Meteoblue hat die Vorhersageberechnung neu programmiert und zusätzliche Datenquellen wie das hochauflösende WRFAMS-7 Wettermodell für Südamerika einbezogen, um die lokale Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Außerdem wird die IFS-Ensemble-Niederschlagsdaten in den Niederschlagsvorhersagealgorithmus einbezogen, um eine genauere Berechnung der Niederschlags-Wahrscheinlichkeiten zu ermöglichen.

Frankreichs Niederschlagsradar integriert
Meteoblue hat zudem das Nowcasting verbessert. Nowcasting-Berechnungen werden für die nächsten 1-6 Stunden auf der Grundlage von Beobachtungsdaten (Satelliten, Radar) oder Messdaten (Wetterstationen) durchgeführt, die in Echtzeit verarbeitet werden. Diese Daten sind besonders nützlich für die Verbesserung der Vorhersage aktueller Wetterbedingungen und der folgenden Stunden. Das Update wurde durch neue Datensätze ermöglicht, wie z. B. die Integration des französischen Radars für eine bessere Niederschlagsvorhersage für ganz Frankreich.

Meteoblue hat auch ein überarbeitetes mLM (meteoblue Learning MultiModel) eingeführt: Das ist ein proprietäres Post-Processing-Verfahren, das die Ergebnisse numerischer Wettervorhersagemodellen mit Messdaten vergleicht und gegenüberstellt. Es nutzt aktuelle Messdaten und 10-20 verschiedene Wettermodelle, um das Modell mit der genauesten Simulation für die lokale, herunterskalierte Vorhersage auszuwählen und zu gewichten. Diese proprietäre Technologie der künstlichen Intelligenz setzt Meteoblue seit 2018 ein. Die neue mLM-Version wurde über mehrere Monate entwickelt. Sie liefert genauere und vollständigere Wahrscheinlichkeitsverteilungen für jede Vorhersagestunde. Außerdem umfasst sie eine größere Anzahl von Wetterstationen.

Die neuen Daten sind auf der Meteoblue-Website und in einer App verfügbar. Neben der Verfeinerung der Datenberechnung wurden auch viele Meteogramme technologisch aufgerüstet und neu gestaltet. Dies erhöht sowohl ihre technische Zuverlässigkeit als auch deren Lesbarkeit. Quelle: ‚Meteoblue‚.