Precisión de modelos de pronóstico contra URMA
Este dashboard compara modelos de pronóstico de NOAA contra el análisis URMA para Norteamérica. Elige una ciudad para ver el comportamiento local. Puedes alternar la variable entre temperatura a 2 m y velocidad del viento a 10 m. Modelos comparados lado a lado: NBM, GFS, HRRR, RRFS 2D fields, NAM CONUS Nest y AIGFS Surface.
Qué estás viendo
- Series crudas: las líneas de los modelos deberían seguir URMA de cerca. Separación significa menor fidelidad.
- Series de error: pronóstico menos URMA. Por encima de cero es alto o cálido; por debajo de cero es bajo o frío.
- Series de error absoluto: tamaño del error sin signo. Más bajo y estable es mejor.
- Bias (sesgo): error firmado promedio. Valores cercanos a cero indican buena calibración.
- Error medio y máximo: el promedio refleja calidad general; los picos marcan horas difíciles.
Definiciones de métricas clave
MAE (Mean Absolute Error): el promedio de |forecast − URMA| en la ventana. Menor es mejor.
Bias (sesgo): el promedio de forecast − URMA. Positivo significa que el modelo queda alto; negativo, bajo.
Max error: el mayor error de la ventana. Útil para detectar valores extremos y cambios de régimen.
Cómo leer los paneles
- Consistencia: un modelo con MAE bajo y sesgo cercano a cero es confiable en distintas condiciones.
- Regímenes: observa picos durante frentes, transiciones de amanecer, convección o eventos de ráfagas. Si todos los modelos saltan, la situación era difícil.
- Sensibilidad por variable: la velocidad del viento a 10 m suele tener colas más pesadas que la temperatura a 2 m. Espera algunos errores grandes.
- Efectos locales: terreno, costa y calor urbano pueden crear sesgos repetibles. Un sesgo estable se puede corregir después en tu aplicación.
Fuentes de datos y documentación: NBM · HRRR · GFS · RRFS 2D fields · NAM CONUS Nest · AIGFS Surface · URMA. Las solicitudes usan el catálogo de parámetros compartidos de GribStream, también llamado shared-parameter catalog, para consultar cada modelo por la misma señal física con unidades de salida consistentes. Los valores de pronóstico se seleccionan tal como eran conocidos al inicio de la ventana de 36 horas y se comparan con el análisis URMA posterior hasta 24 horas atrás.
