meteoblue

Sezónní klimatická předpověď pro region Cozia zobrazuje průměrné měsíční teplotní a srážkové anomálie na následujících 6 měsíců v horním panelu. Předpověď je regionální pro oblasti o rozloze 100 km krát 100 km nebo větší.

Sezónní předpověď poskytuje klimatické charakteristiky, jako jsou průměrné hodnoty nebo anomálie na celý měsíc. Anomálie jsou odchylky od klimatologických průměru. Čili, negativní teplotní a srážkové anomálie indikuje chladnější a sucšší podmínky než je průměr. Z klimatologických informací lze vyvést jen slabý úsudek toho, jaké počasí lze očekávat. Předpokládejme, že měsíc má pozitivní anomálii +1 stupeň. Je velmi nepravděpodobné, že každá hodina tohoto měsíce bude o 1 stupeň teplejší. Realističtějším scénářem je, že některé dny budou významně teplejší než průměr, zatímco jiné budou průměrné. Nejdůležitější však je, že mohou nastat dny, které jsou chladnější nebo významně chladnější než průměr, takže pozitivní anomálie není vůbec zárukou, že nemůže například nastat mráz.

Sezónní meteorologická předpověď na konkrétní den není technicky možná: je statisticky nespolehlivější než klimatický průměr. Je to z toho důvodu, že denní počasí je předmětem větších výkyvů ovlivněných mezo nebo mikroklimatickými událostmi a výchozí faktory nelze změřit dostatečně přesně, takže denní předpovědi počasí se stávají statisticky nespolehlivějšími než klimatický průměr na 10-14 dní dopředu. Pravděpodobně jste si všimlinespolehlivost10denní předpovědi počasí a předpověď na několik měsíců je samozřejmě mnohem náročnější.

As seasonal forecasts can be more or less reliable, we provide the results of several hundred forecasts to better estimate a trend. We combine all the seasonal forecasts computed by the major Centers and Institutions worldwide into a Super-Ensemble (ENSEMBLE) that is more likely to be correct than a forecast from a single Institution. If you see that forecasts of different models contradict each other, then there is very little hope of forecasting the season for that time period. There are some regions and situations where seasonal forecasts can be quite accurate. The most well-known examples are El Niño and La Niña situations.

The different models presented here are computed by: the European Center of Medium Range Weather Forecast (ECMWF), the National Center of Environmental Prediction (NCEP/NOAA), the German Weather Service (DWD), the UK-MetOffice (UKMO), MeteoFrance (METEOFR), the Japan Meteorological Agency (JMA) and the Euro-Mediterranean Center on Climate Change (CMCC). The Agencies/Centers update their forecasts about once per month, but not all do so at the same time. We therefore indicate the forecast-run of each center in the diagram. We recompute the ensemble whenever one of the centers updates a forecast.