Höchste Genauigkeit

Höchste öffentlich dokumentierte Genauigkeit von Wetterdaten weltweit

meteoblue bietet eine beispiellose Präzision in der Wettervorhersage und stellt die höchste öffentlich dokumentierte Genauigkeit für jeden Ort weltweit bereit. Unser Engagement für Qualität wird durch unsere Schweizer Herkunft unterstrichen und garantiert Zuverlässigkeit und Exzellenz in jedem einzelnen Datenpunkt. Wir sind darauf spezialisiert, riesige Mengen an Wetterdaten in prägnante, umsetzbare Erkenntnisse zu überführen, die Ihre Entscheidungsfindung effektiv unterstützen. Nachfolgend finden Sie einen kurzen Überblick über die Prozesse, die diese hohe Genauigkeit ermöglichen, sowie weiterführende Informationen.

• Transparente Dokumentation der Genauigkeit der Wetterdaten
• Einsatz von mehr als 30 verschiedenen Wetter-Simulationsmodellen
• Echtzeit-Satelliten- und Radar-Animationen für jeden Ort weltweit
• Vertrauen von über 72 Millionen Website-Nutzern – lesen Sie ihre Meinungen
• Erste Wahl für 3.000 Geschäftskunden in über 100 Ländern
• Betrieb von über 100.000 Wetterstationen in Echtzeit
• Mehr als 99,99 % Verfügbarkeit unserer Wetter API in den letzten fünf Jahren

Weather close to you: Hyperlokale Echtzeitvorhersagen

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.

Verlassen Sie sich nicht nur auf unser Wort – erleben Sie unsere Wetterdaten selbst

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