O meteoblue Learning MultiModel (mLM) é uma nova técnica de pós-processamento dos dados (brutos) de modelos numéricos de previsão do tempo usando medições meteorológicas. O mLM lê os dados reais de medição do tempo e seleciona o melhor modelo de simulação para fazer uma previsão.

Atualmente, o mLM é validado e implementado para temperatura do ar, temperatura do ponto de orvalho e velocidade do vento. Planejamos o desenvolvimento do mLM para outras variáveis ​​meteorológicas.

Temperatura-mLM

A precisão do modelo do mLM foi testada por um ano antes da introdução em agosto de 2018.

A precisão do modelo operacional do mLM foi verificada por um período de 2 meses (setembro, outubro de 2018) em mais de 30.000 estações meteorológicas em todo o mundo. Esta análise mostra uma precisão do modelo de 1,2 K para a previsão de 24 horas adiante (24h) e uma precisão do modelo de 2,0 K para a previsão de 6 dias. A precisão do modelo da previsão de 24 horas do mLM é assim significativamente melhor do que os padrões estabelecidos:

• 0.8 K melhor que usando modelos numéricos de previsão climática 'brutos' (previsão de 24h).
• 0,3 K melhor que com modelos de simulação usando MOS .
• 0,3 K melhor que o modelo de reanálise ERA5 (que usa medições para correção do modelo)

Pudemos demonstrar que a previsão do mLM para a temperatura do ar 6 dias adiante é tão boa quanto a previsão de 24h de modelos numéricos de previsão climática 'brutos'. Esta melhoria corresponde à melhoria média alcançada pela previsão do tempo a cada 10 anos nas últimas décadas.

Os resultados de validação para as outras variáveis onde o mLM já está implementado seguirão em breve.

Para maiores informações, por favor, consulte a documentação técnica.