MJO Forecast (V14.5)

Classic: Ph 4 / A 1.49
Smart: Ph 4 / A 1.45
GWL: N_Z (Schwach Zyklonal)
Latest MJO: 08.05  |  Synced Atmosphere: 2026-05-05
Wie funktioniert dieses Modell?
Current Analysis Diagnostic (2026-05-05)
Z500 Anomaly (dm)
PMSL Anomaly (hPa)

A: Classic (89 Jahre)

Initial

B: Smart (14 Jahre)

Initial

Modell Verifikation & Regime-Sequenz

Update: 10.05.2026 19:27  |  ERA5 verfügbar bis: 03.05.2026  |  Lauf: 10.05.2026
Dominante Großwetterlagen (Wochen-Regime)

 Wahrheit (ERA5)

ModellWoche −1
05.04.–11.04.
Woche −2
12.04.–18.04.
Woche −3
19.04.–25.04.
Woche −4
26.04.–02.05.
ERA5 (Truth)
beob. bis 03.05.2026
HB
05.04.–11.04.
HB
12.04.–18.04.
WA
19.04.–25.04.
HB
26.04.–02.05.

 Retrospektive Modell-Performance (Vergleich mit Wahrheit)

ModellWoche −1
05.04.–11.04.
Woche −2
12.04.–18.04.
Woche −3
19.04.–25.04.
Woche −4
26.04.–02.05.
MJO Smart
Vergangene Forecasts
TM
05.04.–11.04.
SA
12.04.–18.04.
SA
19.04.–25.04.
SA
26.04.–02.05.
MJO Classic
Vergangene Forecasts
TM
05.04.–11.04.
SA
12.04.–18.04.
TM
19.04.–25.04.
SA
26.04.–02.05.
AIFS
Vergangene Forecasts
U
05.04.–11.04.
HB
12.04.–18.04.
NA
19.04.–25.04.
HB
26.04.–02.05.
GFS
Vergangene Forecasts
WA
05.04.–11.04.
U
12.04.–18.04.
HB
19.04.–25.04.
WA
26.04.–02.05.

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
11.05.–17.05.
Woche 2
18.05.–24.05.
Woche 3
25.05.–31.05.
Woche 4
01.06.–07.06.
MJO Smart
Lauf: 05.05.2026
TM
11.05.–17.05.
HB
18.05.–24.05.
WA
25.05.–31.05.
SA
01.06.–07.06.
MJO Classic
Lauf: 08.05.2026
HB
11.05.–17.05.
WZ
18.05.–24.05.
TM
25.05.–31.05.
NA
01.06.–07.06.
AIFS
Lauf: 10.05.2026
TM
11.05.–17.05.
WA
18.05.–24.05.
HB
25.05.–31.05.
-
01.06.–07.06.
GFS
Lauf: 10.05.2026
TM
11.05.–17.05.
WA
18.05.–24.05.
U
25.05.–31.05.
-
01.06.–07.06.
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.