meteoblue

Sezonska prognoza klime za region 48.68°S 6.62°I prikazuje srednju mesečnu temperaturu i anomalije padavina za narednih 6 meseci u gornjem panelu. Prognoza je regionalna za područja od 100 km sa 100 km ili veća.

Data sezonska prognoza daje klimatske karakteristike kao što su srednje vrednosti ili anomalije za ceo mesec. Anomalije su odstupanja od klimatološke sredine. Dakle, negativna temperatura i anomalija padavina ukazuju na hladnije i suvlje uslove od prosečnih. Klimatološki podaci omogućavaju nedovoljne zaključke o očekivanom vremenu. Pretpostavimo mesec sa pozitivnom anomalijom od +1 stepena. Malo je verovatno da je svaki sat ovog meseca topliji za 1 stepen. Realniji scenario je da su neki dani znatno topliji od proseka, dok su drugi prosečni. Ono što je najvažnije, može da bude i nekoliko dana koji su hladniji ili čak znatno hladniji od proseka, tako da pozitivna anomalija uopcšte nije garancija da npr. nema mraza.

Sezonska vremenska prognoza za određeni dan nije tehnički moguća: ona je statistički značajno nepouzdanija od klimatskog proseka. Razlog je taj što je dnevna vremenska prognoza podložna većim promenama na koje utiču mezoskalni ili mikroskalni događaji, a izvorni faktori se ne mogu dovoljno precizno izmeriti, tako da dnevne vremenske prognoze postaju statistički nepouzdanije od klimatskog proseka za 10-14 dana unapred. Verovatno ste primetili da je nepouzdanost 10-dnevne vremenske prognoze, i da je predviđanje za nekoliko meseci mnogo teže.

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.