Modell:

Aktualisierung:

Update monthly

Greenwich Mean Time:

12:00 UTC = 14:00 MESZ

Auflösung:

1.0° x 1.0°

Parameter:

Geopotential (schwarz) und Vorticityadvektion (farbig) in 850 hPa

Beschreibung:

Die zwei Arten von Vorticityadvektion - positive (PVA) und negative (NVA) - lassen sich mit Hilfe des nebenstehenden Bildes erklären. Dabei stellen die geschlossenen Kreise die Linien gleicher absoluter Vorticity (mit einem Maximum in der Mitte) und die anderen Linien Linien gleichen Geopotentials dar. Weht der Wind aus Gebieten mit hoher in Gebiete mit niedrigerer absoluter Vorticity, handelt es sich um PVA (rot), weht der Wind aber aus Gebieten mit niedriger in Gebiete mit höherer absoluter Vorticity, handelt es sich um NVA (blau). Mit Hilfe der Omega-Gleichung ergibt sich ein Zusammenhang zwischen Vorticityadvektion und Vertikalwind derart, dass bei PVA die Luft aufsteigt und bei NVA die Luft absinkt.
In der täglichen Wettervorhersage werden die Karten der Vorticityadvektion dazu genutzt, Gebiete mit aufsteigenden oder absinkenden Luftbewegungen zu identifizieren. Allerdings lassen sich aus diesen Karten nicht direkt Rückschlüsse über den Vertikalwind ziehen, da auch die Temperaturadvektion eine wichtige Rolle spielt (siehe auch die Karten "T.-Adv. 500" und "T.-Adv. 850").

Introduction to seasonal forecasting:

The production of seasonal forecasts, also known as seasonal climate forecasts, has undergone a huge transformation in the last few decades: from a purely academic and research exercise in the early '90s to the current situation where several meteorological forecast services, throughout the world, conduct routine operational seasonal forecasting activities. Such activities are devoted to providing estimates of statistics of weather on monthly and seasonal time scales, which places them somewhere between conventional weather forecasts and climate predictions.
 
In that sense, even though seasonal forecasts share some methods and tools with weather forecasting, they are part of a different paradigm which requires treating them in a different way. Instead of trying to answer to the question "how is the weather going to look like on a particular location in an specific day?", seasonal forecasts will tell us how likely it is that the coming season will be wetter, drier, warmer or colder than 'usual' for that time of year. This kind of long term predictions are feasible due to the behaviour of some of the Earth system components which evolve more slowly than the atmosphere (e.g. the ocean, the cryosphere) and in a predictable fashion, so their influence on the atmosphere can add a noticeable signal.
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