Massima precisione
meteoblue offre la massima accuratezza pubblicamente documentata dei dati meteorologici per qualsiasi luogo in
tutto il mondo.
Qualità made in Switzerland
Per rendere i big data piccoli e decisivi
Come riusciamo a raggiungere questo obiettivo?
Weather close to you: downscaling ad alta risoluzione
I modelli di previsione meteorologica forniscono solo una risoluzione grossolana di 1-30 km, che riesce a descrivere abbastanza bene i modelli meteorologici generali ("Domani ci aspettiamo tempo bello e soleggiato nel Nord Italia"), ma ha il suo limite se abbiamo bisogno di informazioni più localizzate ("14,5° C e 10 mm di pioggia domani tra le 15-16 a Milano").
meteoblue ha sviluppato modelli iperlocali per ridurre la risoluzione spaziale a 10 m con la massima accuratezza possibile.
Combinazione di tutte le fonti di dati disponibili in una catena di processi operativi
Con la nostra esclusiva e complessa catena di processi che comprende tecnologie all'avanguardia e un'ampia varietà di fonti di dati, raggiungiamo la massima accuratezza e precisione documentata.
Come indica il diagramma precedente, per alimentare i nostri modelli ci affidiamo alle stazioni meteorologiche dell'OMM, ai radiosondaggi e ai dati satellitari, oltre che a un sistema di osservazione globale e all'assimilazione globale. I modelli globali, così come i risultati dei modelli per aree limitate, sono una parte importante dell'input per meteoblue Learning MultiModel, la nostra tecnologia proprietaria. Altre fonti di dati sono le stazioni meteorologiche dei nostri partner con assimilazione di aree limitate, radar per la pioggia e altre stazioni meteorologiche. Insieme ai dati storici, alle osservazioni e alla nostra garanzia di qualità, il meteoblue Learning MultiModel (mLM) trova le migliori previsioni meteorologiche.
A seconda della situazione meteorologica, del luogo, della stagione o del momento specifico, le previsioni di un modello meteorologico numerico possono essere più accurate di quelle di un altro. Per questo motivo utilizziamo i dati di oltre 30 modelli meteorologici e le previsioni effettuate dai servizi meteorologici nazionali e dalle istituzioni scientifiche di tutto il mondo e li combiniamo con la nostra intelligenza artificiale per elaborare le previsioni più probabili.
I nostri dati sono poi disponibili tramite API e plugin su meteoblue.com, così come su altri sistemi e siti web partner, e si presentano in una moltitudine di forme: semplici simboli meteorologici, meteogrammi precisi, rainSPOT, mappe meteorologiche, archivi per i dati meteorologici storici e altro ancora.
Offerta esclusiva di dati: Centinaia di variabili meteorologiche e fonti di dati
Processiamo ogni giorno terabyte di dati per ottenere la massima accuratezza possibile combinando un'ampia gamma di fonti di dati:
- Modelli meteorologici proprietari di meteoblue e modelli meteorologici di terzi
- Misure da stazioni meteorologiche
- Immagini satellitari in tempo reale
- Osservazioni radar della pioggia
- Modello digitale di elevazione
- Classificazioni dell'utilizzo del territorio
Per ulteriori informazioni, si consiglia di consultare la pagina sulle fonti dei dati
Principi scientifici: verifiche e continuo miglioramento
Confrontiamo costantemente le nostre previsioni operative con le misurazioni di centinaia di migliaia di stazioni meteorologiche in tutto il mondo, come tutti possono verificare sul nostro sito delle verifiche a breve termine. Per questo motivo, utilizziamo diversi metodi scientifici di misure dell'errore, come Mean Absolute Error (MAE), Mean Bias Error (MBE), Heidke Skill Score (HSS) e molti altri. La tabella seguente offre una panoramica dell'errore assoluto medio (MAE) dei diversi modelli per le principali variabili meteorologiche:
| Modello | Temperatura dell'aria | Velocità del vento | Precipitazioni annuali | Temperatura di rugiada | |
|---|---|---|---|---|---|
| Previsione | meteoblue Learning MultiModel | 1.2 K | - | 170 mm | - |
| MOS | 1.5 K | 1.2 m s-1 | - | 1.7 K | |
| Modelli di previsione meteo | 1.7 - 2.2 K | 1.5 - 1.7 m s-1 | 220 - 230 mm | 1.9 - 2.4 K | |
| History | Aggiornamenti in tempo reale (NEMS30) | 2.1 K | 1.7 m s-1 | 220 mm | 2.2 K |
| Modello di rianalisi | 1.5 K | 1.5 m s-1 | 120 - 180 mm | 1.6 K |
Queste misure di errore possono essere utilizzate anche per mostrare il potenziale dei multi-modelli nel migliorare le previsioni, individuando la combinazione ideale di 5 diversi modelli meteorologici:
Ulteriori verifiche scientifiche
Precisione dei dati meteorologici
meteoblue offre la più alta precisione documentata pubblicamente. In questa sezione spieghiamo come verifichiamo esattamente la massima precisione dei nostri servizi meteorologici e forniamo metriche di errore dettagliate per diverse variabili e fonti di dati storici e previsionali.
Trasparenza: Confronto tra meteoblue e la concorrenza
Per dimostrare che siamo in grado di superare la concorrenza, confrontiamo le nostre previsioni operative con quelle di altri fornitori (anche se dobbiamo pagare per i loro dati). Il confronto tra i dati di precipitazione e temperatura di 475 stazioni meteorologiche ha confermato che meteoblue è complessivamente il fornitore più accurato per le previsioni a un giorno (day-ahead):
| Modello grezzo | MAE [°C] | MBE [°C] | (HSS) Eventi > 0.1 mm |
(HSS) Eventi > 1 mm |
(HSS) Eventi > 10 mm |
|---|---|---|---|---|---|
| meteoblue | 1.29 | -0.16 | 0.51 | 0.49 | 0.37 |
| Fornitore_A | 1.61 | -0.52 | 0.40 | 0.44 | 0.33 |
| Fornitore_B | 1.26 | -0.02 | 0.42 | 0.47 | 0.36 |
| Fornitore_C | 1.48 | -0.21 | 0.44 | 0.47 | 0.35 |
| Fornitore_D | 2.03 | -0.23 | 0.36 | 0.37 | 0.23 |
Accuratezza vs. precisione
Nel contesto delle previsioni meteorologiche, la precisione si riferisce al livello di dettaglio e risoluzione delle previsioni, mentre l'accuratezza si riferisce al grado in cui le previsioni corrispondono alle condizioni meteorologiche effettive
La precisione si riferisce generalmente a quanto le misurazioni della stessa grandezza siano in accordo tra loro. Per un fornitore di dati meteorologici come meteoblue, la precisione riguarda sia la dimensione spaziale che quella temporale. Nello specifico, ciò significa avere dimensioni spaziali uniche, dal punto alla griglia, e dimensioni temporali, dal passato, nowcast, forecast alle previsioni climatiche.
Un esempio: una previsione meteorologica ad alta precisione può fornire previsioni dettagliate per luoghi e periodi specifici, mentre una previsione con una precisione inferiore potrebbe fornire informazioni più generali che coprono un'area più estesa o un intervallo di tempo più ampio.
L'accuratezza, d'altra parte, si riferisce a quanto una previsione si avvicina al valore vero o accettato di una misura. Riteniamo che la massima accuratezza e trasparenza siano necessarie per essere un fornitore affidabile di dati meteorologici. L'accuratezza si riferisce quindi a quanto le previsioni corrispondono alle condizioni meteorologiche reali. Una previsione meteorologica con un'elevata accuratezza prevede quasi sempre correttamente la temperatura, le precipitazioni e altre condizioni atmosferiche, mentre una previsione con una bassa accuratezza è spesso inesatta o solo parzialmente corretta.
Conferma che meteoblue offre la massima precisione
- Criteri di precisione documentati in modo trasparente per i dati meteorologici
- Utilizziamo più di 30 diversi modelli di simulazione meteorologica
- Animazioni satellitari e radar in tempo reale per qualsiasi luogo del mondo
- Fiducia da parte di più di 72 milioni di utenti del sito web - leggete cosa dicono
- Prima scelta di 3000 clienti commerciali da oltre 100 Paesi
- Gestione di oltre 100.000 stazioni meteorologiche in tempo reale
- Oltre il 99,99% di disponibilità della nostra API meteo negli ultimi 5 anni
Non fidatevi solo della nostra parola - provate voi stessi i nostri dati meteorologici
Offriamo più previsioni meteorologiche e dati storici per qualsiasi luogo del mondo, più precisione e più dettagli di chiunque altro, e gratuitamente.
