V pozadí jsou používány sofistikované počítačové modely k předpovídání budoucího stavu atmosféry. V tomto článku se budeme zabývat některými z nejpoužívanějších globálních meteorologických modelů: GFS, ECMWF, UKMO, ICON, GEM a ARPEGE. Každý model má své silné stránky a oblasti, na které je primárně určen.
Global Forecast System (GFS)
Vyvinutý Národním centrem pro environmentální předpověď (NCEP) ve Spojených státech, GFS je jedním z nejstarších a nejuznávanějších globálních modelů předpovědi počasí. Používá složité matematické rovnice k simulaci atmosféry Země a k předpovídání různých meteorologických parametrů, včetně teploty, srážek, větrných vzorů a tlakových systémů. Model GFS pracuje s relativně hrubým rozlišením, ale poskytuje spolehlivý globální přehled až na dva týdny dopředu.
Model GFS prošel několika aktualizacemi a vylepšeními v průběhu let. V posledních letech přinesla implementace verze GFS verze 16 (GFSv16) významné vylepšení jeho výkonu. Tato aktualizace zahrnuje vylepšené fyzikální schémata, zvýšené rozlišení a pokročilé techniky asimilace dat. Tato vylepšení vedla k přesnějším předpovědím, zejména pro extrémní povětrnostní události a dráhy tropických cyklón. Nejnovější verze je co do spolehlivosti zhruba srovnatelná s konkurenčním modelem ECMWF.
European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)
Model ECMWF je široce uznáván jako jeden z nejvyspělejších numerických modelů předpovědi počasí na světě. Využívá sofistikované algoritmy a techniky vysoce rozlišovací asimilace dat k generování velmi přesných předpovědí. Model ECMWF je proslulý svými dlouhodobými a střednědobými předpověďmi, poskytujícími podrobné informace o povětrnostních vzorech až na dva týdny dopředu. Jeho vysoké rozlišení je zvláště cenné pro krátkodobé předpovědi a analýzu regionálního počasí.
Model ECMWF pracuje na globální úrovni, poskytující globální pokrytí se zaměřením na Evropu a okolní regiony. Zahrnuje pokročilé techniky, jako je ansámblová předpověď, která zahrnuje spuštění několika simulací se drobnými odchylkami v počátečních podmínkách, aby se zohlednily nejistoty v atmosféře. Tento souběžný přístup pomáhá zachytit rozsah možných povětrnostních scénářů a zlepšuje spolehlivost předpovědí.
Model ECMWF má na vysoké úrovni zejména práci s nejistotou. Díky svým pokročilým ansámblovým předpovědím známým jako European Ensemble Prediction System (EPS). EPS generuje několik předpovědí s drobnými odchylkami v počátečních podmínkách, které se používají k vytvoření pravděpodobnostních předpovědí. Tyto předpovědi naznačují pravděpodobnost různých povětrnostních výsledků a umožňují předpovědním meteorologům komunikovat míru nejistoty spojené s konkrétními povětrnostními událostmi.
United Kingdom Met Office (UKMO)
Model UKMO se svou specifikací zaměřuje na přesné předpovědi počasí pro Britské ostrovy a okolní regiony. Tento model využívá pokročilé výpočetní techniky a asimilaci různorodých pozorovacích dat k vytváření podrobných předpovědí meteorologických jevů ve Spojeném království. Model UKMO je známý pro svůj výstup s vysokým rozlišením, který umožňuje přesné předpovědi pro lokalizované oblasti a zlepšuje schopnost předpovědi extrémního počasí.
Model UKMO zahrnuje sofistikované numerické techniky k simulaci atmosférických procesů. Využívá kombinaci pokročilých parametrizací fyzikálních jevů a metod asimilace dat k generování přesných předpovědí. Vysoké rozlišení modelu je zvláště užitečné pro zachycení místních povětrnostních jevů, jako jsou konvektivní přeháňky, účinky pobřeží a teplotní variace v různých krajinách.
Icosahedral Nonhydrostatic Model (ICON)
Model ICON vzniknul na základě společného vývoje Německého meteorologického ústavu (DWD) a Německého aerokosmického centra (DLR). Je speciálně navržen pro numerickou předpověď počasí s vysokým rozlišením. S důrazem na regionální předpovědi poskytuje model ICON podrobné předpovědi pro menší oblasti, včetně měst a místního terénu. Tento model využívá pokročilé techniky asimilace dat a moderní atmosférické fyziky ke generování přesných předpovědí, což jej činí zvláště užitečným pro krátkodobé a konvektivní předpovědi počasí.
Model ICON pracuje s různými rozlišeními od globálního po regionální úrovni, což umožňuje flexibilní předpovědní schopnosti. Zahrnuje sofistikovaná fyzikální schémata, včetně parametrizací pro záření, mraky a turbulence, aby přesně simuloval chování atmosféry. Schopnost modelu zachytit jemné rysy jej činí cenným pro předpověď místních povětrnostních jevů, jako jsou bouřky, mlhy a další konvektivní události.
Schopnost modelu ICON zvládnout různé atmosférické podmínky, jako jsou stabilní a nestabilní hranice vrstev, jej činí cenným pro předpovídání povětrnostních jevů spojených s komplexním terénem, jako jsou horské oblasti. Jeho schopnosti jsou také užitečné pro městské oblasti, kde místní efekty a mikroklima mohou významně ovlivňovat povětrnostní podmínky.
Global Environmental Multiscale Model (GEM)
Provozovaný Kanadským úřadem pro životní prostředí a změnu klimatu, model GEM se zaměřuje na poskytování komplexních předpovědí počasí pro Kanadu a Severní Ameriku. Zahrnuje pokročilé metody asimilace dat a atmosférické fyziky k poskytování přesných předpovědí povětrnostních jevů v různých časových horizontech.
Model GEM je vyvinut s důrazem na podmínky severní Ameriky, s různými úrovněmi rozlišení. Tento model využívá sofistikované parametrizace fyzikálních jevů a metody asimilace dat, aby přesně simuloval atmosférické procesy. Díky svému geografickému zaměření poskytuje model GEM důležité informace pro předpověď povětrnostních jevů, jako jsou extrémní teploty, sněhové bouře a tropické cyklóny.
Action de Recherche Petite Echelle Grande Echelle (ARPEGE)
Vyvinutý Francouzským meteorologickým ústavem, model ARPEGE je numerický model, který poskytuje předpovědi počasí s vysokým rozlišením pro Francii a okolní oblasti. Tento model využívá vyspělou numerickou metodu a fyzikální schémata k simulaci atmosférických jevů a předpovídání různých meteorologických parametrů.
Model ARPEGE se specializuje na krátkodobé a střednědobé předpovědi počasí s vysokým rozlišením. Využívá sofistikované techniky asimilace dat a detailní parametrizace fyzikálních procesů, aby přesně simuloval atmosférické podmínky. Model ARPEGE je známý svou schopností předpovídat lokální jevy a místní povětrnostní události, což je zvláště důležité pro regionální předpovědi počasí.
Který z modelů je tedy nejlepší?
Globální meteorologické modely, jako je GFS, ECMWF, UKMO, ICON, GEM a ARPEGE, jsou klíčovými nástroji pro předpověď počasí. Každý model má své silné stránky a specializace, ať už jde o globální nebo regionální předpovědi, vysoké nebo nízké rozlišení, dlouhodobé nebo krátkodobé předpovědi. Tyto modely využívají pokročilé matematické rovnice, fyzikální schémata a asimilaci dat k simulaci a předpovídání atmosférických jevů.
Abychom z každého modelu využili to nejlepší a zlepšili přesnost předpovědí, využívá Meteosource rozsáhlou databázi, která zahrnuje předpovědi ze všech globálních modelů. Pomocí technik strojového učení porovnáváme tyto předpovědi s aktuálními pozorováními počasí, abychom odhalili vzorce a případné zkreslení. Souhrnný výstup, který získáme tímto procesem, poskytuje komplexnější a přesnější představu o budoucích povětrnostních podmínkách.
Tento souhrnný výstup pak slouží jako základ pro naše lokální modely, které jsou navrženy pro poskytování předpovědí pro konkrétní regiony nebo zájmové oblasti. Díky využití Meteosource API počasí mají uživatelé přístup k nejpřesnějším předpovědím počasí. Tento přístup spojuje kolektivní inteligenci více globálních modelů, která je prostřednictvím strojového učení zdokonalena a přizpůsobena místním podmínkám, aby poskytoval spolehlivé a přesné předpovědi pro různé oblasti.
