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:

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 > lady-magnifying-glas-preview.jpg

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:

Comparação da precisão da previsão para o dia seguinte de diferentes provedores meteorológicos: Valores de erro de temperatura (MAE, MBE) e capacidade de detectar eventos de precipitação (HSS)
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

Não acredite apenas em nossa palavra - experimente você mesmo nossos dados meteorológicos

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