Haute précision
meteoblue fournit la plus grande précision publiquement documentée de données météorologiques pour n'importe quel endroit dans le monde.
Qualité fabriquée en Suisse
Rendre les big data plus petites et plus décisives.
Comment y parvenir ?
Weather close to you: Downscaling à haute résolution
Les modèles de prévisions météorologiques ne fournissent qu'une résolution grossière de 2 à 30 km, ce qui décrit assez bien les modèles météorologiques généraux (“Demain, nous prévoyons un temps ensoleillé et chaud dans le nord de l'Italie”), mais a ses limites si nous avons besoin d'informations plus localisées (“14,5°C et 10mm de pluie demain entre 15-16h à Milan”).
meteoblue a développé des modèles hyperlocaux pour réduire la résolution spatiale à 10 m avec la plus grande précision possible :
Combinaison de toutes les sources de données disponibles dans une chaîne de processus opérationnels
Grâce à notre chaîne de processus unique et complexe comprenant une technologie de pointe et une grande variété de sources de données, nous atteignons l'exactitude et la précision documentées les plus élevées.
Comme l'indique le diagramme ci-dessus, nous nous appuyons sur les stations météorologiques, les sondages et les données satellitaires de l'OMM, ainsi que sur un système mondial d'observation et d'assimilation pour alimenter nos modèles. Les modèles globaux, ainsi que les sorties des modèles de zones limitées, constituent une part importante des données d'entrée du meteoblue Learning MultiModel, notre technologie exclusive. Les autres sources de données sont les stations météorologiques partenaires avec une assimilation de zone limitée, les radars pluviométriques et d'autres stations météorologiques. Avec des données historiques, des observations, et notre assurance qualité, le meteoblue Learning MultiModel (mLM) trouve les meilleures prévisions météorologiques.
Selon la situation météorologique, le lieu, la saison ou l'heure précise, une prévision d'un modèle météorologique numérique peut être plus précise que celle d'un autre. C'est pourquoi nous utilisons les données de plus de 30 modèles météorologiques et prévisions faites par les services météorologiques nationaux et institutions scientifiques du monde entier, et les combiner avec notre intelligence artificielle pour créer la prévision la plus probable.
Nos données sont ensuite disponibles via API et plugins sur meteoblue.com, ainsi que d'autres systèmes partenaires et sites Web, et se présente sous une multitude de formes: symboles météorologiques simples, des météogrammes précis, rainSPOT, Cartes météo, archives pour la météo historique, et autres.
Une gamme de données unique : Des centaines de variables météorologiques et de sources de données
Nous traitons chaque jour des téraoctets de données afin d'obtenir la plus grande précision possible en combinant un large éventail des sources de données:
- Modèles météorologiques propriété de meteoblue & modèles météorologiques de tiers
- Mesures des stations météorologiques
- Images satellite en temps réel
- Observations du radar de pluie
- Modèle numérique d'élévation
- Classification de l'utilisation des sols
Pour plus d'informations, veuillez consulter notre page sur les sources de données
Principes scientifiques : Vérification et amélioration continues
Nous comparons en permanence nos prévisions opérationnelles avec les mesures de centaines de milliers de stations météorologiques dans le monde entier, comme tout le monde peut le vérifier sur notre vérification à court terme site web. Nous menons des études de vérification scientifique pour nos modèles météorologiques exclusifs et ceux de tiers, et nous les publions sur nos pages de précision des données météorologiques. C'est pourquoi nous utilisons différentes mesures d'erreur scientifique telles que l'erreur absolue moyenne (MAE), l'erreur moyenne de biais (MBE), d'indice de Heidke (HSS) et bien d'autres encore. Le tableau suivant donne un aperçu des valeurs d'erreur moyenne (MAE) des différentes approches de modélisation pour les principales variables météorologiques :
| Approche par modèle | Température de l'air | Vitesse du vent | Précipitations annuelles | Température du point de rosée | |
|---|---|---|---|---|---|
| Prévision | meteoblue Learning MultiModel | 1.2 K | - | 170 mm | - |
| MOS | 1.5 K | 1.2 m s-1 | - | 1.7 K | |
| Modèles de prévisions météorologiques | 1.7 - 2.2 K | 1.5 - 1.7 m s-1 | 220 - 230 mm | 1.9 - 2.4 K | |
| Histoire | Mises à jour en temps réel (NEMS30) | 2.1 K | 1.7 m s-1 | 220 mm | 2.2 K |
| Modèle de réanalyse | 1.5 K | 1.5 m s-1 | 120 - 180 mm | 1.6 K |
Ces mesures d'erreur peuvent également être utilisées pour montrer le potentiel des multi-modèles à améliorer les prévisions en détectant la combinaison idéale de 5 modèles météorologiques différents.
Pour plus de vérifications scientifiques
Précision des données météorologiques
meteoblue se vante de la plus grande précision documentée publiquement. Dans cette section, nous expliquons comment nous vérifions exactement la précision maximale de nos services météorologiques et fournissons des mesures d'erreur détaillées pour différentes variables et sources de données historiques et prévisionnelles.
Transparence : Comparaison entre meteoblue et ses concurrents
Afin de prouver que nous pouvons surpasser nos concurrents, nous comparons nos prévisions opérationnelles avec celles d'autres fournisseurs (même si nous devons payer pour leurs données). La comparaison des données de précipitations et de températures provenant de 475 stations météorologiques a confirmé que meteoblue est globalement le fournisseur le plus précis pour les prévisions de J+1 :
| Modèle brut | MAE [°C] | MBE [°C] | (HSS) Evénements > 0.1 mm |
(HSS) Evénements > 1 mm |
(HSS) Evénements > 10 mm |
|---|---|---|---|---|---|
| meteoblue | 1.29 | -0.16 | 0.51 | 0.49 | 0.37 |
| Fournisseur_A | 1.61 | -0.52 | 0.40 | 0.44 | 0.33 |
| Fournisseur_B | 1.26 | -0.02 | 0.42 | 0.47 | 0.36 |
| Fournisseur_C | 1.48 | -0.21 | 0.44 | 0.47 | 0.35 |
| Fournisseur_D | 2.03 | -0.23 | 0.36 | 0.37 | 0.23 |
Précision vs. exactitude
Dans le contexte des prévisions météorologiques, la précision fait référence au niveau de détail et de résolution des prévisions, tandis que l'exactitude fait référence au degré d'adéquation entre les prévisions et les conditions météorologiques réelles.
La précision fait généralement référence à la proximité des mesures d'un même élément les unes par rapport aux autres. Pour un fournisseur de données météorologiques tel que meteoblue, la précision implique à la fois la dimension spatiale et la dimension temporelle. Spécifiquement, cela signifie avoir des dimensions spatiales uniques d'un point à la grille, et des dimensions temporelles uniques du passé, nowcast, prévisions météorologiques aux prévisions climatiques.
Pour illustrer cela par un exemple : une prévision météorologique avec une grande précision peut fournir des prévisions détaillées pour des emplacements et des périodes de temps spécifiques, tandis qu'une prévision avec une précision moindre peut fournir des informations plus générales qui couvre une zone ou une période plus grande.
L'exactitude, quant à elle, désigne le degré de proximité d'une prévision par rapport à la valeur réelle ou acceptée d'une mesure. Nous pensons que la plus grande exactitude et la plus grande transparence sont nécessaires pour être un fournisseur fiable de données météorologiques. L'exactitude se réfère donc à l'adéquation entre les prévisions et les conditions météorologiques réelles. Une prévision météorologique d'une grande précision prévoit correctement la température, les précipitations et d'autres conditions météorologiques la plupart du temps, tandis qu'une prévision peu précise sera souvent incorrecte ou seulement partiellement correcte.
Confirmation que meteoblue fournit une précision optimale
- En toute transparence, l'exactitude documentée pour les données météorologiques
- Nous utilisons plus de 30 modèles de simulation météorologique
- Satellite en temps réel et des animations radar pour n'importe quel endroit dans le monde
- Plus de 72 millions d'utilisateurs de sites web nous font confiance - regardez ce qu'ils disent
- Premier choix de 3000 clients professionnels de plus de 100 pays
- Exploitation de plus de 100 000 stations météorologiques en temps réel
- Plus de 99,99 % de disponibilité de nos Weather API au cours des 5 dernières années
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