AIFSDie ausgewählte Zeit, Parameter und Region ist für dieses Modell verfügbar. Das ECMWF betreibt das Artificial Intelligence/Integrated Forecasting System (AIFS). Die Ausgabe dieses experimentellen AIFS-Modells wird mit Zeitschritten von 6 Stunden bis zu 15 Tagen prognostiziert, die auf der analyse des ECMWF basieren. Prognosen werden viermal täglich erstellt (00,06,12,18 UTC). Die Daten werden 1 Stunde nach der Echtzeit veröffentlicht. Weitere Informationen finden Sie hier.
AROMEDie ausgewählte Parameter und Region ist verfügbar, aber nicht für 2024-06-30, 00:00. Sie wechseln zurück zum ersten verfügbaren Zeitschritt. AROME ist ein hochauflösendes (2.5 km) Wettervorhersagemodell das von verschiedenen europäischen Wetterdiensten eingesetzt wird. Auf der WZ gibt es Vorhersagen von Meteo France und dem norwegischen Wetterdienst für West- bzw Nordeuropa.
ARPEGEDie ausgewählte Zeit, Parameter und Region ist für dieses Modell verfügbar. ARPEGE ist das globale Wettervorhersagemodell des französischen Wetterdienstes (Meteo France). Auf der WZ gibt es Vorhersagen bis 102 Stunden.
COAMPSDie ausgewählte Zeit, Parameter und Region ist für dieses Modell verfügbar.
ECMWFDie ausgewählte Zeit, Parameter und Region ist für dieses Modell verfügbar. Das ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) erstellt Vorhersagen bis zu 15 Tagen in die Zukunft und ist global führend in der Vorhersagequalität, stellt aber nur wenige Parameter kostenfrei zur Verfügung. Es gibt zwei tägliche Läufe mit 00 bzw 12 UTC Daten, die zwischen 6 und 7 UTC bzw. 18 und 19 UTC aktualisiert werden.
GEMDie ausgewählte Zeit, Parameter und Region ist für dieses Modell verfügbar. GEM ist das kanadische globale Wettervorhersagemodell und rechnet bis 10 Tage in die Zukunft.
GFSDie ausgewählte Zeit, Parameter und Region ist für dieses Modell verfügbar. GFS ist das globale Wettervorhersagemodell des US-Wetterdienstes. Es bietet eine Vielzahl von Parametern für die nächsten 15 Tage und diese werden in Form von Karten und Diagrammen bereitgestellt. Die Wetterzentrale-Karten benutzen die 0, 6, 12 und 18 UTC Daten und sind normalerweise um 5, 11, 17 und 23 UTC fertig. Die Auflösung des verwendeten Gitters beträgt intern ca. 28 km
HARMONIE (KNMI-EU)Die ausgewählte Zeit, Parameter und Region ist für dieses Modell verfügbar. HARMONIE wird in einem europäischen Konsortium entwickelt und dies ist die Ausgabe, die vom KNMI in den Supercomputing-Einrichtungen in Island bereitgestellt wird. Die Ausgabe von Cy43 ist in einem gedrehten Lat-Lon-Raster verfügbar und wird auf unserem Server auf einen Rasterabstand von 0,05 Grad neu gerastert. Das Modell wird stündlich neu initialisiert und läuft bis zu 60 Stunden im Voraus.
HARMONIE (DMI)Die ausgewählte Zeit, Parameter und Region ist für dieses Modell verfügbar.
ICONJetzt ausgewählt. ICON ist das globale Wettervorhersagemodell des Deutschen Wetterdienstes (DWD). Vorhersagen bis zu 120 Stunden sind verfügbar. Horizontale Auflösung 13 bzw. 6 km, 90 Modellflächen mit Oberrand in 75 km, der Output am regulären Gitter erfolgt derzeit auf 0.125° global und 0.062° für Europa. Die Karten werden 4 mal am Tag aktualisiert (4:15,10:15, 16:15 und 22:15 UTC).
IRIEDie ausgewählte Zeit, Parameter und Region ist für dieses Modell verfügbar.
GCGFSDie ausgewählte Zeit, Parameter und Region ist für dieses Modell verfügbar. Das GraphCast Global Forecast System (GraphCastGFS) ist ein experimentelles System, das von den National Centers for Environmental Prediction (NCEP) zur Erstellung mittelfristiger globaler Prognosen entwickelt wurde. Die horizontale Auflösung beträgt ein 0.25-Grad-Raster (ca. 28 km). Das Modell läuft 4 Mal am Tag: 00Z, 06Z, 12Z und 18Z. Die Produkte sind 6-stündige Prognosen für bis zu 10 Tage. Weitere Informationen finden Sie hier.
UKMO EUDie ausgewählte Zeit, Parameter und Region ist für dieses Modell verfügbar.
3Fri 28 Jun 15:00
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15Sat 29 Jun 03:00
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36Sun 30 Jun 00:00
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180Sat 06 Jul 00:00
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Du bist jetzt im Multi-Parameter-Modus. Wähle die gewünschten Parameter oben aus und sie werden alle nebeneinander in einem Gitter dargestellt.
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