El meteoblue Learning MultiModel (mLM) es una nueva técnica de post-procesamiento de la salida de los modelos numéricos de pronóstico del tiempo utilizando mediciones meteorológicas. El mLM lee los datos de medición del tiempo real y selecciona el mejor modelo de simulación para hacer un pronóstico.

Actualmente, el mLM es validado e implementado para temperatura del aire, temperatura del punto de rocío y velocidad del viento. Planeamos el desarrollo del mLM para otras variables meteorológicas adicionales.

Temperatura-mLM

La precisión del modelo del mLM se probó durante un año antes de la introducción en agosto de 2018.

La precisión del modelo operacional del mLM se verificó durante un período de 2 meses (septiembre y octubre de 2018) en más de 30,000 estaciones meteorológicas en todo el mundo. Este análisis muestra una precisión del modelo de 1.2 K para el pronóstico de 24 horas (24h) y una precisión del modelo de 2.0 K para el pronóstico de 6 días. La precisión del modelo del pronóstico de 24 horas de mLM así es significativamente mejor que los estándares establecidos:

• 0.8 K mejor que utilizar modelos de pronóstico meteorológicos numéricos 'sin tratamento adicional' (pronóstico de 24 horas).
• 0.3 K mejor que modelos de simulación utilizando MOS .
• 0.3 K mejor que el modelo de reanálisis ERA5 (que utiliza medidas para la corrección del modelo).

Pudimos demostrar que el pronóstico del mLM para la temperatura del aire de 6 días es tan bueno como el pronóstico de 24 horas de los modelos de pronóstico del tiempo numéricos 'sin tratamento adicional' (sin correción). Esta mejora corresponde a la mejora media lograda con los pronósticos del tiempo a cada 10 años en las últimas décadas.

Los resultados de validación para las otras variables donde el mLM ya está implementado seguirán en breve.

Para más información, consulte la documentación técnica.