Precisão dos modelos de previsão em relação à URMA
Este dashboard compara modelos de previsão da NOAA contra a análise URMA para a América do Norte. Escolha uma cidade para ver o comportamento local. Você pode alternar a variável entre temperatura a 2 m e velocidade do vento a 10 m. Modelos comparados lado a lado: NBM, GFS, HRRR, RRFS 2D fields, NAM CONUS Nest e AIGFS Surface.
O que você está vendo
- Séries brutas: as linhas dos modelos deveriam acompanhar URMA de perto. Afastamento persistente indica menor fidelidade.
- Séries de erro: previsão menos URMA. Valores acima de zero indicam superestimativa ou viés quente; valores abaixo de zero indicam subestimativa ou viés frio.
- Séries de erro absoluto: tamanho do erro sem sinal. Menor e mais estável é melhor.
- Bias (viés): erro assinado médio. Valores próximos de zero indicam boa calibração.
- Erro médio e máximo: a média reflete qualidade geral; picos sinalizam horas difíceis.
Definições das métricas principais
MAE (Mean Absolute Error): a média de |forecast − URMA| na janela. Menor é melhor.
Bias (viés): a média de forecast − URMA. Positivo significa que o modelo superestima; negativo, subestima.
Max error: o maior erro da janela. Útil para identificar valores extremos e mudanças de regime.
Como ler os painéis
- Consistência: um modelo com MAE baixo e viés perto de zero é confiável em várias condições.
- Regimes: observe picos durante frentes, transições do nascer do sol, convecção ou eventos de rajadas. Se todos os modelos desviam ao mesmo tempo, a situação provavelmente era difícil de prever.
- Sensibilidade por variável: a velocidade do vento a 10 m tende a produzir erros extremos mais frequentes que a temperatura a 2 m. Espere alguns erros grandes.
- Efeitos locais: relevo, litoral e calor urbano podem criar vieses repetíveis. Um viés estável pode ser corrigido depois na sua aplicação.
Fontes de dados e documentação: NBM · HRRR · GFS · RRFS 2D fields · NAM CONUS Nest · AIGFS Surface · URMA. As requisições usam o catálogo de parâmetros compartilhados do GribStream (shared-parameter catalog) para que cada modelo seja consultado para o mesmo sinal físico com unidades de saída consistentes. Os valores de previsão são selecionados com um corte por execução do modelo no início da janela de 36 horas e comparados com a análise URMA posterior até 24 horas atrás.
