La garanzia di qualità delle misure prepara i dati grezzi per le analisi successive. Il filtraggio dei dati, il gap filling e l'omogeneizzazione aggiungono un valore significativo ai dati di misura grezzi.

meteoblue fornisce la garanzia di qualità delle misure sulla base delle misure disponibili tramite l'API. meteoblue distingue tre diversi casi d'uso: stazione singola, stazioni multiple e rete cittadina. La garanzia di qualità viene fornita per le seguenti variabili meteorologiche:

• Temperatura dell'aria
• Precipitazioni
• Velocità del vento
• Direzione del vento
• Radiazione solare
• Umidità relativa

La garanzia di qualità delle misure consente di monitorare la trasmissione dei dati attraverso avvisi in tempo reale nel caso in cui le stazioni non dovessero inviare informazioni. Inoltre, vengono creati report mensili e statistiche meteorologiche per gli indici climatici e la copertura delle stazioni. In aggiunta, il sistema fornisce la normalizzazione dei dati in timestamp equamente distribuiti e offre funzioni quali il controllo di qualità delle stazioni, il gap filling e l'omogeneizzazione dei dati. La disponibilità di queste funzioni dipende dal caso d'uso e dalla variabile meteorologica.

Timestamp equamente distribuiti

I vari fornitori di stazioni possono registrare le misure con una risoluzione temporale diversa. Per confrontare le misure di diversi fornitori di stazioni, è necessario confrontare lo stesso timestamp. Inoltre, le stazioni di solito non registrano esattamente durante l'ora o la mezz'ora. Pertanto, lo strumento di timestamping interpola le ore e le mezze ore. L'utente può decidere la risoluzione temporale del set di dati. Se la risoluzione temporale selezionata è inferiore alla risoluzione temporale del fornitore della stazione, i valori tra le risoluzioni temporali regolari vengono completati con NaN (Not a Number).

Controllo qualità della stazione

Il controllo di qualità si svolge in tre fasi:

Screening

I metadati delle stazioni vengono controllati per verificarne la correttezza. Se la latitudine o la longitudine della stazione si trova al di fuori delle coordinate naturali della Terra, i dati della stazione vengono sottoposti a un processo di correzione. Inoltre, viene calcolata la copertura dei dati, in base ai valori rilevanti ovvero quelli che non sono uguali a NaN).

Controllo statico della qualità per ogni luogo separatamente

Alle serie temporali delle singole stazioni vengono applicati diversi filtri. Questi filtri sono generalmente diversi per le varie variabili.

Filtro QC1 per la temperatura	Descrizione
NaN check	Rileva NaN
Controllo logico	Rileva i valori illogici, troppo alti o troppo bassi
Controllo statico	Rileva gli outlier al di fuori delle soglie
Flatliner check	Rileva i flatliner in cui i valori consecutivi sono gli stessi
Blip check	Rileva improvvisi sbalzi di temperatura al di sopra della soglia
Controllo spaziale	Rileva valori spazialmente illogici

Controllo qualità dinamico

Il controllo dinamico della qualità viene utilizzato per confronti complessi tra stazioni diverse (si applica solo al caso d'uso della rete urbana, vedi sopra). La consistenza spaziale delle stazioni viene verificata applicando controlli tra stazioni vicine entro un raggio specifico.

Gap filling

Per il gap filling vengono utilizzati tre metodi diversi.

1. Interpolazione lineare
• Se il gap è di un solo timestamp
2. Utilizzare un'altra stazione
• Se il gap è più grande di un timestep
• Trovare la stazione con la migliore correlazione in base alle misure storiche
• Utilizzare la stazione con la migliore correlazione e applicare la correzione del bias (per tenere conto di un potenziale bias tra le due stazioni)
3. Utilizzare i dati del modello
• Se il gap è più grande di un timestep
• Utilizzare i dati del modello della catena di modelli meteoblue che meglio si adatta alla stazione (selezione di fino a 20 diversi modelli di previsione meteorologica numerica (NWP) a seconda della località).

Omogeneizzazione dei dati

Lo strumento di omogeneizzazione dei dati di meteoblue contiene diverse funzionalità per una varietà di casi d'uso.

Per le misure di temperatura, due diversi approcci (correzione del bias e correzione della radiazione) si integrano a vicenda e sono disponibili sulla base di diverse ipotesi. Nel caso in cui si utilizzi una rete di sensori urbani a basso costo, è possibile applicare una correzione del bias nel caso di utilizzo operativo e storico se almeno un sensore a basso costo è installato vicino a una stazione WMO standard (ad esempio, METAR, MeteoSvizzera, ecc.). La correzione del bias calcola in tempo reale la differenza tra il sensore a basso costo e la stazione WMO e corregge questa differenza per tutti i sensori della rete cittadina con una frequenza di aggiornamento della misurazione WMO. La correzione del bias viene applicata a tutte le variabili disponibili nella rete urbana. Questo metodo tiene conto delle discrepanze sistematiche tra la stazione WMO e la rete urbana, ad esempio gli errori dovuti all'accumulo di calore o gli errori sistematici che si verificano durante le notti.

Per il caso d'uso "rete urbana storica" viene applicata una correzione scientifica della radiazione per garantire la migliore qualità possibile dei dati meteorologici storici. Si noti che, a causa della complessità di questa correzione della radiazione, non è possibile applicare questo metodo nell'uso operativo.

Pertanto, i risultati operativi differiscono da quelli del pacchetto di dati storici, dove in genere si raggiunge la massima qualità.

La correzione scientifica della radiazione si basa sulle nostre routine speciali pubblicate in un documento di ricerca scientifica e comprende correzioni separate per le condizioni di ombra e di sole. Come variabili di input per la correzione della radiazione vengono utilizzate la radiazione diretta a onde corte, la radiazione diffusa a onde corte, la temperatura dell'aria, la velocità del vento e l'angolo di elevazione solare.