Windy cho phép người dùng lựa chọn nhiều mô hình thời tiết, trong đó có ECMWF và GFS, theo tài liệu của nền tảng. Tuy nhiên, trong phạm vi nguồn đã đối chiếu, chưa đủ căn cứ xác định một sự kiện cụ thể tại Việt Nam đứng sau truy vấn Windy. Vì vậy, không thể từ riêng từ khóa này suy ra đang có bão, mưa lớn hay một cảnh báo mới.
Thông tin có thể xác minh là Windy cung cấp lựa chọn giữa các mô hình, thay vì chỉ đưa ra một kết quả duy nhất. Trang giải đáp của Windy mô tả việc chuyển đổi và so sánh mô hình; tài liệu Map Forecast API cũng liệt kê nhiều nguồn mô hình. Đây đều là tài liệu do Windy công bố, không phải hai đánh giá độc lập về độ chính xác.
Bản đồ dự báo được tạo ra như thế nào?
Theo Cơ quan Thời tiết Quốc gia Mỹ (NWS), mô hình cần dữ liệu quan trắc để xác lập trạng thái khí quyển ban đầu. Dữ liệu có thể đến từ vệ tinh, máy bay, bóng thám không và các trạm đo. ECMWF cũng mô tả việc kết hợp quan trắc với dự báo ngắn hạn để ước lượng điều kiện khởi đầu, rồi cập nhật khi có thông tin mới.
Từ trạng thái ban đầu đó, mô hình tính toán sự biến đổi của khí quyển. Met Office giải thích rằng dự báo là ước lượng trạng thái tương lai, được tạo bằng quan trắc và mô hình số. Khi đọc Windy, người dùng vì thế nên xác định mình đang xem kết quả cho thời điểm nào, thay vì mặc nhiên coi hình ảnh dự báo là tình trạng đã được ghi nhận ngoài thực tế.
Giới hạn nằm ở chỗ không thể quan sát mọi chi tiết của khí quyển. Met Office và ECMWF đều giải thích rằng sai khác nhỏ trong điều kiện ban đầu có thể phát triển thành khác biệt lớn về sau. Điều này giúp lý giải vì sao không nên biến một kết quả tính toán thành lời khẳng định chắc chắn về thời tiết tương lai.
Đọc sự khác biệt giữa các kết quả
Một cách chuyên môn để đánh giá bất định là dự báo tổ hợp: chạy nhiều dự báo với điều kiện ban đầu được điều chỉnh nhẹ. NWS và Met Office đều mô tả phương pháp này. Cần phân biệt tổ hợp với việc chuyển giữa các mô hình khác nhau trên Windy; hai thao tác không đồng nghĩa, dù cùng giúp người đọc nhận ra có nhiều khả năng diễn biến.
ECMWF cho biết kết quả tổ hợp càng phân tán thì độ bất định càng lớn. Met Office cũng giải thích rằng các thành viên cho kết quả tương tự nhau sẽ đem lại mức tin cậy cao hơn so với khi chúng khác biệt mạnh. Về cách đọc, điều đáng chú ý không chỉ là một con số, mà còn là phạm vi các kết quả có thể xảy ra.
Met Office cảnh báo một biểu đồ từ một lần chạy mô hình không đủ tạo thành dự báo cân bằng. NWS mô tả dự báo viên còn xem xét mô hình bám sát thời tiết hiện tại đến đâu, kết quả có hợp lý và nhất quán qua các lần chạy hay không. Bởi vậy, trước một ảnh Windy được chia sẻ, nên hỏi thêm về mô hình, thời điểm dự báo và những nguồn đối chiếu, thay vì chỉ nhìn hình dạng trên bản đồ.
Đọc thêm: Thời tiết Đà Nẵng tháng 11: ít mưa hơn, vẫn cần đề phòng