meteoblue

Monor régió szezonális éghajlati előrejelzése a felső panelen mutatja a havi átlaghőmérséklet és csapadék-anomáliákat a következő 6 hónapban. Az előrejelzés a 100x100 km-es vagy annál nagyobb területek esetében regionális.

A szezonális előrejelzés éghajlati jellemzőket mutat, mint például az átlagos értékek vagy az egész hónapra vonatkozó anomáliák. Az anomáliák eltérnek a klimatológiai átlagtól. Így a negatív hőmérséklet és a csapadék anomáliája alacsonyabb hőmérsékletű és szárazabb, mint az átlagos körülmények. A klimatológiai adatok kevés következtetést nyújtanak a várható időre vonatkozóan. Tegyük fel, hogy egy hónap +1 fokos pozitív anomáliával rendelkezik. Nagyon valószínűtlen, hogy a hónap minden egyes órája 1 fokkal melegebb a megszokottnál. Reálisabb forgatókönyv, hogy néhány nap lényegesen melegebb az átlagnál, míg mások átlagosak. AFFontos megjegyezni, hogy előfordulhat néhány olyan nap, amely hűvösebb, vagy lényegesen hidegebb az átlagnál, így a pozitív anomália egyáltalán nem garantálja, hogy például nem fordul elő fagy.

A szezonális időjárás-előrejelzés gyakorlatilag nem érvényes egy adott napra vonatkozóan: statisztikailag kevésbé megbízható, mint az éghajlati átlag. Ennek az az oka, hogy a napi időjárás nagyobb ingadozásoknak van kitéve a mezoskála vagy a mikroszkópikus események által, és a származási tényezők nem mérhetők pontosan, így a napi időjárás-előrejelzések statisztikailag megbízhatatlanabbak, mint egy 10–14 napos klimatikus átlag. Valószínűleg észrevetted, hogy a 10 napos időjárás gyakran megbízhatatlan, és megjósolni az időjárást több hónapra előre lényegesen nehezebb.

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.