Глобальна система прогнозів (GFS) – це a
(NCEP) модель прогнозу погоди, яка генерує дані для десятків змінних атмосфери та суші та ґрунту, включаючи температури, вітри, опади, вологість ґрунту та концентрацію озону в атмосфері.
Глобальна система прогнозів (GFS) є модель прогнозу погоди, створена Національним центром прогнозування навколишнього середовища (NCEP). Через цей набір даних доступні десятки змінних атмосфери та суші та ґрунту, від температури, вітру та опадів до вологості ґрунту та концентрації озону в атмосфері.
Сьогодні NWS використовує широкий набір моделей погоди, починаючи від локальних короткострокових моделей високої роздільної здатності, які допомагають точно визначити несприятливі погодні умови (модель швидкого оновлення високої роздільної здатності (HRRR)), моделей середньої роздільної здатності, які створюють якісні короткочасні діапазон прогнозів для Північноамериканського континенту (Північноамериканський …
Глобальні моделі зі світовими прогнозами погоди Всі ці моделі загалом є досить точними для прогнозування великомасштабних моделей/об’єктів, але з часом вони стануть менш точними. ECMWF загалом вважається найточнішою глобальною моделлю, дещо позаду GFS США.
Загалом ECMWF статистично перевершує GFS, але є випадки, коли GFS може працювати краще для певних подій.Давайте підсумуємо основні відмінності між обома провідними моделями прогнозування погоди: Роздільна здатність: GFS працює з нижчою роздільною здатністю, ніж модель ECMWF.
GFS містить докладні дані про доходи, витрати, операції з активами та пасивами, а також позиції запасів в активах і пасивах загального державного управління та його підсекторів.