meteoblue

Sezonowa prognoza klimatyczna dla regionu Rofanspitze pokazuje miesięczne średnie anomalie temperatury i opadów przez następne 6 miesięcy w górnym panelu. Prognoza jest regionalna dla obszarów o rozmiarach 100 km na 100 km lub większych.

Prognoza sezonowa dostarcza informacji na temat klimatu, takich jak średnie wartości lub anomalie dla całego miesiąca. Anomalie są odchyleniami od średniej klimatologicznej. Zatem ujemna anomalia temperatury i opadów wskazuje na chłodniejsze i bardziej suche warunki niż średnie. Informacje klimatologiczne pozwalają wyciągać wnioski o spodziewanej pogodzie. Załóżmy miesiąc z pozytywną anomalią +1 stopnia. Jest bardzo mało prawdopodobne, że w każdej godzinie tego miesiąca jest cieplej o 1 stopień. Bardziej realistyczny scenariusz jest taki, że niektóre dni są znacznie cieplejsze niż średnia, podczas gdy inne mają średnią temperaturę. Co najważniejsze, mogą być również dni, które są zimniejsze lub nawet znacznie zimniejsze niż średnia, dlatego pozytywna anomalia wcale nie jest gwarancją braku mrozu.

Sezonowa prognoza pogody na dany dzień nie jest technicznie możliwa: jest statystycznie bardziej zawodna niż średnia klimatyczna. Powodem jest to, że codzienna pogoda podlega większym wahaniom pod wpływem zdarzeń mezoskalowych lub mikroskalowych, a czynników pochodzenia nie można dokładnie zmierzyć, więc codzienne prognozy pogody stają się statystycznie bardziej zawodne niż średnia klimatyczna na 10-14 dni do przodu. Prawdopodobnie zauważyłeś zawodność 10-dniowej prognozy pogody oraz że przewidywanie na kilka miesięcy jest wyraźnie trudniejsze.

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.