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Origen de los datos

Para describir de forma adecuada las situaciones meteorológicas en un lugar determinado, necesitamos varias fuentes de datos.

Los datos utilizados por meteoblue provienen de muchos centros meteorológicos nacionales, así como de otras fuentes complementarias. Las condiciones iniciales suelen determinarse mediante mediciones y observaciones que abarcan los lugares y las variables meteorológicas más importantes, pero sólo describen una fracción de la superficie terrestre y los procesos meteorológicos. Estas mediciones se incorporan luego en simulaciones de modelos (asimilación de datos) para determinar el estado del tiempo en todo el mundo. Después de usar el modelo, los datos de salida pueden ser validados y corregidos usando datos de medición y observación, usando técnicas de post-procesamiento tales como reducción de escala, estadísticas, aprendizaje de la máquina y pronóstico inmediato.

Para lograr el más alto nivel de precisión, es necesario combinar estas diferentes fuentes de datos de una manera inteligente, que es el valor clave que ofrece meteoblue. La oferta se complementa con información geográfica adicional, como topónimos, densidad de población, salud de la vegetación, lo que hace de meteoblue una oferta única para aplicaciones privadas y profesionales.

Las principales fuentes de datos:

Para obtener más información sobre cada fuente de datos, haga clic en los enlaces de la página correspondiente.

Características de los datos meteorológicos de diversas fuentes

Como regla general, meteoblue ofrece por defecto el conjunto de datos más preciso (para los datos disponibles en el sitio web de meteoblue, la API o history+). Sin embargo, para fines profesionales, la elección acertada de los datos meteorológicos es crucial para el suceso del proyecto. Para que esta elección sea un suceso, hay que tener en cuenta muchos aspectos.

Durante largas series temporales de más de 10 años, los únicos conjuntos de datos consistentes disponibles que incluyen todas las variables básicas son NEMSGLOBAL y ERA5. Ambos modelos tienen la misma resolución espacial (30 km) y temporal (1 h). Los datos de ERA5 tienen la ventaja de ser recalculados con mediciones locales. Sin embargo, esto no proporciona en general una mayor precisión (especialmente en lugares donde no se dispone de una estación de medición) y los datos no están disponibles hasta el año 2000. Además, los datos de ERA5 se actualizan sólo irregularmente y generalmente con varios meses de retraso, mientras que NEMSGLOBAL produce conjuntos de datos homogéneos de 1984 a 7 días a 7 días por adelantado para cada punto del planeta. La selección del modelo depende de los criterios de uso. Como regla general, se recomienda observar ambos modelos para obtener una estimación de la incertidumbre de las diferencias entre los dos modelos.

En cuanto a los datos de precipitación específicamente, también se dispone de datos de observación de precipitación CMOPRH y CHIRPS2 para series cronológicas largas.

Durante los últimos 1 a 5 años, muchos otros modelos meteorológicos están disponibles con mayor resolución espacial. Como regla general, es aconsejable examinar tantos modelos como sea posible para comprender mejor la incertidumbre. Si se dispone de mediciones locales, algunos modelos pueden ser ignorados, dependiendo de su rendimiento en relación con las mediciones. Desafortunadamente, no hay muchas reglas universales con respecto a la precisión de los diferentes modelos - el mejor modelo o combinación de modelos debe ser evaluado caso por caso. Algunos puntos generales:

  • Una resolución más alta NO significa necesariamente una mayor precisión. Esto significa principalmente más detalle espacial. Esto es particularmente cierto en el caso de la precisión de la precipitación, que podría disminuir a una resolución más alta (menos de 5 km).
  • El uso de varios modelos y la comparación es beneficiosa
  • Los eventos extremos - tales como tormentas, tormentas, vientos muy fuertes- son altamente impredecibles y no se observarán con precisión en ningún dato de simulación o re-análisis.
  • Los detalles microclimáticos locales, como el clima más cálido en una ladera orientada al sur, no pueden reproducirse.
  • Las agregaciones espaciales y temporales son más precisas que los datos horarios para una ubicación específica.

En la siguiente tabla se ofrece una visión general de las ventajas y limitaciones de las diversas fuentes de datos meteorológicos:

meteoblue data sources characteristics

Disponibilidad de datos meteorológicos

Como se ha mencionado anteriormente, las fuentes de datos tienen una disponibilidad temporal y espacial diferente. En cuanto a la disponibilidad, podemos diferenciar tres dimensiones diferentes:

  • Disponibilidad de tiempo (intervalo de tiempo y resolución espacial disponible)
  • Disponibilidad espacial (resolución y región disponible)
  • Frecuencia de las actualizaciones (actualizaciones y retrasos automatizados)

NEMSGLOBAL ofrece una disponibilidad óptima de los modelos, que ha estado disponible para todas las franjas horarias desde 1984 y se actualiza automáticamente todos los días. Esto significa que está disponible desde el 01.01.1984 hasta 7 días antes. ERA5 estará disponible para el mismo intervalo de tiempo, pero hoy sólo está disponible de 2000 a 2017. Otras fuentes de datos meteorológicos están disponibles de forma diferente para algunos años antes, hasta siete días después. Tenga en cuenta que los datos de observación son datos brutos de proveedores externos o de redes oficiales. Por lo tanto, pueden mostrar lagunas sustanciales en los datos.

El siguiente gráfico ofrece una visión general de las fuentes de datos más importantes:

meteoblue data sources availability