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Précipitations quotidiennes

Pour les données historiques, la performance du modèle ERA5 et du meteoblue multimodel est significativement meilleure que l'observation par satellite CHIRPS2. Les observations satellitaires ont généralement une plus grande capacité de modélisation que les modèles numériques de prévision météorologique pour les fortes précipitations et près de l'équateur.

Probability of detection (POD), false alarm rates (FAR) and Heidke skill score (HSS) for three different daily precipitation events (1 mm; 10 mm; 50 mm) for the historical reanalysis model ERA5, the numerical weather forecast model GFS, the satellite observation CHIRPS2 and the meteoblue multi-model.
Précipitations journalières > 1 mm Précipitations journalières > 10 mm Précipitations journalières > 50 mm
POD FAR HSS POD FAR HSS POD FAR HSS
ERA5 0.69 0.51 0.45 0.43 0.64 0.35 0.11 0.76 0.14
GFS 0.69 0.54 0.42 0.40 0.69 0.30 0.09 0.83 0.12
CHIRPS2 0.41 0.55 0.30 0.42 0.69 0.31 0.18 0.79 0.19
NEMS 0.60 0.50 0.42 0.39 0.65 0.30 0.09 0.80 0.13
meteoblue multimodel 0.70 0.49 0.47 0.48 0.64 0.36 0.09 0.73 0.14

Heidke Skill Score (HSS) pour les précipitations > 1mm/jour pour le modèle de réanalyse ERA5 (non disponible comme prévision) utilisé pour l'analyse historique à long terme. La vérification est basée sur toutes les données quotidiennes de l'année 2017.

Sommes des précipitations annuelles

La combinaison multimodel de meteoblue est significativement meilleure que le modèle historique de réanalyse ERA5 pour les sommes de précipitations annuelles. Nous recommandons l'utilisation du meteoblue multimodel pour la prévision opérationnelle, parce que les événements de précipitations quotidiennes ainsi que les sommes de précipitations annuelles sont reproduites de manière satisfaisante. Il est à noter que les sommes de précipitations mesurées en Roumanie sont inexactes, ce qui entraîne des valeurs non fiables de l'erreur moyenne en pourcentage (EMT) dans cette région.

MPE [%] pour le modèle de réanalyse historique ERA5. La vérification est basée sur toutes les données journalières de l'année 2017.

MPE [%] pour le meteoblue Learning Multimodel (mLM) utilisé dans la prévision opérationnelle. La vérification est basée sur toutes les données journalières de l'année 2017.