemeinen darauf, wie nahe die gemessenen Werte beieinander liegen. Für einen Wetterdatenanbieter wie meteoblue umfasst die Präzision sowohl die räumliche als auch die zeitliche Dimension. Konkret bedeutet dies, dass einzigartige räumliche Dimensionen vom Punkt bis zum Gitter und zeitliche Dimensionen von Vergangenheit, Nowcast, Forecast bis zu Klimavorhersagen verfügbar sind.

Beispiel: Eine Wettervorhersage mit hoher Präzision liefert detaillierte Prognosen für bestimmte Orte und Zeiträume, während eine Vorhersage mit geringerer Präzision eher allgemeine Informationen für ein weiteres Gebiet oder einen größeren Zeitraum liefert.

Genauigkeit hingegen bezieht sich darauf, wie nahe eine Vorhersage dem wahren oder akzeptierten Wert einer Messung kommt. Höchste Genauigkeit und Transparenz sind erforderlich, um ein zuverlässiger Anbieter von Wetterdaten zu sein. Genauigkeit bezieht sich darauf, wie gut die Vorhersagen mit den tatsächlichen Wetterbedingungen übereinstimmen. Eine Wettervorhersage mit hoher Genauigkeit sagt die Temperatur, den Niederschlag und andere Wetterbedingungen meistens korrekt vorher, während eine Vorhersage mit geringer Genauigkeit häufig falsch oder nur teilweise korrekt ist.

Nehmen Sie uns nicht nur beim Wort - überzeugen Sie sich selbst von unseren Wetterdaten

Wir bieten Ihnen mehr Wettervorhersagen und historische Wetterdaten für jeden Ort der Welt, mehr Präzision und mehr Details als jeder andere - und das kostenlos.