meteoblue

Sezónna klimatická predpoveď pre región Passo di Resia zobrazuje priemerné mesačné teplotné a zrážkové anomálie na nasledujúcich 6 mesiacov v hornom paneli. Predpoveď je regionálna pre oblasti s rozlohou 100 km krát 100 km alebo väčšie.

Sezónna predpoveď poskytuje klimatické charakteristiky, ako sú priemerné hodnoty alebo anomálie na celý mesiac. Anomálie sú odchýlky od klimatologického priemeru. Čiže, negatívna teplotná a zrážková anomália indikuje chladnejšie a suchšie podmienky než je priemer. Z klimatologických informácií možno vyviesť len slabý úsudok toho, aké počasie možno očakávať. Predpokladajme, že mesiac má pozitívnu anomáliu +1 stupeň. Je veľmi nepravdepodobné, že každá hodina tohto mesiaca bude o 1 stupeň teplejšia. Realistickejším scenárom je, že niektoré dni budú významne teplejšie než priemer, zatiaľ čo iné budú priemerné. Najdôležitejšie však je, že môžu nastať dni, ktoré sú chladnejšie alebo významne chladnejšie než priemer, takže pozitívna anomália nie je vôbec zárukou, že nemôže napríklad nastať mráz.

Sezónna meteorologická predpoveď na konkrétny deň nie je technicky možná: je štatisticky nespoľahlivejšia než klimatický priemer. Je to z toho dôvodu, že denné počasie je predmetom väčších výkyvov ovplyvnených mezo- alebo mikroklimatickými udalosťami a východzie faktory sa nedajú zmerať dostatočne presne, takže denné predpovede počasia sa stávajú štatisticky nespoľahlivejšími než klimatický priemer na 10-14 dní dopredu. Pravdepodobne ste si všimli nespoľahlivosť 10-dňovej predpovede počasia a predpoveď na niekoľko mesiacov je samozrejme oveľa náročnejšie.

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.