Winter 2022
-
- Berichten: 12288
- Lid geworden op: 31-12-1977
Re: Winter 2022
Plaatjes erbij.
Je hebt niet voldoende permissies om de bijlagen van dit bericht te bekijken.
Re: Winter 2022
Precies contra, deze kaartjes met prognoses van de gemiddelde temperatuurafwijking. Ik hecht meer waarde aan het tweede kaartje
-
- Berichten: 12288
- Lid geworden op: 31-12-1977
Re: Winter 2022
Rekening houdend met de QBO, de zonnecyclus en de sterkte van La Nina komen de winters van 1985, 2006 en 2008 met de meeste overeenkomst sinds 1958 als indicatie voor de komende winter met het volgende beeld. Voor Eurazië hetzelfde beeld als EAR, voor de USA meer het NMME beeld. https://forum.vwkweb.nl/viewtopic.php? ... 70#p237700
-
- Berichten: 12288
- Lid geworden op: 31-12-1977
Re: Winter 2022
https://www.metoffice.gov.uk/research/c ... s/ens-mean
Tja, hoger dan normale luchtdruk op het continent. Temp. circa 0,5c-1c te zacht. Positieve NAO-winter.
Glosea5.
Tja, hoger dan normale luchtdruk op het continent. Temp. circa 0,5c-1c te zacht. Positieve NAO-winter.
Glosea5.
Je hebt niet voldoende permissies om de bijlagen van dit bericht te bekijken.
Re: Winter 2022
Zeg maar niet tegen Ko dat de zon veel gaat schijnen en waarschijnlijk erg droog blijft
Re: Winter 2022
Toch maar een maand wachten met die dynamische modellen.
Zie bijvoorbeeld: Early prediction of extreme stratospheric polar vortex states based on causal precursors,Marlene Kretschmer e.a.
https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com ... 17GL074696
" Abstract
Variability in the stratospheric polar vortex (SPV) can influence the tropospheric circulation and thereby winter weather. Early predictions of extreme SPV states are thus important to improve forecasts of winter weather including cold spells. However, dynamical models are usually restricted in lead time because they poorly capture low-frequency processes. Empirical models often suffer from overfitting problems as the relevant physical processes and time lags are often not well understood. Here we introduce a novel empirical prediction method by uniting a response-guided community detection scheme with a causal discovery algorithm. This way, we objectively identify causal precursors of the SPV at subseasonal lead times and find them to be in good agreement with known physical drivers. A linear regression prediction model based on the causal precursors can explain most SPV variability (r2 = 0.58), and our scheme correctly predicts 58% (46%) of extremely weak SPV states for lead times of 1–15 (16–30) days with false-alarm rates of only approximately 5%. Our method can be applied to any variable relevant for (sub)seasonal weather forecasts and could thus help improving long-lead predictions.
"
Zie bijvoorbeeld: Early prediction of extreme stratospheric polar vortex states based on causal precursors,Marlene Kretschmer e.a.
https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com ... 17GL074696
" Abstract
Variability in the stratospheric polar vortex (SPV) can influence the tropospheric circulation and thereby winter weather. Early predictions of extreme SPV states are thus important to improve forecasts of winter weather including cold spells. However, dynamical models are usually restricted in lead time because they poorly capture low-frequency processes. Empirical models often suffer from overfitting problems as the relevant physical processes and time lags are often not well understood. Here we introduce a novel empirical prediction method by uniting a response-guided community detection scheme with a causal discovery algorithm. This way, we objectively identify causal precursors of the SPV at subseasonal lead times and find them to be in good agreement with known physical drivers. A linear regression prediction model based on the causal precursors can explain most SPV variability (r2 = 0.58), and our scheme correctly predicts 58% (46%) of extremely weak SPV states for lead times of 1–15 (16–30) days with false-alarm rates of only approximately 5%. Our method can be applied to any variable relevant for (sub)seasonal weather forecasts and could thus help improving long-lead predictions.
"
Re: Winter 2022
Een maand als januari 2017 heb je niks aan. Geen schaatsmogelijkheden, geen bijdrage Hellmann, saai stilstaand weer. Heb ook sterk het gevoel dat het een saaie winter zal worden, net als deze saaie herfst. Het gevoel hebben dat er niks gebeurt, wekenlang. Nog een wonder dat oktober het zonder 20 graden deed, die oktobers zijn echt in de minderheid.
Op naar een koel, nat en somber zomerseizoen.