Точные прогнозы погоды имеют решающее значение для работы и прибыльности агропредприятий. Компания DTN вложила значительные средства в технологии и ресурсы, чтобы обеспечить составление точных прогнозов погоды для своей глобальной клиентской базы. Объединив последние технологические достижения в области науки о метеорологии с опытом профессиональных метеорологов, DTN создает наиболее точные, из всех доступных в отрасли, прогнозы, для выбранного местоположения. В течение десяти лет подряд DTN занимала первое место в независимом проверочном исследовании ForecastWatch ™ как самый точный поставщик информации о прогнозе температуры и осадков в отрасли. Прогнозы погоды от DTN точны, своевременны, подробны и призваны помогать клиентам в процессе принятия бизнес-решений.

Научный подход DTN к прогнозированию погоды основан на методике статистически согласованной модели, разработанной в Национальном Центре Атмосферных Исследований (NCAR) в Боулдере, штат Колорадо. Основная задача Системы Динамического Интегрированного прогноза (DICast®) принимать метеорологические данные (информация со станций, наблюдения, модели, статистические данные, климатические данные и т. д.) и формировать метеорологические прогнозы для определенных пользователем местоположений и периодов времени, которые будут неизменно более точны, чем любая отдельная взятая модель прогноза погоды.

Хотя набор моделей обеспечивает очень надежный первоначальный прогноз, знания опытного метеоролога играют важную роль. Команда DTN, состоящая из 75 метеорологов, тщательно изучает прогноз DICast® и при необходимости вносит улучшения. DTN использует возможности Графического Редактора Прогнозов (GFE) для просмотра консенсусного прогноза DICast® и позволяет команде штатных метеорологов корректировать его при необходимости. Графический Редактор Прогнозов (GFE) был первоначально разработан Лабораторией Прогнозных Систем Национальной Ассоциации Океанических и Атмосферных Исследований (NOAA). Цифровая модель погоды и достоверные данные о погоде импортируются в GFE, а затем, используя передовые инструменты и аналитику в редакторе GFE, метеоролог в интерактивном режиме управляет цифровыми данными для каждого представленного элемента прогноза.

Результатом комбинации DICast® / GFE является прогноз DTN, который сочетает в себе все новейшие достижения науки и техники компьютерных моделей погоды с метеорологическими данными, с возможностью корректировки этих прогнозов при необходимости. В среднем 10 % прогнозов плохо обрабатываются различными моделями прогнозов, и именно тогда Расширенная Система Прогнозов Погоды от DTN добавляет ценность. Создав систему, которая позволяет метеорологам сосредоточиться на этих 10 %, DTN смогла предоставить нашим клиентам превосходные прогнозы. В течение десяти лет подряд DTN занимала первое место в независимом проверочном исследовании ForecastWatch ™ как самый точный поставщик информации о прогнозе температуры и осадков.

Прогнозы погоды от DTN предназначены для принятия важных решений. Точные прогнозы погоды имеют решающее значение для работы и прибыльности многих предприятий. Прогнозы погоды от DTN точны, своевременны, подробны и призваны помочь в процессе принятия бизнес-решений. Усовершенствованная система прогнозирования погоды DTN дает конечный результат с максимально точным прогнозом, который производится последовательно и надежно. Это достигается за счет сосредоточения внимания на метеорологических ресурсах и навыках, где они могут иметь наибольшее значение, включения новых данных и моделей, когда они доступны, и использования проверенных технологий, чтобы воспользоваться преимуществами непрерывного прогресса в науке о метеорологии.

Прогнозы DTN с высокой степенью локализации хороши ровно настолько, насколько хороши первичные погодные наблюдения, на которых они основаны. DTN использует более 50 000 пунктов глобального наблюдения за погодой, включая данные сетей наблюдения за погодой, находящихся в ведении государственных и местных органов власти (например, системы дорожной информации о погоде), коммерческих компаний (для измерения качества воздуха и т. д.) и частных сетей наблюдателей за погодой. DTN также управляет собственной сетью из более чем 7 500 метеостанций, которые обеспечивают наблюдения за погодой в районах, которые не обслуживаются другими средствами.

Поскольку погодные наблюдения используются для настройки и корректировки прогнозов, большее количество наблюдений делает прогнозы лучше. DTN использует технику упреждающего исправления ошибок для быстрой и автоматической корректировки прогнозов каждый час на основе последних наблюдений. Это возможно только из-за большого количества локальных наблюдений, используемых в нашей системе.

DTN использует несколько методологий и процессов, чтобы обеспечить прочную основу данных наблюдений за погодой. Поскольку эти процессы могут отличаться от процессов, используемых другими поставщиками, будут обсуждены четкие объяснения того, как DTN обрабатывает этот тип данных.

Наблюдаемые субъекты данных включают:

• Источники данных
• Точность и округление
• Очищение и контроль качества

Наблюдаемые данные включают как почасовые, так и суточные данные. Почасовые данные состоят из рутинных плановых наблюдений за погодными условиями, которые проводятся не реже одного раза в час, а часто – 1 раз в 15 минут. Ежечасные наблюдения включают в себя фактические измеренные параметры, такие как текущие погодные условия (дождь, снег и т.д.), температура воздуха, температура точки росы, скорость и направление ветра, облачный покров, видимость и атмосферное давление, а также производные параметры, такие как относительная влажность, тепловой индекс и охлаждение ветром.

Ежедневные наблюдения представляют собой сводную сводку наблюдаемых погодных условий, которые имели место в течение всего дня, а не в определенное время. Ежедневные наблюдения включают максимальную (самую высокую) и минимальную (самую низкую) температуру, наблюдаемую в течение дня, общее количество выпавших осадков и многие производные параметры, такие как среднесуточная температура, средняя точка росы и относительная влажность.

Источники данных
DTN собирает данные наблюдений за погодой из различных источников, включая как официальные, так и неофициальные источники, а так же, метеостанции фермеров. Большинство пользователей заинтересованы в официальных наблюдениях, поскольку они производятся с помощью оборудования для наблюдений, которое калибруется и обслуживается официальными правительственными учреждениями, отвечающими минимальным стандартам. В Соединенных Штатах Национальная Метеорологическая Служба (NWS) собирает и перераспределяет наблюдения, полученные как внутри страны, так и за ее пределами. DTN также собирает данные наблюдений, произведенные Национальной Метеорологической Службой (НМС) конкретных стран и / или другими правительственными учреждениями. Ежечасные наблюдения включают наблюдения, проводимые в аэропортах по всему миру и сообщаемые в формате метеорологического аэродромного отчета ВМО (METAR).

Неофициальные наблюдения - это наблюдения датчиков, станций и систем, обслуживание и калибровка которых неизвестны. Неофициальные данные включают наблюдения, сделанные федеральными, государственными и местными правительственными агентствами, помимо NWS, а также корпоративными метеорологическими сетями и включают более 7 500 метеостанций DTN. DTN принимает все неофициальные наблюдения и проводит строгую проверку качества, чтобы гарантировать их достоверность. Этот процесс контроля качества может препятствовать своевременности наблюдения относительно распределения, иногда на час и более.

Точность и округление
DTN всегда извлекает и использует самую точную информацию, доступную в наблюдении. Например, отчеты METAR могут содержать два значения температуры: одно значение в целых градусах Цельсия, а другое - в десятых долях градуса Цельсия. Когда доступно, процесс DTN будет использовать более точное значение. Разница может быть существенной, поскольку измерения ведутся в градусах Цельсия, а затем конвертируются в градусы Фаренгейта. Это может создать разницу в значениях от одного до двух градусов по Фаренгейту. В свою очередь, многие другие приложения, которые используют температуру в своих расчетах, могут показывать различные значения.

DTN всегда сохраняет наблюдения с указанной точностью и всегда отображает значения, которые округлены (не усечены) для соответствия отображаемому приложению. Например, измерения температуры хранятся в десятых долях градуса Цельсия, а в США обычно отображаются в градусах Фаренгейта как целое число, преобразованное путем округления.

Очистка данных
Все продукты DTN отображают данные, которые были очищены. Очистка - это процесс, с помощью которого оцениваются недостающие значения и корректируются неверные значения. Поскольку клиентам требуются значения данных «в реальном времени» для приложений, использующих ежечасную информацию, пропуск значений недопустим. Чтобы гарантировать выполнение этого требования, DTN использует трехэтапный процесс очистки наблюдаемых значений.
По мере получения данных наблюдений они проверяются на достоверность, обоснованность и метеорологическое соответствие с предыдущими наблюдениями. Любые значения, не прошедшие этот тест, помечаются как отсутствующие, поэтому их можно очистить с помощью описанных ниже процессов.

В «реальном времени», когда значение данных отсутствует, DTN дополняет данные значением прогноза с Прямой Коррекцией Ошибок (FEC), интерполированным с географической точки зрения. Процесс FEC завершается с каждым новым наблюдением, иногда раз в час, чтобы постоянно согласовывать прогноз с доступными наблюдениями. Затем данные прогноза гео-пространственно комбинируются с текущими наблюдениями для создания непрерывного поля, из которого могут быть извлечены определенные точки. Комбинация пространственной и временной непрерывности обеспечивает значение, используемое в случае отсутствия наблюдаемых значений, и гарантирует, что оценочные значения являются реалистичными и непротиворечивыми.

Глобальный набор данных. На следующем рисунке показана плотность сети наблюдения DTN. Каждая желтая точка представляет собой только один из 50 000 пунктов наблюдения, которые необходимы для получения высококачественной информации для прогнозов с учетом конкретных мест.

Научный подход DTN к прогнозированию погоды основан на методике статистически согласованной модели, разработанной в Национальном центре атмосферных исследований (NCAR) в Боулдере, штат Колорадо. Система DICast® используется для приема метеорологических данных (наблюдений, моделей, статистических данных, климатических данных и т.д.) и создания метеорологических прогнозов в определенных пользователем местоположениях и сроках выполнения, которые неизменно более точны, чем любая отдельная модель прогноза погоды.

DICast® обрабатывает данные и сначала генерирует независимые прогнозы из каждого из полученных источников данных с использованием различных методов прогнозирования. Единый консенсусный прогноз из набора индивидуальных прогнозов создается на каждом определяемом пользователем месте прогнозов на основе метода обработки, который учитывает недавние навыки каждой модели прогноза. Использование этой технологии от NCAR позволяет DTN воспользоваться преимуществами последних исследований в области численного прогнозирования погоды и придать преимущества национальным исследованиям для повышения точности прогнозов для наших клиентов.

DTN загружает тысячи наборов данных наблюдений и климатологических данных в DICast® вместе с несколькими наиболее эффективными моделями прогнозов погоды от передовых научных сообществ в США, Канаде и Европе, включая модель Европейского Центра Среднесрочного Прогнозирования Погоды (ECMWF). Все модели используются с максимально возможным пространственным разрешением для достижения наилучших результатов.

Отдельные элементы системы прогнозов DTN оцениваются каждый час по мере поступления новых наблюдений, и каждая модель оценивается и статистически взвешивается в зависимости от того, насколько хорошо/точно она работала за последние 90 дней. Результатом является статистический прогноз, представляющий совокупность всех доступных прогнозов, взвешенных по оценкам производительности исходных данных прогноза. Этот взвешенный прогноз неизменно более точен, чем любые исходные данные отдельных прогнозов.

DTN использует многие из ведущих мировых моделей численного прогноза погоды в качестве входных данных в систему DICast®. Поскольку ни одна погодная модель не является правильной все время или в одном и том же месте, этот подход с использованием нескольких согласованных моделей - лучший способ повысить точность и воспользоваться преимуществами улучшения навыков на основе входных данных развивающейся модели прогноза или дополнительных входных данных модели. Таблица, показывающая модели прогнозов погоды, которые в настоящее время загружаются в DICast®, показана ниже.

Графический редактор прогнозов (GFE) был использован DTN, чтобы позволить нашей команде из 75 метеорологов визуализировать и, при необходимости, изменять первоначальный прогноз DICast®. Используя программное обеспечение редактора GFE, разработанное в Лаборатории прогнозных систем NOAA, первоначальный прогноз преобразуется в двумерное пространственное поле, которое можно аннотировать и редактировать.

Цифровая модель погоды и достоверные данные о погоде импортируются в редактор GFE, а затем, используя передовые инструменты и методы в рамках GFE, метеоролог в интерактивном режиме управляет цифровыми данными для каждого представленного элемента прогноза.
Одним из ключевых преимуществ системы GFE является то, что она имитирует то, как метеорологи думают о погоде, и тем самым упрощает визуализацию прогноза. Благодаря разрешающей способности в 5 км он позволяет метеорологу просматривать и быстро изменять прогнозы в пространственном отношении. Хорошим примером этого является случай, когда облака удерживают температуру на небольшой территории, которая изначально не прогнозировалась. GFE позволяет метеорологу быстро распознать проблему и скорректировать прогноз.

Передовые геопространственные технологии используются для решения конкретных нюансов местного микроклимата, часто вызванных местными формами рельефа и близостью к водоемам. Например, места в пределах нескольких десятков километров от морей часто могут находиться в совершенно иных условиях, чем места, находящиеся на небольшом расстоянии. Система Расширенного Прогноза Погоды от DTN предназначена для распознавания и учета таких местных различий и обеспечения лучшего прогноза. Поскольку прогноз составляется с учетом местной географии, он отражает детали, которые часто упускаются из виду в более общих прогнозах.
Результатом комбинации DICast® и редактора GFE является прогноз DTN, который сочетает в себе все новейшие достижения науки и техники компьютерных моделей погоды с метеорологическими данными для корректировки этих прогнозов при необходимости.

Иногда непредвиденные изменения погоды диктуют необходимость обновления прогноза. Система Расширенного Прогноза Погоды от DTN автоматически распознает этот факт и корректирует прогноз, используя сложную технику, называемую упреждающим исправлением ошибок. Этот метод корректирует прогноз, чтобы отразить текущие условия, сохраняя согласованность с другими параметрами.

Как отмечалось ранее, Система Расширенного Прогноза Погоды от DTN производит обновленный прогноз погоды каждый час, 24 часа в сутки. Каждый час выполняется точная корректировка прогноза погоды на основе самых последних наблюдений за погодой и компьютерных моделей. Обычно требуются лишь очень незначительные изменения. Но во время быстро меняющейся погодной ситуации эти ежечасные, а иногда и субчасовые обновления могут предоставить ценную и актуальную информацию для поддержки в принятии более эффективных решений. Клиенты DTN получают последние почасовые прогнозы погоды на следующие 72 часа, обновляемые и уточняемые не реже одного раза в 60 минут.

Напротив, бесплатные интернет-прогнозы, как правило, не включают никаких исправлений ошибок, потому что они не имеют ежечасных обновлений и обычно имеют такой расплывчатый формат, что в таких исправлениях нет необходимости. Важной частью точности прогноза является выявление того, когда прогноз необходимо изменить, а затем быстрое реагирование на это изменение. Примером может служить прогнозируемый по модели период солнечных и засушливых условий, когда облака и дождь перемещаются в область, ограничивая температуру. Система Расширенного Прогноза Погоды распознает разницу между прогнозом и наблюдением и корректирует почасовые прогнозируемые значения температуры в дальнейшем.

Комбинация автоматизированного и ручного ввода в процесс прогноза является уникальной для индустрии погоды и позволяет DTN создавать прогнозы погоды, превосходящие любые другие доступные прогнозы. Большинство конкурентов предлагают либо полностью автоматические прогнозы (низкое качество, это то, что обычно бесплатно доступно в Интернете), либо полностью ручные прогнозы (более высокое качество, обычно из офиса с небольшим количеством метеорологов и только для нескольких мест). DTN объединила автоматические и ручные пронозы, чтобы создать лучшее из обоих в мировом масштабе. На приведенном ниже графике показан общий поток данных наших самых рейтинговых прогнозов.

DTN час за часом составляет тысячи прогнозов для нашей глобальной клиентской базы. Ключевым компонентом прогнозирования погоды является понимание точности прогноза постфактум, чтобы можно было вносить коррективы в дальнейшем.

DTN использует сложную программу проверки для отслеживания прогнозов в режиме реального времени как для проверки, так и для контроля качества. Отчеты составляются и проверяются нашими метеорологами и командой менеджеров, чтобы гарантировать, что мы составляем наилучший из возможных прогнозов, а также для принятия обоснованных решений по исследованиям и разработкам с целью улучшения.

Атмосферные данные постоянно архивируются для проверки. Проверка распространяется на 15 дней по всему миру и включает стандартные показатели производительности, обычно используемые в отрасли.

Хотя метрики внутренней проверки важны, очень важно понимать, как мы сравниваемся с другими поставщиками погоды и с национальными метеорологическими службами (NMS). В течение десяти лет подряд DTN занимает первое место в рейтинге точности прогнозов осадков и температуры по результатам независимой оценки, проведенной ForecastWatch ™.

DTN была оценена как номер один по краткосрочной вероятности осадков среди группы ведущих коммерческих метеорологических компаний в дополнение к местной NMS. ForecastWatch ™ также назвал DTN наиболее точным прогнозистом температуры среди оцененных лидеров отрасли. Поскольку точные прогнозы температуры важны для всех отраслей, это важное отличие DTN.

Непревзойденная точность прогнозов. В течение десяти лет подряд DTN занимала первое место в независимом проверочном исследовании, проведенном ForecastWatch ™, как самый точный поставщик информации о прогнозе температуры и осадков. Этот высокий рейтинг напрямую отражает инвестиции DTN в инфраструктуру прогнозирования и численные модели прогнозирования погоды, которые вводятся в систему прогнозирования.

Частота обновлений: прогнозы DTN обновляются не реже одного раза в час, чтобы гарантировать, что прогноз всегда отражает быстро меняющуюся погоду и самые последние данные наших метеорологов. Прогнозы погоды не идеальны и должны меняться по мере изменения условий. Ежечасные обновления означают, что всегда доступен самый последний прогноз, отражающий последние мысли о погоде.

Почасовые прогнозы: прогнозы предоставляются на каждый из следующих 72 часов, поэтому конкретное время начала и окончания погодных условий (например, осадков) будет ясным и точным. Другие поставщики прогнозов создают только текстовую сводку за 12-часовой период с небольшой конкретикой о том, когда ожидаются события. Это чрезвычайно важно, когда прогноз используется для планирования или составления графика. Например, знание точного времени, когда, вероятно, начнутся осадки, может означать разницу между «вымыванием» всего дня или знанием того, что это повлияет только на пол дня.

Гиперлокализованные прогнозы: прогнозы с высоким пространственным разрешением с учетом ландшафта и местных эффектов, учитывающий особые нюансы местного микроклимата.

Расширенные данные метеорологов: прогнозы DTN составляются и управляются опытными метеорологами. Каждый из наших сотрудников имеет более чем 10-летний опыт работы и использует самые современные технологии для включения всей доступной информации о погоде для создания наиболее точных и последовательных прогнозов.

Более согласованный прогноз: все элементы прогноза всегда совпадают друг с другом без резких изменений.

Создан для бизнеса: точные прогнозы погоды имеют решающее значение для работы и прибыльности агропредприятий. Прогнозы погоды от DTN точны, своевременны, надежны, подробны и призваны помочь в процессе принятия важных решений.