meteoblue

Matrei in Osttirol bölgesi için mevsimsel iklim tahmini, en üstteki panelde sonraki 6 ay için aylık ortalama sıcaklığı ve yağış anormalliklerini gösterir. 100 km x 100 km veya daha büyük alanlar için tahmin yereldir.

Mevsimsel tahmin bir ay için ortalama değerler ve anormallikler gibi iklim karakteristiklerini gösterir. Anormallikler iklimsel ortalamadan sapmalardır. Bu yüzden, negatif bir sıcaklık ve yağış anormalliği ortalamadan daha serin ve daha kuru şartları belirtir. İklimsel bilgiler beklenilen hava durumu üzerinde çok küçük bir çıkarıma izin verir. +1 derece değerinde pozitif bir anormallik olan bir ay olduğunu varsayalım. Bu ayın her saatinin 1 derece daha sıcak olması çok uzak bir ihtimaldir. Daha gerçekçi bir senaryo, bazı günler ortalamadan önemli derecede daha sıcak iken, diğer günler ortalama kadardır. Daha da önemlisi, bazı günler daha soğuk olabilir ve hatta ortalamadan çok daha soğuk olabilir, bu yüzden pozitif bir anormallik örneğin don olmayacağını hiçbir şekilde garanti etmez.

Belirli bir gün için mevsimsel hava durumu tahmini teknik olarak mümkün değildir: istatistiksel olarak iklimsel ortalamadan daha az güvenilirdir. Bunun nedeni, günlük hava durumunun orta ölçekli ve küçük ölçekli olaylardan etkilenen daha büyük sapmalara maruz kalmasıdır, ve kaynaklandığı faktörler yeterince kesin olarak ölçülemez, bu yüzden günlük hava durumu tahminleri 10-14 günlük iklimsel ortalamaya göre istatistiksel olarak daha az güvenilir hale gelir. 10 günlük hava durumu tahminin güvensizliğini farketmişsinizdir ve birkaç aylık tahmin yapmak açık bir şekilde daha zordur.

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.