ECMWF ve GFS, önde gelen iki küresel hava durumu modelidir. Bu, en sevdiğiniz yer ve etkinlik için hava tahminine baktığınızda, büyük olasılıkla bu iki modelden birinden veri göreceğiniz anlamına gelir. Ancak mantıklı bir soru var: Modeller arasındaki fark nedir ve hangisi daha doğru? Herhangi bir alternatif var mı? Bu yazımızda buna cevap vereceğiz.
ECMWF ve GFS: ortak noktalar
Farklılıklardan bahsetmeden önce, nereden geldiğimizi anlamak için benzerliklere bakmak önemlidir.
Birincisi ve en önemlisi, ECMWF ve GFS en yaygın iki küresel hava durumu modelidir. Bu, uzamsal çözünürlükleri veya tüm dünyayı kapsayan, havanın tahmin edildiği bir dizi noktaya sahip ızgaraları nedeniyle tüm dünya için hava durumu tahminleri sağladıkları anlamına gelir.
Aynı modeller ayrıca, örneğin Fransa ve komşu ülkeleri, Akdeniz, ayrı ayrı ABD ve Kuzey Amerika ve diğerleri gibi dünyanın belirli bölgeleri için çeşitli bölgesel modellerle tahminler yapmak için bir temel olarak kullanılır.
İkinci önemli benzerlik, her iki modelin de özel veya amatörce değil, profesyonel hükümet projeleri olmasıdır. Bu anlaşılabilir bir durumdur: küresel modelleri kullanmak için, özel şirketlerin ve bireysel meteorologların sahip olmadığı, inanılmaz derecede güçlü süper bilgisayarlara (ve bilgiye) ihtiyacınız vardır. Ayrıca, bir hava durumu modeli çalıştırmak çok pahalıdır.
Bu aynı zamanda bu iki modelin popülaritesini de açıklıyor – en büyük hükümet projeleri oldukları için mantıksal olarak en yaygın hale geldiler.
Üçüncüsü, her iki model de yedi ana hava unsurunun tümü için hava tahminleri üretir: genel hava koşulları (güneşli, bulutlu vb.), hava sıcaklığı , yağış , rüzgar , deniz seviyesinde atmosferik basınç , bağıl nem ve görünürlük. Ancak modellerin her biri atmosfer, okyanus ve diğer ortamlar için düzinelerce daha gelişmiş öğeye sahiptir. Belirli öğeleri daha sonra adlandıracağız çünkü bu, modeller arasındaki farktan daha fazladır.
İki modelin dördüncü ortak noktası, her ikisinin de orta vadeli hava durumu tahminleri üretmesidir. Süresine bağlı olarak 72 saat (3 gün) ile 240 saat (10 gün) arasında değişen bir tahmin türüdür. ECMWF ve GFS, maksimum 10 günlük orta vadeli tahmin verir. Ama bundan fazlası değil.
Bu, modellerin ana benzerliklerinin sonu, ancak isterseniz daha az önemli olanları da bulabilirsiniz.
Özetlemek gerekirse: ECMWF ve GFS, üç ana unsur da dahil olmak üzere yedi ana hava unsuru için maksimum 10 günlük orta vadeli tahminler sunan en popüler iki küresel hava durumu modelidir: sıcaklık, yağış ve rüzgar.
ECMWF ve GFS: farklılıklar
ECMWF ve GFS’nin pek çok ortak noktası vardır, ancak daha da fazla fark vardır. Ana olanlara aynı şekilde bakalım.
Kuruluş ve menşe bölgesi
ECMWF (Avrupa Orta Menzilli Hava Tahminleri Merkezi), Avrupa’nın 34 ülkesi tarafından desteklenen bağımsız bir hükümetler arası kuruluştan Avrupa’nın ana küresel hava durumu hizmetidir, bu nedenle merkezi Shinfield, Reading, Berkshire, Güneydoğu’da bulunan Avrupa’nın ana hava durumu hizmetidir. İngiltere, Birleşik Krallık ve ayrıca şu anda veri merkezinin bulunduğu Bologna, Emilia-Romagna, İtalya ve Copernicus İklim Değişikliği Hizmeti de dahil olmak üzere Copernicus Programı operasyonlarını yürüttükleri Bonn, Kuzey Ren-Vestfalya, Almanya’da .
Başka bir deyişle, örneğin Ilmeteo.it gibi Avrupa hizmetlerinden birinde hava tahminine baktığınızda, muhtemelen ECMWF’den bir tahmin görürsünüz ve tahmin tablosunun üzerindeki veri kaynağına bakarak da bulmak zor değildir. Bu nedenle, genellikle “Euro hava durumu modeli” veya sadece “Euro” olarak da adlandırılır. Temel olarak, Amerikalılar bunu GFS ile karşılaştırdıklarında yapıyorlar.
Kuruluşun resmi web sitesi Ecmwf.int’dir .
GFS (Küresel Tahmin Sistemi), ABD’nin ana hava durumu hizmeti olan Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi’nin (NOAA) Ulusal Hava Durumu Hizmetinin (NWS) Ulusal Çevresel Tahmin Merkezlerinden (NCEP) ABD’nin ana küresel hava durumu modelidir. Washington, DC’de
Başka bir deyişle, ABD servislerinden biri olan Weather.gov’da hava durumunu kontrol ettiğinizde, bir GFS tahmini görürsünüz. Benzer şekilde, bu model, Amerikalıların kendileri ve dünyanın diğer yerlerinden insanlar tarafından genellikle “Amerikan” modeli olarak anılır.
Kuruluşun resmi web siteleri Ncei.noaa.gov , Weather.gov ve Noaa.gov’dur .
Uzamsal çözünürlük
ECMWF modelinin uzamsal çözünürlüğü 14 km (8,6 mi) iken GFS modeli 27 km’dir (16,7 mi), bu nedenle ikincisinin başka bir popüler adı olan GFS27’ye sahiptir. Bu, daha büyük sayının daha doğru tahmin anlamına geldiği anlamına mı geliyor? Hiç de bile. Dahası: tam tersi anlamına gelir.
Uzamsal çözünürlük, hava durumu modeli ızgarasının iki noktası arasındaki mesafedir. Bu nedenle, sayı ne kadar küçük olursa, çözünürlük ve dolayısıyla tahminin kalitesi o kadar iyi olur. Bilgisayar monitörünüzdeki, akıllı telefonunuzdaki veya fotoğraf makinenizdeki pikseller gibidir.
Buradan, ECMWF modelinin daha doğru olduğu konusunda bir ön sonuca varabiliriz ve bunun hakkında hemen daha fazla konuşacağız.
Tahmin adımı
Tahmin adımı, hava tahmininin bir gün içindeki periyodu veya tahmini kaç saat sonra görebileceğinizdir. ECMWF ile 1 saattir, GFS ise “ilk 120 saat (5 gün) için saatlik, ardından 5-16. günler için 3 saatlik tahmin çıktısı üretir.” Yani, ilk modelin tahminini 1 saatlik sıklıkta görebilirsiniz: 06:00, 07:00, 08:00 vb. için ve ikinci model için — tahmin dönemine bağlı olarak hem 1 saat hem de 3 saat sıklıkta. : 06:00, 09:00, 12:00 vb. için.
Her saat için tahmin de daha uygundur. ECMWF, 5 günden fazla daha uzun tahmin aralığı alırsak burada da kazanır.
Beklenen güncelleme
Hava modelleri, günde bir ila birkaç kez hava durumu tahminleri üretir. Buna “güncelleme sıklığı” veya “beklenen güncelleme” denir. Buna göre, ne kadar sık güncellenirse, hava durumu uygulamanızdaki veya favori web sitenizdeki hava tahmini o kadar taze olur.
ECMWF modeli günde iki kez veya 12 saatte bir güncellenir. Bu, örneğin, gördüğünüz saat 15 tahmininin günün erken saatlerinde yapıldığı ve gün içinde yalnızca bir kez daha güncelleneceği anlamına gelir. GFS’nin daha iyi bir rakamı var – günde 4 kez veya 6 saatte bir.
Bu, GFS’nin daha iyi olduğu anlamına mı geliyor? Yine hayır. Çünkü modelin mekansal çözünürlüğü, yenileme hızından çok daha önemli. Başka bir deyişle, bir hava tahminleri kaynağı olarak, genel olarak daha az doğru olan bir modelden daha az doğru olan dört tahmin yapmaktansa, günde bir doğru tahmin yapan daha doğru bir modele sahip olmak daha iyidir.
Yani, bunlar iki model arasındaki temel farklardır.
Özetlemek gerekirse: ECMWF ve GFS, dünyanın iki bölgesinden, Avrupa ve Amerika Birleşik Devletleri’nden, iki farklı hava durumu hizmetinden alınan hava durumu modelleridir; ilki bir birleşme ve ikincisi tek bir hizmettir. ECMWF çözünürlüğü GFS’nin iki katıdır — 14 km’ye karşılık 27 km, ancak ikincisi iki kat daha sık güncellenir — 12 saate karşı her 6 saatte bir. Aynı zamanda, her saat için ECMWF tahminini görebilirsiniz – GFS’den üç kat daha sık.
Ama farklılıklarla hepsi bu değil. Meteoroloji ve fizik uzmanları tarafından daha iyi anlaşılacak birkaç tane daha var. Ana olanları da adlandıralım.
Gelişmiş hava öğeleri
Modeller, temel hava durumu öğelerine ek olarak, genel hava tahminlerinde bulunmayan düzinelerce gelişmiş öğe için bir tahmin sağlar. Örneğin, GFS, kara-toprak değişkenlerini ve deniz-buz değişkenlerini tahmin eder.
Hidrostatik
ECMWF ve GFS, atmosferdeki hava olaylarını tahmin etmek için farklı denklemler kullanır. Bu bizi , sıvı dengesini veya sabit sıvı davranışı teorisini inceleyen süreklilik fiziğinin bir dalı olan hidrostatiklere getiriyor . Aynı zamanda topografya anlamına gelir.
Dolayısıyla, ECMWF hidrostatik olmayan bir hava durumu modelidir. Bu, tahminde irtifayı kullandığı, yani arazinin hava durumu üzerindeki etkisini daha doğru bir şekilde hesaba kattığı anlamına gelir. Devamı: ECMWF, dünyada genel hava tahmini için kullanılan hidrostatik olmayan tek küresel modeldir.
Bu nedenle, GFS hidrostatik bir modeldir. İrtifa yerine atmosferik basıncı kullanır (bildiğimiz gibi irtifa ile değişir). Bu, hidrostatik olmayan modellerle karşılaştırıldığında, model ızgarasının daha yüksek çözünürlüğünde daha kötü performans gösterdikleri, yani topografyayı daha kötü hesaba kattıkları anlamına gelir.
Hidrostatik de model güncellemelerinin sıklığının nedenlerinden biridir. ECMWF gibi hidrostatik olmayan modeller daha fazla hesaplama gerektirirken, hidrostatik modeller daha az hesaplama gerektirir.
Geliştiriciler için maliyet
Büyük olasılıkla hava tahminini ücretsiz olarak veya en sevdiğiniz hizmetten küçük bir ücret karşılığında alırsınız. Ancak bu, bir tahmin oluşturmanın pahalı olmadığı veya hiç para gerektirmediği anlamına gelmez. Aksine, süper bilgisayarların kullanılmasını gerektiren hava durumu modelleri çok pahalıdır. Yani para, modeller arasındaki başka bir farktır ve profesyoneller için daha anlaşılırdır.
ECMWF daha karmaşık bir model olduğundan, hesaplaması daha pahalıdır ve verileri, ödeme için üçüncü taraf hizmetlere (dış hava tahmini uygulaması Windy.app gibi) dağıtılır.
GFS daha basit ve daha ucuzdur, dolayısıyla ücretsizdir. Hatta hava durumu hizmetiniz için verilerini indirip yükleyebilirsiniz veya bir süper bilgisayarınız varsa modelin kendisini kullanabilirsiniz.
Maliyete dayalı olarak GFS, üçüncü taraf hizmetler için ödeme yapmanız gereken ECMWF’den daha yaygın bir ilk tahmin kaynağıdır.
Hava durumu modellerinin ek farklılıklarını da özetleyelim: Önde gelen iki hava durumu modelinin her biri düzinelerce ek hava durumu öğesi içerir. ECMWF, daha düşük hava ızgarası çözünürlüklerinde daha iyi çalışan hidrostatik olmayan bir modeldir, GFS ise hidrostatik bir modeldir ve genellikle hava durumunu tahmin etmede daha kötüdür. Ancak ikinci model kamu malıdır, birincisi ise para karşılığında dağıtılır.
ECMWF ve GFS: doğruluk
ECMWF ve GFS, hangi hava modelinin daha iyi olduğu konusunda eski bir tartışmadır. Meteorologlar, GFS’nin öncüsü olan ABD Ulusal Meteoroloji Merkezi’nin Küresel Spektral Modeli’nin Ağustos 1980’de tanıtılmasından ve ECMWF’nin Mayıs 1985’te piyasaya sürülmesinden bu yana 30-40 yıldan fazla bir süredir bu konuyu tartışıyorlar.
Modeller anlaşmazlığının teyidi olarak, Amerikan Meteoroloji Derneği (AMS) Başkanı Marshall Shepherd’ın Forbes’tan 14 Şubat 2019 tarihli, modellerin karşıtlığını meteorolojik bir olaydan başka bir şey olarak adlandırmadığı buna benzer pek çok yayın var . savaş.
Peki hangi model daha doğru? Modeller arasındaki ana ve ek farkların karşılaştırılmasından da anlaşılacağı gibi, daha keskin güncellemeye rağmen daha güçlü süper bilgisayar altyapısı ve daha iyi çözünürlüğü nedeniyle ECMWF’nin daha doğru olduğu düşünülüyor. Bu, yukarıda belirtilenler gibi yayınlarda tahminler yapan uzmanların kendileri tarafından ve ayrıca modelleri açıklarken kelimelerden çekinmeyen hava tahminlerinin birçok düzenli kullanıcısı tarafından belirtilmiştir.
Tahmin doğruluğunda ECMWF’nin GFS’ye göre avantajı, başka bir önde gelen Amerikalı meteorolog Ryan Maue tarafından yayınlanan ve bu ve diğer bilim adamlarının 2008’den 2022’ye kadar 14 yıl boyunca her iki modelin tahmin kalitesini karşılaştırdığı araştırmayla da doğrulandı. Aşağıdaki grafik, modellerin Avrupa modelinin her zaman daha doğru bir tahmin vermesiyle kafa kafaya gidin. Veriler, Kuzey Yarımküre için 20 ila 80 derece arasındaki 5 günlük bir tahmin içindir.
Kuzey Yarımküre / Ryan Maue’de 5 günlük bir tahmin için 2008’den 2022’ye ECMWF ve GFS doğruluğunun karşılaştırılması
Bu, ECMWF’nin kesinlikle ve her zaman daha doğru olduğu anlamına mı geliyor? Hayır. Çünkü tarihsel olarak, aynı dönemde meteorologlar tarafından kaydedilen ve GFS’nin bireysel hava olaylarını, özellikle şiddetli ve aşırı hava olaylarını daha iyi tahmin ettiği birçok vaka olmuştur . Örneğin GFS, Tropical Storm Dorian’ın oluşumunu ECMWF’den çok önce tahmin etmişti. Saffir-Simpson Kasırga Rüzgar Ölçeği (SSHWS) kapsamında, 24 Ağustos – 10 Eylül 2019 tarihleri arasında en yüksek rüzgar hızı 185 mil/saat olan ve 5,1 milyar ABD dolarından fazla hasara sahip, katastrofik bir Kategori 5 Atlantik kasırgasıydı .
Ve bu çok önemli. Çünkü başka bir bilim insanı, dünyanın diğer ucundan bir meteorolog olan Pavel Konstantinov’un dediği gibi, “meteorolojinin geleceği, aşırı hava durumunu tahmin etmekte yatıyor” ve onun yıkıcı etkilerini önlemek için: seller, orman yangınları ve kuraklıklar ve daha fazlası . Başka bir deyişle, bu tür olayların doğru tahmini, genel hava tahmininden daha önemlidir.
Bununla birlikte, bundan GFS’nin bir bütün olarak kasırgaları tahmin etmede daha iyi olduğu sonucuna varılmamalıdır. Örneğin, dört yıl önce ECMWF, Ekim 2015’te Joaquin Kasırgası’nı tahmin etmede daha iyiydi .
Forbes ve diğer kaynaklardan alınan bilgiler, NOAA’nın ABD hükümetinin desteğiyle karışık bir başarı ile uzmanlardan ve kullanıcılardan gelen geri bildirimleri dinlediğini ve hava durumu modelinin genel doğruluğunu iyileştirmeye çalıştığını açıkça ortaya koyuyor.
Son önemli güncelleme 2019 yılında, ABD Ulusal Hava Durumu Servisi direktörü Dr. Louis W. Uccellini’nin “bir arabanın motorunu değiştirmeye” benzettiği modelin FV3-GFS (Finite-Volume Cubed-Sphere) versiyonu aracılığıyla yapıldı. Bu arada, modelin tarihindeki 16. güncellemesiydi. Özellikle iyileştirmeler, modelin dikey çözünürlüğünün 55 km’den 80 km’ye (34’ten 50 mile) çıkarılmasını içeriyordu. İşte NOAA’nın bununla ilgili basın açıklaması.
Bu bölümü özetlemek gerekirse, verilerle kanıtlandığı gibi, ECMWF son 14 yılda birçok parametrede genel hava durumunu tahmin etmede sürekli olarak daha iyi olmuştur. Ancak, her zaman doğru değildir. GFS, şiddetli ve aşırı hava durumunu bildirmede birçok kez daha iyi olmuştur, ancak aynı zamanda evrensel olarak doğru bir kaynak olmamıştır. GFS daha iyi olmaya çalışıyor.
Ayrıca güveninizi artırmak için: her iki model de 12 saate kadar %95–96, üç gün boyunca %85–95 ve 10 gün boyunca %65–80 genel doğrulukla çalışır.
ECMWF ve GFS: alternatifler
ECMWF ve GFS, sıradan hava durumu kullanıcılarının ve uzmanlarının neredeyse tüm ihtiyaçlarını karşılayan iki hava modelidir, ancak özellikleri ve genel olarak hava tahmininin karmaşıklığı nedeniyle %100 evrensel değildirler. Buradan, ihtiyacınız olan bilgileri herhangi birinde bulamamanız veya başka nedenlerle size uymaması durumunda alternatif modeller hakkında soru sormanız da mantıklıdır.
Ana alternatif ICON13 hava durumu modelidir . Bu aynı zamanda, merkezi Offenbach am Main, Hesse eyaletinde bulunan ana Alman Meteoroloji Servisi olan Deutscher Wetterdienst’ten (DWD) Icosahedral Nonhidrostatik anlamına gelen küresel bir Avrupa modelidir (dolayısıyla, GFS gibi, irtifa yerine basınç kullanır). Almanya.
Modelin resmi web sitesi https://www.dwd.de .
Neden ICON13 kullanıyorsunuz? Örneğin, modelin adındaki 13, yalnızca bir kilometre olsa da ECMWF’den bile daha iyi bir çözünürlüğü belirtir (bize inanın, meteoroloji için bu çok fazla). Bu nedenle, Avrupa’da, daha iyi çözünürlük nedeniyle genellikle ECMWF’den bile daha doğru olduğu kabul edilir.
ICON13 tahmin adımı da maksimum 1 saattir.
Model aynı zamanda tüm temel hava durumu parametrelerinin yanı sıra bazı gelişmiş parametreleri de sağlar. ICON’un en önemli hava durumu öğeleri, hava yoğunluğu ve sanal potansiyel sıcaklık, yatay ve dikey rüzgar hızı , nem, bulut suyu, bulut buzu , yağmur ve kardır .
Ancak bazı dezavantajları da vardır: ECMWF gibi, model günde iki kez güncellenirken GFS için dört kez güncellenir.
Ancak modelin en büyük dezavantajı, önde gelen iki küresel modelde 10 gün yerine yalnızca 5 gün için tahmin yapmasıdır. Ancak, belki de bu yine de avantajıdır, çünkü yukarıda açıklandığı gibi, hava tahmini ne kadar kısa olursa genel olarak o kadar doğru olur. 10 günlük bir tahmine ihtiyacınız yoksa ancak daha iyi bir çözünürlüğe ihtiyacınız varsa, seçiminiz ECMWF yerine ICON13 olabilir.
Son olarak, ICON13’ün, ECMWF ve GFS’nin sahip olmadığı, Avrupa için yerel model olan ICON7 ile aynı seviyedeki iki Alman hava durumu hizmeti modelinden biri olduğuna dikkat etmek de önemlidir – bir diğer özelliği ve avantajı. Bu, dünya tahminlerinde bu modelin size uygun olduğu ve Avrupa’ya seyahat ettiğiniz durumlarda kullanışlı olabilir – onu tutabilirsiniz.
GFS gibi, ICON13 de çoğunlukla ücretsizdir. Bununla ilgili daha fazla bilgiyi DWD sitesinin Açık Veri Sunucusu sayfasında bulabilirsiniz .
ECMWF ve GFS ve ICON13: karşılaştırma tablosu
Bu nedenle, dünyadaki iki büyük küresel hava modelini ayrıntılı olarak açıkladık ve bunlara bir alternatif bulduk. Ana benzerliklerini ve farklılıklarını tabloda özetleyelim (daha büyük bir resim elde etmek için üzerine sağ tıklayın ve yeni sekmede açın):
Başlıca küresel hava durumu modelleri karşılaştırması: ECMWF’ye karşı GFS’ye karşı ICON13. Valerya Milovanova / Windy.app
ECMWF, GFS ve ICON13 modellerinden hava tahmini nereden alınır?
Windy.app uygulamasında dünya çapında çeşitli açık hava etkinlikleri için yüz binlerce nokta için üç büyük global modelin hava durumu tahminlerini bulabilirsiniz.
Bunu yapmak için uygulamanın Ana ekranında veya Hava Durumu Haritasında evinizi, favorinizi veya en yakın noktayı bulun ve sayfasına gidin. Aynı harita üzerinde ikonlarla görsel olarak da yapabilirsiniz.
iOS için Windy.app’teki Hava Durumu Haritasındaki simgelere göre görsel dış mekan noktaları araması
Rüzgar gülünün altındaki kaydırıcıdaki modellerden birini seçin ve bir dizi temel ve gelişmiş hava durumu öğesiyle bir hava tahmini alın.
IOS için Windy.app’teki Spot ekranındaki hava durumu modelleri
Her bir modelde hangi hava parametrelerinin mevcut olduğunu öğrenmek için, model kaydırıcısının sağındaki simge aracılığıyla Hava Durumu Profilleri’ne gidin. Gelişmiş menü bölümüne gidin.
iOS için Windy.app’teki ICON13 hava durumu öğeleri
Hatta profilinizi ECMWF, GFS, ICON13 ve diğer modellerden parametreleri birleştirerek de oluşturabilirsiniz!
iOS için Windy.app’te ECMWF, GFS ve ICON13 hava durumu modelleriyle özel hava durumu profili
Uygulamanın bu makalenin temasıyla çokça örtüşen bir diğer son derece faydalı işlevi de, bu ve diğer modellerin tahminlerini aynı tablo üzerinde karşılaştırmaktır. Bunu yapmak için kaydırıcıda Modellerle Karşılaştır’a tıklayın. Özellik, uygulamanın Pro sürümündedir.
iOS için Windy.app’te ECMWF ile GFS ve ICON13’ün karşılaştırılması
Son olarak, küresel hava durumu modelleri söz konusu olduğunda mantıklı olan Hava Haritasında tüm dünya için tahmin alabilirsiniz, çünkü yerel modeller bunu vermez ve dünyanın yalnızca bir bölümünü kapsar.
