Hallo,

für die Prognose des April 2021 und dessen Folgemonate habe ich den Bodendruck verwendet (90°N – 90°S 0 – 360°).

Auswertungszeitraum: 1988 – 2020

Referenzperiode: 1981 – 2010

Anomalien: Pa bzw. K

Methode: Canonical Correlation Analysis

Prognose April 2021:

Bodendruckanomalie:

Temperaturanomalie:

Prognose Mai 2021:

Bodendruckanomalie:

Temperaturanomalie:

Prognose Juni 2021:

Bodendruckanomalie:

Temperaturanomalie:

Gruß

KHB

Hallo,

für die Prognose des März 2021 und dessen Folgemonate habe ich die Bodendruckwerte des Februar verwendet (90°N – 90°S 0 – 360°).

Auswertungszeitraum: 1988 – 2020

Referenzperiode: 1981 – 2010

Anomalien: Pa bzw. K

Methode: Canonical Correlation Analysis

Prognose März 2021:

Bodendruckanomalie:

Temperaturanomalie:

Prognose April 2021:

Bodendruckanomalie:

Temperaturanomalie:

Prognose Mai 2021:

Bodendruckanomalie:

Temperaturanomalie:

Gruß

KH

Hallo,

für die Prognose des Februar 2021 und den Folgemonaten habe ich den Bodendruck des Januar verwendet (90°N – 90°S 0 – 360°).

Auswertungszeitraum: 1988 – 2020

Referenzperiode: 1981 – 2010

Anomalien: Pa bzw. K

Methode: Canonical Correlation Analysis

Prognose Februar 2021:

Bodendruckanomalie:

Temperaturanomalie:

Prognose März 2021:

Bodendruckanomalie:

Temperaturanomalie:

Prognose April 2021:

Bodendruckanomalie:

Temperaturanomalie:

Gruß

KHB

Hallo,

für die Prognose habe ich den Bodendruck des Dezember verwendet (90°N – 90°S 0 – 360°).

Auswertungszeitraum: 1987 – 2020

Referenzperiode: 1981 – 2010

Anomalien: Pa bzw. K

Methode: Canonical Correlation Analysis

Prognose: Januar 2021

Bodendruckanomalie:

Temperaturanomalie:

Prognose Februar 2021:

Bodendruckanomalie:

Temperaturanomalie:

Prognose März 2021:

Bodendruckanomalie:

Temperaturanomalie:

Gruß

KHB

Hallo,

für die Prognose habe ich den Bodendruck des Novembers verwendet (90°N – 90°S 0 – 360°).

Auswertungszeitraum: 1987 – 2020

Referenzperiode: 1981 – 2010

Anomalien: Pa bzw. K

Methode: Canonical Correlation Analysis

Prognose Dezember 2020:

Bodendruckanomalie:

Temperaturanomalie:

Prognose Januar 2021:

Bodendruckanomalie:

Temperaturanomalie:

Prognose Februar 2021:

Bodendruckanomalie:

Temperaturanomalie:

Gruß

KHB

Hallo,

hier jetzt der 4.Teil, witterungsbestimmende Faktoren für den Januar:

Ranking:

Platz 1: Hurrikanaktivität Juli – Oktober, Bodendruck in der Karibik:

Platz 2: Schneezuwachsrate im Oktober nördlich von 40°N:

Platz 3: Eisausdehnung:

Platz 4: Temperatur 10hPa:

Platz 5: Akk. Schneefall nördlich von 40°N:

Platz 6: Temperatur Boden Meer:

Platz 7: Sonnenaktivität (solar flux):

Platz 8: Zonaler Wind 30hPa:

Platz 9: Zonaler Wind 500hPa:

Platz 10: Bodendruck Okt.

Gruß

KHB

Hallo,

im 3.Teil jetzt auf den Dezember bezogen, anhand der Oktoberdaten.

Ranking:

Platz 1: Zonaler Wind 30hPa – Niveau:

Platz 2: Hurrikanaktivität, Bodendruck Karibik Juli – Oktober:

Platz 3: Schneezuwachsrate nördlich von 40°N:

Platz 4: Temperatur im 10hPa – Niveau:

Platz 5: Akk. Schneefall nördlich von 40°N:

Platz 6: Zonaler Wind 500hPa – Niveau:

Platz 7: Temperatur Boden – Meeresoberfläche:

Platz 8: Sonnenaktivität / solar flux – Einheiten:

Platz 9: Bodendruck:

Platz 10: Eisausdehnung

Platz 1 – 3 deuten in dieselbe Richtung, tiefer Druck von Grönland bis Skandinavien, hoher Druck Ostatlantik, West – Mitteleuropa, positive NAO.

Gruß

KHB

Hallo,

wie ich in meinem „Fazit“ zu meinem ersten Teil dieser Thematik schon angedeutet habe, scheinen sich im Zuge des Klimawandels die Beziehungen – und damit die Korrelationen – seit 1987 geändert zu haben.

Ich habe im Folgenden also lediglich den Zeitraum ab 1987 herangezogen. Ansonsten bin ich so vorgegangen wie in Teil 1.

Nun ergibt sich dieses „ranking“ anhand der Prognosegüte für den November auf Grund der Oktoberdaten der einzelnen Faktoren:

Platz 1: Zonaler Wind im 30hPa – Niveau (QBO enthalten):

Platz 2: Temperatur im 10hPa – Niveau:

Platz 3: Schneezuwachsrate nördlich von 40°:

Platz 4: Hurrikanaktivität Juli – Oktober, Bodendruck Karibik:

Platz 5: Zonaler Wind im 500hPa – Niveau, Jet:

Platz 6: Bodendruck (des Oktober):

Platz 7: Eisausdehnung nördlich von 60°N:

Platz 8: Akkumulierter Schneefall nördlich von 40°N:

Platz 9: Sonnenaktivität (solar flux – Einheiten):

Platz 10: Temperatur Boden / Meeresoberfläche:

Fazit: Es scheint so, als habe die Stratosphäre die Regie übernommen, Temperatur im 10hPa – Niveau und zonaler Wind im 30hPa – Niveau.

Bodendruck, Temperatur Boden / Meeresoberfläche und auch die Sonnenaktivität spielen anscheinend nicht mehr die führende Rolle. Die Schneezuwachsrate hat an Bedeutung gewonnen, die Hurrikanaktivität bleibt im Mittelfeld, ebenso der zonale Wind im 500hPa – Niveau.

Setzt man nun die ersten beiden Plätze zusammen, entsteht dieses Bild:

Die Prognosegüte verbessert sich dadurch noch etwas – im Vergleich zu Platz 1.

Auffallend ist, dass der hohe Druck über Ost – Südosteuropa und der tiefe Druck über Grönland / Island allgemein stärker gerechnet wird. Die sehr milden und auch oft trockenen Novembermonate seit 1987 scheinen die Basis zu diesen „Prognosen“ zu bilden, im Gegensatz zu oft kälteren, zyklonalen Novembern im Zeitraum davor.

Ergänzung am 8.Dezember 2020:

Die tatsächliche Bodendruckabweichung im November 2020:

Verglichen mit Platz 1 und 2 wurde der hohe Druck über dem Festland zu nördlich gerechnet, der tiefe Druck bei Island – Grönland recht gut, die atlantische Hochdruckzelle ebenfalls, die Schwachstelle zwischen Atlantikhoch und Festlandhoch wurde angedeutet.

Gruß

KHB

Hallo,

in der „Wetterzentrale“ hat Basti einzelne Faktoren aufgezählt, die für die Witterung der nächsten Monate (den Winter) wichtig sind.

Schwierig ist es zu beurteilen, welche Faktoren sind wirklich wichtig, welche sind weniger wichtig.

Eine Möglichkeit, deren Bedeutung zu bestimmen, ist, so zu tun, als wäre der betreffende Faktor der einzige, den es überhaupt gibt und zu überprüfen, welche „Prognosegüte“ erhält der Zielmonat mit diesem einen Faktor.

Ich habe jetzt den November als Zielmonat gewählt und betrachte 10 Faktoren separat und zwar mit den Oktoberdaten.

Eine Ausnahme nehme ich bei der Frage vor, inwiefern die Hurrikansaison Einfluss auf unser Wettergeschehen hat.

Da Juli – Oktober Hurrikanhauptsaison ist, verwende ich diesen Zeitraum und als räumlichen Bereich die Karibik, 17 – 32°N 96 – 75°W, ich verwende den Bodendruck, hier müsste der Unterschied zwischen einer schwachen und starken Saison am deutlichsten zu sehen sein.

Ich versuche, die Wintermonate entsprechend nachzuliefern.

Ansonsten:

Analysezeitraum immer 1949 – 2020

Räumlich: Gitternetz 90°N – 90°S 0 – 360°

Methode: Canonical Correlation Analysis

Anomalien: Pa

Referenzperiode: 1981 – 2010

Die Karten zeigen die Bodendruckanomalien des November 2020 für den jeweiligen Faktor im europäisch – atlantischen Raum.

Ich habe jetzt die Faktoren schon nach ihrer Prognosegüte geordnet, also eine Art „ranking“ für den November erstellt, für andere Monate könnte es anders sein.

Am besten abgeschnitten hat, also Nummer 1, die globalen Bodendruckdaten des Oktober:

Platz 2: Hurrikansaison Juli – Oktober, Bodendruckwerte Karibik:

Platz 3: Temperatur Stratosphäre im 10hPa – Niveau:

Platz 4: Sonnenaktivität, solar flux – Einheiten:

Platz 5: Zonaler Wind im 30hPa – Niveau (deckt QBO ab):

Platz 6: Zonaler Wind im 500hPa – Niveau, Verlauf des Jet:

Platz 7: Akkumulierter Schneefall nördlich von 40°N:

Platz 8: Schneezuwachsrate nördlich von 40°N:

Platz 9: Temperatur Boden, Meeresoberfläche:

Platz 10: Arktische Eisausdehnung nördlich von 60°N:

Fazit: Es zeigt sich wahrscheinlich, dass der im Durchschnitt beste Prognosefaktor nicht in jedem Einzelfall auch die beste Prognose liefert. Ich werde dann zu Anfang Dezember die Karte mit den tatsächlichen November – Anomalien ergänzen.

Ein Grund für die insgesamt mangelnde Prognosegüte kann darin liegen, dass sich im Zuge des Klimawandels seit 1987 die Beziehungen – und damit die Korrelationen – geändert haben. Man sollte sich deshalb bei der Analyse vielleicht auf den Zeitraum ab 1987 beschränken. Ich werde auch dieser Frage nachgehen.

Gruß

KHB