Precipitação

  • A previsão de precipitação de meteoblue é mais precisa do que o modelo de reanálise pós-processado ERA5 para intensidades normais.
  • Na comparação do provedor de 2021, a previsão do meteoblue teve o HSS (Heidke Skill Score) mais alto.
  • O desempenho superior do modelo se deve aos métodos de pós-processamento usados para a previsão de meteoblue, como a mistura de vários modelos.
  • A resolução horizontal mais detalhada do modelo não melhora o desempenho do modelo: NEMSGLOBAL (30 km) vs. NEMS12 (12 km) e NEMS4 (4 km).
  • As métricas de erro são muito semelhantes quando se comparam modelos de anos diferentes para muitas estações (compare o estudo de verificação de 2017 e o estudo de verificação de 2019).
  • As métricas de erro podem variar significativamente para diferentes continentes ou regiões menores.
  • Recomendamos o uso do meteoblue MultiModel para a previsão operacional, pois os eventos diários de precipitação, bem como as somas anuais de precipitação, são reproduzidos satisfatoriamente.
  • Os resultados entre diferentes estudos podem variar devido a um número diferente de estações, diferentes períodos de tempo analisados ou diferentes fornecedores de dados de medição.
Heidke Skill Score (HSS) para três eventos de precipitação diária diferentes (1 mm; 10 mm; 50 mm) para o modelo de reanálise histórica ERA5, o modelo de previsão numérica do tempo GFS, a observação por satélite CHIRPS2 e o meteoblue MultiModel.
Previsão Precipitação diária
> 1mm
Precipitação diária
> 10mm
Precipitação diária
> 50mm
meteoblue MultiModel 0.47 0.36 0.14
ERA5 0.45 0.35 0.14
NEMS 0.42 0.30 0.13
GFS 0.42 0.30 0.12
CHIRPS2 0.30 0.31 0.19

Simulações de eventos de precipitação e o volume, bem como os volumes reais de precipitação, são variáveis muito importantes em meteorologia, que apresentam simultaneamente uma ocorrência altamente variável em pequenas distâncias, devido à sua natureza física complexa e, portanto, estão entre as variáveis mais difíceis de simular com alta precisão.

Nesta seção, apresentamos uma visão geral do desempenho de nossa previsão de precipitação, não apenas em comparação com vários modelos numéricos de previsão do tempo, mas também em comparação com outros provedores de serviços meteorológicos. Além disso, queremos garantir que nossos usuários estejam cientes de algumas das mais importantes considerações de precisão relacionadas às previsões de precipitação, para que possam interpretar corretamente os dados e as possíveis deficiências.

Estudos de verificação

A previsão de precipitação em modelos numéricos de previsão do tempo está ganhando cada vez mais importância econômica para várias aplicações, como irrigação, agricultura, geração de energia hidrelétrica ou alerta de inundação. Esses modelos numéricos de previsão do tempo têm sido continuamente aprimorados nas últimas décadas.

Em nossos estudos de verificação, analisamos o desempenho do modelo de precipitação usando vários modelos puros de previsão numérica do tempo e a previsão do meteoblue MultiModel. Os resultados do modelo foram comparados com as medições de precipitação de até 10.000 estações meteorológicas de todo o mundo. Além disso, realizamos uma análise de concorrência, na qual comparamos nossa precisão de previsão com a precisão de previsão de outros provedores de serviços meteorológicos. A meteoblue realiza esses estudos exclusivos e extensos de verificação de longo prazo para entender a qualidade dos dados de precipitação, produzidos por nossos próprios modelos, bem como por vários operadores terceirizados.

Ao longo dos estudos, concentramo-nos na precipitação anual histórica das estações meteorológicas, que é de alta prioridade para os clientes, por exemplo, no setor agrícola. Para a previsão, o aumento no desempenho do modelo de eventos únicos (por exemplo, precipitação diária > 1 mm) é mais importante do que os valores absolutos corretos da precipitação anual.

Resumo do HSS (Heidke Skill Score), MAE (erro absoluto médio) e MBE (erro de viés médio) para quatro estudos diferentes
Estudo Número de estações Domínio do modelo Período de tempo Medições Modelo HSS Precipitação diária > 1mm MAE [mm] MBE [mm]
Estudos de verificação 2017 6505 Global 2017 METAR ERA5 0.45 175 - 7
NEMSGLOBAL 0.42 228 - 100
previsão meteoblue 0.47 161 - 8
GFS 0.42 235 + 62
CHIRPS2 0.30 120 + 33
Estudo de verificação 2019 8112 Global 2019 METAR ERA5 0.45 234 - 6
GFS 0.43 270 84
NEMSGLOBAL 0.41 296 - 144
ICON 0.46 253 - 51
Análise da concorrência 100 América do Norte Jan-Jul 2021 METAR previsão meteoblue 0.61 42 + 33
500 Global GSOD previsão meteoblue 0.44 135 + 7
Verificação NEMS 1605 Europa Jan-Jul 2021 GSOD NEMS4 0.41 119 - 64
NEMS12 0.41 85 - 36

Em todos os estudos de verificação, foram realizados testes de plausibilidade para as medições, garantindo a qualidade das medições. Os dados de medição com mais de 30% de lacunas foram excluídos da análise para garantir resultados robustos. Além disso, um controle de qualidade para as medições foi aplicado para excluir medições errôneas.

Para saber mais sobre a precisão de nossa previsão de precipitação e suas limitações, escolha um dos links a seguir.

Episódios diários de precipitação

Saiba mais sobre nossos estudos de verificação baseados em eventos de precipitação.

Soma anual de precipitação

Saiba mais sobre nossos estudos de verificação baseados em quantidade de precipitação.

Considerações sobre a precisão

Como estamos trabalhando continuamente para melhorar nossas simulações de previsão do tempo, também é importante explicar os problemas mais importantes de precisão relacionados às previsões de precipitação, para garantir que nossos usuários possam interpretar corretamente os dados e as possíveis deficiências.

A precipitação é um dos parâmetros mais importantes de uma previsão do tempo, mas também um dos mais difíceis de prever. A verificação normalmente mede a habilidade de um sistema de previsão em prever eventos, ocorrendo quando um determinado volume de precipitação excede um limite em um período de tempo especificado, como 24 horas. Além disso, os volumes acumulados de precipitação são comparados às observações, o que normalmente é feito para períodos mais longos, por exemplo, um ano.

Em geral, é importante diferenciar entre a precisão do volume de precipitação e a precisão do evento de precipitação, com resultados às vezes divergentes. Quando as medidas de precisão forem avaliadas, pense primeiro em suas prioridades: um evento de precipitação é o critério mais importante (por exemplo, é importante saber se o dia de amanhã será totalmente seco ou se haverá alguma chuva) ou o volume de precipitação (por exemplo, é importante saber se choverá 10 ou 30 mm nos próximos 2 dias). Para obter mais informações sobre as limitações de precisão, consulte os links a seguir:

Limitações técnicas

As características técnicas dos modelos meteorológicos e dos sistemas de observação podem levar a limitações na previsão.

Desempenho regional dos modelos

Os modelos podem ter um desempenho melhor ou pior em determinadas regiões do mundo, onde as condições climáticas podem variar bastante.

Dificuldades de visualização e processamento

Às vezes, não é possível evitar imprecisões por meio de abordagens de exibição ou agregação de dados.