Zanesljiva napoved

[Capillatus]

Ta tema je že stara, toda da ne bom pisal v smetišče in da ne bom odpiral nove, bom kar tu povedal svoj pogled GFS in ECMWF kot sem že v drugi temi napovedal.

Malo za šalo malo zares: Vremenska zanesenjaška mladina (sem sicer spadam tudi jaz.  ), podrobno preberite kaj piše, mogoče vam prihrani par živcev, ko se vam ne bodo izšle zimske situacije. Lahko si pa kdo tudi shrani ta post med zaznamke, da ga pokaže ko bo treba miriti debate zakaj je ta ali oni model falil to in ono zimsko situacijo, mejo sneženja, itd...  
No tako podrobno sicer ne bom opisoval. Samo da naredim malo primerjave med ECMWF in GFS.

Najprej hitra primerjava obeh modelov.

Model s katerim se večina začetnikov najprej sreča je GFS. Je seveda tudi najlažje dostopen in to zastonj ter javno, tako da je to tudi razlog da je najbolj razširjen. Je globalni model ameriškega NCEP centra. Ima horizontalno resolucijo 0,5°/50km do 192 ur, od 192 do 384 pa 1°/100km. Kontrolni zagon in ensembli imajo resolucijo 1°/100km. Resolucija je razdalja med kalkulacijskimi točkami, ki tvorijo mrežo in je zelo pomemben faktor, ker preko horizontalne resolucije model "vidi" teren oz topografijo terena, kar vpliva na cel kup parametrov in pa seveda tudi na kalkulirano interakcijo zemlja-atmosfera, v kombinaciji s vertikalno resolucijo.
Vertikalna resolucija je konstantna od začetka pa vse do 384 ur. Razdeljena je v 64 plasti, od 1000hpa do 1hpa. 15 plasti je pod 800hpa in 24 nad 100hpa. Te plasti (imenovane tudi sigma plasti) dejansko z višino sledijo terenu, kjer še bolj pride do izraza resolucija modela. Recimo prehodi front čez Alpe.



Ima 4 dnevne zagone. Vstopni podatki so različni za vsak zagon.

00z - Weather buoy, satellite data, shipping data, country data, NOAA data
06Z - Weather buoy, satellite data, shipping data
12Z - Shipping data, Satellite data ONLY
18Z - Weather buoy, satellite data, shipping data, country data, NOAA data

Največ vstopnih podatkov imata 00z in 18z zagona, tako da lahko rečemo da sta malo bolj zanesljiva od ostalih dveh. Kljub temu da imata enako "količino" vstopnih podatkov, se jaz osebno zaradi določenih stvari malce bolj nagibam na stran 00z.

V vsakem zagonu se kalkulira glavni zagon, kontrolni zagon in pa 20 ensemblov ali GEFS. Ensembli se kalkulirajo na enak način kot glavni zagon, le da ima vsak ensembel ali "član" malo spremenjene začetne vrednosti in pa manjšo resolucijo.

Primer vsega na enem grafu.


No toliko za osnovo GFS-ja, ki je večini že tako ali tako znana.

Na drugi strani je evropski model ECMWF, iz Readinga v Angliji. Ta model je dostopen zastonj samo v majhnem delu. Če pogledam samo deterministični model: Po vseh nadgradnjah, ima trenutno resolucijo 0.125°/16km (kar je izjemno za globalni model in precej bolje kot GFS) za glavni zagon od začetka do 240 ur, kontrolni zagon ima resolucijo 0.25°/30km od začetka do 384 ur. Ensembli imajo do 240 ur resolucijo 0.25°/30km, od 240 do 384 ur pa 0.5°/60km. Zaradi povečane resolucije je boljša tudi asimilacija vstopnih podatkov ali začetnega stanja.
Vertikalna resolucija glavnega in kontrolnega zagona je 91 plasti z vrhom na presenetljivih 0.01hpa, ensembli pa imajo 62 plasti, z vrhom na 5hpa.

Ima dnevno 2 glavna zagona. 00z in 12z. 
Oba zagona imata enake kategorije vstopnih podatkov (sinoptične postaje, vremenske boje, ladje, letala, cel kup satelitskih analiz različnih valovanj, itd... Ima bolj kompliciran in dodelan sistem asimilacije vstopnih podatkov kot GFS/NCEP)

Seznam vstopnih podatkov, ki je enak za oba zagona. Manjkata še AIRS in GPSRO.


Količinsko po podatkih in meritvah, jih ima 12z malenkost več in je gledano na območje analize začetnega stanja (predvsem preleti satelitov v tem delu sveta, in pa promet letal v dnevnem času), nekoliko bolj primeren za Evropo in okolico v krajšem ali srednjem roku.

Primer samo ene izmed mnogih satelitskih analiz začetnega stanja:

00z


12z


Ali pa recimo mikrovalovni radiometer:

00z


12z


Vsak zagon kalkulira: Glavni zagon do 240 ur in pa kontrolni zagon ter 50 ensemblov/EPS do 384 ur.

Primer:


___________________________________________________________________________________


To je bila neka okvirna primerjava med najbolj opevanima modeloma. Mislim da je jasno zakaj jaz bolj favoriziram ECMWF kot pa GFS (čeprav tudi gledam GFS oz. že bolj GEFS, predvsem za trende). Tudi končni rezultati so jasni. Tole je primerjava uspešnosti med ECMWF in GFS (Povezavo do tega članka je objavil @lwzr v drugi temi). http://blog.chron.com/sciguy/2012/10/in-the-model-wars-europe-kicks-north-americas-butt/



Tukaj se gre za uspešnost napovedi 500hpa postavitev za čas 120 ur, na severni polobli med 20°in 80° zemljepisne širine. To je neka procentualna korelacija med napovedjo in potem realnim stanjem. 1 predstavlja 100%, kar pomeni popolna napoved, 0.6 pomeni 60% natančnost (kar je dokaj slabo za 120 ur) in tako dalje.

ECMWF je v dobri prednosti za to obdobje. In opazi se kako imajo modeli več sreče pozimi kot pa poleti. Je pa zanimivo kako je "uspešnost" letos padla.
Dejstva so taka: ECMWF je v celoti naprednejši kot pa GFS tudi kar se samega kodiranja tiče. Res pa je tudi, da se je ECMWF center osredotočil na ta model ki ga lepo izpopolnjujejo, medtem ko ima NCEP poleg GFS in GEFS, še nekaj drugih modelov kot so WRF in modeli za orkane (HWRF) recimo, ki zavzamejo svoj prostor, čas in pa računalniške resurse. ECMWF ima tudi bolj kompliciran sistem za vstopne podatke in večjo resolucijo. Kaj to pomeni. Večja kot je resolucija, več je kalkulacijskih točk in več časa in računalniških resursov model potrebuje. Glede na to da je ECMWF globalni model s precej lepo resolucijo (kar pa omogoča tudi vgnezditve, se pravi da lahko recimo WRF vgnezdimo v ECMWF da dobimo neko novo kombinacijo ali nov tip modela), je potrebno veliko računalniške moči da to vse obdela. Zato ima samo 2 zagona in pa traja dosti dlje da so narejena vse kalkulacije, predvsem zaradi goste mreže na veliki površini. Na drugi strani je GFS, ki ima dosti redkejšo mrežo in manj vstopnih podatkov. Zato ima tudi 4 zagone, ki so končani dokaj hitro, zaradi manj kalkulacij v primerjavi s ECMWF.

In če smo realni. GFS in ECMWF sta do določene mere primerljiva. Vsak model ima svoje šibke točke in napake v določenih situacijah. Seveda so tudi redki primeri ko GFS določeno situacijo v daljšem roku zadane celo bolje kot ECMWF. Toda tukaj govorimo o postavitvah. Kar se tiče postavitev na krajši in srednji rok in pa parametrov nekje med površino in 700hpa, pa je ECMWF dosti pred GFS-jem. Seveda je govora o končnem povprečju uspešnosti. S postavitvami na dolgi rok sta si blizu, a je ECMWF vseeno v ospredju s dobrimi ensembli. Ensembli so uporabni tudi kot orodje s katerim se da oceniti natančnost glavnega zagona, kje so napake, "run error" in tako naprej.

In ob tem se seveda moram dotakniti GFS-ja kot model za napovedovanje neviht. Kar se tiče napovedovanja neviht, jaz osebno ne vem kaj GFS sploh pomeni.  Kar se tiče srednjega roka, uporabljam ECMWF, ko pa pride situacija na krajši rok, recimo 2-3 dni, pa obvezno preklopim na visokoresolucijske modele.

Če istpostavim glavni problem, to je topografija modela.

Tole je recimo kako teren vidi GFS v svoji 0.5° mreži:    Vse je samo en velik hrib. 


In sedaj naj model v takem terenu pravilno ugotovi rosišča, 10m veter, konvergence, CAPE (sploh recimo MUCAPE in pa SBCAPE ki sta dvignjena iz površja), potem izpeljanke kot so LFC, LCL,... Seveda tudi strig in 3km heličnost, itd, itd... Dejansko ena žalostna zgodba.  Ker lahko zgreši osnovne parametre, ima potem težave z izpeljankami in računskimi sondažami. Zato včasih strelja padavine v prazno in neorganizirano. Sploh v toplem delu leta ko hitro vidi konvekcijo. In kako naj tu ugotovi dodatne efekte terena, kot so lokalne konvergence, inverzije, prisilne dvige, evapotranspiracije, advekcije, itd... Saj večkrat recimo približno prav vidi lokacijo padavin, a na tako veliki površini da je lahko chase target od Maribora do Budimpešte, kar se potem v realnosti izkaže kot ena nevihta okoli Gradca.
Da ne omenjam pozimi. GFS riše dovolj nizke 2m temperature za sneg, a če pogledamo teren, jih v povprečju riše dosti nad površjem. Recimo Ljubljana na nadmorski višini 700+ metrov, Kredarica okoli 1000, Pohorje ne obstaja, Portotož na 450m, Jadransko morje je nek zmazek, idt... Zato pa tudi razočaranja potem in nevem kaj še vse. Tako ima večkrat težave tudi s prehodi front. Velikokrat se zgodi da prehiteva celo zadevo, ker seveda ne more prav kalkulirati efekta alp, če ne pozna prave konfiguracije terena.
In verjemite da je od 192 ur naprej, ko pade resolucija na 100km, celotna slika še veliko slabša. Zato tudi neverjetna konstantna nihanja iz enega ekstrema v drugega, medtem ko recimo ECMWF na konstantni lepi resoluciji nima toliko nihanj.

Če pa vzamem primer recimo orografijo WRF 4km modela (to je sicer malenkost modificirana osnova enega drugega WRF modela, ki je zasebne narave, toda je dokaj ista kot za splošni WRF). A je sploh kakšna primerjava? In ja, na takšni površini model dejansko dela kalkulacije. Posledica velike resolucije.


Na takšni osnovi se lahko model igra s parametri od vetra, do temperature, inverzij, rosišč, lokalnih konvergenc, padavin, konvekcije, CAPE, strig in še, in še... In i prav nobene primerjave s tragikomedijo od GFS-ja.  In pa celo vidi Ljubljansko kotlino, Jadransko morje, tudi Pohorje obstaja in Kredarica ima dejansko kar lepo višino.

Problem GFS-ja je seveda slaba resolucija v osnovi. Ker samo kodiranje modela je res dobro, a pač na redki mreži se ne da delati čudežev. GFS je globalni model, kot sem že rekel, tako da si niti ne morejo privoščiti dviga resolucije. Mogoče kdaj v prihodnosti, če bodo nadgradili računalniški sistem. In pa dejstvo je da je visoka resolucija samo za modele z manjšimi območji, kot recimo samo za srednjo Evropo, samo za določeno državo ali regijo, ker je zaradi velike resolucije ogromno kalkulacijskih točk in je potrebno dosti časa da se kalkulacije zaključijo. Tako da če bi imeli neko super resolucijo za celo Evropo ali cel svet, bi bilo toliko kalkulacijskih točk, da bi potrebovali recimo 4-5 dni da bi končali en glavni zagon do recimo 240 ur. Zato super resolucija pride v poštev samo za manjša območja. Tako ali tako je bolje gledati na manjše območje, kot pa na celo Evropo recimo.
Ravno zato me tudi ECMWF impresionira ker ima za globalni model presenetljivo resolucijo 16km. Nadgradili so tudi računalniške sisteme ki delajo res na maksimum. In pa posledica večje resolucije je pri ECMWF bila že včasih da je bil glavni zagon do 240 ur. Naprej tudi ni smiselno podaljševati glavnega zagona, ker je za ta namen ensembelski sistem.

Da ne bo zdaj slučajno zvenelo kot da sem nek ECMWF "fanboy".  Pač po dolgem preizkušanju se mi je bolj dokazal kot pa GFS. Za napovedovanje neviht pa zame ne pride v poštev drugega kot super resolucija. Saj se da sicer tudi brez super resolucije, če je dovolj izkušenj in poznavanja posameznih modelov. V vsakem primeru pa je za boljšo natančnost napovedi dobrodošla boljša resolucija. Me zanima kako bi kdo napovedal nevihte samo z GFS modelom, brez kakega estofexa in podobno.
Seveda pa moram dodati, da je veliko odvisno od samega sistema napovedovanja, ki je skoraj pri vsakemu drugačen. Eni gledajo to, drugi ono... In z leti in izkušnjami se lahko ugotovi napake posameznega modela, pomanjkljivosti in sistem delovanja modela, kar se potem upošteva v napovedi kot korekcija ali "fina nastavitev" tistega kar kaže model. Tako da ne bom govoril kako je samo model pomemben na izzid napovedi. Če se nekdo navadi določenega modela in pa če jih kombinira več, ni ravno pomembno kaj je pri tem modelu boljše, kaj je pri tistem boljše. Tako da gre se predvsem tudi za kombinacijo prakse in modela. Kot naprimer tu na forumu opažam, se limajo GFS karte in se jih upošteva skoraj (bom rekel skoraj, da se ne bom komu zameril) kot končno sliko. Saj to mene ne moti kako kdo napoveduje, ker je to izbira vsakega posameznika, toda je potem brezveze večkrat brati kakšno prazno mlatenje kaj je šlo narobe, kako je zima zanič, modeli so zanič in vse je krivo da ni bilo snega, ko pa v realnosti sploh ni bilo pogojev da bi padal in je šlo le za zavajanje modela. Ali je pa GFS risal -1°C v Ljubljani, v resnici je pa to med 700 in 800 metri, gledano na modelsko mrežo.

Skratka: Glavni "deli" modela so vstopni podatki, kodiranje in pa resolucija. Tako da po teh kriterijih se jaz ravnam ko primerjam ene in druge "numerične meteorološke produkte" za napovedovanje.

Sedaj me pa predvsem zanima, če se je slučajno komu spremenilo mnenje o modelih? 

Lep pozdrav

[kuncci]

Brišem GFS

[Aquatic]

Izčrpna in predvsem poučna razlaga dveh najbolj gledanih vremenskih modelov. S tem člankom si marsikomu odprl drug zorni kot razlage podatkov, ki jih ponujata GFS in ECMWF. Kot mi je znano, se tudi Arso v pri napovedovanju vremena poslužuje podatkov modela ECMWF. Glede na orografijo in vstopnost podatkov je za naše kraje vsekakor bolj primeren slednji model.

Kaj bi šele bilo, ko bi imel ECMWF možnost števila vnosa vstopnih podatkov kot jih ima GFS (00Z, 06Z, 12Z, 18Z). Nedvomno se bo s tako hitrim razvojem digitalne tehnologije, predvidevam to tudi zgodilo.

Ne bi bilo slabo, če bi razložil še natančnost modelov za napovedovanje neviht! Tu pa še bolj na natančnost podatkov, vplivajo vstopni parametri. Model, ki se ga jaz poslužujem je Hirlam. Je pravi?

[stog]

Capillatus, odlično si tole predstavil.  
Nekaj od tega sem že vedel, mnogo pa je zame novo.

Se pa zame nič ne spremeni. Še naprej bom pri srednjeročnih napovedih gledal GFS, ensamble in seveda ECMWF.
Kar se pa GFS tiče, podarjenemu konju se ne šteje zob.  
Saj se kdaj pa kdaj zgodi, da prvi nakaže kakšno prihajajoče sneženje ali napove bolje kot ECMWF. Kar se pa tiče temperature na 2m, resolucije, napovedi neviht, razporeditev padavin itd. pri GFS, se pa ve s kakšno veliko rezervo jemati podatke ali jih interpretirati.

[gradiščan]

A sem jaz rekel, da bo zanimiva zima  Capillatus - hvala za tole... Odlično 

[Capillatus]

Kaj bi šele bilo, ko bi imel ECMWF možnost števila vnosa vstopnih podatkov kot jih ima GFS (00Z, 06Z, 12Z, 18Z). Nedvomno se bo s tako hitrim razvojem digitalne tehnologije, predvidevam to tudi zgodilo.

Ne bi bilo slabo, če bi razložil še natančnost modelov za napovedovanje neviht! Tu pa še bolj na natančnost podatkov, vplivajo vstopni parametri. Model, ki se ga jaz poslužujem je Hirlam. Je pravi?

ECMWF Dejansko ne potrebuje 4 zagonov. To je stvar odločitve centra za posamezni model. Tu so se pač odločili za 2 zagona, ker ju tudi lažje balansirajo kot 4, sploh ker ni tako velike razlike v vstopnih podatkih. Tako tudi prihranijo dosti časa za kalkuliranje, katerega se porabi ogromno že za samo 2 zagona. 

Lahko kdaj naredim primerjavo teh super resolucijskih modelov, toda stvar je povsod enaka. Potrebna je dobra kombinacija pravih vstopnih podatkov, samega kodiranja modela in pa resolucije. Zato eni recimo bolje napovejo 10m veter, drug je boljši kar se temperature tiče, itd... Pri nevihtah je isto kot za splošno napovedovanje. Treba je imeti kombinacijo modelov in poznati vsakega, kje ima napake in kje dobre strani. HIRLAM jaz sicer ne uporabljam ravno operativno za napovedovanje neviht, ampak ga primerjam z ostalimi. Dejansko ni tako slab. Včasih ima nekaj težav s padavinami in s "tajmingom", na splošno pa ni slab. Tako ali tako se pa nevihte ne napovedujejo na podlagi padavinskih kart, ker so enostavno preveč lokalen pojav. Druga stvar so MCS sistemi in podobno. Če hočemo napovedati res lokalne nevihte in tudi izolirane (seveda mislim na lokacijsko natančnost napovedi, predvsem za chase situacije), je treba imeti kombinacijo modelov visoke resolucije in pa seveda znanje da se slike modelov prav interpetirajo. je pa dejstvo da ni vse v modelih in da je treba tudi realno-časovno opazovanje. In recimo če je model risal zjutraj JZ veter na nekem območju in je potem realno Z ali SZ veter, potem je to že eden od znakov da nekaj v celotni zgodbi ne bo štimalo. Zato se pa potem gleda več modelov, primerja realno stanje, itd...

@stog: To je bil tudi moj namen. Ne da rečem da je treba zdaj zbrisat GFS, ampak da se ga jemlje z določeno rezervo in v kombinaciji z ostalimi modeli. Tako tudi dela večina ljudi, kar je logičen sistem. Je pa dejstvo da ima velika večina GFS kot priljubljeni model, predvsem zato ker riše sanjske situacije in ljudem daje upanje.  Seveda sem tudi jaz na začetku šel skozi te "GFS je car" faze.  Vse je pač izbira posameznika in to je treba spoštovati. 

[PatriceM]

@Capillatus: Nekoč me je profesor na enem izpitu, ki sem se ga zares dobro naučil, vprašal: A bo 10 premal ? To isto sprašujem tudi tebe  Res odličen povzetek in lepo zbrana dokumentacija Podatki o resoluciji so naravnost odlični in zelo dobro kažejo napovedno moč svetovnih modelov za Slovenijo. Kapo dol za res dober prispevek.

[Capillatus]

Bom dodal zanimivo primerjavo natančnosti modelov za zadnji mesec in primerjavo natančnosti posameznih zagonov GFS-ja, za isto obdobje.

Glavni "faktor" oz. parameter, je t.i. skill score. Na prvi sliki je AC score (Anomaly Correlation). Kot sem že zgoraj opisoval, je to nek procentualni faktor. 1 predstavlja 100%, se pravi če se doseže 1, pomeni da je tam bila 100% natančnost modela (tega ni, če lahko dodam  ) za določen termin. Tako da 0.9 je 90% natančnost, 0.6 je 60% natančnost, itd... Večja cifra, boljši model.

Tukaj je primerjava natančnosti med modeli. Gre se pa za natančnost operativnih zagonov za napoved 500hpa ploskve na severni polobli. Po domače povedano, natančnost postavitve na 5. dan napovedi. Se pravi kako dobro ali s kakšno natančnostjo so modeli zadeli postavitev 5 dni vnaprej. Odstopanja se na prvi pogled zdijo majhna, toda dejansko pomenijo precejšna odstopanja v lokalni sliki, če ni pravilno napovedana postavitev.

GFS 00z (res. 40-50km)
ECMWF 12z (res. 16km)
UKMO 00z (res. 25km)
MSC oz. CMC (res. cca 50-80km)
NOGAPS 00Z (res. 40-50km)

ECMWF ima kot pričakovano najboljši rezultat. Gre sicer tukaj za povprečni rezultat za zadnji mesec. Zanimivo je kako so imeli težave okoli 26., ko so bili tisti večji premiki z bloki in polarnim krogom, itd...
Spodaj je RMS (Root Mean Square) error. To če spet po domače povem, pomeni nek faktor odstopanja med napovedano vrednostjo in potem realno ali izmerjeno vrednostjo. Tako da manjša cifra, boljši model. 


Primerjava natančnosti napovedi za postavitev po dneh, za zadnji mesec.


Tu je enak sistem in vse, le da je primerjava med operativnima zagonoma GFS (00z) in EC (12z), ter njunima kontrolnima zagonoma. Zanimivo je kako ima EC-jev kontrolni zagon (ctl) boljšo natančnost kot GFS operativni zagon.


Naslednja stvar na seznamu je primerjava posameznih GFS zagonov. Ista "fora" kot vse zgoraj, le da je za 8. dan, zato tudi vrednosti okoli 0.6, ker pač z dnevi natančnost pada. Zanimivo je kako izstopa 06z, potem 00z in 18z, ter zadaj 12z. Odstopanje 00/18z od 06z je za 0,06, kar ni veliko, medtem ko 12z odstopa za 0,21 kar je glede na to da se gre za postavitve kar precej. Saj vemo kako je z vstopnimi podatki a ne? 



Še ena primerjava GFS zagonov, tokrat na 5. dan. Pričakovano minimalna odstopanja med zagoni. Prava odstopanja se seveda pokažejo v daljšem obdobju ali pa v lokalni sliki. Tukaj sta dodana še zagona 00E in 12E. Zdaj glede tega je ena zanimivost, ki jo bodo veseli GFS-fani Po uradnih informacijah, ima NCEP v planu za 2013, operativnemu GFS-ju nadgraditi horizontalno resolucijo na T1148-L64 (ECMWF ima T1279-L91), kar je recimo nekje okoli 18km. Če jim bo ta plan uspel bomo videli. Sicer bodo pa nadgradnje deležni tudi sistemi asimilacije podatkov in poleti je en že bil uspešno nadgrajen, oz. spremenjen v nov hibridni sistem, podobno kot ima ECMWF. Tekom leta so tudi šli v nabavo novih super-računalnikov, ki bodo do sredine drugega leta že polni rabi, če bo vse po sreči. Tako da očitno se stvari preko luže premikajo na bolje, kar se numeričnih napovedi tiče. 
Zdaj ta dva eksperimentalna zagona imata v tem grafu več kot očitno boljšo natančnost od trenutnih operativnih zagonov in sta primerljiva z EC-jem. Verjetno je, da že gre za testiranja v novi mreži oz. resoluciji, v kombinaciji z boljšo asimilacijo podatkov. K boljši natančnosti teh eksperimentalnih zagonov pripomore tudi to, da sta samo 2 zagona, ker je daljše časovno obdobje za asimilacijo podatkov. Trenutno ko so 4 zagoni, je ta čas krajši in če kakšen od vstopnih podatkov malo zaostaja, se zagon kljub temu izvede, kar pa ob pomanjaknju vstopnih podatkov seveda lahko privede do raznih težav kar se natančnosti tiče.



In pa za konec še primerjava vseh globalnih modelov skozi leta in kako se jim povečuje natančnost. Predvsem gre za kombinacijo izboljšave resolucij, boljše in bolj bogate asimilacije podatkov, izboljšave kodiranja in fizike modelov, zmoglivejši hardware, itd...

CDAS - To je dejansko en model ki deluje kot konstanta, oz. je "zamrznjen", da je za primerjavo z ostalimi.
FNG - NOGAPS
CMC - CMC
UKM - UKMO (UK-Met.)
ECM - ECMWF
GFS - GFS 

GFS je dejansko po natančnosti še vedno le na 3. mestu, za UKMO in EC-jem. Spodnji graf pa prikazuje razliko natančnosti v primerjavi z GFS-jem.



lp

[Capillatus]

Na Meteociel.fr so uvedli dva "nova" modela. Kitajski CMA in Indijski NCMRWF.

CMA ima po nadgradnji T639L60 sistem, z horizontalno resolucijo 0.28° ali 32km. Vertikalna resolucija je 60 plasti z vrhom na 0.1hpa. Zdaj CMA je dejansko kratica za "China Meteorological Administration", se pravi ni to uradno ime modela, ampak ime organizacije ki ga žene. Kot da bi rekli da je nek model recimo "ARSO" model, medtem ko je v resnici recimo ALADIN (primer). Tako da CMA ima več modelov, toda vsaj glede na opis, mislim da je T639 na Meteociel.

Uspešnost modela ni ravno blesteča. Boljši je seveda za Azijo, ker ima iz tiste regije tudi več vstopnih podatkov.


Rekel bi da je nekje na prve ocene po uspešnosti, kot recimo kak NOGAPS. Seveda pa ima lahko vsak model svoje momente. 


NCMRWF je model Indijske organizacije. Dejansko je izpeljan iz GFS-ja. Se pravi so melo priredili GFS po svoje. Verzija na Meteociel mi ni ravno všeč, ker ima resolucijo 2.5° in 70 vertikalnih plasti, z vrhom nekje na 1hpa. Horizontalna resolucija 2.5° je nekje v stilu GFS-ja nad 200h. Ni mi jasno zakaj to, toda verjetno ker bi jim porabilo kar dosti računalniških zmogljivosti. NCMRWF je tako kot CMA, ime organizacije in ne modela. "Original" globalni indijski model (izpeljan iz GFS-ja z UKMO podatki) ima resolucijo T540/23km.
No ta na Meteciel strani nima ravno blesteče orografije, predvsem na račun slabše resolucije.


Primerjava prejšnjih verzij ECja in nizko resolucijskega NCMRWF. Po nadgradnji je NCMRWF verzija ki je na Meteociel, recimo boljša kot NOGAPS in malo pod GEM modelom


Lp