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Precisão dos dados meteorológicos

Variáveis meteorológicas

Modelos atmosféricos

Disponibilidade dos dados

  1. O que é a verificação?
  2. Porquê publicar dados de verificação?
  3. Um resumo dos principais resultados
  4. O que está a ser verificado? Precisão dos dados por Fonte de Dados
  5. Precisão por variável
  6. Precisão por intervalo de tempo (previsões, dados históricos)
  7. Precisão por região
  8. Precisão por temporada
  9. Precisão por tecnologias
  10. Precisão em comparação com outros fornecedores
  11. Precisão ao longo do tempo
  12. Literatura

O que é a verificação?

A verificação é o processo de avaliação da exatidão da informação. Com meteoblue, realizamos regularmente uma verificação extensiva dos nossos próprios dados meteorológicos, bem como de outras fontes de dados meteorológicos (principalmente modelos de simulação), comparando-as com outras medições e observações.

Portanto, podemos assegurar que os nossos serviços forneçam serviços altamente precisos (e melhorando continuamente) de dados históricos e meteorológicos previstos.

Porquê publicar dados de verificação?

Em 2010, meteoblue tornou-se o primeiro serviço meteorológico comercial a nível mundial a publicar regularmente dados de verificação e atualizações diárias de precisão local no website da empresa.

Nosso raciocínio por trás da publicação desses dados se baseia em nosso compromisso com a transparência, que é uma parte da filosofia de nossa empresa. Queremos que nossos clientes saibam o que esperar de nossos serviços, e assim permitir que eles tomem uma decisão informada antes de entrar em contato conosco. As publicações também servem como uma vitrine da alta qualidade de nossos dados e como referência para nossa melhoria contínua.

Esta página e suas subpáginas lhe mostrarão alguns dos estudos mais importantes sobre a precisão e o desvio entre as simulações meteorológicas e medições.

Um resumo dos principais resultados

Os resultados mais importantes alcançados por meteoblue refletem nos nosso dados únicos:

  • Previsões de temperatura alcançam um MAE horário (Erro médio absoluto) de 1.2°C para Previsão para 24 horas - desde 2018.
    Isto pode - em média - ser considerado tão preciso quanto duas medidas tomadas dentro de 100 metros de distância.
  • Previsões de temperatura alcançam um MAE horário de 0.8°C para Previsão para 12 horas.
    Isto pode - em média - ser considerado tão preciso quanto duas medidas tomadas em lados opostos de uma casa.
  • Previsão da velocidade do vento alcançam um MAE horário de 1.8 m/s para uma previsão para 24 horas.
    Isto pode - em média - ser considerado tão preciso quanto duas medidas tomadas a 100 metros de distância.
  • Previsões de precipitação chegam à HSS de 0.49 para precipitação diária > 1 mm para previsão para 24 horas.
    Isto pode - em média - ser considerado mais preciso do que o modelo de reanálise ERA5, que recalcula simulações usando medidas em uma grade de 30x30km.

Desde 2018, estes continuam sendo os mais altos níveis de precisão documentados publicamente no setor.

O que está a ser verificado? Precisão dos dados por Fonte de Dados

Verificamos principalmente simulações (de modelos numéricos), porque estas oferecem a mais ampla cobertura espacial e temporal.
Observações e medições também podem (e devem) ser verificados.

Precisão por variável

A precisão de um modelo de simulação meteorológica depende significativamente da variável meteorológica escolhida. Variáveis meteorológicas como a temperatura do ar de 2m, pressão superficial ou a altura geopotencial de 500hPa são tipicamente calculadas com alta precisão, enquanto outras variáveis como precipitação e rajadas de vento têm uma precisão menor, normalmente causadas por variações espaciais em pequena escala, que não são resolvidas em modelos meteorológicos.

As variáveis-chave que verificamos são as seguintes:

Variáveis como a direção do vento, tempo de sol, cobertura de nuvens, evapotranspiração, entre outras, são muito mais difíceis de serem verificadas, devido à falta de dados de medição abrangentes e as muitas interações de algumas dessas variáveis com as condições locais (por exemplo, a cobertura de nuvens depende da topografia e da exposição, a evapotranspiração depende do estado de crescimento das plantas).

Tais variáveis podem ser verificadas sob a forma de projetos específicos e focalizados.

Temperatura do ar

A temperatura do ar à 2m é melhor calculado pelo meteoblue Learning MultiModel (mLM) com valores de MAE (Erro médio absoluto) = 1.2 K. O MOS entrega previsão da temperatura do ar com a mesma precisão que o modelo de reanálise ERA5 (MAE = 1,5 K), o que é recomendado para conjuntos de dados históricos. Os modelos globais de previsão do tempo "isolados" (puros) performam na faixa entre 1.7 e 2.2 K. Portanto, a previsão de 6 dias do MultiModel meteoblue é tão boa quanto a previsão de 1 dia de um modelo de previsão numérica do tempo 'isolado' (puro).

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Velocidade do vento

A incerteza do modelo das previsões de velocidade do vento 10m estão entre 1.5 - 1.7m s-1 usando modelos de previsão do tempo "isolados", e para dados históricos 1.5 m s-1 usando o modelo de reanálise ERA5. O erro do modelo poderia ser reduzido a 1.2 m s-1 para simulações de modelos com MOS.

Mais informações

Radiação

meteoblue calcula radiação para a superfície terrestre e marítima e para as camadas atmosféricas, tanto como luz solar direta e indireta, bem como a radiação refletida das nuvens ou da superfície. As simulações meteoblue para a radiação de superfície global são consistentes em todos os continentes e atingem um valor mensal de erro absoluto médio de 1-15% em 95% de todos os lugares.

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Precipitação

A habilidade do modelo de evento diários de precipitação diminui com o aumento da intensidade da precipitação. Os modelos numéricos de previsão meteorológica são a melhor fonte para detecção de pequenos eventos de precipitação. Para eventos de precipitação intensa, a habilidade do modelo de observações de satélite é maior do que aqueles dos modelos de previsão numérica do tempo. A habilidade do modelo não poderia ser aumentada misturando dois (ou mais) modelos para eventos diários de precipitação.

Para dados históricos, somas de precipitação anual são melhor calculadas usando observações de satélite de CHIRPS2, que são corrigidas com o mesmo conjunto de dados de medição usado para verificação neste estudo. A precisão do modelo de CHIRPS2 em regiões sem estações de medição é, portanto esperada que seja significativamente menor e até certo ponto desconhecido.

Mais informações

Ponto de orvalho/condensação

A precisão do modelo para o ponto de orvalho/condensação é ligeiramente menor do que a precisão do modelo para a temperatura do ar. Os valores MAE estão entre 1,9 - 2,4 K para modelos de previsão numérica do tempo e 1,6 K para um modelo de reanálise. A precisão das simulações de modelos com MOS está em uma faixa semelhante àquelas de modelos de reanálise.

Mais informações

Precisão por faixa de tempo (previsões, dados históricos)

Para mais informações, consulte nossa página sobre fontes de dados.

Precisão por região

A precisão das simulações depende dos seguintes fatores:

  • Topografia da área
    As montanhas produzem uma distribuição muito mais variada de estados climáticos do que as planícies.
  • Cobertura da área
    O tipo de superfície (água, pântanos, campos, florestas, rochas, areia, etc.) influencia a variabilidade do tempo e, consequentemente, a precisão da simulação.
  • Eventos meteorológicos
    Os eventos meteorológicos variam de macroescala (ventos alísios, frentes, furacões) à microescala (convecção, neblina, tempestades, tornados). A freqüência de tais eventos depende do clima regional.
  • Precisão da medição
    Embora as medidas sejam independentes da geografia, a distribuição regional varia, com medidas geralmente mais disponíveis a partir de regiões com alta densidade populacional. Você pode ver as medições em tempo real em nossos mapas.

Todos estes fatores variam de acordo com a região. meteoblue tem conduzido os mais abrangentes estudos disponível publicamente sobre a distribuição de precisão global.

Precisão por estação

As estações têm influência na precisão das simulações (e até mesmo das medições), principalmente porque certas estações produzem mais eventos em microescala (tais como tempestades, tornados) que são mais difíceis de simular e medir.

Mais informações podem ser encontradas em alguns dos estudos realizados em nosso programa de cooperações científicas.

Precisão por tecnologias

A precisão das simulações depende da tecnologia utilizada. As principais abordagens são as seguintes:

  • Modelos, que produzem resultados brutos em diferentes resoluções do modelo
  • MOS (Model Output Statistics), é um método que utiliza medições locais para corrigir o resultado do modelo através de pós-processamento estatístico. Seus resultados dependem da proximidade dos locais de medição
  • A versão avançada da técnica MultiModel (MM) utiliza uma abordagem de aprendizagem, que seleciona o mais adequado entre muitos modelos utilizando medidas meteorológicas. Pode ser aplicado em ares maiores, uma vez que os modelos cobrem regiões inteiras.

Uma comparação da precisão dos diferentes métodos pode ser encontrada na página de verificação para temperatura.

Mais informações podem ser encontradas aqui.

Precisão em comparação com outros fornecedores

meteoblue alcança resultados excepcionais quando comparado a outros fornecedores de dados meteorológicos:

Comparação entre fornecedores: Temperatura MAE (12-35h de previsão por hora)

Em um estudo de comparação global para previsão de temperatura por hora com 24 horas de antecedência, que abrange 475 estações, meteoblue ficou em segundo lugar com 1.29°C MAE comparado a 1.26°C do melhor fornecedor.

Para a previsão 12 horas à frente, meteoblue ficou em primeiro com 0.9°C MAE comparado a 1.16°C do melhor fornecedor seguinte.

Para a previsão da velocidade do vento com 24 horas de antecedência, meteoblue ficou em primeiro com 1.36 m/s MAE comparado a 1.38 m/s do próximo melhor fornecedor.

Comparação entre fornecedores: Precipitação (12-35h de previsão por hora)

Em um estudo comparativo global para a previsão de precipitação diária com 24 horas de antecedência de >0.1mm e >1mm, meteoblue teve uma pontuação HSS (Heidke Skill Score) de 0.51 e 0.49 respectivamente, muito melhor do que qualquer outro fornecedor, que vieram com 0.44 e 0.47. A previsão de precipitação meteoblue foi melhor que a reanálise da ERA 5, que alcançou 0.42 e 0.44.

Precisão ao longo do tempo

Os modelos numéricos de previsão meteorológica têm sido continuamente melhorados nas últimas décadas. Por volta de 1980, a previsão da temperatura do ar 24 horas antes foi calculada com uma precisão de cerca de 70%, que tinha aumentado para cerca de 90% até 2018: a previsão de 72h é hoje tão boa quanto a previsão de 24h era de 40 anos atrás. A precisão da altura geopotencial de 500 hPa (cerca de 5 km de altitude) dos modelos numéricos de previsão meteorológica é ainda maior do que a precisão da simulação da temperatura do ar de 2 m. A evolução da precisão do modelo ao longo do tempo pode ser vista na figura a seguir (Fonte: ECMWF).

Três fatores principais são responsáveis pelo aumento da precisão dos modelos nos últimos 40 anos:

Evolução da capacidade de previsão [%] da altura geopotencial de 500hPa de 1980-2013.<br />(Source: ECMWF, 2013)

  1. Condições iniciais mais precisas
    Os modelos numéricos de previsão meteorológica começam os cálculos com uma estimativa muito melhor das condições atmosféricas. Novas técnicas de medição meteorológica (por exemplo, observações de satélite), medições mais difundidas e precisas são responsáveis por esta melhoria.
  2. Resolução mais alta
    O aumento da potência computacional permite uma resolução horizontal e vertical mais fina dos modelos de previsão numérica do tempo.
  3. Melhores parametrizações de sub-grids
    A parametrização de sub-grids melhorou nos últimos 40 anos, à medida que os cientistas desenvolveram melhores algoritmos para estimar processos de sub-grids, tais como tempestades e turbulência atmosférica, principalmente com a ajuda de experimentos de medição de alta qualidade.

Esperamos que a tendência de aumento da precisão continue nas próximas duas décadas, e pretendemos permanecer como líder nesse progresso.

Literatura

Um amplo estudo de verificação da temperatura do ar, velocidade do vento, precipitação e do ponto de orvalho realizado mais de 10.000 estações meteorológicas em todo o mundo para o ano 2017 podem ser baixadas abaixo:

meteoblue_verification_global_Summary_2017_EN_20181113z10.pdf (4.23 MB)

Uma verificação global da temperatura, temperatura do ponto de orvalho e velocidade do vento para o novo não-hidrostático Modelo Multiescala na Grade B (NMMB) é calculado para um período de 3 anos (2010-12) usando mais de 9000 condições de estações meteorológicas. As previsões do modelos puros, bem como as previsões de MOS removidas, são analisadas e comparadas com o GFS operacional da NOAA.

mueller_janjic_2015_verification_AMS.pdf (30.9 MB)

Foi feito um estudo de verificação para a Europa em 2011, comparando a precisão dos modelos meteorológicos com resolução espacial de 40, 12 e 3 km, para a temperatura do ar e velocidade do vento, utilizando MOS e modelos crudos. O estudo pode ser baixado aqui:

meteoblue_NMM_validation_mueller_2011.pdf (1.60 MB)