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Execução dos modelos

A execução do modelo é um termo utilizado para descrever um cálculo completo das condições atmosféricas para um período de previsão (vários dias) e uma região determinados. O tempo de conclusão da execução do modelo é chamado atualização do modelo.

Procedimento de modelização

Uma execução de modelo consiste em:

  • Inicialização: Processo de inserção de dados observacionais para o modelo para determinar as "condições iniciais" a partir do qual o modelo começará a calcular.
  • Assimilação: Coleção, controle de qualidade, padronização e carregamento de todos os dados observacionais que descrevem o estado inicial da atmosfera. O resultado é um conjunto completo de dados num formato que permite o início do cálculo.
  • Cálculo: Cálculo de evolução do estado da atmosfera em intervalos de tempo. Os intervalos de tempo são tipicamente de 4 segundos.
  • Coleta de dados: Durante o cálculo, os dados são extraídos periodicamente. meteoblue usa intervalos de uma hora para os modelos NMM.
  • Armazenamento de dados: Após o cálculo, os dados do modelo são armazenados em formatos acessíveis.
  • Pós-tratamento de dados: Para várias aplicações (por exemplo, cálculo de pictogramas, previsões para estações específicas, previsão de energia), os dados são submetidos a rotinas de processamento de dados adicionais.

A implementação do modelo termina com a conclusão do pós-tratamento; a conclusão marca o tempo da atualização. Este é o momento em que os dados estão disponíveis para vários produtos e serviços meteorológicos.

Model run summary

Model run summary

Frequência da execução de modelos

Para os modelos NMM e NEMS, meteoblue faz um cálculo de cada modelo duas vezes por dia. As execuções são baseadas na assimilação de 00:00 UTC e 12:00 UTC. A inicialização se faz geralmente duas horas após a assimilação. As atualizações de dados são feitas entre 6 e 8 horas após o começo da assimilação. O horário da inicialização pode ser deduzido a partir das imagens e dos dados. Normalmente, o início da previsão produzida numa execução do modelo é a seguinte:

  • inicialização 00:00 UTC: dados à partir de 01:00 UTC até 3, 7 ou 14 dias (1° dia = 24 horas de dados).
  • inicialização 12:00 UTC: dados à partir de 13:00 UTC até 3, 7 ou 14 dias (1° dia = 12 horas de dados).

As horas de atualização são apresentadas como segue:

  • Diagramas (p.e. meteogramas): no título ou subtítulo (em UTC).
  • Dados FTP: hora da deposição do jogo de dados (transferência de arquivos).
  • Dados por API: a hora de atualização não é listada individualmente, e pode ser verificada por meio do diagrama correspondente ao jogo de dados. Desta forma, os formatos de arquivo não mudam com a atualização.

O horário da atualização mais recente para um determinado lugar pode ser sempre encontrado diretamente online na página principal de meteoblue.

Frequência e qualidade dos modelos

Outros sites meteorológicos são atualizados 4-8 vezes por dia: Por que meteoblue calcula seus modelos "somente" duas vezes por dia?

Com a tecnologia NMM e NEMS de meteoblue, dois cálculos já produzem uma qualidade muito elevada. Aqui estão algumas razões:

  • Qualidade de assimilação:
    • Bons dados de assimilação global, que são cruciais para calcular uma boa previsão do tempo, podem ser geralmente obtidos quatro vezes por dia para os intervalos de tempo 00:00, 06:00, 12:00 e 18:00 UTC (estado em 2020).
    • As atualizações provisórias (06:00 e 18:00 UTC) tendem a ser menos completas devido a menos dados observacionais, de modo que a qualidade da previsão do modelo é executada com base nas assimilações das 06:00 e 18:00 UTC não foi significativamente melhor do que as das assimilações das 00h00 e das 12h00 UTC.
  • Modelização local
    • Os modelos de meteoblue têm alta resolução e produzem dados mais localizados do que os modelos convencionais, que exigem correções de dados baseados em estações meteorológicas. Os modelos de meteoblue não precisam dessas correções estatísticas.
    • O tempo economizado por 2 em vez de 4 execuções de modelo pode ser usado para fazer cálculos com resolução espacial mais alta para áreas selecionadas, o que permite uma melhoria significativa das previsões locais.
  • Capacidade limitada da estatística
    • Atualizações a curto prazo (usando medições da estação meteorológica ou dados de satélite) só melhoram a previsão para 1-3 horas adiante. Estatisticamente, uma previsão para 6 horas adiante produzida com dados da estação meteorológica acerta menos que com a previsão feita com modelos 24 horas mais cedo. Por exemplo, uma previsão baseada em dados da estação meteorológica de 09:00 UTC produzida às 10:00 UTC para 16:00 UTC do mesmo dia tem uma qualidade menor que a previsão feita com modelos às 00:00 UTC para 16:00 UTC, com base na assimilação de 12:00 UTC do dia precedente.

O que importa não é quantas vezes, mas como se calcula!

Maximizar a qualidade dos dados modelo

Para entregar consistentemente a mais alta qualidade de previsão, meteoblue utiliza uma combinação de estratégias:

  • Cobertura de grandes áreas por modelos de alta resolução
    • Usamos as capacidades dos nossos computadores para calcular mais áreas de modelos, podendo melhorar a qualidade dos dados em superfícies muito maiores.
  • Statistiques pour le postprocessing
    • Usando muitos milhares de estações de medição e métodos estatísticos avançados desenvolvidos por nós, removemos erros sistemáticos de nossas previsões de modelo. Exemplos são MOS ou o cálculo de consenso de diferentes modelos.
  • Nowcasting para variáveis especiais
    • Usamos técnicas especiais para a produção de previsões a curto prazo, tais como rainNOW .
  • Mensagens de utilizadores
    • Oferecemos o blog meteorológico que permite aos utilizadores anunciar as condições correntes e continuamente comparar o modelo à realidade.
  • Previsões especializadas
    • Para aplicações que dependem de informações meteorológicas locais precisas (como a previsão de energia eólica, administração de prédios), meteoblue faz adaptações especializadas utilizando medições meteorológicas locais.
  • Comparação com clima local
    • Com o meteograma clima, podemos mostrar como as previsões se comparam a anos prévios, dando uma medida de probabilidade.
  • Controle de qualidade
    • Comparando previsões de forma contínua às medições, controlamos e aperfeiçoamos constantemente a nossa qualidade de previsão.

Assim, oferecemos várias opções diferentes para obter a melhor previsão possível com base nas necessidades específicas dos nossos utilizadores. Veja o que "eles dizem".

Modelo de geração de dados (para programadores)

Model forecast update process

Model forecast update process

Um esquema do processo de cálculo do modelo é mostrado na imagem ao lado. A atualização dos dados depende da acessibilidade dos domínios de modelo e das etapas do processo envolvidas na geração de dados (por exemplo, pós- tratamento, MOS) e de transmissão de dados (por exemplo: API, FTP, email ou outros).

NMM = Nonhydrostatic Mesoscale Model.
MOS = Model Output Statistics.

Execução dos modelos de outras fontes

Desde 2014, meteoblue usa simulações de modelos e observações de multiplas fontes para produzir previsões, nowcast e históricos meteorológicos. Os tempos de atualização destes podem variar, levando a atualizações mais frequentes por dia.