{"id":34144,"date":"2023-07-12T15:13:35","date_gmt":"2023-07-12T13:13:35","guid":{"rendered":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=34144"},"modified":"2024-02-05T11:42:20","modified_gmt":"2024-02-05T10:42:20","slug":"akademiacmm-wykrywanie-ekstremalnych-wartosci-parametrow-meteorologicznych-w-prognozach-wiazkowych-ecmwf-za-pomoca-parametrow-efi-i-sot","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=34144","title":{"rendered":"#AkademiaCMM &#8211; Wykrywanie ekstremalnych warto\u015bci parametr\u00f3w meteorologicznych w prognozach wi\u0105zkowych ECMWF za pomoc\u0105 parametr\u00f3w EFI i SOT"},"content":{"rendered":"\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\"><strong><strong><strong>Wykrywanie ekstremalnych warto\u015bci parametr\u00f3w meteorologicznych<\/strong> <strong>w prognozach wi\u0105zkowych ECMWF za pomoc\u0105 parametr\u00f3w EFI i SOT<\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-post-date\"><time datetime=\"2023-07-12T15:13:35+02:00\">12 lipca 2023<\/time><\/div>\n\n<p>Opracowanie:<br \/>dr Micha\u0142 Ziemia\u0144ski, Zak\u0142ad Prognoz Numerycznych COSMO<br \/>dr in\u017c. Marta Gruszczy\u0144ska, Zak\u0142ad Analiz Meteorologicznych i Prognoz D\u0142ugoterminowych<br \/>Robert Przy\u0142uski, Zak\u0142ad Analiz Meteorologicznych i Prognoz D\u0142ugoterminowych<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>a. Prezentacja prognoz zjawisk ekstremalnych <\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Prognozy zjawisk ekstremalnych ECMWF udost\u0119pniane s\u0105 jako prognozy \u015brednioterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.2\u00b0 x 0.2\u00b0 na 7-10 dni oraz prognozy d\u0142ugoterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.4\u00b0 x 0.4\u00b0 jako prognozy tygodniowe na 6 tygodni. Na stronie Centrum Modelowania Meteorologicznego prezentujemy EFI (ang. Extreme Forecast Index) oraz SOT (ang. Shift of Tails) dla dziesi\u0119ciu parametr\u00f3w meteorologicznych przedstawionych w tabeli. SOT prezentowany jest na mapach za pomoc\u0105 czarnych izolinii od 0 co 0.5 i dodatkowo zastosowano lini\u0119 przerywan\u0105 dla 0.2.<\/span><\/p>\n<table class=\" alignjustify\">\n<tbody>\n<tr>\n<td>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>Rozdzielczo\u015b\u0107 czasowa<\/strong><\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>Czas wyprzedzenia<\/strong><\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>Aktualizacja<\/strong><\/span><\/p>\n<\/td>\n<td colspan=\"2\">\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>Parametry <\/strong><\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td colspan=\"2\">\u00a0<\/td>\n<td colspan=\"3\">\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>Prognozy \u015brednioterminowe<\/strong><\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Rozdzielczo\u015b\u0107 przestrzenna: 0.2\u00b0 x 0.2\u00b0 lat\/long<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td rowspan=\"2\">\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>Prognoza na 1 dzie\u0144<\/strong><\/span><\/p>\n<\/td>\n<td rowspan=\"2\">\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>7 dni<\/strong><\/span><\/p>\n<\/td>\n<td rowspan=\"4\">\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Codziennie<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">suma dobowa<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<ul>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Opad ca\u0142kowity<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Opad \u015bniegu<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td rowspan=\"2\">\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">\u015brednia<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td rowspan=\"2\">\n<ul>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Temperatura powietrza na 2 m<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Pr\u0119dko\u015b\u0107 wiatru na 10 m<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Atmosferyczny strumie\u0144 pary wodnej<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td colspan=\"2\" rowspan=\"2\">\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Oznaczenie na stronie jako<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">1 dzie\u0144 (7 dni)<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">ekstrema<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<ul>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Maksymalna temperatura powietrza na 2 m<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Minimalna temperatura powietrza na 2 m<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Porywy wiatru na 10 m<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Indeks chwiejno\u015bci atmosfery (CAPE)<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Indeks chwiejno\u015bci atmosfery i \u015bcinania wiatru (CAPES)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>Prognoza na 3 dni<\/strong><\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">9 dni<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td rowspan=\"2\">\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Codziennie<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">suma dobowa<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<ul>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Opad ca\u0142kowity<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td colspan=\"2\">\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Oznaczenie na stronie jako<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">3 dni (9 dni)<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">\u015brednia<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<ul>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Pr\u0119dko\u015b\u0107 wiatru 10 m<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Temperatura powietrza 2 m<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>Prognoza na 5 dni<\/strong><\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">9 dni<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td rowspan=\"2\">\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Codziennie<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">suma dobowa<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<ul>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Opad ca\u0142kowity<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td colspan=\"2\">\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Oznaczenie na stronie jako<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">5 dni (9 dni)<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">\u015brednia<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<ul>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Pr\u0119dko\u015b\u0107 wiatru 10 m<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Temperatura powietrza 2 m<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>Prognoza na 10 dni<\/strong><\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">10 dni<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td rowspan=\"2\">\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Codziennie<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">suma dobowa<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<ul>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Opad ca\u0142kowity<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td colspan=\"2\">\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Oznaczenie na stronie jako<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">10 dni<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">\u015brednia<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<ul>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Pr\u0119dko\u015b\u0107 wiatru 10 m<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Temperatura powietrza 2 m<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td colspan=\"2\">\u00a0<\/td>\n<td colspan=\"3\">\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>Prognozy d\u0142ugoterminowe<\/strong><\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Rozdzielczo\u015b\u0107 przestrzenna: 0.4\u00b0 x 0.4\u00b0 lat\/long<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td rowspan=\"2\">\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>Prognoza na 1 tydzie\u0144<\/strong><\/span><\/p>\n<\/td>\n<td rowspan=\"2\">\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">6 tygodni<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td rowspan=\"3\">\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>Dwa razy w tygodniu (wtorek, pi\u0105tek)<\/strong><\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">suma dobowa<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<ul>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Opad ca\u0142kowity<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td rowspan=\"2\">\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">\u015brednia<\/span><\/p>\n<\/td>\n<td rowspan=\"2\">\n<ul>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Temperatura powietrza 2 m<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td colspan=\"2\">\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Oznaczenie na stronie jako<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">tydzie\u0144 (6 tygodni)<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p style=\"text-align: justify;\">\u00a0<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>b. Interpretacja i analiza EFI i SOT: uwagi og\u00f3lne<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>Wska\u017aniki EFI i SOT maj\u0105 umo\u017cliwi\u0107 automatyczne wykrywanie w prognozach ECMWF mo\u017cliwo\u015bci wyst\u0105pienia ekstremalnej pogody.<\/strong> Maj\u0105 one z definicji abstrakcyjn\u0105 struktur\u0119 i dzia\u0142aj\u0105 poprzez por\u00f3wnanie probabilistycznej prognozy wi\u0105zkowej z klimatem modelu. Wska\u017aniki te s\u0105 tak skalowane, aby mog\u0142y by\u0107 stosowane dla dowolnych parametr\u00f3w meteorologicznych, a ich warto\u015bci nie s\u0105 czu\u0142e na lokaln\u0105 zmienno\u015b\u0107 klimatu warto\u015bci ekstremalnych (dzia\u0142aj\u0105 tak samo dla obszar\u00f3w o mniejszych lub wi\u0119kszych ekstremach pogodowych). Wynika z tego jednak, \u017ce trudno bezpo\u015brednio interpretowa\u0107 je ilo\u015bciowo w znaczeniu konkretnych wielko\u015bci prognozowanych parametr\u00f3w meteorologicznych. Daj\u0105 one raczej informacj\u0119 probabilistyczn\u0105 o prawdopodobie\u0144stwie wyst\u0105pienia bardzo du\u017cych lub ekstremalnych wielko\u015bci parametr\u00f3w meteorologicznych (EFI), a rosn\u0105ce warto\u015bci (bezwzgl\u0119dne) wska\u017anika SOT wskazuj\u0105 zar\u00f3wno na rosn\u0105ce prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia wielko\u015bci ekstremalnych, jak i rosn\u0105c\u0105 wielko\u015b\u0107 przekroczenia przez warto\u015b\u0107 prognozowan\u0105 wielko\u015bci charakteryzuj\u0105cych ekstremum klimatu modelu.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Zatem g\u0142\u00f3wn\u0105 intencj\u0105 zawart\u0105 w definicji tych wska\u017anik\u00f3w jest <strong>sygnalizacja istotnej mo\u017cliwo\u015bci (w znaczeniu probabilistycznym) wyst\u0105pienia ekstremalnych wielko\u015bci pogodowych<\/strong> z jak najwi\u0119kszym wyprzedzeniem czasowym, a w mniejszym stopniu prognoz\u0119 ich bezwzgl\u0119dnej warto\u015bci. Ta ostatnia powinna wykorzystywa\u0107 dodatkowo dok\u0142adn\u0105 ca\u0142o\u015bciow\u0105 analiz\u0119 sytuacji meteorologicznej. Informacja oparta na prognostycznych warto\u015bciach EFI i SOT ma jednak istotne znaczenie, poniewa\u017c <strong>pozwala na wcze\u015bniejsze uprzedzanie <\/strong>(na przyk\u0142ad instytucji odpowiedzialnych za bezpiecze\u0144stwo publiczne), <strong>\u017ce istnieje mo\u017cliwo\u015b\u0107 wyst\u0105pienia sytuacji o bardzo du\u017cych lub ekstremalnie wysokich wielko\u015bciach parametr\u00f3w meteorologicznych, a tak\u017ce zwr\u00f3cenie uwagi na sytuacje, kt\u00f3rych dok\u0142adniejsza analiza jest szczeg\u00f3lnie potrzebna.<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">W praktycznej interpretacji relacje pomi\u0119dzy prognoz\u0105, a klimatem modelu (reprezentowane przez EFI i SOT) b\u0119d\u0105 przenoszone na relacje pomi\u0119dzy prognoz\u0105, a rzeczywi\u015bcie zaobserwowanymi bardzo du\u017cymi i ekstremalnymi wielko\u015bciami danego parametru w interesuj\u0105cym obszarze i porze roku, czyli rzeczywistym klimatem warto\u015bci ekstremalnych. Wska\u017aniki te przeznaczone s\u0105 zatem dla profesjonalnego odbiorcy, kt\u00f3ry powinien dobrze rozumie\u0107 ich probabilistyczny charakter oraz mie\u0107 obycie z podstawow\u0105 charakterystyk\u0105 prognoz numerycznych i ich interpretacj\u0105. <strong>Interpretacja tych wska\u017anik\u00f3w wymaga te\u017c bardzo dobrej znajomo\u015bci rzeczywistego klimatu warto\u015bci ekstremalnych analizowanych parametr\u00f3w meteorologicznych, w tym jego zmienno\u015bci przestrzennej oraz sezonowej. <\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Praktyczne stosowanie tych wska\u017anik\u00f3w wymaga tak\u017ce wcze\u015bniejszych analiz i zebrania do\u015bwiadcze\u0144 wskazuj\u0105cych jak w rzeczywistych sytuacjach pogodowych prognozowane rozk\u0142ady EFI i SOT odnosz\u0105 si\u0119 do rzeczywi\u015bcie obserwowanych wielko\u015bci meteorologicznych. I tak, z informacji opublikowanych dla EFI wynika generalnie (Zsoter 2006), \u017ce poszczeg\u00f3lne warto\u015bci tego wska\u017anika oznaczaj\u0105:<\/span><\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">warto\u015bci bezwzgl\u0119dne w przedziale <strong>od 0.50 do 0.80<\/strong> (niezale\u017cnie od znaku) oznaczaj\u0105 <strong>rzadk\u0105\/nietypow\u0105 (ang. unusual) pogod\u0119<\/strong>,<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">warto\u015b\u0107 bezwzgl\u0119dne<strong> przekraczaj\u0105ce 0.80<\/strong> (niezale\u017cnie od znaku) oznaczaj\u0105 bardzo rzadk\u0105\/bardzo nietypow\u0105 (ang. very unusual) lub ekstremaln\u0105 pogod\u0119,<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>EFI = +1<\/strong> wyst\u0119puje, gdy prognozowane warto\u015bci wszystkich element\u00f3w wi\u0105zki s\u0105 powy\u017cej ekstremum (maksimum) klimatu modelu. W przypadku temperatury powietrza oznacza to, \u017ce spodziewane s\u0105 bardzo wysokie temperatury w stosunku do rzeczywistego klimatu,<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>EFI = -1<\/strong> wyst\u0119puje, gdy prognozowane warto\u015bci wszystkich realizacji wi\u0105zki s\u0105 poni\u017cej ekstremum (minimum) klimatu modelu. W przypadku temperatury powietrza oznacza to, \u017ce spodziewane s\u0105 bardzo niskie temperatury w stosunku do rzeczywistego modelu.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Nale\u017cy si\u0119 przy tym spodziewa\u0107, \u017ce statystyczne charakterystyki klimatu warto\u015bci ekstremalnych mog\u0105 by\u0107 r\u00f3\u017cne dla r\u00f3\u017cnych parametr\u00f3w meteorologicznych. Zatem praktyczna interpretacja konkretnych rozk\u0142ad\u00f3w tych wska\u017anik\u00f3w, w tym zw\u0142aszcza SOT, mo\u017ce w istotny spos\u00f3b zale\u017ce\u0107 od rodzaju parametru meteorologicznego, kt\u00f3rego dotyczy.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Ze wzgl\u0119du na konstrukcj\u0119 wska\u017anik\u00f3w, nakierowan\u0105 na sygnalizowanie mo\u017cliwo\u015bci ekstremalnej pogody (por\u00f3wnywalnej lub przekraczaj\u0105cej klimat modelu) wtedy, kiedy prawdopodobie\u0144stwo jej wyst\u0105pienia uwa\u017cane jest za znacz\u0105ce, ale nie koniecznie bardzo wysokie (dla SOT ju\u017c w granicach 10%), mo\u017cna spodziewa\u0107 si\u0119 pewnej ilo\u015bci nietrafnych prognoz wskazuj\u0105cych na mo\u017cliwo\u015b\u0107 wyst\u0105pienia takiej pogody. Jest to sytuacja tzw. fa\u0142szywych alarm\u00f3w i jest sygnalizowana tak\u017ce w literaturze (Boisserie 2016). Tak\u017ce ten aspekt powinien by\u0107 brany pod uwag\u0119 podczas analizy tych wska\u017anik\u00f3w. Jest to dodatkowy argument za konieczno\u015bci\u0105 zebrania praktycznych do\u015bwiadcze\u0144 w ich interpretacji oraz za faktem, \u017ce s\u0105 one przeznaczone dla profesjonalnego odbiorcy.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Nale\u017cy te\u017c spodziewa\u0107 si\u0119 sytuacji odwrotnych, kiedy wska\u017aniki EFI i SOT nie b\u0119d\u0105 wskazywa\u0107 na mo\u017cliwo\u015b\u0107 wyst\u0105pienia zjawisk ekstremalnych, kt\u00f3re w rzeczywisto\u015bci wyst\u0105pi\u0105. Mo\u017ce to dotyczy\u0107 przede wszystkim zjawisk o stosunkowo ma\u0142ej skali przestrzennej (np. konwekcyjnych), kt\u00f3re jeszcze nie s\u0105 odpowiednio reprezentowane przez wsp\u00f3\u0142czesne model globalne, jak model IFS ECMWF, ze wzgl\u0119du na ich niewystarczaj\u0105c\u0105 rozdzielczo\u015b\u0107 przestrzenn\u0105. Aby w pewien spos\u00f3b uwzgl\u0119dni\u0107 tak\u017ce i tego typu niebezpieczne zjawiska, ECMWF rutynowo oblicza warto\u015bci EFI i SOT dla wybranych wska\u017anik\u00f3w konwekcyjnych, kt\u00f3re nie tyle odnosz\u0105 si\u0119 do obserwowanej ekstremalnej pogody, ile do prognozowanego w atmosferze potencja\u0142u do powstawania gro\u017anych zjawisk konwekcyjnych, generuj\u0105cych tak\u0105 pogod\u0119.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Nale\u017cy te\u017c zwr\u00f3ci\u0107 uwag\u0119, \u017ce ze wzgl\u0119du na nieuniknione b\u0142\u0119dy modeli, obszary du\u017cych warto\u015bci wska\u017anik\u00f3w EFI i SOT mog\u0105 by\u0107 przestrzennie przesuni\u0119te w stosunku do obszar\u00f3w rzeczywistej ekstremalnej pogody, zw\u0142aszcza dla wielodniowego wyprzedzenia prognozy. Zatem praktyczna analiza tych wska\u017anik\u00f3w powinna bra\u0107 pod uwag\u0119 obszar wi\u0119kszy ni\u017c bezpo\u015brednio os\u0142aniany.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">EFI i SOT obliczane s\u0105 rutynowo w ECMWF dla wielu istotnych parametr\u00f3w meteorologicznych charakteryzuj\u0105cych ekstremaln\u0105 pogod\u0119. Dotyczy bezpo\u015brednio obserwowanych wielko\u015bci, takich jak temperatury ekstremalne, porywy wiatru i opady. Dotyczy to te\u017c wielko\u015bci, kt\u00f3re nie s\u0105 bezpo\u015brednio obserwowane, ale opisuj\u0105 stan atmosfery, w kt\u00f3rym istnieje du\u017cy potencja\u0142 do powstawania ekstremalnej pogody. Tego typu parametry obejmuj\u0105 wybrane wska\u017aniki konwekcyjne: CAPE (Convectively Available Potential Energy, opisuj\u0105cy wielko\u015b\u0107 energii dost\u0119pnej dla proces\u00f3w konwekcyjnych) oraz CAPE-SHEAR Parameter (CSP, \u0142\u0105cz\u0105cy CAPE z informacj\u0105 o zmienno\u015bci wiatru z wysoko\u015bci\u0105 i odnosz\u0105cy si\u0119 do mo\u017cliwo\u015bci powstawania szczeg\u00f3lnie niebezpiecznych system\u00f3w zorganizowanej konwekcji); por\u00f3wnaj dyskusj\u0119 w Tsonevsky (2015) oraz przyk\u0142ady w Magnusson i inni (2017) dla szczeg\u00f3lnie gro\u017anego derecho nad Polsk\u0105 z 11 sierpnia 2017. Dla wielkoskalowych proces\u00f3w odpowiedzialnych za silne opady jest to atmosferyczny strumie\u0144 pary wodnej odzwierciedlaj\u0105cy obecno\u015b\u0107 tzw. \u201erzek atmosferycznych\u201d transportuj\u0105cych du\u017ce ilo\u015bci pary wodnej i umo\u017cliwiaj\u0105cych d\u0142ugotrwa\u0142e i obfite opady na stosunkowo du\u017cych obszarach; por\u00f3wnaj dyskusj\u0119 w Cox i Lavers (2020).<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><img loading=\"lazy\" width=\"1019\" height=\"604\" class=\"wp-image-34145 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-mapa-opis-wygenerowany-automaty.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy mapa\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-mapa-opis-wygenerowany-automaty.png 1019w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-mapa-opis-wygenerowany-automaty-300x178.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-mapa-opis-wygenerowany-automaty-768x455.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1019px) 100vw, 1019px\" \/> Rys. 1. Prognoza EFI CASE i CAPE-SHEAR (po lewej) wraz z liczb\u0105 zarejestrowanych wy\u0142adowa\u0144 (po prawej) (Tsonevsky (2018)). Prognozowano EFI dla parametr\u00f3w: indeks chwiejno\u015bci atmosfery (CAPE) oraz indeks chwiejno\u015bci atmosfery i \u015bcinania wiatru (CAPES) od 0.5 do 1.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>c. Przyk\u0142ady wizualizacji na stronie IMGW-PIB CMM<\/strong><\/span><\/p>\n<div id=\"EFIopad\">\u00a0<\/div>\n<h3 style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Opad ca\u0142kowity<\/span><\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"694\" class=\"wp-image-34146 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-atlas-opi-7.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy tekst, mapa, diagram, atlas\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-atlas-opi-7.png 800w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-atlas-opi-7-300x260.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-atlas-opi-7-768x666.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/> <\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Rys. 2. Przyk\u0142ad prognozy wska\u017anika prognozy zjawisk ekstremalnych dla opadu atmosferycznego na 23 czerwca 2023 r. Na terenie Polski prognozowane s\u0105 wy\u017csze opady ni\u017c warto\u015bci klimatu modelu, warto\u015b\u0107 wska\u017anika wskazuje na rzadk\u0105\/nietypow\u0105 (ang. unusual) pogod\u0119 (EFI od 0.50 do 0.80), a tak\u017ce w zachodniej Polsce bardzo rzadk\u0105\/bardzo nietypow\u0105 (ang. very unusual) lub ekstremaln\u0105 pogod\u0119 (EFI powy\u017cej 0.80). Warto\u015b\u0107 SOT wynosi od 0 do 2.5. Ju\u017c warto\u015bci SOT powy\u017cej 0 wskazuj\u0105 na istotn\u0105 mo\u017cliwo\u015b\u0107 przekroczenia przez prognoz\u0119 warto\u015bci ekstremalnych klimatu modelu, a wielko\u015bci istotnie wi\u0119ksze wskazuj\u0105, \u017ce takie przekroczenia oraz prawdopodobie\u0144stwo ich wyst\u0105pienia s\u0105 wysokie.<\/span><\/p>\n<div id=\"EFItemp2m\">\u00a0<\/div>\n<h3 style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Temperatura powietrza 2m<\/span><\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"694\" class=\"wp-image-34147 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-3.png\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-3.png 800w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-3-300x260.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-3-768x666.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/> <\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Rys. 3. Przyk\u0142ad prognozy wska\u017anika prognozy zjawisk ekstremalnych dla temperatury powietrza z 11 lipca 2023 roku na 16 lipca 2023 r. Na terenie Polski prognozowane s\u0105 wy\u017csze temperatury powietrza ni\u017c warto\u015bci klimatu modelu, warto\u015b\u0107 wska\u017anika wskazuje na rzadk\u0105\/nietypow\u0105 (ang. unusual) pogod\u0119 (EFI od 0.50 do 0.80), a tak\u017ce w centralnej Polsce bardzo rzadk\u0105\/bardzo nietypow\u0105 (ang. very unusual) lub ekstremaln\u0105 pogod\u0119.<\/span><\/p>\n<div id=\"EFItempMax\">\u00a0<\/div>\n<h3 style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Maksymalna temperatura powietrza 2m<\/span><\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"694\" class=\"wp-image-34148 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-atlas-opi-8.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy tekst, mapa, diagram, atlas\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-atlas-opi-8.png 800w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-atlas-opi-8-300x260.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-atlas-opi-8-768x666.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Rys. 4. Przyk\u0142ad prognozy wska\u017anika prognozy zjawisk ekstremalnych dla maksymalnej temperatury powietrza z 2 czerwca 2023 roku na 2 czerwca. Na terenie p\u00f3\u0142nocnej Polski prognozowane by\u0142y ni\u017csze maksymalne temperatury powietrza ni\u017c warto\u015bci klimatu modelu. Warto\u015b\u0107 wska\u017anika wskazuje na rzadk\u0105\/nietypow\u0105 (ang. unusual) pogod\u0119 (EFI od -0.70 do -0.50). 2 czerwca 2023 roku zanotowano na stacjach synoptycznych najni\u017csz\u0105 maksymaln\u0105 temperatur\u0119 powietrza dla czerwca m.in. dla stacji Gda\u0144sk (14\u00b0C), Koszalin (14\u00b0C), Olsztyn (16\u00b0C).<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"694\" class=\"wp-image-34149 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-zolty-mapa-diagram-opi.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy tekst, \u017c\u00f3\u0142ty, mapa, diagram\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-zolty-mapa-diagram-opi.png 800w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-zolty-mapa-diagram-opi-300x260.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-zolty-mapa-diagram-opi-768x666.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Rys. 5. Przyk\u0142ad prognozy wska\u017anika prognozy zjawisk ekstremalnych dla maksymalnej temperatury powietrza z 21 czerwca 2023 roku na 21 czerwca. Na terenie Polski prognozowane s\u0105 wy\u017csze maksymalne temperatury powietrza ni\u017c warto\u015bci klimatu modelu. Warto\u015b\u0107 wska\u017anika wskazuje na rzadk\u0105\/nietypow\u0105 (ang. unusual) pogod\u0119 (EFI od 0.50 do 0.80), a tak\u017ce na p\u00f3\u0142nocy bardzo rzadk\u0105\/bardzo nietypow\u0105 (ang. very unusual) lub ekstremaln\u0105 pogod\u0119 (EFI poni\u017cej 0.80). 21 czerwca na stacjach synoptycznych zanotowano najwy\u017csz\u0105 w miesi\u0105cu temperatur\u0119 maksymalna m.in. dla stacji Gda\u0144sk (30\u00b0C), Olsztyn (31\u00b0C). Warto\u015b\u0107 SOT wynosi od 0 do 0.2, co ju\u017c wskazuje na istotn\u0105 mo\u017cliwo\u015b\u0107 przekroczenia przez prognoz\u0119 warto\u015bci ekstremalnych klimatu modelu.<\/span><\/p>\n<div id=\"EFItempMin\">\u00a0<\/div>\n<h3 style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Minimalna temperatura powietrza 2m<\/span><\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"694\" class=\"wp-image-34150 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-6.png\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-6.png 800w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-6-300x260.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-6-768x666.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Rys. 6. Przyk\u0142ad prognozy wska\u017anika prognozy zjawisk ekstremalnych dla minimalnej temperatury powietrza z 3 czerwca 2023 roku na 3 czerwca. Na terenie Polski prognozowane s\u0105 ni\u017csze minimalne temperatury powietrza ni\u017c warto\u015bci klimatu modelu. Warto\u015b\u0107 wska\u017anika wskazuje na rzadk\u0105\/nietypow\u0105 (ang. unusual) pogod\u0119 (EFI od -0.80 do -0.50), a tak\u017ce w p\u00f3\u0142nocno-wschodniej Polsce bardzo rzadk\u0105\/bardzo nietypow\u0105 (ang. very unusual) lub ekstremaln\u0105 pogod\u0119 (EFI poni\u017cej -0.80). 3 czerwca 2023 roku zanotowano na stacjach synoptycznych w m.in. Szczecinie (1\u00b0C), Koszalinie (3\u00b0), Olsztynie (2\u00b0), Toruniu (2\u00b0) najni\u017csz\u0105 minimaln\u0105 temperatur\u0119 powietrza dla czerwca w 2023 roku.<\/span><\/p>\n<div id=\"EFIporywyWiatru\">\u00a0<\/div>\n<h3 style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Porywy wiatru 10m<\/span><\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"694\" class=\"wp-image-34151 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-zrzut-ekra-1.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy tekst, mapa, diagram, zrzut ekranu\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-zrzut-ekra-1.png 800w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-zrzut-ekra-1-300x260.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-zrzut-ekra-1-768x666.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Rys. 7. Przyk\u0142ad prognozy wska\u017anika prognozy zjawisk ekstremalnych dla porywu wiatru na 10 m z 4 lipca 2023 roku. Na terenie Morza Ba\u0142tyckiego prognozowane s\u0105 warto\u015bci EFI powy\u017cej 0.9. Na terenie p\u00f3\u0142nocnej Polski rzadk\u0105\/nietypow\u0105 (ang. unusual) pogod\u0119 (EFI od 0.50 do 0.80), a tak\u017ce bardzo rzadk\u0105\/bardzo nietypow\u0105 (ang. very unusual) lub ekstremaln\u0105 pogod\u0119 ekstremaln\u0105 (warto\u015b\u0107 przekraczaj\u0105ca 0.80). W Ustce oraz \u0141ebie zanotowano maksymalne porywy wiatru 61 km\/h, w Ko\u0142obrzegu 83 km\/h, w Toruniu 50 km\/h, w Elbl\u0105gu 58 km\/h.<\/span><\/p>\n<div id=\"EFIpredkoscWiatru\">\u00a0<\/div>\n<h3 style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Pr\u0119dko\u015b\u0107 wiatru 10 m<\/span><\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"694\" class=\"wp-image-34152 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-atlas-opi-9.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy tekst, mapa, diagram, atlas\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-atlas-opi-9.png 800w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-atlas-opi-9-300x260.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-atlas-opi-9-768x666.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Rys. 8. Przyk\u0142ad prognozy wska\u017anika prognozy zjawisk ekstremalnych dla pr\u0119dko\u015bci wiatru na 10 m z 1 lipca 2023 roku na 2 lipca. Na terenie Morza Ba\u0142tyckiego prognozowane s\u0105 warto\u015bci EFI powy\u017cej 0.9. Na terenie p\u00f3\u0142nocnej Polski prognozowano rzadk\u0105\/nietypow\u0105 (ang. unusual) pogod\u0119 (EFI od 0.50 do 0.80)<\/span><\/p>\n<div id=\"EFIindeksChwiejnosciAtmosfery\">\u00a0<\/div>\n<h3 style=\"text-align: justify;\"><strong><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Indeks chwiejno\u015bci atmosfery<\/span><\/strong><\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"694\" class=\"wp-image-34153 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-diagram-mapa-opis-wygen-2.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy tekst, diagram, mapa\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-diagram-mapa-opis-wygen-2.png 800w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-diagram-mapa-opis-wygen-2-300x260.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-diagram-mapa-opis-wygen-2-768x666.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Rys. 9. Przyk\u0142ad prognozy wska\u017anika prognozy zjawisk ekstremalnych dla indeksu chwiejno\u015bci atmosfery, kt\u00f3ry opisuje wielko\u015b\u0107 energii dost\u0119pnej dla proces\u00f3w konwekcyjnych z 21 czerwca 2023 roku na 23 czerwca. W po\u0142udniowej cz\u0119\u015bci Polski prognozowane by\u0142y warto\u015bci EFI powy\u017cej 0.8 co oznacza bardzo rzadk\u0105\/bardzo nietypow\u0105 (ang. very unusual) lub ekstremaln\u0105 pogod\u0119 ekstremaln\u0105. Warto\u015b\u0107 SOT wynosi od 0 do 1. Ju\u017c warto\u015bci SOT powy\u017cej 0 wskazuj\u0105 na istotn\u0105 mo\u017cliwo\u015b\u0107 przekroczenia przez prognoz\u0119 warto\u015bci ekstremalnych klimatu modelu, a wielko\u015bci istotnie wi\u0119ksze wskazuj\u0105, \u017ce takie przekroczenia oraz prawdopodobie\u0144stwo ich wyst\u0105pienia s\u0105 wysokie.<\/span><\/p>\n<div id=\"EFIindeksChwiejnosciAtmosferyIscinaniaWiatru\">\u00a0<\/div>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Indeks chwiejno\u015bci atmosfery i \u015bcinania wiatru<\/span><\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"694\" class=\"wp-image-34154 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-atlas-opi-10.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy tekst, mapa, diagram, atlas\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-atlas-opi-10.png 800w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-atlas-opi-10-300x260.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-diagram-atlas-opi-10-768x666.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Rys. 10. Przyk\u0142ad prognozy wska\u017anika prognozy zjawisk ekstremalnych dla indeksu chwiejno\u015bci atmosfery i \u015bcinania wiatru (wska\u017anik konwekcyjny \u0142\u0105cz\u0105cy CAPE z informacj\u0105 o zmienno\u015bci wiatru z wysoko\u015bci\u0105 i odnosz\u0105cy si\u0119 do mo\u017cliwo\u015bci powstawania szczeg\u00f3lnie niebezpiecznych system\u00f3w zorganizowanej konwekcji) z 4 lipca 2023 roku na 5 lipca. We wschodniej Polsce prognozowane by\u0142y warto\u015bci EFI od 0.5 do 0.7 co wskazywa\u0142o na rzadk\u0105\/nietypow\u0105 (ang. unusual) pogod\u0119.<\/span><\/p>\n<div id=\"EFIstrumienParyWodnej\">\u00a0<\/div>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>Atmosferyczny strumie\u0144 pary wodnej<\/strong><\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"> <img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"694\" class=\"wp-image-34155 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-diagram-mapa-opis-wygen-3.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy tekst, diagram, mapa\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-diagram-mapa-opis-wygen-3.png 800w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-diagram-mapa-opis-wygen-3-300x260.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/obraz-zawierajacy-tekst-diagram-mapa-opis-wygen-3-768x666.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Rys. 11. Przyk\u0142ad prognozy wska\u017anika prognozy zjawisk ekstremalnych dla atmosferycznego strumienia pary wodnej z 23 czerwca 2023 roku na 23 czerwca. W po\u0142udniowej Polsce prognozowane by\u0142y warto\u015bci od 0.5 do 0.7 co wskazywa\u0142o na rzadk\u0105\/nietypow\u0105 (ang. unusual) pogod\u0119. Strumie\u0144 pary wodnej odzwierciedla obecno\u015b\u0107 tzw. \u201erzek atmosferycznych\u201d transportuj\u0105cych du\u017ce ilo\u015bci pary wodnej i umo\u017cliwiaj\u0105cych d\u0142ugotrwa\u0142e i obfite opady na stosunkowo du\u017cych obszarach. 23 czerwca zanotowano dla stacji synoptycznej w Zakopanem 42 mm opadu, w Rzeszowie 11 mm, w Opolu 28 mm, co stanowi\u0142o najwy\u017csze warto\u015bci opadu w miesi\u0105cu.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>d. Statystyczne definicje EFI i SOT<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Dla dowolnego parametru\/elementu meteorologicznego mo\u017cemy, na podstawie jego dotychczasowych obserwacji, okre\u015bli\u0107 z jak\u0105 cz\u0119sto\u015bci\u0105 obserwuje si\u0119 wyst\u0119powanie r\u00f3\u017cnych warto\u015bci tego parametru\/elementu. Np. dla temperatury powietrza stosunkowo cz\u0119sto wyst\u0119puj\u0105 umiarkowane jej warto\u015bci (powiedzmy oko\u0142o 10\u00b0C), a stosunkowo rzadko bardzo du\u017ce jej warto\u015bci (powiedzmy powy\u017cej 30\u00b0C). Cz\u0119sto\u015b\u0107, z jak\u0105 mierzone s\u0105 r\u00f3\u017cne warto\u015bci temperatury mo\u017cemy przedstawi\u0107 na wykresie, zwanym te\u017c histogramem, gdzie temperatura jest x-em, a jej cz\u0119sto\u015b\u0107 y-kiem. Je\u015bli mamy do dyspozycji wyniki prognozy wi\u0105zkowej, kt\u00f3ra w ECMWF zawiera 50 r\u00f3\u017cnych realizacji dla prognozy na 15 dni i 100 r\u00f3\u017cnych realizacji dla prognozy na 46 dni, to dla wybranego czasu i miejsca prognozy mo\u017cemy tak\u017ce obliczy\u0107 cz\u0119sto\u015b\u0107 wyst\u0105pienia w prognozie poszczeg\u00f3lnych warto\u015bci interesuj\u0105cego parametru meteorologicznego (np. temperatury). Cz\u0119sto\u015b\u0107 t\u0119 z regu\u0142y interpretujemy jako prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia r\u00f3\u017cnych warto\u015bci tego parametru w przysz\u0142o\u015bci.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Znaj\u0105c cz\u0119sto\u015b\u0107 wyst\u0119powania mo\u017cliwych warto\u015bci jakiego\u015b parametru mo\u017cemy okre\u015bli\u0107, jak cz\u0119sto przyjmowa\u0142 on wielko\u015bci mniejsze lub r\u00f3wne tej warto\u015bci. Np. mo\u017cemy sprawdzi\u0107, jak cz\u0119sto wyst\u0119powa\u0142a temperatura mniejsza lub r\u00f3wna 10\u00b0C. Funkcja r\u00f3wna cz\u0119sto\u015bci wyst\u0119powania wielko\u015bci parametru nie wi\u0119kszych od danej warto\u015bci jest nazywana dystrybuant\u0105. Np. dystrybuanta dla temperatury pokazuje dla zmieniaj\u0105cych si\u0119 (rosn\u0105cych) temperatur (kt\u00f3re s\u0105 na wykresie x-em) jak cz\u0119sto wyst\u0119powa\u0142y temperatury o wielko\u015bci mniejszej lub r\u00f3wnej temu x-owi (cz\u0119sto\u015bci te s\u0105 na wykresie y-kiem). Dystrybuanta jest funkcj\u0105 rosn\u0105c\u0105 o warto\u015bciach zmieniaj\u0105cych si\u0119 od 0 do 1, poniewa\u017c cz\u0119sto\u015b\u0107 wyst\u0119powania warto\u015bci parametru mniejszej od minimalnej wynosi 0, a cz\u0119sto\u015b\u0107 wyst\u0105pienia warto\u015bci mniejszej lub r\u00f3wnej maksymalnej (czyli ka\u017cdej z mo\u017cliwych) wynosi 1.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Dystrybuanta okazuje si\u0119 funkcj\u0105 wygodn\u0105 do prowadzenia analiz statystycznych. Pozwala ona na okre\u015blanie istotnych cech charakteryzuj\u0105cych rozk\u0142ad mo\u017cliwych warto\u015bci danego parametru, w tym jego warto\u015bci przeci\u0119tnych i ekstremalnych. S\u0142u\u017c\u0105 do tego kwantyle, kt\u00f3re s\u0105 rodzajem dzia\u0142ania odwrotnego na dystrybuancie. Mianowicie, dla danej warto\u015bci dystrybuanty, np. r\u00f3wnej 0.5, kwantyl 0.5 jest t\u0105 warto\u015bci\u0105 parametru meteorologicznego, dla kt\u00f3rej cz\u0119sto\u015b\u0107 wyst\u0119powania warto\u015bci mniejszych lub r\u00f3wnych tej warto\u015bci wynosi 0.5. Podobnie zdefiniowane s\u0105 kwantyle dla innych cz\u0119sto\u015bci wyst\u0119powania, np. 0.1, 0.25, 0.9, etc. Og\u00f3lnie, kwantyl odpowiadaj\u0105cy cz\u0119sto\u015bci <em>p<\/em> dystrybuanty, czyli kwantyl <em>p<\/em>, jest t\u0105 warto\u015bci\u0105 badanego parametru (np. temperatury), dla kt\u00f3rej cz\u0119sto\u015b\u0107 wyst\u0119powania warto\u015bci mniejszych lub r\u00f3wnych tej warto\u015bci jest r\u00f3wna <em>p<\/em>.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Je\u017celi znamy kwantyl <em>p<\/em> jakiego\u015b parametru, to wiemy, \u017ce warto\u015bci parametru mniejsze lub r\u00f3wne temu kwantylowi wyst\u0119puj\u0105 z cz\u0119sto\u015bci\u0105 <em>p<\/em>, a warto\u015bci wi\u0119ksze od niego z cz\u0119sto\u015bci\u0105 1-<em> p<\/em>, poniewa\u017c wszystkie cz\u0119sto\u015bci sumuj\u0105 si\u0119 do 1 (lub, je\u015bli kto\u015b woli, do 100%). Kwantyl 0.5 jest szczeg\u00f3lny i jest nazywany median\u0105. Oznacza on tak\u0105 warto\u015b\u0107 parametru (np. temperatury), dla kt\u00f3rej cz\u0119sto\u015b\u0107 wyst\u0119powania warto\u015bci nie wi\u0119kszych od mediany wynosi 50%, i taka sama jest te\u017c cz\u0119sto\u015b\u0107 wyst\u0119powania warto\u015bci wy\u017cszych od mediany. Median\u0119 mo\u017cna wi\u0119c traktowa\u0107 jako wygodn\u0105 miar\u0119 przeci\u0119tnej warto\u015bci danego parametru.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Kwantyle dla niskich i wysokich cz\u0119sto\u015bci wyst\u0119powania danego parametru u\u017cywane s\u0105 do charakteryzowania ma\u0142ych i du\u017cych warto\u015bci tego parametru. Np. kwantyl 0.1 oznacza tak\u0105 warto\u015b\u0107 parametru, dla kt\u00f3rej tylko w 10% obserwacji wyst\u0105pi\u0142y wielko\u015bci mniejsze lub r\u00f3wne warto\u015bci tego kwantyla. I tak, je\u015bli kwantyl 0.1 dla wszystkich zaobserwowanych temperatur wynosi na przyk\u0142ad 0\u00b0C, to oznacza, \u017ce tylko w 10% obserwacji zanotowano temperatury poni\u017cej lub r\u00f3wne 0\u00b0C (a w 90% powy\u017cej tej warto\u015bci). Zatem kwantyl 0.1 jest miar\u0105 ma\u0142ych warto\u015bci jakie mo\u017ce przyj\u0105\u0107 analizowany parametr. Analogicznie kwantyl 0.9 charakteryzuje du\u017ce warto\u015bci danego parametru. Np. je\u015bli kwantyl 0.9 dla temperatury wynosi 25\u00b0C, to oznacza to, \u017ce w 90% obserwacji zanotowano temperatury ni\u017csze lub r\u00f3wne, a tylko w 10% temperatury wy\u017csze od 25\u00b0C. Z kolei kwantyl 0.99 jest cz\u0119sto u\u017cywany jako miara wielko\u015bci ekstremalnych (maksymalnych) danego parametru, bo tylko w 1% obserwacji wielko\u015b\u0107 interesuj\u0105cego nas parametru by\u0142a wi\u0119ksza od tego kwantyla. Podobnie kwantyl 0.01 charakteryzuje ekstremalnie ma\u0142e (minimalne) warto\u015bci parametru.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>e. Dystrybuanty prognozy i klimatu modelu<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Analiza dystrybuant wynik\u00f3w prognoz wi\u0105zkowych wykorzystywana jest w ECMWF do automatycznej detekcji wyst\u0105pienie ekstremalnych wielko\u015bci istotnych parametr\u00f3w meteorologicznych w tych prognozach (Lalaurette 2003, Zsoter 2006). Dystrybuanty te tworzy si\u0119 zbieraj\u0105c wyniki wszystkich element\u00f3w wi\u0105zki prognoz (np. dla temperatury) dla poszczeg\u00f3lnych miejsc i dla okre\u015blonych czas\u00f3w wyprzedzenia prognozy, np. dla Warszawy na okres wyprzedzenia r\u00f3wny 5 dni.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Aby wykry\u0107, czy prognoza wi\u0105zkowa przewiduje wyst\u0105pienie ekstremalnych wielko\u015bci jakiego\u015b parametru meteorologicznego, por\u00f3wnuje si\u0119 zbi\u00f3r wynik\u00f3w tej prognozy (dla danego miejsca i czasu prognozy) z czym\u015b, co nazywamy \u201eklimatem modelu\u201d, czyli zbiorem wynik\u00f3w wielu dotychczasowych prognoz tego samego modelu dla tego samego miejsca i tej samej pory roku. Znaj\u0105c ten zbi\u00f3r, mo\u017cna obliczy\u0107 cz\u0119sto\u015b\u0107 wyst\u0119powania poszczeg\u00f3lnych warto\u015bci analizowanego parametru meteorologicznego, a nast\u0119pnie jego dystrybuant\u0119 charakteryzuj\u0105c\u0105 klimat modelu. Mo\u017cliwe jest teraz por\u00f3wnanie dystrybuanty prognozy modelu z dystrybuant\u0105 klimatu tego samego modelu.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><img loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-35349 size-full\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/EFI_2-corr.png\" alt=\"\" width=\"4431\" height=\"3199\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/EFI_2-corr.png 4431w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/EFI_2-corr-300x217.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/EFI_2-corr-1024x739.png 1024w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/EFI_2-corr-768x554.png 768w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/EFI_2-corr-1536x1109.png 1536w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/EFI_2-corr-2048x1479.png 2048w\" sizes=\"(max-width: 4431px) 100vw, 4431px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Rys. 12. Dystrybuanta prognozy wi\u0105zkowej wraz z dystrybuant\u0105 klimatu (A i C), a tak\u017ce funkcja g\u0119sto\u015bci prawdopodobie\u0144stwa (B i D) dla przypadku, gdy prognoza wi\u0105zkowa wskazuje wy\u017csze warto\u015bci temperatury ni\u017c klimat modelu (A i B) oraz dla przypadku, gdy prognoza wi\u0105zkowa wskazuje ni\u017csze warto\u015bci temperatury ni\u017c klimat modelu (C i D) (na podstawie confluence.ecmwf.int).<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Istotn\u0105 zalet\u0105 tej metody jest to, \u017ce por\u00f3wnuje si\u0119 klimat i bie\u017c\u0105ce wyniki tego samego modelu, a zatem na wynik por\u00f3wnania nie wp\u0142ywaj\u0105 b\u0142\u0119dy modelu, poniewa\u017c tak samo wp\u0142ywaj\u0105 one na jego prognoz\u0119 i na jego klimat. Metoda ta jest tak\u017ce uniwersalna w tym sensie, \u017ce mo\u017cna j\u0105 stosowa\u0107 tak samo do analizy r\u00f3\u017cnych parametr\u00f3w meteorologicznych, a tak\u017ce dla r\u00f3\u017cnych obszar\u00f3w o zr\u00f3\u017cnicowanych cechach klimatycznych, w tym r\u00f3\u017cni\u0105cych si\u0119 ekstremalnych warto\u015bciach parametr\u00f3w meteorologicznych (np. w pewnych obszarach temperatury maksymalne mog\u0105 osi\u0105ga\u0107 warto\u015bci powy\u017cej 35\u00b0C, a w innych nie b\u0119d\u0105 przekracza\u0142y 20\u00b0C).<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Wyobra\u017amy sobie zatem, \u017ce wybieramy cz\u0119sto\u015b\u0107 <em>p<\/em> dystrybuanty klimatu modelu. Mo\u017cemy znale\u017a\u0107 jej kwantyl <em>Q<sub>C<\/sub>(p)<\/em>. Warto\u015b\u0107 <em>p<\/em> jest prawdopodobie\u0144stwem <em>klimatu modelu<\/em>, \u017ce interesuj\u0105cy nas parametr nie przekroczy warto\u015bci <em>Q<sub>C<\/sub>(p)<\/em>. Znaj\u0105c warto\u015b\u0107 naszego parametru (np. temperatury), r\u00f3wn\u0105 <em>Q<sub>C<\/sub>(p)<\/em>, mo\u017cemy sprawdzi\u0107 jaka cz\u0119sto\u015b\u0107 odpowiada tej warto\u015bci parametru na dystrybuancie <em>prognozy wi\u0105zkowej<\/em>. Cz\u0119sto\u015b\u0107 t\u0119 oznaczymy <em>F(p)<\/em>. <em>F(p)<\/em> jest zatem prawdopodobie\u0144stwem <em>prognozy wi\u0105zkowej<\/em>, \u017ce interesuj\u0105cy nas parametr nie przekroczy warto\u015bci <em>Q<sub>C<\/sub>(p)<\/em>. Zauwa\u017cmy teraz, \u017ce je\u015bli dystrybuanta prognozy le\u017cy na prawo od dystrybuanty klimatu modelu (czyli kwantyle <em>Q<sub>F<\/sub>(p) <\/em>prognozy modelu s\u0105 wi\u0119ksze od kwantyli <em>Q<sub>C<\/sub>(p)<\/em> klimatu modelu dla tego samego <em>p<\/em>), to oznacza, \u017ce <em>F(p)<\/em> jest mniejsze od <em>p<\/em>. Wynika z tego, \u017ce <em>prognoza modelu<\/em> przewiduje, \u017ce jest mniejsze prawdopodobie\u0144stwo, \u017ce nasz parametr b\u0119dzie mniejszy lub r\u00f3wny <em>Q<sub>C<\/sub>(p)<\/em> w por\u00f3wnaniu z prawdopodobie\u0144stwem wynikaj\u0105cym z <em>klimatu modelu<\/em>. Zatem <em>prognoza modelu<\/em> daje <em>wi\u0119ksze<\/em> prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia wielko\u015bci wi\u0119kszych ni\u017c <em>Q<sub>C<\/sub>(p)<\/em> w por\u00f3wnaniu z <em>klimatem modelu<\/em> i ten wzrost prawdopodobie\u0144stwa jest r\u00f3wny <em>(p \u2013 F(p))<\/em>. W takiej sytuacji prognoza modelu daje wi\u0119ksz\u0105 szans\u0119 na wyst\u0105pienie du\u017cych warto\u015bci naszego parametru ni\u017c daje to klimat modelu. Podobne rozumowanie mo\u017cna powt\u00f3rzy\u0107 dla sytuacji, kiedy dystrybuanta prognozy modelu le\u017cy po lewej stronie dystrybuanty klimatu modelu. Wtedy <em>prognoza modelu<\/em> daje wi\u0119ksze prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia ma\u0142ych warto\u015bci naszego parametru, w por\u00f3wnaniu z prawdopodobie\u0144stwem wynikaj\u0105cym <em>z klimatu modelu<\/em>. W takiej sytuacji <em>F(p)<\/em> jest wi\u0119ksze od <em>p<\/em> i ten wzrost prawdopodobie\u0144stwa wynosi <em>(F(p) \u2013 p)<\/em>.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>f. Definicje wska\u017anik\u00f3w EFI i SOT<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Konstrukcja Extreme Forecast Index (EFI) wykorzystuje wyniki powy\u017cszej analizy i za pomoc\u0105 jednej wielko\u015bci ca\u0142o\u015bciowo okre\u015bla, jak r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 dystrybuanty prognozy i klimatu modelu na ca\u0142ej swojej d\u0142ugo\u015bci. Wska\u017anik EFI zdefiniowany jest nast\u0119puj\u0105co (Lalaurette 2003, Zsoter 2006):<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">EFI<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Ca\u0142kuje on (czyli de facto sumuje) dla wszystkich cz\u0119sto\u015bci <em>p<\/em> od 0 do 1 wyra\u017cenie <em>(p \u2013 F(p))<\/em>, kt\u00f3re jest miar\u0105 r\u00f3\u017cnicy pomi\u0119dzy dystrybuantami klimatu i klimatu modelu i jego interpretacja zosta\u0142a om\u00f3wiona powy\u017cej. Wyra\u017cenie to jest dzielone przez czynnik <em>(p(1 &#8211; p))<sup>1\/2<\/sup><\/em>, kt\u00f3ry spe\u0142nia rol\u0119 dodatkowej wagi, kt\u00f3ra znacznie zwi\u0119ksza wp\u0142yw r\u00f3\u017cnic pomi\u0119dzy dystrybuantami na warto\u015b\u0107 EFI w obszarze minimalnych i maksymalnych warto\u015bci interesuj\u0105cego nas parametru, czyli dla <em>p<\/em> bliskich 0 i 1. Dodatkowy czynnik (2\/\u03c0) jest czynnikiem skaluj\u0105cym, kt\u00f3ry zapewnia, \u017ce absolutna warto\u015b\u0107 EFI nie przekroczy 1.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><img loading=\"lazy\" width=\"1387\" height=\"569\" class=\"wp-image-34157 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-13.png\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-13.png 1387w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-13-300x123.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-13-1024x420.png 1024w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-13-768x315.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1387px) 100vw, 1387px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Rys. 13. Dystrybuanta klimatu modelu (czarna krzywa) oraz prognozy wi\u0105zkowej (czerwona krzywa) dla temperatury na 2 metrach (na podstawie Tsonevsky i in. (2018)).<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Zgodnie z wy\u017cej przedstawion\u0105 analiz\u0105, je\u015bli dystrybuanta wynik\u00f3w modelu po\u0142o\u017cona jest na prawo od dystrybuanty klimatu modelu, to warto\u015b\u0107 <em>(p \u2013 F(p))<\/em> oraz EFI jest dodatnia, co oznacza \u017ce jest wi\u0119ksze prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia wi\u0119kszych warto\u015bci interesuj\u0105cego nas parametru, ni\u017c wynika\u0142oby to z klimatu modelu. I odwrotnie, je\u015bli dystrybuanta wynik\u00f3w modelu po\u0142o\u017cona jest na lewo od dystrybuanty klimatu modelu, to warto\u015b\u0107 EFI jest ujemna, co oznacza \u017ce jest wi\u0119ksze prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia mniejszych warto\u015bci interesuj\u0105cego nas parametru, ni\u017c wynika\u0142oby to z klimatu modelu. Generalnie, na podstawie swojej definicji, EFI b\u0119dzie sumowa\u0107 wp\u0142yw r\u00f3\u017cnic pomi\u0119dzy dystrybuantami dla wszystkich cz\u0119sto\u015bci <em>p<\/em>, kt\u00f3re dla jednych warto\u015bci <em>p<\/em> mog\u0105 by\u0107 ujemne, a dla innych dodatnie. Jednak ze wzgl\u0119du na du\u017ce wagi, kt\u00f3re EFI przyk\u0142ada do r\u00f3\u017cnicy pomi\u0119dzy dystrybuantami w obszarze warto\u015bci ekstremalnych analizowanego parametru (czyli tam, gdzie cz\u0119sto\u015bci <em>p<\/em> s\u0105 zbli\u017cone do 0 lub 1), du\u017ce <em>absolutne<\/em> warto\u015bci EFI (bliskie 1) oznaczaj\u0105 du\u017ce prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia warto\u015bci danego parametru zbli\u017conych do ekstremalnych. Warto\u015bci EFI zbli\u017cone do 1 oznaczaj\u0105 znaczne prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia maksymalnych ekstremalnych warto\u015bci parametru, a zbli\u017cone do -1 oznaczaj\u0105 znaczne prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia minimalnych ekstremalnych warto\u015bci danego parametru. Jednak du\u017ce wielko\u015bci EFI daj\u0105 informacj\u0119 o du\u017cym prawdopodobie\u0144stwie przekroczenia ekstrem\u00f3w modelu, ale nie daj\u0105 informacji jak wielkie mog\u0105 to by\u0107 przekroczenia.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><img loading=\"lazy\" width=\"985\" height=\"607\" class=\"wp-image-34158 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-14.png\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-14.png 985w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-14-300x185.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-14-768x473.png 768w\" sizes=\"(max-width: 985px) 100vw, 985px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Rys.14. W przypadku gdy prognozowane warto\u015bci s\u0105 wy\u017csze ni\u017c ekstrema klimatu modelu, nie mamy informacji jak wielkie mog\u0105 to by\u0107 przekroczenia (na podstawie Tsonevsky (2018)).<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Tego typu probabilistycznej informacji udziela dodatkowy wska\u017anik o nazwie Shift of Tails (SOT), kt\u00f3rego nazwa odnosi si\u0119 do por\u00f3wnania \u201eogon\u00f3w\u201d dystrybuant prognozy i klimatu modelu, czyli do tych ich obszar\u00f3w, kt\u00f3re odpowiadaj\u0105 wysokim i niskim cz\u0119sto\u015bciom <em>p<\/em> (w pobli\u017cu <em>p<\/em> = 0: \u201eogon dolny\u201d i w pobli\u017cu <em>p<\/em> = 1: \u201eogon g\u00f3rny\u201d). Kwantyle takich cz\u0119sto\u015bci odpowiadaj\u0105 ekstremalnym warto\u015bciom analizowanych parametr\u00f3w meteorologicznych (w obszarze \u201eogona dolnego\u201d wielko\u015bciom ekstremalnie ma\u0142ym, a w obszarze \u201eogona g\u00f3rnego\u201d wielko\u015bciom ekstremalnie du\u017cym). Mo\u017cna generalnie powiedzie\u0107, \u017ce wska\u017anik SOT por\u00f3wnuje na ile \u201eogon\u201d dystrybuanty prognozy modelu wystaje poza \u201eogon\u201d klimatu modelu, a zatem jak bardzo ekstremalne warto\u015bci prognozy mog\u0105 przekroczy\u0107, w sensie probabilistycznym, warto\u015bci ekstremalne (maksymalne lub minimalne) charakteryzuj\u0105ce klimat modelu.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><img loading=\"lazy\" width=\"2443\" height=\"1894\" class=\"wp-image-34159 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-15.png\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-15.png 2443w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-15-300x233.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-15-1024x794.png 1024w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-15-768x595.png 768w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-15-1536x1191.png 1536w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/word-image-34144-15-2048x1588.png 2048w\" sizes=\"(max-width: 2443px) 100vw, 2443px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Rys.15. Spos\u00f3b wyznaczenia warto\u015bci SOT (na podstawie Tsonevsky (2018)).<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">I tak, dla cz\u0119sto\u015bci bliskich 1, odpowiadaj\u0105cych ekstremalnie du\u017cym warto\u015bciom interesuj\u0105cego parametru meteorologicznego, wska\u017anik SOT zdefiniowany jest nast\u0119puj\u0105co (Zsoter 2006, Tsonevsky 2015):<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">SOT = (Q<sub>F<\/sub>(0.90) \u2013 Q<sub>C<\/sub>(0.99)) \/ (Q<sub>C<\/sub>(0.99) &#8211; Q<sub>C<\/sub>(0.90))<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">gdzie Q<sub>F<\/sub>(0.90) jest kwantylem 0.90 dla prognozy modelu, Q<sub>C<\/sub>(0.99) jest kwantylem 0.99 dla klimatu modelu, a Q<sub>C<\/sub>(0.90) jest kwantylem 0.90 dla klimatu modelu. Du\u017ce prognozowane warto\u015bci parametru meteorologicznego charakteryzowane s\u0105 tu przez jego kwantyl 0.90, czyli tak\u0105 jego warto\u015b\u0107, \u017ce prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia warto\u015bci wi\u0119kszej od niej jest uwa\u017cane za istotne i wynosi 10% (mo\u017cna uwa\u017ca\u0107, \u017ce nasza analiza powa\u017cnie traktuje mo\u017cliwo\u015b\u0107 wyst\u0105pienia du\u017cej warto\u015bci danego parametru, je\u015bli prognoza wi\u0105zkowa daje prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia tej warto\u015bci oraz warto\u015bci wy\u017cszych w granicach przynajmniej oko\u0142o 10%). Ten kwantyl 0.90 prognozy, czyli Q<sub>F<\/sub>(0.90), por\u00f3wnywany jest z kwantylem 0.99 klimatu modelu, czyli Q<sub>C<\/sub>(0.99). Jest to wielko\u015b\u0107 charakteryzuj\u0105ca warto\u015bci ekstremalne klimatu modelu dla danego parametru. Licznik SOT informuje nas zatem jak bardzo kwantyl 0.90 prognozy modelu przewy\u017csza Q<sub>C<\/sub>(0.99) charakteryzuj\u0105cy maksimum klimatu modelu. Je\u015bli jego znak (i znak SOT) jest dodatni, to przynajmniej 10% realizacji w prognozie wi\u0105zkowej przewiduje, \u017ce maksymalne warto\u015bci interesuj\u0105cego nas parametru meteorologicznego przekrocz\u0105 warto\u015b\u0107 charakteryzuj\u0105c\u0105 maksimum dotychczasowego klimatu modelu. Co wi\u0119cej, im wy\u017csza jego warto\u015b\u0107, tym wi\u0119ksze jest przekroczenie ekstremum klimatu modelu przez prognoz\u0119 oraz tym wi\u0119ksze jest prawdopodobie\u0144stwo takiego przekroczenia. Wyra\u017cenie w mianowniku SOT oblicza jaka jest \u201eszeroko\u015b\u0107 g\u00f3rnego ogona\u201d klimatu modelu, zdefiniowanego jako r\u00f3\u017cnica pomi\u0119dzy jego ekstremum, reprezentowanym przez kwantyl 0.99, a kwantylem 0.90. R\u00f3\u017cnica ta jest wielko\u015bci\u0105, kt\u00f3ra skaluje warto\u015b\u0107 SOT. Zatem SOT wskazuje jak du\u017ce jest przekroczenie przez Q<sub>F<\/sub>(0.90) ekstremum klimatu modelu w stosunku do \u201eszeroko\u015bci g\u00f3rnego ogona\u201d klimatu modelu. Ju\u017c warto\u015bci SOT powy\u017cej 0 wskazuj\u0105 na istotn\u0105 mo\u017cliwo\u015b\u0107 przekroczenia przez prognoz\u0119 warto\u015bci ekstremalnych klimatu modelu, a wielko\u015bci istotnie wi\u0119ksze wskazuj\u0105, \u017ce takie przekroczenia oraz prawdopodobie\u0144stwo ich wyst\u0105pienia s\u0105 wysokie.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Dla cz\u0119sto\u015bci bliskich 0, odpowiadaj\u0105cych ekstremalnie ma\u0142ym warto\u015bciom interesuj\u0105cego parametru meteorologicznego, wska\u017anik SOT zdefiniowany jest nast\u0119puj\u0105co (Zsoter 2006, Tsonevsky 2015):<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">SOT = &#8211; (Q<sub>F<\/sub>(0.10) \u2013 Q<sub>C<\/sub>(0.01)) \/ (Q<sub>C<\/sub>(0.01) &#8211; Q<sub>C<\/sub>(0.10))<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">gdzie Q<sub>F<\/sub>(0.10) jest kwantylem 0.10 dla prognozy modelu, Q<sub>C<\/sub>(0.01) jest kwantylem 0.01 dla klimatu modelu, a Q<sub>C<\/sub>(0.10) jest kwantylem 0.10 dla klimatu modelu. Definicja jest analogiczna do poprzedniej, z tym, \u017ce teraz ma\u0142e warto\u015bci prognozy charakteryzowane s\u0105 przez jej kwantyl 0.10, a ekstremalne warto\u015bci klimatu modelu przez jego kwantyl 0.01. Teraz ujemne warto\u015bci SOT wskazuj\u0105, \u017ce przynajmniej 10% realizacji w prognozie wi\u0105zkowej przewiduje, \u017ce minimalne warto\u015bci interesuj\u0105cego nas parametru meteorologicznego przekrocz\u0105 (b\u0119d\u0105 mniejsze od) warto\u015bci charakteryzuj\u0105cej minimalne ekstremum klimatu modelu. Im mniejsze te warto\u015bci, tym wi\u0119ksze jest to przekroczenie klimatu modelu oraz wi\u0119ksze prawdopodobie\u0144stwo jego wyst\u0105pienia. Wyra\u017cenie w mianowniku charakteryzuje \u201eszeroko\u015b\u0107 dolnego ogona\u201d klimatu modelu, czyli r\u00f3\u017cnic\u0119 pomi\u0119dzy jego kwantylem 0.01 charakteryzuj\u0105cym jego ekstremum, a kwantylem 0.10, i jest czynnikiem skaluj\u0105cym SOT. Zatem SOT pokazuje na ile du\u017ce jest przekroczenie w prognozie ekstremum klimatu modelu w stosunku do \u201eszeroko\u015bci dolnego ogona\u201d klimatu modelu. Warto\u015bci SOT poni\u017cej 0 wskazuj\u0105 na istotn\u0105 mo\u017cliwo\u015b\u0107 przekroczenia przez prognoz\u0119 ekstremalnie ma\u0142ych warto\u015bci z klimatu modelu, a wielko\u015bci istotnie ni\u017csze wskazuj\u0105, \u017ce takie przekroczenia i ich prawdopodobie\u0144stwo s\u0105 wysokie.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Podstaw\u0105 powy\u017cszych analiz jest wiarygodna informacja o klimacie modelu. Obliczany jest on (Tsonevsky 2015) z wykorzystaniem wi\u0105zki 11 prognoz, kt\u00f3re obliczaj\u0105 przesz\u0142\u0105 prognoz\u0119 2 razy w tygodniu, w poniedzia\u0142ek i czwartek. Prognozy te obliczane s\u0105 dla tych samych dni w roku wybranych z okresu ostatnich 20 lat. Klimat modelu tworzy si\u0119 z wynik\u00f3w tych prognoz, kt\u00f3re maj\u0105 miejsce w okresie 5 tygodni obejmuj\u0105cym bie\u017c\u0105cy tydzie\u0144 w roku (czyli ten, w kt\u00f3rym obliczana jest prognoza operacyjna i dla kt\u00f3rego oblicza si\u0119 EFI i SOT) oraz 2 tygodnie wcze\u015bniej i p\u00f3\u017aniej.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>Literatura:<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Boisserie, M., L. Descamps, P. Arbogast, 2016, Calibrated forecast of extreme windstorms using the Extreme Forecast Index (EFI) and Shift of Tails (SOT), Weather and Forecasting, 31, 1573\u20141589<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Cox, D., D. Lavers, 2020, Using the EFI for water vapour flux at the UK Met Office Flood Forecasting Centre, ECMWF Newsletter, 165, 9\u201410<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Lalaurette, F., 2003, Early detection of abnormal weather using a probabilistic Extreme Forecast Index, Q.J.R. Meteorol.Soc., 129, 3037\u20133057.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Magnusson, L., I. Tsonevsky, T. Hewson, 2017, Two storm forecasts with very different skill, ECMWF Newsletter, 154, 4\u20145<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Magnusson, L., F. Wetterhall, F. Pappenberer, 2016, Forecasts showed Paris flood risk well in advance, ECMWF Newsletter, 148, 4\u20145<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Petroligias, T. I., P. Pirson, 2012, Early indication of extreme winds utilising the Extreme Forecast Index, ECMWF Newsletter, 132, 13\u201419<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Richardson, D., I. Tsonevsky, 2012, Application of the new EFI products to a case of early snowfall in Central Europe, ECMWF Newsletter, 133, 4<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Tsonevsky, I., 2015, New EFI parameters for forecasting severe convection, ECMWF Newsletter, 144, 27\u201432<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Zsoter, E., 2006, Recent developments in extreme weather forecasting, ECMWF Newsletter, 107, 8\u201417<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Tsonevsky, I., 2018, Extreme Forecast Index, (EFI), Use and interpretation of ECMWF products, Jan-Feb 2018, <a href=\"https:\/\/resources.eumetrain.org\/data\/4\/487\/mw2018_wednesday_tsonevsky.pdf\">https:\/\/resources.eumetrain.org\/data\/4\/487\/mw2018_wednesday_tsonevsky.pdf<\/a><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Tsonevsky, I., Doswell, C. A., III, &amp; Brooks, H. E., 2018, Early Warnings of Severe Convection Using the ECMWF Extreme Forecast Index, Weather and Forecasting, 33(3), 857-871. doi: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1175\/WAF-D-18-0030.1\">https:\/\/doi.org\/10.1175\/WAF-D-18-0030.1<\/a><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\"><strong>S\u0142ownik &#8211; najwa\u017cniejsze poj\u0119cia <\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Klimat modelu &#8211; zbi\u00f3r wynik\u00f3w wielu dotychczasowych prognoz (historycznych z okresu 20 lat) tego samego modelu dla tego samego obszaru. Klimat modelu tworzy si\u0119 z wynik\u00f3w prognoz, kt\u00f3re maj\u0105 miejsce w okresie 5 tygodni obejmuj\u0105cym bie\u017c\u0105cy tydzie\u0144 w roku (czyli ten, w kt\u00f3rym obliczana jest prognoza operacyjna i dla kt\u00f3rego oblicza si\u0119 EFI i SOT) oraz 2 tygodnie wcze\u015bniej i p\u00f3\u017aniej<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">CAPE (Convectively Available Potential Energy) &#8211; Indeks chwiejno\u015bci atmosfery &#8211; opisuje wielko\u015b\u0107 energii dost\u0119pnej dla proces\u00f3w konwekcyjnych<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">CAPES (CAPE-SHEAR Parameter) &#8211; Indeks chwiejno\u015bci atmosfery i \u015bcinania wiatru &#8211; wska\u017anik konwekcyjny &#8211; \u0142\u0105cz\u0105cy CAPE z informacj\u0105 o zmienno\u015bci wiatru z wysoko\u015bci\u0105 i odnosz\u0105cy si\u0119 do mo\u017cliwo\u015bci powstawania szczeg\u00f3lnie niebezpiecznych system\u00f3w zorganizowanej konwekcji<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt;\">Atmosferyczny strumie\u0144 pary wodnej \u2013 odzwierciedla obecno\u015b\u0107 tzw. \u201erzek atmosferycznych\u201d transportuj\u0105cych du\u017ce ilo\u015bci pary wodnej i umo\u017cliwiaj\u0105cych d\u0142ugotrwa\u0142e i obfite opady na stosunkowo du\u017cych obszarach<\/span><\/p>\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\">Udost\u0119pnij<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Prognozy zjawisk ekstremalnych ECMWF udost\u0119pniane s\u0105 jako prognozy \u015brednioterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.2\u00b0 x 0.2\u00b0 na 7-10 dni oraz prognozy d\u0142ugoterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.4\u00b0 x 0.4\u00b0 jako prognozy tygodniowe na 6 tygodni. Na stronie Centrum Modelowania Meteorologicznego prezentujemy EFI (ang. Extreme Forecast Index) oraz SOT (ang. Shift of Tails) dla dziesi\u0119ciu parametr\u00f3w meteorologicznych przedstawionych w tabeli. SOT prezentowany jest na mapach za pomoc\u0105 czarnych izolinii od 0 co 0.5 i dodatkowo zastosowano lini\u0119 przerywan\u0105 dla 0.2.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":34204,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"templates\/landing.php","meta":{"ocean_post_layout":"","ocean_both_sidebars_style":"","ocean_both_sidebars_content_width":0,"ocean_both_sidebars_sidebars_width":0,"ocean_sidebar":"0","ocean_second_sidebar":"0","ocean_disable_margins":"enable","ocean_add_body_class":"","ocean_shortcode_before_top_bar":"","ocean_shortcode_after_top_bar":"","ocean_shortcode_before_header":"","ocean_shortcode_after_header":"","ocean_has_shortcode":"","ocean_shortcode_after_title":"","ocean_shortcode_before_footer_widgets":"","ocean_shortcode_after_footer_widgets":"","ocean_shortcode_before_footer_bottom":"","ocean_shortcode_after_footer_bottom":"","ocean_display_top_bar":"off","ocean_display_header":"off","ocean_header_style":"custom","ocean_center_header_left_menu":"0","ocean_custom_header_template":"2993","ocean_custom_logo":0,"ocean_custom_retina_logo":0,"ocean_custom_logo_max_width":0,"ocean_custom_logo_tablet_max_width":0,"ocean_custom_logo_mobile_max_width":0,"ocean_custom_logo_max_height":0,"ocean_custom_logo_tablet_max_height":0,"ocean_custom_logo_mobile_max_height":0,"ocean_header_custom_menu":"0","ocean_menu_typo_font_family":"0","ocean_menu_typo_font_subset":"","ocean_menu_typo_font_size":0,"ocean_menu_typo_font_size_tablet":0,"ocean_menu_typo_font_size_mobile":0,"ocean_menu_typo_font_size_unit":"px","ocean_menu_typo_font_weight":"","ocean_menu_typo_font_weight_tablet":"","ocean_menu_typo_font_weight_mobile":"","ocean_menu_typo_transform":"","ocean_menu_typo_transform_tablet":"","ocean_menu_typo_transform_mobile":"","ocean_menu_typo_line_height":0,"ocean_menu_typo_line_height_tablet":0,"ocean_menu_typo_line_height_mobile":0,"ocean_menu_typo_line_height_unit":"","ocean_menu_typo_spacing":0,"ocean_menu_typo_spacing_tablet":0,"ocean_menu_typo_spacing_mobile":0,"ocean_menu_typo_spacing_unit":"","ocean_menu_link_color":"","ocean_menu_link_color_hover":"","ocean_menu_link_color_active":"","ocean_menu_link_background":"","ocean_menu_link_hover_background":"","ocean_menu_link_active_background":"","ocean_menu_social_links_bg":"","ocean_menu_social_hover_links_bg":"","ocean_menu_social_links_color":"","ocean_menu_social_hover_links_color":"","ocean_disable_title":"default","ocean_disable_heading":"default","ocean_post_title":"","ocean_post_subheading":"","ocean_post_title_style":"","ocean_post_title_background_color":"","ocean_post_title_background":0,"ocean_post_title_bg_image_position":"","ocean_post_title_bg_image_attachment":"","ocean_post_title_bg_image_repeat":"","ocean_post_title_bg_image_size":"","ocean_post_title_height":0,"ocean_post_title_bg_overlay":0.5,"ocean_post_title_bg_overlay_color":"","ocean_disable_breadcrumbs":"default","ocean_breadcrumbs_color":"","ocean_breadcrumbs_separator_color":"","ocean_breadcrumbs_links_color":"","ocean_breadcrumbs_links_hover_color":"","ocean_display_footer_widgets":"default","ocean_display_footer_bottom":"default","ocean_custom_footer_template":"0"},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v19.5.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>#AkademiaCMM - Wykrywanie ekstremalnych warto\u015bci parametr\u00f3w meteorologicznych w prognozach wi\u0105zkowych ECMWF za pomoc\u0105 parametr\u00f3w EFI i SOT - Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Prognozy zjawisk ekstremalnych ECMWF udost\u0119pniane s\u0105 jako prognozy \u015brednioterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.2\u00b0 x 0.2\u00b0 na 7-10 dni oraz prognozy d\u0142ugoterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.4\u00b0 x 0.4\u00b0 jako prognozy tygodniowe na 6 tygodni. Na stronie Centrum Modelowania Meteorologicznego prezentujemy EFI (ang. Extreme Forecast Index) oraz SOT (ang. Shift of Tails) dla dziesi\u0119ciu parametr\u00f3w meteorologicznych przedstawionych w tabeli. SOT prezentowany jest na mapach za pomoc\u0105 czarnych izolinii od 0 co 0.5 i dodatkowo zastosowano lini\u0119 przerywan\u0105 dla 0.2.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=34144\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"#AkademiaCMM - Wykrywanie ekstremalnych warto\u015bci parametr\u00f3w meteorologicznych w prognozach wi\u0105zkowych ECMWF za pomoc\u0105 parametr\u00f3w EFI i SOT\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Prognozy zjawisk ekstremalnych ECMWF udost\u0119pniane s\u0105 jako prognozy \u015brednioterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.2\u00b0 x 0.2\u00b0 na 7-10 dni oraz prognozy d\u0142ugoterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.4\u00b0 x 0.4\u00b0 jako prognozy tygodniowe na 6 tygodni. Na stronie Centrum Modelowania Meteorologicznego prezentujemy EFI (ang. Extreme Forecast Index) oraz SOT (ang. Shift of Tails) dla dziesi\u0119ciu parametr\u00f3w meteorologicznych przedstawionych w tabeli. SOT prezentowany jest na mapach za pomoc\u0105 czarnych izolinii od 0 co 0.5 i dodatkowo zastosowano lini\u0119 przerywan\u0105 dla 0.2.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=34144\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/Meteoimgw\/\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-02-05T10:42:20+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/MicrosoftTeams-image-3.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"945\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"820\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:title\" content=\"#AkademiaCMM - Wykrywanie ekstremalnych warto\u015bci parametr\u00f3w meteorologicznych w prognozach wi\u0105zkowych ECMWF za pomoc\u0105 parametr\u00f3w EFI i SOT\" \/>\n<meta name=\"twitter:description\" content=\"Prognozy zjawisk ekstremalnych ECMWF udost\u0119pniane s\u0105 jako prognozy \u015brednioterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.2\u00b0 x 0.2\u00b0 na 7-10 dni oraz prognozy d\u0142ugoterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.4\u00b0 x 0.4\u00b0 jako prognozy tygodniowe na 6 tygodni. Na stronie Centrum Modelowania Meteorologicznego prezentujemy EFI (ang. Extreme Forecast Index) oraz SOT (ang. Shift of Tails) dla dziesi\u0119ciu parametr\u00f3w meteorologicznych przedstawionych w tabeli. SOT prezentowany jest na mapach za pomoc\u0105 czarnych izolinii od 0 co 0.5 i dodatkowo zastosowano lini\u0119 przerywan\u0105 dla 0.2.\" \/>\n<meta name=\"twitter:image\" content=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/MicrosoftTeams-image-3.png\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@IMGW_CMM\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"14 minut\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=34144\",\"url\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=34144\",\"name\":\"#AkademiaCMM - Wykrywanie ekstremalnych warto\u015bci parametr\u00f3w meteorologicznych w prognozach wi\u0105zkowych ECMWF za pomoc\u0105 parametr\u00f3w EFI i SOT - Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-12T13:13:35+00:00\",\"dateModified\":\"2024-02-05T10:42:20+00:00\",\"description\":\"Prognozy zjawisk ekstremalnych ECMWF udost\u0119pniane s\u0105 jako prognozy \u015brednioterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.2\u00b0 x 0.2\u00b0 na 7-10 dni oraz prognozy d\u0142ugoterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.4\u00b0 x 0.4\u00b0 jako prognozy tygodniowe na 6 tygodni. Na stronie Centrum Modelowania Meteorologicznego prezentujemy EFI (ang. Extreme Forecast Index) oraz SOT (ang. Shift of Tails) dla dziesi\u0119ciu parametr\u00f3w meteorologicznych przedstawionych w tabeli. SOT prezentowany jest na mapach za pomoc\u0105 czarnych izolinii od 0 co 0.5 i dodatkowo zastosowano lini\u0119 przerywan\u0105 dla 0.2.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=34144#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=34144\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=34144#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"#AkademiaCMM &#8211; Wykrywanie ekstremalnych warto\u015bci parametr\u00f3w meteorologicznych w prognozach wi\u0105zkowych ECMWF za pomoc\u0105 parametr\u00f3w EFI i SOT\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/\",\"name\":\"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB\",\"description\":\"CMOK-LMM Laboratorium pe\u0142ni pa\u0144stwow\u0105 s\u0142u\u017cb\u0119 hydrologiczno-meteorologiczn\u0105 w zakresie numerycznych prognoz pogody, kt\u00f3rego zadaniem jest konsolidacja kompetencji w obszarze modelowania zjawisk pogodowych oraz dalszego rozwoju numerycznych modeli pogody (NMP).\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#organization\",\"name\":\"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB\",\"url\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/\",\"sameAs\":[\"https:\/\/www.facebook.com\/Meteoimgw\/\",\"https:\/\/twitter.com\/IMGW_CMM\"],\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/MODELE_LOGO_UNIFIKACJA_v2.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/MODELE_LOGO_UNIFIKACJA_v2.png\",\"width\":1356,\"height\":365,\"caption\":\"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#\/schema\/logo\/image\/\"}}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"#AkademiaCMM - Wykrywanie ekstremalnych warto\u015bci parametr\u00f3w meteorologicznych w prognozach wi\u0105zkowych ECMWF za pomoc\u0105 parametr\u00f3w EFI i SOT - Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB","description":"Prognozy zjawisk ekstremalnych ECMWF udost\u0119pniane s\u0105 jako prognozy \u015brednioterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.2\u00b0 x 0.2\u00b0 na 7-10 dni oraz prognozy d\u0142ugoterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.4\u00b0 x 0.4\u00b0 jako prognozy tygodniowe na 6 tygodni. Na stronie Centrum Modelowania Meteorologicznego prezentujemy EFI (ang. Extreme Forecast Index) oraz SOT (ang. Shift of Tails) dla dziesi\u0119ciu parametr\u00f3w meteorologicznych przedstawionych w tabeli. SOT prezentowany jest na mapach za pomoc\u0105 czarnych izolinii od 0 co 0.5 i dodatkowo zastosowano lini\u0119 przerywan\u0105 dla 0.2.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=34144","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"#AkademiaCMM - Wykrywanie ekstremalnych warto\u015bci parametr\u00f3w meteorologicznych w prognozach wi\u0105zkowych ECMWF za pomoc\u0105 parametr\u00f3w EFI i SOT","og_description":"Prognozy zjawisk ekstremalnych ECMWF udost\u0119pniane s\u0105 jako prognozy \u015brednioterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.2\u00b0 x 0.2\u00b0 na 7-10 dni oraz prognozy d\u0142ugoterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.4\u00b0 x 0.4\u00b0 jako prognozy tygodniowe na 6 tygodni. Na stronie Centrum Modelowania Meteorologicznego prezentujemy EFI (ang. Extreme Forecast Index) oraz SOT (ang. Shift of Tails) dla dziesi\u0119ciu parametr\u00f3w meteorologicznych przedstawionych w tabeli. SOT prezentowany jest na mapach za pomoc\u0105 czarnych izolinii od 0 co 0.5 i dodatkowo zastosowano lini\u0119 przerywan\u0105 dla 0.2.","og_url":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=34144","og_site_name":"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/Meteoimgw\/","article_modified_time":"2024-02-05T10:42:20+00:00","og_image":[{"width":945,"height":820,"url":"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/MicrosoftTeams-image-3.png","type":"image\/png"}],"twitter_card":"summary_large_image","twitter_title":"#AkademiaCMM - Wykrywanie ekstremalnych warto\u015bci parametr\u00f3w meteorologicznych w prognozach wi\u0105zkowych ECMWF za pomoc\u0105 parametr\u00f3w EFI i SOT","twitter_description":"Prognozy zjawisk ekstremalnych ECMWF udost\u0119pniane s\u0105 jako prognozy \u015brednioterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.2\u00b0 x 0.2\u00b0 na 7-10 dni oraz prognozy d\u0142ugoterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.4\u00b0 x 0.4\u00b0 jako prognozy tygodniowe na 6 tygodni. Na stronie Centrum Modelowania Meteorologicznego prezentujemy EFI (ang. Extreme Forecast Index) oraz SOT (ang. Shift of Tails) dla dziesi\u0119ciu parametr\u00f3w meteorologicznych przedstawionych w tabeli. SOT prezentowany jest na mapach za pomoc\u0105 czarnych izolinii od 0 co 0.5 i dodatkowo zastosowano lini\u0119 przerywan\u0105 dla 0.2.","twitter_image":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/MicrosoftTeams-image-3.png","twitter_site":"@IMGW_CMM","twitter_misc":{"Szacowany czas czytania":"14 minut"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=34144","url":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=34144","name":"#AkademiaCMM - Wykrywanie ekstremalnych warto\u015bci parametr\u00f3w meteorologicznych w prognozach wi\u0105zkowych ECMWF za pomoc\u0105 parametr\u00f3w EFI i SOT - Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB","isPartOf":{"@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#website"},"datePublished":"2023-07-12T13:13:35+00:00","dateModified":"2024-02-05T10:42:20+00:00","description":"Prognozy zjawisk ekstremalnych ECMWF udost\u0119pniane s\u0105 jako prognozy \u015brednioterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.2\u00b0 x 0.2\u00b0 na 7-10 dni oraz prognozy d\u0142ugoterminowe z rozdzielczo\u015bci\u0105 przestrzenn\u0105 0.4\u00b0 x 0.4\u00b0 jako prognozy tygodniowe na 6 tygodni. Na stronie Centrum Modelowania Meteorologicznego prezentujemy EFI (ang. Extreme Forecast Index) oraz SOT (ang. Shift of Tails) dla dziesi\u0119ciu parametr\u00f3w meteorologicznych przedstawionych w tabeli. SOT prezentowany jest na mapach za pomoc\u0105 czarnych izolinii od 0 co 0.5 i dodatkowo zastosowano lini\u0119 przerywan\u0105 dla 0.2.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=34144#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=34144"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=34144#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"#AkademiaCMM &#8211; Wykrywanie ekstremalnych warto\u015bci parametr\u00f3w meteorologicznych w prognozach wi\u0105zkowych ECMWF za pomoc\u0105 parametr\u00f3w EFI i SOT"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#website","url":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/","name":"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB","description":"CMOK-LMM Laboratorium pe\u0142ni pa\u0144stwow\u0105 s\u0142u\u017cb\u0119 hydrologiczno-meteorologiczn\u0105 w zakresie numerycznych prognoz pogody, kt\u00f3rego zadaniem jest konsolidacja kompetencji w obszarze modelowania zjawisk pogodowych oraz dalszego rozwoju numerycznych modeli pogody (NMP).","publisher":{"@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#organization","name":"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB","url":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/","sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/Meteoimgw\/","https:\/\/twitter.com\/IMGW_CMM"],"logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/MODELE_LOGO_UNIFIKACJA_v2.png","contentUrl":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/MODELE_LOGO_UNIFIKACJA_v2.png","width":1356,"height":365,"caption":"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB"},"image":{"@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#\/schema\/logo\/image\/"}}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/34144"}],"collection":[{"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=34144"}],"version-history":[{"count":8,"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/34144\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":39974,"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/34144\/revisions\/39974"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/34204"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=34144"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}