Сезонната климатична прогноза за региона на Parigi показва в горния панел месечните средни температурни и валежни аномалии за следващите 6 месеца. Прогнозата е регионална и обхваща площи от 100 km на 100 km или по-големи.
Сезонната прогноза предоставя климатични характеристики, като например средни стойности или аномалии за цял месец. Аномалиите представляват отклонения от климатичната норма. Следователно отрицателна температурна и валежна аномалия означава по-хладни и по-сухи условия от обичайните. Климатичната информация позволява малко заключения за очакваното време. Да допуснем месец с положителна аномалия от +1 градус. Много е малко вероятно всяка час от този месец да бъде с 1 градус по-топъл. По-реалистичен сценарий е част от дните да са значително по-топли от средното, а други – около средното. Най-важното е, че може да има и дни, които са по-студени или дори значително по-студени от средното, така че положителната аномалия изобщо не е гаранция, че например няма да има слана.
Сезонна прогноза за времето за конкретен ден технически не е възможна: статистически тя е по-ненадеждна от климатичната средна стойност. Причината е, че ежедневното време е подложено на по-големи колебания, повлияни от мезомащабни или микромащабни явления, а изходните фактори не могат да бъдат измерени достатъчно точно, така че ежедневните прогнози стават статистически по-ненадеждни от климатичната средна стойност след около 10–14 дни. Вероятно сте забелязали ненадеждността на 10-дневната прогноза за времето, а предвиждането на няколко месеца напред е очевидно още по-трудно.
Тъй като сезонните прогнози могат да бъдат по-надеждни или по-малко надеждни, предоставяме резултатите от няколкостотин прогнози, за да оценим по-добре тенденцията. Комбинираме всички сезонни прогнози, изчислени от основните центрове и институции по света, в Супер-ансамбъл (ENSEMBLE), който е по-вероятно да бъде точен, отколкото прогнозата на една единствена институция. Ако видите, че прогнозите на различните модели си противоречат, тогава има много малка надежда сезонът да бъде прогнозиран за този период. Съществуват региони и ситуации, при които сезонните прогнози могат да бъдат доста точни. Най-известните примери са ситуациите Ел Ниньо и Ла Ниня.
Различните модели, представени тук, се изчисляват от: Европейския център за средносрочни метеорологични прогнози (ECMWF), Националния център за прогнозиране на околната среда (NCEP/NOAA), Германската метеорологична служба (DWD), Британската метеорологична служба (UKMO), MeteoFrance (METEOFR), Японската метеорологична агенция (JMA) и Евро-средиземноморския център за климатични промени (CMCC). Агенциите/центровете обновяват своите прогнози приблизително веднъж месечно, но не всички го правят по едно и също време. Поради това посочваме началния час на прогнозата на всеки център в диаграмата. Преизчисляваме ансамбъла всеки път, когато някой от центровете обнови прогноза.
