La combinaison opérationnelle du multimodel de meteoblue pour la vitesse du vent de 10 m est de la même qualité que la réanalyse historique ERA5. Les modèles numériques de prévision météorologique ont des valeurs MAE significativement plus élevées que ERA5, MOS ou la combinaison multimodel de meteoblue. Une erreur absolue moyenne inférieure à 2 m/s a été trouvée pour 89 % des stations météorologiques en utilisant la combinaison multimodel de meteoblue. Pour 87 % des stations météorologiques, l'erreur absolue moyenne est inférieure à 2 m/s en utilisant le modèle de réanalyse ERA5, suivi par GFS (80 %) et NEMS (80 %).

Les régions montagneuses et continentales présentent généralement les plus grandes erreurs de modèle. Les régions avec la meilleure qualité de modèle sont l'Europe et l'Amérique du Nord, alors que la précision du modèle de la vitesse du vent est généralement la plus faible près de l'équateur, en Afrique et en Australie.

Erreur absolue moyenne (MAE), erreur de biais moyenne (MBE), erreur quadratique moyenne (RMSE) et écart-type (stddev)[m/s] et coefficient de corrélation de Pearson pour les modèles numériques de prévision météorologique (GFS, NEMS), la combinaison multimodel meteoblue et modèle historique de réanalyse ERA5.

	MAE [m s-1]	MBE [m s-1]	RMSE [m s-1]	stddev [m s-1]	Corrélation de Pearson
Combinaison multimodel meteoblue	1.48	0.13	1.94	1.66	0.67
ERA5	1.49	0.03	1.93	1.62	0.66
GFS	1.69	0.24	2.20	1.87	0.58
NEMS	1.67	-0.05	2.20	1.85	0.60