{"id":8730,"date":"2021-03-10T07:14:09","date_gmt":"2021-03-10T06:14:09","guid":{"rendered":"http:\/\/localhost:8000\/imgw-pib-eksperymentalna-prognoza-dlugoterminowa-temperatury-i-opadu-na-kwiecien-2021-roku\/"},"modified":"2025-08-25T12:36:53","modified_gmt":"2025-08-25T10:36:53","slug":"imgw-pib-eksperymentalna-prognoza-dlugoterminowa-temperatury-i-opadu-na-kwiecien-2021-roku","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/imgw.pl\/en\/imgw-pib-eksperymentalna-prognoza-dlugoterminowa-temperatury-i-opadu-na-kwiecien-2021-roku\/","title":{"rendered":"IMGW-PIB: Eksperymentalna prognoza d\u0142ugoterminowa temperatury i opadu na kwiecie\u0144 2021 roku"},"content":{"rendered":"

W ca\u0142ym kraju \u015brednia miesi\u0119czna temperatura powietrza powinna mie\u015bci\u0107 si\u0119 w zakresie normy wieloletniej z lat 1981-2010. Miesi\u0119czna suma opad\u00f3w w prawie ca\u0142ej Polsce najprawdopodobniej kszta\u0142towa\u0107 si\u0119 b\u0119dzie powy\u017cej normy wieloletniej. Na Warmii, Kujawach i w po\u0142udniowej cz\u0119\u015bci Ziemi Lubuskiej mo\u017cliwa suma opad\u00f3w w normie (rys.1.).<\/h2>\n

\"Kwiecie\u0144<\/p>\r\n\r\n

Rys. 1. Prognoza \u015bredniej miesi\u0119cznej temperatury i miesi\u0119cznej sumy opad\u00f3w atmosferycznych  na kwiecie\u01442021 r.<\/p>\r\n\r\n

UWAGA! <\/strong>Aby poprawnie zinterpretowa\u0107 przedstawian\u0105 prognoz\u0119 oraz zrozumie\u0107 poj\u0119cia \u201eponi\u017cej normy\u201d, \u201ew normie\u201d i \u201epowy\u017cej normy\u201d, prosimy zapozna\u0107 si\u0119 z Cz\u0119sto Zadawanymi Pytaniami (FAQ), kt\u00f3re zosta\u0142y umieszczone na ko\u0144cu prognozy.<\/p>\r\n\r\n

Wyniki modeli IMGW-Reg i IMGW-Bayes (start prognoz: 06.03.2021)<\/h2>\r\n\r\n

\u015arednia temperatura powietrza<\/strong>
\r\nZgodnie z modelem IMGW-Reg \u015brednia miesi\u0119czna temperatura na terenie prawie ca\u0142ej Polski kszta\u0142towa\u0107 si\u0119 b\u0119dzie poni\u017cej normy wieloletniej (rys. 2-4, tab. 1). Wyj\u0105tek w wynikach modelu IMGW-Reg stanowi Dolny \u015al\u0105sk, gdzie prognozowana jest \u015brednia temperatura w zakresie normy. Wed\u0142ug statystycznego modelu IMGW-Bayes \u015brednia temperatura na obszarze ca\u0142ego kraju osi\u0105gnie warto\u015b\u0107 powy\u017cej normy wieloletniej lub b\u0119dzie si\u0119 zawiera\u0107 w jej zakresie (rys. 2-5, tab. 1). Wysokie prawdopodobie\u0144stwo (>90%) wyst\u0105pienia \u015bredniej temperatury powy\u017cej normy model IMGW-Bayes przewiduje g\u0142\u00f3wnie na Pomorzu \u015arodkowym i Zachodnim, Suwalszczy\u017anie, Podlasiu, po\u0142udniowej cz\u0119\u015bci Ziemi Lubuskiej, Opolszczy\u017anie i \u015al\u0105sku, natomiast \u015bredniej temperatury w normie \u2013 g\u0142\u00f3wnie w po\u0142udniowo wschodniej Polsce (Podkarpacie, Lubelszczyzna, Kielecczyzna) oraz na Mazowszu, Ziemi \u0141\u00f3dzkiej, Dolnym \u015al\u0105sku, Warmii i p\u00f3\u0142nocnej cz\u0119\u015bci Ziemi Lubuskiej.<\/p>\r\n\r\n

Suma opad\u00f3w<\/strong>
\r\nWed\u0142ug modelu IMGW-Reg miesi\u0119czna suma opad\u00f3w na przewa\u017caj\u0105cym obszarze kraju kszta\u0142towa\u0107 si\u0119 b\u0119dzie powy\u017cej normy wieloletniej (rys. 6-8, tab. 2). Wyj\u0105tek w wynikach modelu IMGW-Reg stanowi\u0105 Kujawy, gdzie prognozowana jest suma opad\u00f3w w zakresie normy wieloletniej. Zgodnie ze statystycznym modelem IMGW-Bayes suma opad\u00f3w na terenie prawie ca\u0142ej Polski kszta\u0142towa\u0107 si\u0119 b\u0119dzie poni\u017cej normy (rys. 6-9, tab. 2). Wysokie prawdopodobie\u0144stwo (>75%) wyst\u0105pienia sumy opad\u00f3w poni\u017cej normy model IMGW-Bayes prognozuje na Podkarpaciu, Ma\u0142opolsce, Kielecczy\u017anie, Dolnym \u015al\u0105sku, Ziemi \u0141\u00f3dzkiej i po\u0142udniowej cz\u0119\u015bci Ziemi Lubuskiej, natomiast sumy powy\u017cej normy \u2013 na Pomorzu Zachodnim.<\/p>\r\n\r\n

Liczba dni z opadem<\/strong>
\r\nZgodnie z modelem IMGW-Reg miesi\u0119czna liczba dni z opadem na terenie ca\u0142ej Polski kszta\u0142towa\u0107 si\u0119 b\u0119dzie nieznacznie powy\u017cej normy wieloletniej lub w jej zakresie (rys. 10-12, tab. 3). Wed\u0142ug statystycznego modelu IMGW-Bayes liczba dni z opadem na przewa\u017caj\u0105cym obszarze kraju b\u0119dzie poni\u017cej normy wieloletniej. (rys. 10-13, tab. 2). Wysokie prawdopodobie\u0144stwo (>90%) wyst\u0105pienia liczby dni poni\u017cej normy model IMGW-Bayes przewiduje na Podlasiu, Suwalszczy\u017anie, Warmii, Pomorzu Zachodnim, Kujawach, Wielkopolsce, Ziemi \u0141\u00f3dzkiej, Dolnym \u015al\u0105sku i Podkarpaciu, natomiast liczby w normie \u2013 w p\u00f3\u0142nocnej cz\u0119\u015bci Ziemi Lubuskiej, na \u015al\u0105sku i Ma\u0142opolsce.<\/p>\r\n\r\n

Cz\u0119sto Zadawane Pytania (FAQ)<\/strong><\/p>\r\n\r\n

Co oznaczaj\u0105 poj\u0119cia \u201epowy\u017cej normy”, \u201eponi\u017cej normy” i \u201ew normie”?<\/strong>
\r\nW IMGW-PIB, podobnie jak w innych o\u015brodkach meteorologicznych na ca\u0142ym \u015bwiecie, \u015bredni\u0105 miesi\u0119czn\u0105 temperatur\u0119\/miesi\u0119czn\u0105 sum\u0119 opad\u00f3w dla danego miesi\u0105ca prognozuje si\u0119 w odniesieniu do normy wieloletniej z lat 1981-2010. Warto\u015bci \u015bredniej miesi\u0119cznej temperatury\/miesi\u0119cznej sumy opad\u00f3w z tego 30-letniego okresu sortuje si\u0119 od najni\u017cszej do najwy\u017cszej, 10 najni\u017cszych warto\u015bci wyznacza \u015bredni\u0105 temperatur\u0119\/sum\u0119 opad\u00f3w w klasie \u201eponi\u017cej normy\u201d, 10 \u015brodkowych \u201ew normie\u201d, a 10 najwy\u017cszych \u201epowy\u017cej normy\u201d. Gdy przewidywana jest \u015brednia temperatura\/suma opad\u00f3w:
\r\n* powy\u017cej normy mo\u017cna zak\u0142ada\u0107, \u017ce prognozowany miesi\u0105c b\u0119dzie cieplejszy\/bardziej mokry od co najmniej 20 obserwowanych, tych samych miesi\u0119cy w latach 1981-2010,
\r\n* poni\u017cej normy mo\u017cna zak\u0142ada\u0107, \u017ce prognozowany miesi\u0105c b\u0119dzie ch\u0142odniejszy\/bardziej suchy od co najmniej 20 obserwowanych, tych samych miesi\u0119cy w latach 1981-2010,
\r\n* w normie mo\u017cna zak\u0142ada\u0107, \u017ce prognozowany miesi\u0105c b\u0119dzie podobny do typowych 10 obserwowanych, tych samych miesi\u0119cy w latach 1981-2010.<\/p>\r\n\r\n

Jak interpretowa\u0107 (nie interpretowa\u0107) poj\u0119cia \u201epowy\u017cej normy\u201d i \u201eponi\u017cej normy\u201d w prognozach na kwiecie\u0144?<\/strong>
\r\nPrognoza kwietnia ze \u015bredni\u0105 temperatur\u0105 \u201epowy\u017cej normy\u201d nie jest r\u00f3wnoznaczna z tym, \u017ce wyst\u0119powa\u0107 b\u0119d\u0105 np. dni z temperatur\u0105 maksymaln\u0105 powy\u017cej 20\u00b0C, a prognoza ze \u015bredni\u0105 \u201eponi\u017cej normy\u201d np. dni z temperatur\u0105 minimaln\u0105 poni\u017cej 0\u00b0C. Jednocze\u015bnie prognoza \u015bredniej temperatury \u201eponi\u017cej normy” nie wyklucza pojawienia si\u0119 dni z temperatur\u0105 maksymaln\u0105 powy\u017cej 20\u00b0C, a prognoza \u201epowy\u017cej normy\u201d dni z temperatur\u0105 minimaln\u0105 poni\u017cej 0\u00b0C. Nale\u017cy pami\u0119ta\u0107, \u017ce prognozowana \u015brednia temperatura odnosi si\u0119 do \u015bredniej temperatury ca\u0142ego miesi\u0105ca, do temperatury notowanej zar\u00f3wno za dnia, jak i w nocy.
\r\nPrognoza kwietniowej sumy opad\u00f3w \u201epowy\u017cej normy\u201d nie oznacza, \u017ce zdarza\u0107 si\u0119 b\u0119d\u0105 intensywne opady deszczu lub silne burze, r\u00f3wnocze\u015bnie prognoza „poni\u017cej normy” nie odrzuca mo\u017cliwo\u015bci wyst\u0105pienia takich zjawisk. Prognozowana suma opad\u00f3w odnosi si\u0119 do sumy opad\u00f3w ze wszystkich dni w miesi\u0105cu. W prognozach nie jest okre\u015blany rodzaj opadu (\u015bnieg lub deszcz).<\/p>\r\n\r\n

Dlaczego prognozy d\u0142ugoterminowe obarczone s\u0105 du\u017c\u0105 niepewno\u015bci\u0105 i mog\u0105 si\u0119 od siebie r\u00f3\u017cni\u0107?<\/strong>
\r\nPomimo 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 na tak d\u0142ugi okres w przysz\u0142o\u015b\u0107. 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 oraz r\u00f3wna\u0144 matematycznych i statystycznych. Nie jest mo\u017cliwy dok\u0142adniejszy opis przewidywanej pogody z tak du\u017cym wyprzedzeniem. Nale\u017cy pami\u0119ta\u0107, \u017ce prognoza jest orientacyjna, ma charakter eksperymentalny i dotyczy \u015bredniego przebiegu dla ca\u0142ego prognozowanego regionu i danego okresu prognostycznego.<\/p>\r\n\r\n

Jakie modele prognostyczne wykorzystuje IMGW-PIB do opracowywania prognoz d\u0142ugoterminowych?<\/strong>
\r\nOpracowuj\u0105c ko\u0144cow\u0105 prognoz\u0119 miesi\u0119czn\u0105, IMGW-PIB wykorzystuje w\u0142asne autorskie modele IMGW-Reg i IMGW-Bayes oraz wyniki modeli NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) i ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts). Wyniki modeli mog\u0105 si\u0119 od siebie r\u00f3\u017cni\u0107.<\/p>\r\n\r\n

IMGW-Reg <\/strong>jest numeryczno-statystycznym modelem prognostycznym, opracowanym i rozwijanym w IMGW-PIB. Prognozowana jest warto\u015b\u0107 \u015bredniej miesi\u0119cznej temperatury powietrza i sumy miesi\u0119cznej opad\u00f3w wraz z odchyleniem standardowym (+\/-) prognozowanej warto\u015bci. Model wykorzystuje metody regresji cz\u0105stkowej, za predyktory przyjmuj\u0105c pola kwantyli wybranych zmiennych meteorologicznych z reanaliz NCEP\/NCAR. Model uruchamiany jest raz w miesi\u0105cu i generuje prognoz\u0119 dla 6 najbli\u017cszych miesi\u0119cy. Prognoza jest liczona dla 20 wybranych miast w Polsce.
\r\nIMGW-Bayes<\/strong> jest statystycznym modelem prognostycznym, opracowanym i rozwijanym w IMGW. Model opiera si\u0119 na teorii prawdopodobie\u0144stwa i twierdzeniu Thomasa Bayesa (naiwny klasyfikator Bayesa). Prognozowane jest prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia miesi\u0119cznej \u015bredniej temperatury powietrza i miesi\u0119cznej sumy opad\u00f3w w klasie \u201epowy\u017cej normy\u201d, \u201ew normie\u201d i \u201eponi\u017cej normy\u201d (wyniki modelu 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). Do oblicze\u0144 wykorzystywane s\u0105 dane z reanaliz NCEP\/NCAR, kt\u00f3re dotycz\u0105 wybranych p\u00f3l meteorologicznych z r\u00f3\u017cnych poziom\u00f3w troposfery i stratosfery. Model uruchamiany jest raz w miesi\u0105cu i generuje prognoz\u0119 do maksymalnie 5 miesi\u0119cy w prz\u00f3d. Prognoza jest wykonywana dla 87 stacji meteorologicznych w Polsce, a wyniki s\u0105 interpolowane dla obszaru ca\u0142ego kraju.<\/p>\r\n\r\n

Opracowano w Zak\u0142adzie Analiz Meteorologicznych i Prognoz D\u0142ugoterminowych Centrum Modelowania Meteorologicznego IMGW-PIB<\/h5>\r\n\r\n

 <\/p>\n\n\n

\n
\n\"\"\n<\/div>\n
\n\"\"\n<\/div>\n
\n\"\"\n<\/div>\n
\n\"\"\n<\/div>\n
\n\"\"\n<\/div>\n
\n\"\"\n<\/div>\n
\n\"\"\n<\/div>\n
\n\"\"\n<\/div>\n
\n\"\"\n<\/div>\n
\n\"\"\n<\/div>\n
\n\"\"\n<\/div>\n
\n\"\"\n<\/div>\n
\n\"\"\n<\/div>\n
\n\"\"\n<\/div>\n
\n\"\"\n<\/div>\n
\n\"\"\n<\/div>\n<\/figure>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

W ca\u0142ym kraju \u015brednia miesi\u0119czna temperatura powietrza powinna mie\u015bci\u0107 si\u0119 w zakresie normy wieloletniej z lat 1981-2010. Miesi\u0119czna suma opad\u00f3w w prawie ca\u0142ej Polsce najprawdopodobniej kszta\u0142towa\u0107 si\u0119 b\u0119dzie powy\u017cej normy wieloletniej. Na Warmii, Kujawach i w po\u0142udniowej cz\u0119\u015bci Ziemi Lubuskiej mo\u017cliwa suma opad\u00f3w w normie (rys.1.). Rys. 1. Prognoza \u015bredniej miesi\u0119cznej temperatury i miesi\u0119cznej sumy […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":8748,"comment_status":"closed","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[5],"tags":[],"class_list":["post-8730","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\/8730","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=8730"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8730\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8749,"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8730\/revisions\/8749"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8748"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8730"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8730"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8730"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}