Limitações técnicas

Resolução espacial

Nossos estudos de verificação (Verificação da seção NEMS) mostrou que a precisão da simulação de precipitação do modelo de maior resolução (4 km na Europa) é, em média, menor do que a dos modelos de menor resolução (12 km e 30 km), devido à ocorrência em pequena escala de eventos de precipitação. Isso pode ser entendido imaginando-se uma pequena tempestade avançando. Com uma célula de grelha de 4 km, é provável que a trilha real da tempestade passe por células de grelha diferentes da trilha simulada.

Como resultado, a simulação produzirá dois rastros de célula de grade errados: um, em que a tempestade foi simulada, mas não passou, e outro, em que nenhuma tempestade foi simulada, mas de fato passou. A adoção de um modelo de resolução mais baixa reduz esse problema, pois a mudança entre a trilha simulada e a real teria de ser muito maior para que houvesse a mesma probabilidade de prever duas trilhas de células de grade erradas simultaneamente. Os resultados mais precisos do modelo puro são obtidos com uma resolução espacial de 6 a 12 km. A simulação de 12 km provou ser mais precisa do que a simulação com resolução de 30 km. Exceções a esses resultados são encontradas em regiões de montanhas, onde os modelos de resolução mais alta produzem melhor precisão de precipitação do que os modelos de resolução mais baixa, porque os primeiros têm uma melhor compreensão da topografia.

Disponibilidade de dados de baixa e alta resolução com meteoblue

Dados meteorológicos históricos: Nossa interface history+ permite escolher entre modelos de alta e baixa resolução. A disponibilidade dos modelos depende do local selecionado. Na interface history+, você pode selecionar entre diferentes modelos meteorológicos (modelo de reanálise ERA5 com resolução de 30 km, NEMS de baixa resolução com 30 km e um modelo NEMS regional). Lembre-se de que os dados de alta resolução só estão disponíveis para um intervalo de tempo limitado, dependendo do modelo escolhido. A disponibilidade dos dados também está documentada no menu suspenso de seleção de modelos.

Dados de previsão: Nossa Forecast API não faz distinção entre modelos puros diferentes, pois os dados fornecidos são uma composição de Multimodel baseada em vários modelos meteorológicos com diferentes resoluções espaciais. Além disso, o nowcasting é aplicado quando os dados estão disponíveis. Como consequência, a previsão é calculada especificamente para a coordenada selecionada.

Desempenho geral dos modelos meteorológicos

Os modelos meteorológicos são baseados em equações que calculam as condições atmosféricas para capturar a realidade da forma mais precisa possível. Dentro dessas aproximações, cada modelo carrega suas próprias incertezas, que resultam em certos erros de previsão inevitáveis. Para algumas variáveis meteorológicas, esses erros de previsão aparecem com mais frequência do que para outras. Especialmente no caso da precipitação, queremos que nossos usuários entendam os motivos dos possíveis erros de previsão, sobre os quais, em alguns casos, não temos influência.

Além de nossos próprios modelos, o meteoblue coleta e distribui uma ampla gama de diferentes conjuntos de dados de precipitação de operadores terceirizados. Além de um grande número de modelos próprios globais (2 modelos) e regionais (14 modelos), o banco de dados do meteoblue também contém modelos de previsão como o GFS (NOAA) e o ICON (DWD), modelos de reanálise como o ERA5 (ECMWF), conjuntos de dados observacionais de satélite como o CHIRPS2 e o CMORPH, que são aprimorados por correções com medições de precipitação, assim como dados de radar para algumas regiões (devido a vários motivos, não é possível oferecer dados abrangentes de radar para todo o mundo). Como todos esses conjuntos de dados vêm com diferentes vantagens e imprecisões, podem ocorrer diferenças marcantes na precisão, dependendo da hora e do local da consulta. Mais informações podem ser encontradas em nossas páginas de verificação.

Para concluir; não é possível definir facilmente um conjunto de dados que tenha a melhor precisão para todos os usos e locais. Além disso, é difícil estimar qual conjunto de dados tem a melhor qualidade nessa situação, sem uma medição de alta qualidade a uma distância razoável.

Erros nas observações de radar

Como acontece com quase todos os dados de medição e aquisição, as imagens de radar podem conter erros significativos. A frequência dos erros depende da qualidade e da manutenção do dispositivo de radar, bem como das medidas de controle de qualidade adotadas pelos operadores.

Normalmente, os países operam suas próprias redes de radar. meteoblue faz uso de uma seleção dos conjuntos de dados assim fornecidos para exibir como uma camada de mapa meteorológico. Isso significa que, sempre que um dispositivo de radar apresentar erros técnicos, esses erros também poderão ser vistos em nossos mapas. É importante que nossos clientes e usuários entendam que não temos acesso direto aos dispositivos e, portanto, temos que contar com os trabalhadores de manutenção locais para resolver quaisquer problemas - o que significa que nem sempre podemos garantir uma exibição impecável do radar nos mapas.

Atenuação de feixes de radar

Se uma chuva forte, como uma tempestade de granizo, se desenvolver nas proximidades do dispositivo de radar enquanto um evento de chuva intensa já estiver ocorrendo na mesma direção, mas a uma distância maior, a chuva poderá atenuar o feixe do radar a tal ponto que a precipitação forte original não será mais detectada pelo dispositivo. Da mesma forma, uma chuva forte também pode interferir na detecção de uma tempestade de granizo.

Em geral, esse fenômeno pode distorcer as previsões de eventos extremos de precipitação. Ao usar uma rede de radares, ou seja, um sistema composto por vários radares, esse problema pode ser amplamente eliminado. No caso de radares locais e autônomos, como os radares meteorológicos aéreos, no entanto, esse erro de previsão deve ser considerado.

Da mesma forma, outros obstáculos, como torres de televisão, mastros de rádio e turbinas eólicas, podem inibir os ecos de precipitação, criando lacunas no radar.

"Ecos fantasmas"

Outro fenômeno que pode afetar a qualidade do radar são os chamados "ecos fantasmas", que geralmente ocorrem durante condições climáticas de inversão. Eles se formam quando os feixes de radar são refratados nos limites da inversão e refletidos em direção à superfície da Terra. O radar então identifica esse chamado "alvo terrestre", que é atingido pelo feixe refletido, como precipitação.

Às vezes, vemos um eco fantasma circular, o que indica um radar mal ajustado. A figura abaixo mostra uma imagem de radar muito estranha, que foi claramente causada por um mau funcionamento.

Também é possível que os feixes de radar sejam refletidos na superfície da água. Nesses casos, muitas pequenas nuvens de precipitação são criadas na imagem do radar, que, no entanto, não são realmente indicativas de chuva.

Em geral, no caso de padrões estranhos, a comparação com os dados METAR e de satélite pode ser usada para uma melhor interpretação da imagem do radar.

Listras na imagem do radar

Às vezes, podem aparecer listras como as mostradas na imagem abaixo, que são um exemplo de interferências que podem ser causadas por torres de celular. Com a constante expansão de novas e múltiplas torres de celular, esse fenômeno pode ocorrer com mais frequência e, assim, afetar a previsão de precipitação por meio de dados de radar.