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ECMWF AIFS Operational e AIFS Ensemble sono ora su GribStream
I dataset AIFS Operational e AIFS Ensemble sono attivi su GribStream, con previsioni globali basate su IA in uscite deterministiche e probabilistiche tramite codici dataset stabili.
Il 31 luglio 2025, GribStream ha aggiunto i dataset ECMWF AIFS Operational e AIFS Ensemble. Questo porta le previsioni globali guidate da IA nella stessa API che già usi per i modelli numerici basati sulla fisica.
I codici dataset GribStream sono:
- AIFS Operational:
aifsoper - AIFS Ensemble:
aifsenfo
Nota attuale: questo post registra il lancio dei dataset su GribStream a luglio 2025. ECMWF ha poi aggiornato AIFS Single e AIFS ENS a v2 nel run 2026-05-12 06 UTC. GribStream mantiene quello storico nelle stesse linee temporali dei dataset; per l'aggiornamento del catalogo di maggio 2026, vedi I campi AIFS v2 sono ora visibili su GribStream.
Su AIFS
AIFS è il sistema globale di previsione basato su IA di ECMWF. È un prodotto operativo, non solo uno strato sperimentale di mappe. ECMWF ha implementato operativamente AIFS Single a febbraio 2025 e ha implementato la versione ensemble, AIFS ENS, il 1 luglio 2025.
Il sottoinsieme pubblico open-data che GribStream rende disponibile usa:
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cicli 00/06/12/18 UTC
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passi ogni 6 ore fino a 360 h (15 giorni)
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uscita globale latitudine/longitudine a 0.25 gradi
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AIFS Oper fornisce una singola previsione IA deterministica.
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AIFS Ensemble fornisce un ensemble a 51 membri (50 perturbati + 1 controllo) per workflow probabilistici.
La struttura dei membri ensemble conta. Permette di valutare la previsione IA non solo come una previsione deterministica, ma come una distribuzione di risultati possibili.
Perché conta
Le previsioni IA sono ormai operativamente rilevanti, e gli ensemble permettono di quantificare l'incertezza invece di affidarsi a un singolo scenario. Con AIFS in GribStream puoi:
- confrontare previsioni IA e modelli basati sulla fisica (AIFS vs. IFS).
- costruire prodotti di percentili e probabilità di superamento.
- eseguire backtest usando
asOfcome orario di riferimento, per una valutazione coerente nel tempo. - seguire il comportamento attraverso confini di versione AIFS senza cambiare codici dataset GribStream.
Il workflow pratico è semplice: usa aifsoper quando ti serve una singola previsione IA, e usa aifsenfo quando ti servono spread ensemble, percentili o probabilità di evento.
Link
Fonti
- Pagina ECMWF di implementazione per AIFS Single v1: https://confluence.ecmwf.int/display/FCST/Implementation%20of%20AIFS%20Single%20v1
- Notizia ECMWF su AIFS ENS diventato operativo: https://www.ecmwf.int/en/about/media-centre/news/2025/ecmwfs-ensemble-ai-forecasts-become-operational
- Pagina ECMWF di implementazione per AIFS ENS v1: https://confluence.ecmwf.int/display/FCST/Implementation%2Bof%2BAIFS%2BENS%2Bv1
- Campi AIFS v2 su GribStream: /blog/aifs-v2-parameters-now-on-gribstream