数据从哪来：模式家族、数据源与更新节律

前面所有图表最终都指向同一个问题：数据从哪来、凭什么信。这一页把数据链路摊开——它同时解释了这家工具的能力边界。

第一层：自有模式

公司自建高性能计算集群，运行自有模式家族：

• NEMS 家族：2013 年起业务化运行的全球到区域多尺度模式，官方称其在云发展与降水预报上有针对性改进。
• 高分辨率区域模式：对局地地形加密计算，官方口径可细到约 3 公里——"每个山谷各有一份预报"的技术基础。
• 计算节律：全部自有模式每天滚动计算两次，配合更短周期的更新循环把最新观测同化进来。

第二层：外部数据汇入

自有模式之外，还接入多国气象机构的公开模式数据——欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、美国全球模式（GFS）等主流全球模式都在多模式对比图里同台。汇入而非替代，正是"多模式"方法的前提：不同机构、不同物理方案的模式放在一起，分歧与共识才有意义。

第三层：观测数据的角色

• 雷达与卫星：实时观测层，用于地图回放与临近外推——它们是"现在"，模式是"未来"。
• 地面站观测：模式初始场的校准来源之一。
• 观测的局限：覆盖不均（见预报为什么有时不准原因三），远海与偏远地区主要靠模式自算。

第四层：加工与档案

• 学习型多模式（mLM）：按各模式在本地点位的历史表现自动加权合成——见多模式原理。
• 专业变量派生：叶片湿度、生长度日、视宁度等由基础变量按领域模型加工而来——见农业图表与视宁度。
• 历史档案：长期自产数据沉淀成档案体系，支撑历史回查与气候对比（point+ 权益的一部分）。

对使用者意味着什么

• 更新时机：模式一天两次大更新，预报在更新节点前后会"跳"一下——重要决策等更新后再定，比用半天前的旧图稳。
• 能力边界：模式强在趋势与形势，弱在分钟级突发；分钟级请交给雷达（见降水雷达）。
• 可验证性：官方维护着公开的技术文档站点，模式清单、分辨率与变量定义都可查——这是"公开可查证的预报精度"承诺的一部分。

模式配置随技术演进调整，本页口径基于公开技术资料；以官方技术文档的最新版本为准。