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1 | Attributes of 12 forecast models that cover the Mid-Atlantic, Southeast, and Gulf of Mexico Coasts of the U.S. and that are used by popular weather apps. | ||||||||||||||||||||||||||
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3 | Model Name | Geographic extent | Resolution (km) | Time Range (days) | Time Step (hrs) | Update Freq (hrs) | Agency | Model Attributes | |||||||||||||||||||
4 | GFS (Global Forecast System) | Global | 28 | 16 | 1 | 6 | NOAA | The Global Forecast System (GFS), created and maintained by NOAA's National Centers for Environmental Prediction (NCEP), is a weather forecast model that generates data for dozens of atmospheric and land-soil variables, including temperatures, winds, precipitation, soil moisture, and atmospheric ozone concentration. Low resolution but global in scope. Focuses on gradient winds. | |||||||||||||||||||
5 | ECMWF - European Center for Medium Range Weather Forecasts | Global | 9 | 10 | 1 | 6 | ECMWF (European Union) | The ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) is a highly-regarded global model. Also referred to as the "Euro Model" or "European Model". Focuses on gradient winds. | |||||||||||||||||||
6 | ICON - Icosahedral Nonhydrostatic | Global | 13 | 5 | 1 | 6 | DWD (German national weather service) | The Icosahedral nonhydrostatic model (ICON) is a global model created and operated by the German DWD. Its spatial resolution is higher but its forecast range (time period) is lower than either the GFS or ECMWF. | |||||||||||||||||||
7 | Meteoblue | Global | (variable; "average" of the resolutions of the individual members of the ensemble) | 7 | 1 | 12 | Meteoblue (private Swiss company) | Ensemble of multiple global and regional models assimilated by AI. | |||||||||||||||||||
8 | SPIRE | Global | 12 | 10 | 1 | 12 | Spire Global (a private-sector, publicly traded corporation) | Spire's global model assimilates data, including radio occultation, ocean winds and soil moisture, from its constellation of over 100 satellites. | |||||||||||||||||||
9 | UKMO | Global | 15 | 7 | 1 | 12 | United Kingdom Meteorological Office | The UKMO global model provides medium-range global forecasts. The model's high-resolution output is particularly useful for capturing local weather phenomena, such as convective showers, coastal effects, and temperature variations across different landscapes. | |||||||||||||||||||
10 | PWG | Pseudo-Global/ Coastal (see attributes) | 8 | 7 | 1 | 12 | NOAA/PredictWind | PredictWind's proprietary extension of the GFS model. Provides forecast information for discrete regions that cover much of the world's coastlines. | |||||||||||||||||||
11 | PWE | Pseudo-Global/ Coastal (see attributes) | 8 | 7 | 1 | 12 | ECMWF/ PredictWind | PredictWind's proprietary extension of the ECMWF model. Provides forecast information for discrete regions that cover much of the world's coastlines. | |||||||||||||||||||
12 | HRRR | Regional- Continental US | 3 | 2.25 | 1 | 1 | NOAA/National Center for Environmental Prediction | The HRRR (High Resolution Rapid Refresh) model is a regional model covering the continental United States. This model incorporates real-time weather radar data and can forecast fronts and other convective winds. | |||||||||||||||||||
13 | NAM | Regional-Continental US | 5 | 3.5 | 1 | 6 | NOAA/National Center for Environmental Prediction | The North American Mesoscale (NAM) forecast system is a regional, mesocale model for North America. Better resolution than global models. | |||||||||||||||||||
14 | PWG 1km | Regional (see attributes) | 1 | 1.5 | 1 | 12 | NOAA/PredictWind | PredictWind's proprietary extension of the GFS model. Provides forecast information for widely scattered, discrete regions that focus on the world's most populated coastlines. | |||||||||||||||||||
15 | PWE 1km | Regional (see attributes) | 1 | 1.5 | 1 | 12 | ECMWF/ PredictWind | PredictWind's proprietary extension of the ECMWF model. Provides forecast information for widely scattered, discrete regions that focus on the world's most populated coastlines. | |||||||||||||||||||
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