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Considerazioni di precisione di precipitazioni

Questa pagina copre i soggetti seguenti:

  • Incoerenze nelle mappe di precipitazioni a causa di diverse risoluzioni di modello;
  • Precisione inferiore col modello grezzo della risoluzione più alta;
  • Debolezze dei modelli di simulazione meteorologica nelle regioni tropicali;
  • Altri set di dati geografiche disponibili per la comparazione;
  • Debolezze crescente degli set di dati di osservazione per satellite con la distanza equatoriale crescente;
  • Incoerenze nelle serie temporali fuse di diversi modelli;
  • Quadro dei vasti studi di verificazione condotte a lungo termine;

Le simulazioni d'eventi e di quantità di precipitazioni, nonché le quantità di precipitazioni reali, sono tra le variabili più importanti in meteorologia. Mostrano simultaneamente una frequenza estremamente variabile su piccole distanze, a causa della loro natura fisica complessa, e sono dunque fra le più difficili a simulare ad alta precisione.

Mentre lavoriamo continuamente al miglioramento delle nostre simulazioni, vorremo con questa pagina informare i nostri utilizzatori dei problemi di precisione più importanti legati alle previsioni di precipitazioni, al fine di poter interpretare correttamente i dati e le carenze potenziali.

In generale, è più importante fare la distinzione tra la precisione delle quantità di precipitazioni e la precisione degli eventi di precipitazioni, con risultati a volte divergenti. Quando misurate misure di precisione, pensate prima alle vostre priorità: un evento di precipitazioni è il criterio più importante (cioè è importante che domani sia totalmente secco o se piove un poco) o la quantità di precipitazioni (cioè importa di sapere se piove 10-30 mm nei 2 prossimi giorni).

Incoerenze delle mappe di precipitazioni a causa di diverse risoluzioni del modello

Le mappe meteo di meteoblue selezionano automaticamente i dati del modello più appropriato, che cambia in funzione dell'aria di visualizzazione della mappa e del livello dello zoom (per esempio, per l'Europa centrale, il livello del zoom 4 indica i dati NEMSGLOBAL, il livello dello zoom 5 indica i dati NEMS12 e il livello dello zoom 6 indica i dati NEMS4).

Per quanto riguarda le precipitazioni, ha di conseguenza che le mappe di bassa risoluzioni sembrano mostrare una distribuzione spaziale più estesa di precipitazioni delle mappe ad alta risoluzione. Inversamente, mentre le mappe ad alta risoluzione mostrano una distribuzione spaziale più stretta, indicano quantità di precipitazioni locali più elevate.

Ciò spiega facilmente: se una cella della griglia con un risoluzione di 30x30 km è composta da 3x3 celle di una risoluzione di 10x10 km, e se una di quelle celle più piccole abbia simulato un temporale, la totalità della cella di 30x30 km della vista bassa risoluzione mostrerà un temporale e sarà dipinta di blu (= precipitazioni sono presenti), perché non può distinguere in quale parte della griglia il temporale si produce: il modello a bassa risoluzione sa solo che precipitazioni si produrranno da qualche parte nella grande cella della griglia. E simultaneamente, farà la media della quantità di precipitazioni de quest'evento locale su tutta la cella della griglia, riducendo l'intensité.

Precisione inferiore col modello grezzo della risoluzione più alta

I nostri studi di verifica hanno mostrato che la precisione della simulazione delle precipitazioni a partire del modello a risoluzione più elevata (4 km in Europa) è in media inferiore a quella dei modello a risoluzione più bassa (12 a 30 km), a causa della presenza a su scala ridotta d'eventi di precipitazioni.

Ciò può essere facilmente compreso immaginando un temporalino che avanza su una pista che è in realtà compensata da 2 km dalla pista simulata (può verificarsi facilmente). Adesso, con una piccola cella della griglia di 4 km, è probabile che la pista reale attraversa delle celle della griglia diverse di quella della pista simulata. Di conseguenza, la simulazione produrrà due piste di celle della griglia incorrette (una in cui il temporale è stato simulato ma non è passato e una in cui alcun temporale è stato simulato ma è infatti passato) a causa di un solo temporale. Il fatto di adottare un modello di risoluzione inferiore riduce questo problema, perché il divario tra le piste simulate e reali deve essere molto più importante perché la stessa probabilità di predire due piste di celle della griglia erronee simultaneamente.

I risultati grezzi più precisi del modello sono ottenuti con una risoluzione spaziale di 6-12 km. La simulazione a 12 km si è rivelata più precisa che la simulazione a 30 km. Eccezioni a questo risultate si trovano nelle zone montagnose, in cui i modelli ad alta risoluzione producono una migliore precisione di precipitazioni che i modelli a bassa risoluzione, perché i primi hanno una migliore comprensione della topografia.

Quando utilizzato i dati meteoblue, riceverete l'uscita dal modello seguente:

  • Nell'interfaccia history+ (se dati di precipitazioni ad alta risoluzione sono selezionate) nonché nel history+ API (se alcun dominio viene selezionato), e non il più più elevato, il modello di risoluzione media (12 km per l'Europa) viene estratto automaticamente al luogo del modello di più alta risoluzione (4 km per l'Europa). Potete scegliere di selezionare il modello bassa risoluzione per i dati a lungo termine.
  • Per i dati chieste specificamente a partire di un modello specifico, riceverete questi dati del modello. Certe lacune nei dati possono essere colmate con dati del modello a risoluzione inferiore. Questi scarti possono essere indicati su richiesta.

Le previsioni (per l'l'API: quando nessun dominio viene specificato) non differenziano i modelli, perché i dati forniti sono una composizione del multimodel alla quale nessuna risoluzione non può essere attribuita; questa domanda non si applica dunque. Tuttavia, le serie di dati storiche non potranno riprodurre esattamente la previsione multimodel, perché la disponibilità dei modelli al momento della produzione di previsione non può essere riprodotta esattamente a posteriori. Se una verifica delle previsioni di precipitazioni storiche venga necessaria, le previsioni delle precipitazioni reali devono essere conservate almeno una volta al giorno.

Debolezza dei modelli di simulazione meteorologica nelle regioni tropicali

Nelle regioni tropicali (nonché nelle regioni di forti piogge monsoniche), la simulazione di precipitazioni è particolarmente difficile. Ciò è dovuto alla frequenza elevata di precipitazioni, con grandi quantità di pioggia in poco tempo. Inoltre, le precipitazioni convettive e i temporali sono più comuni. Questi due forme di precipitazioni possono essere molto complesse e localmente molto incoerenti, e sono ancora più difficili a simulare con precisione, rispetto a altre forme di precipitazioni.

L'implicazione di questa difficoltà in una simulazione precisa è che la quantità di precipitazioni nelle regioni tropicali è generalmente nettamente sottovalutata (eccezioni si applicano, cosa che rende molto difficile una correzioni sistematica).

Altri set di dati geografici disponibili per la comparazione

Al fine di risolvere questi problemi di precisione con le simulazioni di precipitazioni, meteoblue colletta e distribuisce, oltre ai nostri propri modelli, un'ampia gamma di set di dati di precipitazioni prevenendo d'operatori terzi.

Accanto a numerosi modelli globali (2 modelli) e regionali (14 modelli), la base di dati di meteoblue contiene anche modelli di previsione come GFS (NOAA) e ICON (DWD), modelli di rianalise quali ERA5 (ECMWF), set di dati d'osservazione satellite come CHIRPS2 e CMORPH, sono ancora migliorati da correzioni con misure di precipitazioni, nonché dati radar in certe regioni (per vari motivi, alcun dato radar complesso può essere proposto per il mondo intero). Come tutti questi set di dati hanno punti di forza e imprecisioni diverse, può esistere grandi differenze di precisione in funzione al momento e al luogo richiesto. Per maggiore informazioni, vedere le nostre pagine di verifica.

Diversi sets di dati delle precipitazioni disponibili dalla base di dati meteoblue

In conclusione, non è possibile di definire facilmente un insiemi di dati per ottenere la migliore precisione possibile per tutte le utilizzazioni e tutti i luoghi. Inoltre, senza misura di alta qualità a una distanza ragionevole, è difficile estimare qual insieme di dati ha la migliore qualità in questa situazione. Per maggiore informazioni sulla qualità dei diversi insiemi di dati, vi preghiamo di consultare la nostra pagina di verifica.

Con le APIs di history e previsioni di meteoblue, definendo l'attributo di dominio sul modello desiderato, dati di simulazione di precipitazioni specifiche possono venire collette.

Con l'API di precipitazioni storiche, tutti i set di dati menzionati di cui sopra possono essere forniti secondo i bisogni specifici dei clienti per quanto riguarda le precipitazioni.

Per history+, pubblicheremo una versione estesa quest'anno, che rende tutti i diversi sets di dati di precipitazioni disponibili via l'interfaccia popolaria.

Debolezza crescente dei sets di dati d'osservazioni di satellite con la distanza equatoriale

I sets di dati CHIRPS2 et CMORPH sono prodotti da satelliti geosincroni postati al di sopra dell'equatore, scorrendo la Terra alla stessa velocità che la rotazioni della Terra. Di conseguenza, la loro vista sulle zone equatoriali è precisa e rettangolare, mentre sotto le latitudini più elevate, la vista del satellite deve attraversare strati più atmosferici, sotto un angolo più stretto. Di conseguenza, la qualità è migliore nelle zone equatoriali e diminuisce verso i poli.

CHIRPS2 è unicamente disponibile per le regioni comprese tra 50° S e 50° N e CMORPH unicamente tra 70° S e 70° N. Tuttavia, si propone che questi sets di dati sono usati di modo ancora più restrittivo, a partire di 45° S a 45° N o anche tra 30° S e 30° N. Dai nostri studi di verifica, possiamo vedere che per luoghi più distanti dall'equatore, altri sets de dati di precipitazioni mostrano la precisione più grande.

Incoerenze nelle serie temporali fuse da diversi modelli

Come la natura incoerente delle precipitazioni non permette correzione da errori significativi (proprio come il post-trattamento MOS non fornisce neanche miglioramenti), come può venire fatto automaticamente per altre variabili, la fusione di diversi modelli e serie cronologiche non è possibile senza lasciare importanti incoerenze nei dati.

Basilea non ha notato un'improvvisa diminuzione

nelle precipitazioni annuali totali...

... si tratta di un fallimento di una fusione di due basi di dati delle precipitazioni.

Ciò è importante a prendere in considerazioni qualora la colletta di lunghe serie di dati di precipitazioni a partire di history API di meteoblue. Qualora alcun dominio (o un dominino locale) non viene specificato (il che è suggerito in generale e per la gran parte delle altre variabili), l'API fornisce dati di alta risoluzione, a cominciare dall'attuazione del modello attuale dalla risoluzione più alta. Qualora i dati di date anteriore vengono richieste, l'API fornisce dati di bassa risoluzione del modello NEMSGLOBAL (risalente a 1985). Al fine di evitare quest'incoerenza, suggeriamo di utilizzare un'API delle precipitazioni storiche specifiche, inoltre all'API storico normale, che resta il più appropriato per tutte le altre variabili.

Nell'interfaccia history+, è importante che il set di dati delle precipitazioni corretto ("alta risoluzione, gamma di tempo limitato" o "bassa risoluzione, da 1984") sia richiesto, in funzione delle esigenze specifiche d'utilizzazione. Notate che quando, per un luogo specifico, non esiste alcun modello locale, la "gamme di risoluzione elevata e limitata" fornisce comunque il modello globale a bassa risoluzione. La risoluzione disponibile localmente può essere facilmente confermata guardando la taglia della cella della griglia del rainSPOT.

I dati di previsione risultano da una composizione del multimodel, alla quale nessuna risoluzione può essere attribuita. Questo problema non si applica dunque.

Quadro dei vasti studi di verifica a lungo termine

meteoblue conduce numerosi studi di verifica a lungo termine al fine di capire la qualità delle dati di precipitazioni, prodotti dai suoi propri modelli, nonché da diversi operatori terzi, comparati a diverse migliaia di stazioni di misura delle precipitazioni.

In linea generale, una buona simulazione delle precipitazioni permette di estimare correttamente 85% delle ore secche/piovose, con un punteggio di compentenza di Heidke, compreso tra 0.3 e 0.6 per eventi superiori a 1 mm/giorno. Per quanto riguarda le quantità delle precipitazioni, 90% dei dati di simulazione hanno una precisione di +/- 30% rispetto alle misure.

I metodi di post-trattamento, come il miscuglio di multimodel o MLM, permettono di migliorare la precisione della simulazione delle precipitazioni.

Per maggiore informazione e gli ultimi rapporti di verifica, consultate la nostra pagina di verifica delle precipitazioni.