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Ejecución de los modelos

La ejecución del modelo es un término para describir un cálculo completo de las condiciones atmosféricas de tiempo para un período de previsión (varios días) y una región particulares. El tiempo de terminación de la ejecución del modelo es la hora de actualización del modelo.

Procedimiento de modelización

La ejecución de un modelo es un cálculo completo de las condiciones atmosféricas en una región para un período definido de previsión (varios días). Cuando la ejecución del modelo se termina, hablamos de la hora de actualización del modelo.

  • Inicialización: Proceso de entrada de datos de observación en el modelo para determinar las "condiciones iniciales" de la cual comenzará el calculo del modelo.
  • Asimilación: Recopilación, control de calidad y normalización de todos los datos de observación que describen el estado inicial de la atmósfera. El resultado es una compilación de datos en un formato que permite el inicio del cálculo .
  • Cálculo: Cálculo de la evolución del estado de la atmósfera en intervalos de tiempo, típicamente de algunos (4) segundos.
  • Colecta de datos: Durante el cálculo, los datos se recogen de forma regular. meteoblue utiliza intervalos de una hora para los modelos NMM y NEMS.
  • Armazenaje de datos: después del cálculo, los datos del modelo se introducen y almacenan en formatos accesibles.
  • Pós-tratamento de datos: Para algunas aplicaciones (por ejemplo, el cálculo de pictogramas, previsiones para estaciones especificas, previsión de energía), los datos son tratados con rutinas de procesamiento de datos.

Una ejecución del modelo termina con la realización de pos-tratamiento; la finalización marca el momento de la actualización. Este es el momento en que los datos están disponibles para diversos productos y servicios meteorológicos.

Model run summary

Model run summary

Frecuencia de ejecución de modelos

Para los modelos NMM y NEMS, meteoblue hace una ejecución del modelo dos veces al día. Las ejecuciones se basan en la asimilación a las 00:00 UTC y las 12:00 UTC. La inicialización ocurre dos horas después de la asimilación. Las actualizaciones se realizan de 6 a 8 horas después de la asimilación.

El horario de la inicialización se puede deducir de las imágenes y los conjuntos de datos. Normalmente , se muestran los datos de previsión para los períodos siguientes :

  • inicialización 00:00 UTC: 01:00 UTC y más tarde (primero día = 24 horas de datos ).
  • inicialización 12:00 UTC: 13:00 UTC y más tarde (primero día = 12 horas de datos ).

La hora de actualización se muestran como sigue:

  • Diagramas (p.e. meteogramas): en el título o el subtítulo (en UTC).
  • Datos FTP: horas de deposición de los archivos o la hora de transferencia (transferencia de archivos).
  • Datos por API: la horas de actualización no se muestra de forma individual, porque de esta manera, se conservan los formatos de archivo. Ellos pueden ser controlados a través de un diagrama correspondiente .

La ultima hora de actualización se puede encontrar en línea en la página de meteoblue.

Frecuencia y calidad de modelos

Otros sitios se actualizan 4-8 veces al día: ¿Por qué meteoblue se actualiza con menos frequencia al día?

Con la tecnología NMM y NEMS de meteoblue, los resultados de dos ejecuciones de modelos ya producen una calidad muy alta. He aquí algunas razones:

  • Calidad de la asimilación:
    • Los buenos datos de asimilación global, que son cruciales para calcular un buen pronóstico del tiempo, generalmente se pueden obtener cuatro veces al día para los intervalos de tiempo 00:00, 06:00, 12:00 y 18:00 UTC (estado 2020).
    • las actualizaciones provisionales (06:00 y 18:00 UTC) tienden a ser menos completas debido a la menor cantidad de datos de observación, por lo que la calidad de la previsión de las ejecuciones del modelo basadas en las asimilaciones de las 06:00 y 18:00 UTC no ha sido significativamente mejor que los de las asimilaciones 00:00 y 12:00 UTC.
  • Modelisación local
    • Los modelos de meteoblue tienen alta resolución y producen datos más localizados que los modelos convencionales que requieren correcciones con datos de estaciones meteorológicas. Los modelos de meteoblue no necesitan de esas estadísticas por la corrección.
    • El tiempo ahorrado por 2 en lugar de 4 ejecuciones del modelo se puede utilizar para calcular una mayor resolución espacial para áreas seleccionadas, lo que permite una mejora significativa de las previsiones locales.
  • Estadísticas de capacidad limitada
    • Actualizaciones a corto plazo (utilizando mediciones de estaciones meteorológicas o datos satelitales) sólo mejoran la previsión tras 1-3 horas. Estadísticamente, una previsión producida con datos de una estación meteorológica para 6 horas adelante acierta menos que una previsión de modelo para 24 horas adelante. Por ejemplo, una previsión de 06:00 producida con datos de una estación meteorológica acierta menos que una previsión de modelo para 16:00 UTC producida a las 00:00 con datos de 12:00 UTC del día anterior.

Lo que importa no es cuantas veces, pero como se actualiza!

Maximizar la calidad del modelo

Para ofrecer constantemente la mayor calidad de previsión, meteoblue utiliza una combinación de estrategias:

  • Cobertura de grandes áreas de modelos de alta resolución
    • Utilizamos las capacidades de nuestros ordenadores para calcular más áreas de modelos, mejorando la calidad de los datos sobre superficies mucho más grandes.
  • Estatística ( postprocessing)
    • Utilizando muchos milliares de mediciones de estaciones y métodos estatísticos avanzados desarrolados por meteoblue, eliminamos errores sistemáticos de nostros modelos. Ejemplos son MOS o la computación de consensos de differentes modelos.
  • Nowcasting para variables especiales
    • Utilizamos técnicas especiales para producir previsiones a corto plazo, tales como rainNOW .
  • Mensajes de usuario
  • Ofrecemos el blog meteorológico que permite a los usuarios de anunciar condiciones actuales y constantemente comparar el modelo a la realidad.
  • Previsiones especializadas
    • Para las aplicaciones que se basan en información del tiempo local precisa (como la previsión de energía eólica o la gestión de edificios), las previsiones de meteoblue son adaptadas utilizando mediciones meteorológicas locales.
  • Comparación con clima local
    • Con el meteograma clima, podemos mostrar cómo las previsiones se comparan con otros años, lo que proporciona una medida de probabilidad.
  • Control de calidad
    • Con la comparación de las mediciones de forma continua, controlamos y mejoramos constantemente nuestra calidad de previsión.

Por lo tanto, ofrecemos varias opciones para obtener la mejor previsión posible para las necesidades específicas de nuestros usuarios. Vea "Lo que dicen nuestros usuarios".

Modelo de generación de datos (para programadores)

Model forecast update process

Model forecast update process

Un esquema del proceso de actualización de modelos se muestra en el diagrama. La sincronización de los datos depende de la accesibilidad de los dominios y de los pasos del proceso que intervienen en la generación de los datos (por ejemplo, pos-processing, MOS) y de la transmisión de los datos (por ejemplo: API, FTP, correo electrónico u otros).

NMM = Nonhydrostatic Mesoscale Model.
MOS = Model Output Statistics.

Ejecución de otros modelos

Desde 2014, meteoblue utiliza simulaciones de modelos y observaciones con multiplas fuentes para producir previsiones, nowcast y historicos del tiempo. Los tiempos de actualización de estos pueden variar, lo que lleva a actualizaciones más frecuentes por día.