Rankings
Modellspår rankade per parameter och horisont i Stockholm. Endast verifierade jämförelser visas.
Parameter
Horisont
Topplista
Vi jämför de fyra NWP-modellspår WTHRS följer. SMHI SNOW1gv1 (direkt från SMHI Open Data), MetCoOp MEPS (som ligger bakom Yr / MET Norway och som SMHI driver med MET Norway och FMI), ECMWF IFS 0.25° och DWD ICON. Genom att räkna Mean Absolute Error (MAE) per parameter och horisont mot uppmätta observationer. Vi publicerar bara siffror som bygger på verifierade jämförelser.
Lägre värde är bättre för temperatur, vind och nederbördsmängd. För regn visas i stället andelen prognoser som pekade rätt (regn/uppehåll). Högre andel är bättre. Resultatet beräknas per parameter (temperatur, regn, vind) och horisont (24 h, 48 h, 7 d).
NWP-modeller är olika starka i olika terräng. Ett spår som ligger bäst till i Kiruna behöver inte vara bäst i Malmö. Därför räknar WTHRS träffsäkerhet per ort snarare än ett nationellt genomsnitt.
Varje prognos sparas och jämförs senare mot uppmätta observationer. Topplistan uppdateras löpande när nya jämförelser verifieras. Om en ort saknar kvalificerad mätstation inom avståndskravet visar vi inget värde alls.
Vill du förstå metoden bakom siffrorna? Läs hur WTHRS räknar, jämför modellspåren sida vid sida på /compare, eller djupdyk i methodology whitepaper.
FAQ
Vi räknar Mean Absolute Error (MAE). Det genomsnittliga felet i grader, millimeter eller m/s. Och för regn andelen korrekta ja/nej-prognoser. Varje prognos sparas och jämförs sedan mot uppmätta observationer. Vi publicerar bara siffror som bygger på verifierade jämförelser, annars visar vi inget värde alls.
Fyra NWP-modellspår som WTHRS följer. SMHI SNOW1gv1 (direkt från SMHI Open Data), MetCoOp MEPS (som ligger bakom Yr / MET Norway och som SMHI driver med MET Norway och FMI), globala ECMWF IFS 0.25° samt DWD:s ICON. SMHI hämtas direkt från SMHI Open Data (SNOW1gv1). Apple Weathers eget konsument-API anropas inte.
Modeller kalibreras mot olika observationsnätverk och hanterar terräng olika. En modell som är bäst i Kiruna kan vara medioker i Malmö. Därför räknas träffsäkerheten per ort. Inte som ett nationellt genomsnitt.
På sikt förväntas en viktad ensemble statistiskt slå de flesta enskilda modeller eftersom den utjämnar systematiska fel. Enstaka dagar kan ett enskilt modellspår ligga närmare sanningen.