meteoblue

Prognoza climaterică sezonieră pentru regiunea 48.68°N 6.62°E afișează în panoul superior temperatura medie lunară și anomaliile legate de precipitații pentru următoarele 6 luni. Prognoza meteo este regională pentru zone de 100 km pe 100 km sau mai mari.

Prognoza sezonieră oferă caracteristici climaterice cum ar fi valorile medii sau anomaliile pentru o lună întreagă. Anomaliile reprezintă deviații de la norma climatologică. Ca urmare, o temperatură negativă și o anomalie legată de precipitații indică condiții mai reci și mai uscate în comparație cu condițiile obișnuite. Informațiile climatologice nu ne permit să tragem multe concluzii în legătură cu prognoza meteo. Să presupunem existența unei luni cu o anomalie pozitivă de +1 grad. Este extrem de improbabil ca temperatura fiecărei ore din această lună să fie cu 1 grad mai ridicată. Un scenariu mai realist este acela că unele zile sunt semnificativ mai calde decât norma, în timp ce restul zilelor se încadrează în normă. Și mai important e faptul că pot exista unele zile mai reci sau semnificativ mai reci față de normă, astfel încât anomalia pozitivă nu garantează deloc faptul că nu am putea avea de ex. îngheț.

Nu este posibilă o prognoză meteo sezonieră pentru o anumită zi: statistic, aceasta este mai puțin precisă față de o medie climatică. Motivul este acela că vremea zilnică se supune unor schimbări mai mari și este influențată de evenimente la scară mezo sau micro, factorii care stau la originea acestei situații neputând fi măsurați cu precizie, astfel încât prognozele meteo zilnice sunt statistic mai imprecise decât o medie climatică emisă cu 10-14 zile în avans. Probabil ai observat imprecizia unei prognoze meteo pe 10 zile, de aceea o prognoză meteo pe câteva luni e mult mai dificil de realizat.

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.