{"id":6775,"date":"2020-08-11T16:29:34","date_gmt":"2020-08-11T14:29:34","guid":{"rendered":"http:\/\/localhost:8000\/imgw-pib-prognoza-dlugoterminowa-na-wrzesien-2020-r\/"},"modified":"2025-08-25T12:20:05","modified_gmt":"2025-08-25T10:20:05","slug":"imgw-pib-prognoza-dlugoterminowa-na-wrzesien-2020-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/imgw.pl\/en\/imgw-pib-prognoza-dlugoterminowa-na-wrzesien-2020-r\/","title":{"rendered":"IMGW-PIB: Prognoza d\u0142ugoterminowa na wrzesie\u0144 2020 r."},"content":{"rendered":"
Wed\u0142ug modeli prognostycznych wykorzystywanych w IMGW-PIB temperatura we wrze\u015bniu br. w ca\u0142ym kraju na og\u00f3\u0142 \u201epowy\u017cej normy". Jedynie miejscami w wojew\u00f3dztwie pomorskim, zachodniopomorskim i lubuskim temperatura \u201ew normie\u201d. Sumy opad\u00f3w w Polsce \u201eponi\u017cej normy" lub \u201ew normie". Najwy\u017csze prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienie opad\u00f3w "poni\u017cej normy" prognozuje si\u0119 w p\u00f3\u0142nocno-wschodniej cz\u0119\u015bci kraju. <\/h2>\n
Szczeg\u00f3\u0142y prognozy na wrzesie\u0144 \r\n \r\nWrzesie\u0144 2020: Prognoza \u015bredniej miesi\u0119cznej temperatury powietrza<\/h3>\r\n\r\n
Wed\u0142ug modeli prognostycznych wykorzystywanych w IMGW-PIB temperatura we wrze\u015bniu br. na og\u00f3\u0142 \u201epowy\u017cej normy” w ca\u0142ym kraju. Jedynie miejscami w wojew\u00f3dztwie pomorskim, zachodniopomorskim i lubuskim temperatura \u201ew normie\u201d. <\/p>\r\n\r\n
Rys. 1. Granice normy wieloletniej \u015bredniej temperatury powietrza we wrze\u015bniu. \r\nPrognozy modelu IMGW-Reg dla wybranych miast w Polsce wskazuj\u0105 na miesi\u0105c ze \u015bredni\u0105 temperatur\u0105 powietrza \u201epowy\u017cej normy\u201d lub w g\u00f3rnej granicy \u201ew normie\u201d. Wskazania modelu CFS przewiduj\u0105 natomiast warto\u015bci ni\u017csze, dla Warszawy, Krakowa, Wroc\u0142awia, Gda\u0144ska, Poznania i Katowic mieszcz\u0105ce si\u0119 \u201ew normie\u201d lub w dolnej granicy „w normie”, a dla Szczecina, Lublina i Rzeszowa w g\u00f3rnej granicy „w normie”. Temperatur\u0119 „powy\u017cej normy” ameryka\u0144ski model przewiduje tylko w Suwa\u0142kach (rys. 2-3). <\/p>\r\n\r\n
Statystyczny model IMGW-Bayes na wrzesie\u0144 2020 r. prognozuje na przewa\u017caj\u0105cym obszarze kraju bardzo wysokie prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia \u015bredniej miesi\u0119cznej temperatury powietrza \u201epowy\u017cej normy\u201d. Temperatury „w normie” przewiduje si\u0119 tylko miejscami w wojew\u00f3dztwie pomorskim, zachodniopomorskim i lubuskim (rys. 4-5). \r\nW celu ustalenia jakiej (statystycznie) klasy \u015bredniej temperatury powietrza (\u201eponi\u017cej normy\u201d, \u201ew normie\u201d i \u201epowy\u017cej normy\u201d) nale\u017cy spodziewa\u0107 si\u0119 w konkretnej lokalizacji, prosimy przyjrze\u0107 si\u0119 rysunkowi 5. <\/p>\r\n\r\n
Rys. 2. Prognozowane \u015bredniej temperatury powietrza dla wybranych miast we wrze\u015bniu 2020 r. wed\u0142ug modelu IMGW-Reg na tle prognoz CFS.<\/p>\r\n\r\n
Rys. 3. Prognozowane \u015bredniej temperatury powietrza we wrze\u015bniu 2020 r. dla wybranych miast wed\u0142ug modelu IMGW-Reg, IMGW-Bayes oraz modeli CFS.<\/p>\r\n\r\n
Rys. 4. Najbardziej prawdopodobna klasa \u015bredniej temperatury powietrza we wrze\u015bniu 2020 r. wed\u0142ug modelu IMGW-Bayes.<\/p>\r\n\r\n
Rys. 5. Prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia klas \u201eponi\u017cej normy\u201d, \u201ew normie\u201d i \u201epowy\u017cej normy\u201d dla \u015bredniej temperatury powietrza we wrze\u015bniu 2020 r. wed\u0142ug modelu IMGW-Bayes<\/p>\r\n\r\n
Wed\u0142ug modeli prognostycznych wykorzystywanych w IMGW-PIB sumy opad\u00f3w w Polsce „poni\u017cej normy” lub „w normie”. Najwy\u017csze prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienie opad\u00f3w „poni\u017cej normy” prognozuje si\u0119 w p\u00f3\u0142nocno-wschodniej cz\u0119\u015bci kraju. \r\n \r\nRys. 6. Granice normy wieloletniej sumy opad\u00f3w we wrze\u015bniu. <\/p>\r\n\r\n
Prognozy modelu IMGW-Reg (model numeryczny) dla wybranych miast w Polsce wskazuj\u0105 dla Warszawy, Wroc\u0142awia, Katowic i Suwa\u0142k miesi\u0119czne sumy opad\u00f3w w g\u00f3rnej granicy klasy „w normie” lub w klasie „powy\u017cej normy”. Dla Krakowa, Poznania, Gda\u0144ska, Szczecina, Lublina i Rzeszowa prognozowane s\u0105 natomiast opady mieszcz\u0105ce si\u0119 w dolnej granicy lub na \u015brodku klasy „w normie”. Wskazania numerycznego modelu CFS, za wyj\u0105tkiem Katowic, s\u0105 wy\u017csze, suma opad\u00f3w „powy\u017cej normy” przewidywana jest w Warszawie, Wroc\u0142awiu, Poznaniu, Szczecinie i w Suwa\u0142kach (rys. 7-8).<\/p>\r\n\r\n
Statystyczny model IMGW-Bayes na wrzesie\u0144 2020 r. prognozuje na terenie ca\u0142ej Polski miesi\u0119czne sumy opad\u00f3w „w normie” lub „poni\u017cej normy”. Wi\u0119ksze prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia opad\u00f3w „poni\u017cej normy” przewiduje si\u0119 we wschodniej cz\u0119\u015bci kraju, g\u0142\u00f3wnie w wojew\u00f3dztwach p\u00f3\u0142nocno-wschodnich. Opady „w normie” prognozowane s\u0105 natomiast w cz\u0119\u015bci zachodniej, w szczeg\u00f3lno\u015bci w wojew\u00f3dztwach p\u00f3\u0142nocno-zachodnich (rys. 9-10). \r\nW celu ustalenia jakiej (statystycznie) klasy miesi\u0119cznej sumy opad\u00f3w (\u201eponi\u017cej normy\u201d, \u201ew normie\u201d i \u201epowy\u017cej normy\u201d) nale\u017cy spodziewa\u0107 si\u0119 w konkretnej lokalizacji, prosimy przyjrze\u0107 si\u0119 rysunkowi 10. <\/p>\r\n\r\n
Rys. 7. Prognozowane sumy opad\u00f3w we wrze\u015bniu 2020 r. dla wybranych miast wed\u0142ug modelu IMGW-Reg na tle prognoz CFS. <\/p>\r\n\r\n
Rys. 8. Prognozowane sumy opad\u00f3w we wrze\u015bniu 2020 r. dla wybranych miast wed\u0142ug modelu IMGW-Reg, IMGW-Bayes oraz modeli CFS.<\/p>\r\n\r\n
Rys. 9. Najbardziej prawdopodobna klasa sumy opad\u00f3w we wrze\u015bniu 2020 r. wed\u0142ug modelu IMGW-Bayes.<\/p>\r\n\r\n
Rys. 10. Prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia klas \u201eponi\u017cej normy\u201d, \u201ew normie\u201d i \u201epowy\u017cej normy\u201d dla sumy opad\u00f3w we wrze\u015bniu 2020 r. wed\u0142ug modelu IMGW-Bayes.<\/p>\r\n\r\n
\r\nWrzesie\u0144 2020: Prognoza liczby dni z opadem<\/h3>\r\n\r\n
Wed\u0142ug statystycznego modelu IMGW-Bayes liczba dni z opadem we wrze\u015bniu 2020 r. na przewa\u017caj\u0105cym obszarze kraju powinna by\u0107 \u201epowy\u017cej normy\u201d. Najwy\u017csze prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia liczby dni z opadem w klasie \u201eponi\u017cej normy\u201d prognozuje si\u0119 jednie miejscami w pasie od wojew\u00f3dztwa podkarpackiego, przez wojew\u00f3dztwo ma\u0142opolskie, lubelskie, \u015bwi\u0119tokrzyskie, mazowieckie, po wojew\u00f3dztwo warmi\u0144sko-mazurskie i podlaskie. (Rys. 11-13). \r\nW celu ustalenia jakiej (statystycznie) klasy miesi\u0119cznej liczby dni z opadem (\u201eponi\u017cej normy\u201d, \u201ew normie\u201d i \u201epowy\u017cej normy\u201d) nale\u017cy spodziewa\u0107 si\u0119 w konkretnej lokalizacji, po wcze\u015bniejszym zapoznaniu si\u0119 z granicami norm na rysunku 11, prosimy przyjrze\u0107 si\u0119 rysunkowi 13. <\/p>\r\n\r\n
Rys. 11. Granice normy wieloletniej liczby dni z opadem we wrze\u015bniu. <\/p>\r\n\r\n
Rys. 12. Najbardziej prawdopodobna klasa liczby dni z opadem we wrze\u015bniu 2020 r. wed\u0142ug modelu IMGW-Bayes.<\/p>\r\n\r\n
Rys. 13. Prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia klas \u201eponi\u017cej normy\u201d, \u201ew normie\u201d i \u201epowy\u017cej normy\u201d dla liczby dni z opadem we wrze\u015bniu 2020 r. wed\u0142ug modelu IMGW-Bayes.<\/p>\r\n\r\n
Prognoz\u0119 opracowa\u0142 zesp\u00f3\u0142 IMGW-PIB: Krystyna Pianko-Kluczy\u0144ska (opracowanie prognozy, autorka modelu IMGW-Bayes), Krystyna Konca-K\u0119dzierska (opracowanie prognozy, opracowanie graficzne, autorka modelu IMGW-Reg), dr Alan Mandal (analiza i redakcja), dr in\u017c. Marta Gruszczy\u0144ska (koordynowanie prac, opracowanie graficzne).<\/h6>\r\n\r\n
\r\nUwagi<\/h3>\r\n\r\n
Jak interpretowa\u0107 d\u0142ugoterminow\u0105 prognoz\u0119 warunk\u00f3w termiczno-opadowych? Co oznaczaj\u0105 okre\u015blenia: \u201epowy\u017cej normy”, „poni\u017cej normy” lub „w normie”?<\/strong><\/p>\r\n\r\n
W IMGW-PIB, podobnie jak w innych renomowanych o\u015brodkach prognostycznych na ca\u0142ym \u015bwiecie, \u015bredni\u0105 miesi\u0119czn\u0105 temperatur\u0119 dla danego miesi\u0105ca prognozuje si\u0119 w odniesieniu do tzw. normy wieloletniej za okres 1981-2010 (rys. 1). Warto\u015bci \u015bredniej miesi\u0119cznej temperatury z tego okresu sortuje si\u0119 od najni\u017cszej do najwy\u017cszej, 10 najni\u017cszych warto\u015bci wyznacza temperatury w klasie „poni\u017cej normy”, 10 \u015brodkowych „w normie”, a 10 najwy\u017cszych „powy\u017cej normy”.<\/p>\r\n\r\n
Gdy przewidywana jest temperatura:<\/p>\r\n\r\n
\r\n\t
\u201epowy\u017cej normy” mo\u017cna zak\u0142ada\u0107, \u017ce prognozowany miesi\u0105c b\u0119dzie cieplejszy od co najmniej 20 obserwowanych tych samych miesi\u0119cy w latach 1981-2010,<\/li>\r\n\t
\u201eponi\u017cej normy” ch\u0142odniejszy od co najmniej 20,<\/li>\r\n\t
\u201ew normie” podobny do \u015brednich 10. <\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n
Analogicznie jest w przypadku prognozy opad\u00f3w. Prognoza miesi\u0105ca z temperatur\u0105 \u201epowy\u017cej normy” nie oznacza, \u017ce przez ca\u0142y miesi\u0105c wyst\u0119powa\u0107 b\u0119d\u0105 wy\u0142\u0105cznie dni upalne (powy\u017cej 30\u030aC), a z kolei prognoza miesi\u0105ca \u201eponi\u017cej normy” nie wyklucza pojawienia si\u0119 takich dni. Nale\u017cy pami\u0119ta\u0107, \u017ce prognozowana temperatura odnosi si\u0119 do \u015bredniej temperatury ca\u0142ego miesi\u0105ca, do temperatur notowanych zar\u00f3wno za dnia, jak i w nocy.<\/p>\r\n\r\n
Prognoza sumy opad\u00f3w \u201epowy\u017cej normy” nie oznacza, \u017ce w ca\u0142ym miesi\u0105cu wyst\u0119powa\u0107 b\u0119d\u0105 wy\u0142\u0105cznie silne burze i intensywne opady, a z kolei prognoza miesi\u0105ca „poni\u017cej normy” nie wyklucza pojawienia si\u0119 takich zjawisk sporadycznie. Nale\u017cy pami\u0119ta\u0107, \u017ce prognozowany opad odnosi si\u0119 do sumy opad\u00f3w ze wszystkich dni w miesi\u0105cu.<\/p>\r\n\r\n
Trzeba r\u00f3wnie\u017c podkre\u015bli\u0107, \u017ce wyniki modelu statystycznego nie zawieraj\u0105 informacji, o ile prognozowana warto\u015b\u0107 b\u0119dzie ni\u017csza od dolnej granicy normy lub wy\u017csza od g\u00f3rnej granicy normy (w przypadku temperatury mo\u017ce to by\u0107 tylko 0.1oC, w przypadku sumy opad\u00f3w nawet 0,1 mm, a dla liczby dni z opadem tylko 1 dzie\u0144).<\/p>\r\n\r\n
\r\nDlaczego prognoza na nast\u0119pny miesi\u0105c obarczona jest du\u017c\u0105 niepewno\u015bci\u0105 i nie mo\u017ce opiera\u0107 si\u0119 na wynikach tylko jednego modelu prognostycznego?<\/strong><\/p>\r\n\r\n
Pomimo coraz wi\u0119kszej mocy obliczeniowej superkomputer\u00f3w i szerokiej wiedzy o procesach pogodowych, wci\u0105\u017c nie mo\u017cna unikn\u0105\u0107 b\u0142\u0119d\u00f3w i r\u00f3\u017cnic w prognozach d\u0142ugoterminowych temperatury i opad\u00f3w. Wynikaj\u0105 one zar\u00f3wno z ryzyka wyst\u0105pienia nag\u0142ych (cz\u0119sto lokalnych) zjawisk meteorologicznych, kt\u00f3re mog\u0105 zaburzy\u0107 prognozowane procesy pogodowe, jak i z samej r\u00f3\u017cnorodno\u015bci wykorzystywanych w modelach prognostycznych za\u0142o\u017ce\u0144 fizycznych i r\u00f3wna\u0144 matematycznych. <\/p>\r\n\r\n
IMGW-PIB pos\u0142uguje si\u0119 przede wszystkim w\u0142asnymi modelami (IMGW-Reg, IMGW-Bayes) oraz wynikami modeli ameryka\u0144skiej s\u0142u\u017cby meteorologicznej NOAA (CFS1, CFS2, CFS3). \r\n <\/p>\n\n\n\n
Wed\u0142ug modeli prognostycznych wykorzystywanych w IMGW-PIB temperatura we wrze\u015bniu br. w ca\u0142ym kraju na og\u00f3\u0142 \u201epowy\u017cej normy". Jedynie miejscami w wojew\u00f3dztwie pomorskim, zachodniopomorskim i lubuskim temperatura \u201ew normie\u201d. Sumy opad\u00f3w w Polsce \u201eponi\u017cej normy" lub \u201ew normie". Najwy\u017csze prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienie opad\u00f3w "poni\u017cej normy" prognozuje si\u0119 w p\u00f3\u0142nocno-wschodniej cz\u0119\u015bci kraju. Szczeg\u00f3\u0142y prognozy na wrzesie\u0144 Wrzesie\u0144 2020: […]<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":6790,"comment_status":"closed","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[5],"tags":[],"class_list":["post-6775","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-aktualnosci"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6775","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6775"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6775\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6791,"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6775\/revisions\/6791"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6790"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6775"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6775"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6775"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
![\"\"](\"https:\/\/imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/rys-1_1.jpeg\")
\n<\/div>\n\n![\"\"](\"https:\/\/imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/rys-2_1-scaled.jpeg\")
\n<\/div>\n\n![\"\"](\"https:\/\/imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/rys-3_1-scaled.png\")
\n<\/div>\n\n![\"\"](\"https:\/\/imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/rys-4_1.png\")
\n<\/div>\n\n![\"\"](\"https:\/\/imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/rys-5.jpg\")
\n<\/div>\n\n![\"\"](\"https:\/\/imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/rys-6_1.jpeg\")
\n<\/div>\n\n![\"\"](\"https:\/\/imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/rys-7_1-scaled.jpeg\")
\n<\/div>\n\n![\"\"](\"https:\/\/imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/rys-8_1-scaled.png\")
\n<\/div>\n\n![\"\"](\"https:\/\/imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/rys-9_1.png\")
\n<\/div>\n\n![\"\"](\"https:\/\/imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/rys-10.jpg\")
\n<\/div>\n\n![\"\"](\"https:\/\/imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/rys-11_1.jpeg\")
\n<\/div>\n\n![\"\"](\"https:\/\/imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/rys-12_1.png\")
\n<\/div>\n\n![\"\"](\"https:\/\/imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/rys-13.jpg\")
\n<\/div>\n<\/figure>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"