meteoblue

На верхней панели представен сезонный прогноз погоды для региона Люс-Сен-Совёр, который показывает среднемесячную температуру и отклонения в количестве выпадаемых осадков для будущих 6 месяцев. Данный прогноз относится к территориями с площадью 100км на 100км, или больше.

Сезонный прогноз представляет климатические характеристики, такие как средние значения или аномалии на целый месяц. Аномалиями считаются отклонения от средних климатических значений. Так, отрицательное отклонение от средних температур и количества осадков указывает на более холодные и сухие условия. Климатическая информация недостаточна для точных выводов насчет ожидаемой погоды. Представим один месяц с положительным отклонением в +1 градус. Вероятность того, что каждый час данного месяца будет на 1 градус теплее среднего крайне мала. В более реалистичном сценарии, некоторые дни данного месяца будут значительно теплее среднего, а другие будут иметь средние значения температуры. И что самое важное - возможно будут и дни, когда температура будет ниже, а то и значительно ниже средних показателей, так что положительное отклонение вовсе не является гарантией, например, отсутствия заморозков.

Сезонный прогноз погоды для определенного дня технически невозможен: статистически он менее надежен, чем климатическое среднее. Причиной тому является то, что суточная погода подвержена большим колебаниям, на которые влияют мезо- и микромасштабные явления, и следовательно, инициирующие факторы не поддаются точным измерениям. Из-за этого суточные прогнозы погоды становятся статистически более ненадежными, чем климатическое среднее на 10-14 дней вперед. Наверняка вы заметили ненадежностьпрогноза на 10 дней и сложность строения прогнозов на несколько месяцев вперед.

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.