meteoblue

სეზონური ამინდის პროგნოზი Cambridge რეგიონისთვის, ზედა პანელში აჩვენებს თვის საშუალო ტემპერატურასა და ნალექების ანომალიებს მომდევნო 6 თვისთვის. პროგნოზი შეეხება 100 კმ ან 100 კილომეტრზე მეტი რადიუსის მქონე ტერიტორიას.

სეზონური პროგნოზი უზრუნველყოფს კლიმატურ მახასიათებლებს ისეთებს, როგორიც არის საშუალო მაჩვენებლები და ანომალიები მთელი თვისთვის. ანომალიები წარმოადგენენ გადახრებს საშუალო კლიმატური მნიშვნელობისგან. ამდენად, ნეგატიური ტემპერატურა და ანომალიური ნალექი მიანიშნებს საშუალო პირობებზე მეტ სიცივესა და სიმშრალეზე. კლიმატური ინფორმაცია იძლევა გაფართოებული პროგნოზის შესახებ მცირე დასკვნის გაკეთების შესაძლებლობას. ვივარაუდოთ თვე მცირე პოზიტიური ანომალიით +1 გრადუსი. ნაკლებად სავარაუდოა, რომ ამ თვის ყველა საათი 1 გრადუსით უფრო თბილია. უფრო რეალისტური სცენარია, რომ ზოგიერთი დღე არის საშუალოზე გაცოლებით უფრო თბილი მაშინ, როცა დანარჩენი დღეები საშუალოდ თბილია. რაც მთავარია, შესაძლოა აგრეთვე იყოს ისეთი დღეები, რომლებიც უფრო ცივია ან მნიშვნელოვნად ცივია საშუალო მაჩვენებელზე, ასე რომ, დადებითი ანომალია სრულებით არ არის იმის გარანტია, რომ მაგალითისთვის, არ იყოს ყინვა.

სეზონური ამინდის პროგნოზი კონკრეტული დღისთვის ტექნიკურად შეუძლებელია: სტატისტიკურად ეს უფრო არასანდოა, ვიდრე კლიმატური საშუალო მაჩვენებელი. ამის მიზეზია ის, რომ ყოველდღიური ამინდი დამოკიდებულია დიდ რყევებზე, რომლებზე გავლენასაც მეზო და მიკრო მასშტაბური მოვლენები ახდენენ და მათი წარმოშობის ფაქტორები არასაკმარისად იზომება ამიტომ, ყოველდღიური ამინდის პროგნოზები სტატისტიკურად უფრო არასანდო ხდება, ვიდრე 10-14 დღის წინასწარი საშუალო კლიმატური მაჩვენებელი. თქვენ ალბათ შეამჩნევდით 10 დღის ამინდის პროგნოზისარასაიმედოობასა და რამოდენიმე თვის პროგნოზის წინასწარ განსაზღვრის სირთულეს.

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.