MJO Forecast (V14.5)

Classic: Ph 3 / A 1.33
Smart: Ph 3 / A 1.33
GWL: BM (Brücke Mitteleuropa)
Latest MJO: 17.10  |  Synced Atmosphere: 2026-10-16
Wie funktioniert dieses Modell? ▼
Current Analysis Diagnostic (2026-10-16)
Z500 Anomaly (dm)
PMSL Anomaly (hPa)

A: Classic (126 Jahre)

Initial

B: Smart (19 Jahre)

Initial

Modell Verifikation & Regime-Sequenz

Update: 21.10.2026 20:23  |  ERA5 verfügbar bis: 12.10.2026  |  Lauf: 21.10.2026
Dominante Großwetterlagen (Wochen-Regime)

 Wahrheit (ERA5)

ModellWoche −1
14.09.–20.09.
Woche −2
21.09.–27.09.
Woche −3
28.09.–04.10.
Woche −4
05.10.–11.10.
ERA5 (Truth)
beob. bis 12.10.2026
NA
14.09.–20.09.
HB
21.09.–27.09.
HB
28.09.–04.10.
NA
05.10.–11.10.

 Retrospektive Modell-Performance (Vergleich mit Wahrheit)

ModellWoche −1
14.09.–20.09.
Woche −2
21.09.–27.09.
Woche −3
28.09.–04.10.
Woche −4
05.10.–11.10.
MJO Smart
Vergangene Forecasts
HB
14.09.–20.09.
HB
21.09.–27.09.
NA
28.09.–04.10.
SA
05.10.–11.10.
MJO Classic
Vergangene Forecasts
NA
14.09.–20.09.
HB
21.09.–27.09.
TM
28.09.–04.10.
SA
05.10.–11.10.
AIFS
Vergangene Forecasts
NWZ
14.09.–20.09.
HB
21.09.–27.09.
HB
28.09.–04.10.
HB
05.10.–11.10.
GFS
Vergangene Forecasts
NWZ
14.09.–20.09.
HB
21.09.–27.09.
HB
28.09.–04.10.
HB
05.10.–11.10.

Retrospektive: Vergleicht, was die Modelle für diesen vergangenen Zeitraum vorhergesagt hatten. Grüner Rand = Modell hat die ERA5-Wahrheit getroffen. Roter Rand = Fehlprognose.


 Prognose (Zukunft)

ModellWoche 1
22.10.–28.10.
Woche 2
29.10.–04.11.
Woche 3
05.11.–11.11.
Woche 4
12.11.–18.11.
MJO Smart
Lauf: 16.10.2026
HB
22.10.–28.10.
HB
29.10.–04.11.
HB
05.11.–11.11.
HB
12.11.–18.11.
MJO Classic
Lauf: 17.10.2026
NA
22.10.–28.10.
SWZ
29.10.–04.11.
NA
05.11.–11.11.
NA
12.11.–18.11.
AIFS
Lauf: 21.10.2026
U
22.10.–28.10.
HB
29.10.–04.11.
SWZ
05.11.–11.11.
-
12.11.–18.11.
GFS
Lauf: 21.10.2026
U
22.10.–28.10.
WA
29.10.–04.11.
HB
05.11.–11.11.
-
12.11.–18.11.
Z500 Anomaly Correlation Coefficient

Gibt an, wie gut die hochaufgelösten Landkarten-Muster (Hochs/Tiefs) in der Form mit der Realität übereinstimmen. Werte > 0.6 gelten als verlässlich.

GWL Heidke Skill Score

Gibt an, wie oft das Modell in eine exakte Wetterlage-Kategorie getroffen hat (korrigiert um blinde Zufallstreffer). Werte > 0 zeigen Modell-Skill.