Alta precisión
meteoblue proporciona la más alta precisión públicamente documentada de datos meteorológicos para cualquier lugar del mundo.
Calidad hecha en Suiza
Haciendo que el big data sean pequeños y decisivos.
¿Cómo lo conseguimos?
El tiempo cerca de ti: Reducción de escala de alta resolución
Los modelos de previsión meteorológica sólo proporcionan una resolución gruesa de 1-30 km, que describe bastante bien los patrones meteorológicos generales ("Mañana se espera un tiempo soleado y cálido en el norte de Italia"), pero tiene su límite si necesitamos información más localizada, ("14,5° C y 10mm de lluvia mañana entre las 15-16h en Milán").
meteoblue ha desarrollado modelos modelos hiperlocales para reducir la resolución espacial a 10 m con la mayor precisión posible.
Combinar todas las fuentes de datos disponibles en una cadena de procesos operativos
Con nuestra exclusiva y compleja cadena de procesos, que comprende tecnología punta y una gran variedad de fuentes de datos, conseguimos la máxima exactitud y precisión documentadas.
Como indica el diagrama anterior, nos basamos en las estaciones meteorológicas de la OMM, los sondeos y los datos de satélite, así como de un sistema de observación global y de asimilación global para alimentar nuestros modelos. Los modelos mundiales, así como los resultados de los modelos de zonas limitadas, constituyen una parte importante de los datos de entrada para el meteoblue Learning MultiModel, nuestra tecnología patentada. Otras fuentes de datos son estaciones meteorológicas asociadas con asimilación de área limitada, radares de lluvia y otras estaciones meteorológicas. Junto con los datos históricos, las observaciones y nuestra garantía de calidad, el meteoblue Learning MultiModel (mLM) encuentra la mejor previsión meteorológica.
Dependiendo de la situación meteorológica, el lugar, la estación o el momento concreto, una previsión de un modelo numérico meteorológico puede ser más exacta que la de otro. Por eso utilizamos datos de más de 30 modelos meteorológicos y previsiones de servicios meteorológicos nacionales e instituciones científicas de todo el mundo, y los combinamos con nuestra inteligencia artificial para crear la previsión más probable.
Nuestros datos están entonces disponibles a través de API y plugins en meteoblue.com, así como otros sistemas asociados y sitios web, y viene en una multitud de formas: símbolos meteorológicos simples, meteogramas precisos, rainSPOT, mapas meteorológicos, archivos meteorológicos históricos, y otros.
Gama de datos única: Cientos de variables meteorológicas y fuentes de datos.
Procesamos terabytes de datos cada día para lograr la mayor precisión posible combinando una amplia gama defuentes de datos:
- modelos meteorológicos propios de meteoblue y modelos meteorológicos de terceros
- Mediciones de las estaciones meteorológicas
- Imágenes por satélite en tiempo real
- Observaciones del radar de lluvia
- Modelo digital de elevación
- Clasificación de los usos del suelo
Para más informaciónes, consulte nuestra página de fuentes de datos
Principios científicos: Verificación y mejora continuas
Comparamos constantemente nuestras previsiones operativas con las mediciones de cientos de miles de estaciones meteorológicas de todo el mundo, como todo el mundo puede comprobar en nuestras verificaciones a corto plazo . Realizamos estudios de verificación científica de nuestros modelos meteorológicos propios y de terceros, y los publicamos en nuestras páginas de precisión de los datos meteorológicos. Por lo tanto, utilizamos diferentes medidas científicas de error, como el Error Medio Absoluto (MAE), error medio de sesgo (MBE), puntuación de destreza de Heidke (HSS) y muchas más. La siguiente tabla ofrece una visión general de los valores de error medio (MAE) de los distintos enfoques de modelos para las principales variables meteorológicas:
| Método de modelos | Temperatura del aire | Velocidad del viento | Precipitaciones anuales | Temperatura del punto de rocío | |
|---|---|---|---|---|---|
| Previsión | meteoblue Learning MultiModel | 1.2 K | - | 170 mm | - |
| MOS | 1.5 K | 1.2 m s-1 | - | 1.7 K | |
| Modelos de previsión meteorológica | 1.7 - 2.2 K | 1.5 - 1.7 m s-1 | 220 - 230 mm | 1.9 - 2.4 K | |
| Historia | Actualizaciones en tiempo real (NEMS30) | 2.1 K | 1.7 m s-1 | 220 mm | 2.2 K |
| Modelo de reanálisis | 1.5 K | 1.5 m s-1 | 120 - 180 mm | 1.6 K |
Estas medidas de error también pueden utilizarse para mostrar el potencial de los multimodelos para mejorar la previsión detectando la combinación ideal de 5 modelos meteorológicos diferentes:
Para más comprobaciones científicas
Precisión de los datos meteorológicos
meteoblue tiene la mayor precisión documentada públicamente. En esta sección, detallamos cómo verificamos exactamente la máxima precisión de nuestros servicios meteorológicos, y proporcionamos métricas de error detalladas para diferentes variables y fuentes de datos a partir de datos históricos y de previsión.
Transparencia: Comparación de meteoblue con la competencia
Para demostrar que podemos superar a la competencia, comparamos nuestra previsión operativa con otros proveedores (aunque tengamos que pagar por sus datos). La comparación de los datos y temperatura de 475 estaciones meteorológicas confirma que meteoblue es el proveedor más exacto para la previsión diaria:
| Modelo en bruto | MAE [°C] | MBE [°C] | (HSS) Eventos > 0.1 mm |
(HSS) Eventos > 1 mm |
(HSS) Eventos > 10 mm |
|---|---|---|---|---|---|
| meteoblue | 1.29 | -0.16 | 0.51 | 0.49 | 0.37 |
| Proveedor_A | 1.61 | -0.52 | 0.40 | 0.44 | 0.33 |
| Proveedor_B | 1.26 | -0.02 | 0.42 | 0.47 | 0.36 |
| Proveedor_C | 1.48 | -0.21 | 0.44 | 0.47 | 0.35 |
| Proveedor_D | 2.03 | -0.23 | 0.36 | 0.37 | 0.23 |
Fiabilidad vs precisión
En el contexto de las previsiones meteorológicas, la precisión se refiere al nivel de detalle y resolución de las previsiones, mientras que la fiabilidad se refiere al grado en que las previsiones se ajustan a las condiciones meteorológicas reales.
La precisión suele referirse a la proximidad entre las mediciones de un mismo elemento. Para un proveedor de datos meteorológicos como meteoblue, la precisión implica tanto la dimensión espacial como la temporal. Específicamente, esto significa tener dimensiones espaciales únicas del punto a la rejilla, y dimensiones únicas del tiempo del pasado, nowcast, pronóstico a predicciones climáticas.
Para ilustrarlo con un ejemplo: una previsión meteorológica de gran precisión puede proporcionar predicciones detalladas para lugares y periodos de tiempo específicos, mientras que una previsión con menor precisión puede proporcionar información más general que cubra una zona o un periodo de tiempo más amplios.
La fiabilidad, por su parte, se refiere a lo cerca que está una previsión del valor verdadero o aceptado de una medida. En creemos que la máxima fiabilidad y transparencia son necesarias para ser un proveedor fiable de datos meteorológicos. fiabilidad se refiere, por tanto, al grado en que las previsiones se ajustan a las condiciones meteorológicas reales. Una previsión meteorológica de alta fiabilidad predeciría correctamente la temperatura, la precipitación y otras condiciones meteorológicas la mayor parte del tiempo, mientras que una previsión de baja fiabilidad sería a menudo incorrecta o sólo parcialmente correcta.
Confirmación de que meteoblue ofrece la máxima precisión
- Con transparencia, la los niveles de fiabilidad están documentados para datos meteorológicos
- Utilizamos más de 30 modelos de simulación meteorológica
- Visualización en directo de animaciones de satélites y radares para cualquier lugar del mundo
- Más de 72 millones de usuarios de sitios web confían en nosotros. Vea lo que dicen
- Primera opción de 3000 clientes comerciales de más de 100 países
- Más de 100.000 estaciones meteorológicas en tiempo real
- Más del 99,99% de disponibilidad de nuestra API meteorológica en los últimos 5 años
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