Mais alta precisão
meteoblue fornece a mais alta precisão de dados meteorológicos documentados publicamente para qualquer local do mundo.
Qualidade feita na Suíça
Tornando o big data pequeno e decisivo.
Como podemos conseguir isso?
Tempo perto de você: Redimensionamento de alta resolução
Os modelos de previsão do tempo fornecem apenas uma resolução grosseira de 1 a 30 km, que descreve bem os padrões climáticos gerais ("Amanhã, esperamos tempo ensolarado e quente no norte da Itália"), mas tem seu limite se precisarmos de informações mais localizadas, ensolarado e quente no norte da Itália"), mas tem seu limite se precisarmos de informações mais localizadas ("14,5° C e 10 mm de chuva amanhã entre 15 e 16 horas em Milão").
meteoblue desenvolveu modelos hiperlocais para reduzir a resolução espacial para 10 m com a maior precisão possível.
Combinação de todas as fontes de dados disponíveis em uma cadeia de processos operacionais
Com nossa cadeia de processos exclusiva e complexa, que inclui tecnologia de ponta e uma grande variedade de fontes de dados, alcançamos a mais alta exatidão e precisão documentadas.
Como o diagrama acima indica, contamos com estações meteorológicas, sondagens e dados de satélite da OMM, bem como em um sistema de observação global e assimilação global para alimentar nossos modelos. Os modelos globais, bem como as saídas de modelos de áreas limitadas, são uma parte importante da entrada para o meteoblue Learning MultiModel, nossa tecnologia proprietária. Outras fontes de dados são estações meteorológicas parceiras com assimilação de área limitada, radar de chuva e outras estações meteorológicas. Juntamente com dados históricos, observações, e nossa garantia de qualidade, o meteoblue Learning MultiModel (mLM) encontra a melhor previsão do tempo.
Dependendo da situação climática, do local, da estação ou do horário específico, uma previsão de um modelo meteorológico numérico pode ser mais precisa do que a de outro. É por isso que usamos dados de mais de 30 modelos meteorológicos e previsões feitas por serviços meteorológicos nacionais e instituições científicas de todo o mundo e os combinamos com nossa inteligência artificial para criar a previsão mais provável.
Nossos dados são então disponibilizados via API e plugins no meteoblue.com, bem como em outros sistemas e sites parceiros e sites parceiros, e são disponibilizados em uma grande variedade de formas: símbolos meteorológicos simples, meteogramas precisos, rainSPOT, mapas meteorológicos, arquivos de histórico meteorológico, entre outros.
Faixa de dados exclusiva: Centenas de variáveis meteorológicas e fontes de dados
Processamos terabytes de dados todos os dias para obter a maior precisão possível combinando uma ampla gama de fontes de dados:
- modelos meteorológicos proprietários de meteoblue & modelos meteorológicos de terceiros
- Medições das estações meteorológicas
- Imagens de satélite em tempo real
- Observações de radar de chuva
- Modelo de elevação digital
- Classificações de uso da terra
Para obter mais informações, consulte nossa página de fontes de dados
Princípios científicos: Verificação e aprimoramento contínuos
Comparamos constantemente nossa previsão operacional com as medições de centenas de milhares de estações meteorológicas em todo o mundo, como todos podem verificar em nossas verificações de curto prazo . Realizamos estudos de verificação científica para nossos modelos meteorológicos próprios e de terceiros, e publicá-los em nossas páginas de precisão dos dados meteorológicos. Portanto, usamos diferentes medidas de erro científico, como o erro absoluto médio (MAE), Mean Bias Error (MBE), Heidke Skill Score (HSS) e muitas outras. A tabela a seguir oferece uma visão geral dos valores de erro médio (MAE) de diferentes abordagens de modelo para as principais variáveis meteorológicas:
| Abordagem de modelo | Temperatura do ar | Velocidade do vento | Precipitação anual | Temperatura do ponto de orvalho | |
|---|---|---|---|---|---|
| Previsão | meteoblue Learning MultiModel | 1.2 K | - | 170 mm | - |
| MOS | 1.5 K | 1.2 m s-1 | - | 1.7 K | |
| Modelos de previsão do tempo | 1.7 - 2.2 K | 1.5 - 1.7 m s-1 | 220 - 230 mm | 1.9 - 2.4 K | |
| Históricos | Atualizações em tempo real(NEMS30) | 2.1 K | 1.7 m s-1 | 220 mm | 2.2 K |
| Modelos de reanálise | 1.5 K | 1.5 m s-1 | 120 - 180 mm | 1.6 K |
Essas medidas de erro também podem ser usadas para mostrar o potencial de vários modelos para melhorar a a previsão, detectando a combinação ideal de 5 modelos meteorológicos diferentes:
Para mais verificações científicas
Precisão dos dados meteorológicos
meteoblue possui a mais alta precisão documentada publicamente. Nesta seção elaboramos sobre como verificamos exatamente a máxima precisão de nossos serviços meteorológicos e fornecemos métricas de erro detalhadas para diferentes variáveis e fontes de dados de dados históricos e de previsão.
Transparência: Comparação de meteoblue com os concorrentes
Para provar que podemos superar a concorrência, comparamos nossa previsão operacional com outros provedores (mesmo que tenhamos que pagar por seus dados). A comparação dos dados de precipitação dados de precipitação e temperatura de 475 estações meteorológicas confirmou que a meteoblue é, em geral, o o provedor mais preciso para a previsão do dia seguinte:
| Modelo puro | MAE [°C] | MBE [°C] | (HSS) Eventos > 0.1 mm |
(HSS) Eventos > 1 mm |
(HSS) Eventos > 10 mm |
|---|---|---|---|---|---|
| meteoblue | 1.29 | -0.16 | 0.51 | 0.49 | 0.37 |
| Fornecedor_A | 1.61 | -0.52 | 0.40 | 0.44 | 0.33 |
| Fornecedor_B | 1.26 | -0.02 | 0.42 | 0.47 | 0.36 |
| Fornecedor_C | 1.48 | -0.21 | 0.44 | 0.47 | 0.35 |
| Fornecedor_D | 2.03 | -0.23 | 0.36 | 0.37 | 0.23 |
Confiabilidade vs. precisão
No contexto da previsão do tempo, a precisão se refere ao nível de detalhe e resolução das previsões, enquanto a confiabilidade se refere ao grau em que as previsões correspondem às condições climáticas reais.
A precisão geralmente se refere à proximidade entre as medições do mesmo item. Para um fornecedor de dados meteorológicos, como o meteoblue, a precisão envolve tanto a dimensão espacial quanto a temporal. Especificamente, isso significa ter dimensões espaciais exclusivas de ponto a grade e dimensões temporais exclusivas do passado, nowcast, previsão para as previsões climáticas.
Para ilustrar isso com um exemplo: uma previsão do tempo com alta precisão pode fornecer previsões detalhadas para locais e períodos de tempo específicos, enquanto uma previsão com menor precisão pode fornecer informações mais gerais que abrangem uma área ou um período de tempo maior.
A confiabilidade, por outro lado, refere-se à proximidade de uma previsão em relação ao valor verdadeiro ou aceito de uma medição. Nós acreditamos que a mais alta confiabilidade e transparência são necessárias para sermos um fornecedor confiável de dados meteorológicos. Confiabilidade refere-se, portanto, ao grau de correspondência entre as previsões e as condições meteorológicas reais. Uma previsão do tempo com alta confiabilidade preveria corretamente a temperatura, a precipitação e outras condições meteorológicas na maior parte do tempo, enquanto uma previsão com baixa confiabilidade frequentemente estaria incorreta ou apenas parcialmente correta.
Confirmação de que o meteoblue entrega a mais alta precisão
- Com transparência, os níveis de confiabilidade são documentados para os dados meteorológicos
- Usamos mais de 30 modelos de simulação climática
- Visualização ao vivo de animações de satélite e radar para qualquer lugar do mundo
- Com a confiança de mais de 72 milhões de usuários do site - veja o que eles dizem
- Primeira escolha de 3000 clientes comerciais vindos de mais de 100 países
- Operação de mais de 100.000 estações meteorológicas em tempo real
- Mais de 99,99% de disponibilidade de nossa API meteorológica nos últimos 5 anos
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