meteoblue

Στον επάνω πίνακα φαίνεται η εποχική πρόγνωση του κλίματος για την περιοχή της Crêt de la Perdrix. Δείχνει τη μηνιαία μέση απόκλιση της θερμοκρασίας και της βροχής για τους επόμενους 6 μήνες.. Η πρόγνωση είναι περιφερειακή για περιοχές 100 km επί 100 km ή μεγαλύτερες.

Η εποχική πρόγνωση παρέχει κλιματικά χαρακτηριστικά όπως μέσες τιμές ή αποκλίσεις για ένα ολόκληρο μήνα. Οι ανωμαλίες είναι αποκλίσεις από τον κλιματολογικό μέσο. Έτσι, η αρνητική απόκλιση στη θερμοκρασία και τη βροχόπτωση υποδεικνύει ψυχρότερες και ξηρότερες συνθήκες απ' ότι συνήθως. Οι κλιματολογικές πληροφορίες επιτρέπουν ελάχιστα συμπεράσματα σχετικά με τον αναμενόμενο καιρό. Υποθέστε ένα μήνα με θετική ανωμαλία +1 βαθμού. Είναι πολύ απίθανο ότι κάθε ώρα αυτού του μήνα είναι κατά 1 βαθμό θερμότερη. Ένα πιο ρεαλιστικό σενάριο είναι ότι ορισμένες μέρες είναι σημαντικά θερμότερες από το μέσο όρο, ενώ άλλες είναι κοντά στο μέσο όρο. Το πιο σημαντικό: μπορεί να υπάρχουν και κάποιες μέρες που είναι ψυχρότερες ή σημαντικά και πιο κρύες από το μέσο όρο, οπότε η θετική ανωμαλία δεν είναι καθόλου εγγύηση για να μην υπάρχει π.χ. παγετός.

Μια εποχική πρόγνωση καιρού για μια συγκεκριμένη ημέρα δεν είναι τεχνικά εφικτή: είναι στατιστικά πιο αναξιόπιστη από τον μέσο όρο του κλίματος. Ο λόγος είναι ότι οι καθημερινές καιρικές συνθήκες υπόκεινται σε μεγάλες μεταβολές που επηρεάζονται από γεγονότα μεσαίας ή μικρής κλίμακας που δεν μπορούν να μετρηθούν με ακρίβεια. Έτσι οι ημερήσιες προβλέψεις για τις καιρικές συνθήκες είναι στατιστικά πιο αναξιόπιστες από τον κλιματικό μέσο περίπου 10-14 ημέρες μπροστά. Ίσως παρατηρήσατε την αναξιοπιστία μιας πρόβλεψης 10 ημερών και ότι η πρόγνωση για πολλούς μήνες είναι σαφώς πιο δύσκολη.

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.