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Padrões globais de Previsibilidade

A secção seguinte apresenta um resumo de um estudo sobre os padrões globais de previsibilidade. Este estudo foi orientado por meteoblue para dar uma visão geral da capacidade dos modelos meteorológicos para simular a temperatura local, humidade relativa e velocidade do vento. A definição de previsibilidade permite que os utilizadores avaliem antecipadamente a precisão de uma simulação do tempo para um determinado lugar ou região.

Objetivos do estudo

  • Determinar a capacidade de modelos meteorológicos numéricos para prever a medição mais ampla de variáveis de temperatura, humidade relativa e vento em todo o mundo.
  • Definir medições para previsibilidade da temperatura, humidade relativa e velocidade do vento (variáveis amplamente disponíveis).
  • Comparar modelos meteorológicos numéricos GFS e NMMb em relação à precisão.
  • Determinar a capacidade de MOS (modelo estatístico) para melhorar a previsibilidade.

Metodologia

Temperature NMMb vs. GFS (global): Small seasonal trend; NMMb slightly better though resolution only 33km compared with 22km for GFS; and MOS postprocessing equally effective for both models.

Temperature error worldwide (9500 stations): NMMb (33km) slightly better than GFS (22km); and MOS postprocessing equally effective for both models.

  • Medições de 45.000 estações meteorológicas em todo o mundo, filtradas para ter um mínimo de dados disponíveis a cada três horas e lacunas de não mais do que uma semana.
    • 9'500 Estações em todo o mundo mantiveram-se!
  • 2 modelos de simulação globais:
    • GFS (NOAA/NCEP): 22km de resolução
    • NMMb (meteoblue): 33km de resolução
  • Anos 2010-2012: séries contínuas de dados de horas de simulações 12-35
    • Dados em bruto das previsões dos modelos (RAW data)
    • MOS (Model Output Statistics): pós-processamento da previsão de meteoblue
  • 3 Variáveis: Temperatura, Velocidade do Vento & Temperatura do Ponto de Orvalho
    • Erro quadrático médio (RMS) e erro absoluto (bias) calculados a partir de dados trihorários
    • Para NMMb (e índice de previsibilidade)

Com >8000 estações para 3 variáveis, dados de 3 anos e de cada hora, esta é a mais extensa verificação mundial de variáveis de superfície publicados na literatura.

O NMMb global (meteoblue) com resolução de 33 km produz simulações da temperatura, que são um pouco mais precisas do que GFS com resolução de 22 km.

MOS (modelo estatístico) melhora simulações para 3 variáveis: temperatura, velocidade do vento e temperatura do ponto de orvalho.

Taxas de precisão permanecem razoavelmente constantes ao longo dos anos (2010-2012).

O NMMb global (meteoblue) com resolução de 33 km é um modelo numérico de alto desempenho ao nível dos modelos numéricos mais conhecidos, e por isso é apropriado para testar novos conceitos, tais como a previsibilidade.

Temperature RAW: 0-23 hours; 2010-2012, 9500 stations.

Temperature MOS: 0-23 hours; 2010-2012, 9500 stations; RAW vs. MOS: MAE (RAW > MOS -> 2.5°C > 1.8°C).

Wind speed RAW: 0-23 hours; 2010-2012, 8600 stations.

Wind speed MOS: 0-23 hours; 2010-2012, 8600 stations; RAW vs. MOS: MAE (RAW > MOS -> 2.0m/s > 1.3m/s).

Índice de previsibilidade

Combined predictability for temperature, wind and dewpoint

  • O índice de previsibilidade multi-variada utilizando a previsão NMMb MOS, que corrige erros sistemáticos (bias) e outros efeitos locais.
  • Os erros absolutos das simulações MOS de hora em hora para a temperatura, velocidade do vento e ponto de orvalho são escalados linearmente entre 0-1.
  • Erros absolutos para a temperatura, velocidade do vento e temperatura do ponto de orvalho são considerados com igual peso: Os limites de escala para cada variável são definidos, de tal modo que 10%, com maior erro, bem como 10% com menor erro têm um valor de índice de 0 e 1, respetivamente.

O índice de previsibilidade dá uma boa visão da capacidade de modelos numéricos para prever variáveis meteorológicas (independentes dos efeitos locais).

Conclusão

Previsibilidade (qualidade de simulação esperada) é muito variável em todo o mundo

  • Reino Unido, norte da França, Alemanha e os trópicos são mais fáceis de prever!

Pós-processamento de MOS é altamente eficaz na remoção de erros

  • Padrões de larga escala surgem, diferenças de previsibilidade de menor escala desaparecem.

A meteorologia (e previsibilidade) é regida por escalas muito grandes

  • Clima continental é mais difícil de prever do que o clima marítimo (temperatura).
  • Previsibilidade da velocidade do vento é menor no litoral.
  • Precipitação não foi analisada (neste estudo): mas é mais difícil nas zonas tropicais.

Índice de previsibilidade permite uma diferenciação clara das regiões

  • Os índices regionais podem ser atribuídos para definir a precisão da simulação esperada.

Recomendações

NMMb pode ser usado para gerar simulações meteorológicas com uma precisão superior aos modelos globais existentes (GFS), e adicionalmente oferece uma resolução horária global, para melhor definir a previsibilidade.

O conceito de previsibilidade pode ser utilizado em modelos económicos, para calcular probabilidades regionais da precisão das previsões. Aplicações são possíveis para:

  • Previsões: para definir limites de alerta (por exemplo, previsão de geada);
  • História e arquivo: para calcular o impacto económico das medições baseadas na meteorologia (por exemplo, frequência de ocorrência de determinadas temperaturas, de velocidades do vento, etc.).

Simulações globais horárias NMMb de 1994-2014 estão agora disponíveis e podem ser utilizadas para reproduzir as condições meteorológicas em qualquer parte do mundo com uma precisão conhecida.