Ecco perché l’inverno non “graffia” più: le ANOMALIE pressorie in Europa

Se è vero che l’inverno è lungo, come dicono gli anziani, è altrettanto vero che più della metà della stagione se ne va in compagnia di congiunture bariche sfavorevoli alla sua affermazione sul Continente, ma soprattutto sull’Europa occidentale e mediterranea.

Negli ultimi 35 anni il trasformismo dell’anticiclone è stato sorprendente: si è messo spesso in posizioni che hanno impedito all’Italia di ricevere le perturbazioni atlantiche, le ondate di freddo in arrivo da nord ma soprattutto da est, andando a determinare lunghi periodi con tempo asciutto o assenza di vero freddo.

Le anomalie sono risultate più pesanti tra la fine degli anni 80 e gli anni 90 del secolo scorso, ma si registrano tuttora ad intervalli. A coadiuvare la sua azione stabilizzante ci pensa anche una corrente da ovest spesso sparata, frutto di una vorticità sul nord America molto spiccata, o forse sarebbe meglio dire troppo spiccata.

La presenza ingombrante dell’anticiclone è dovuta come sapete ad una risalita della cella di Hadley verso nord, che porta le grandi perturbazioni atlantiche a muoversi a latitudini più elevate, senza più riuscire a coinvolgere il Mediterraneo con la frequenza che si registrava ad esempio tra gli anni 70 e la metà degli anni 80 del secolo scorso.

Più di tutto però sorprende la difficoltà con cui si realizzano le interazioni tra le correnti da est (quelle rare volte che ormai riescono ad infilarsi nel Mediterraneo) e le correnti instabili da ovest. In pratica anche quando la congiuntura risulterebbe favorevole, interviene la radice subtropicale dell’alta pressione e ridimensiona notevolmente la fenomenologia e soprattutto le precipitazioni nevose, poiché prima che intervengano le precipitazioni, interviene una “scaldata” notevole da sud (seconda immagine dall’alto).

Viene da chiedersi se quest’anomalia non abbia altre origini, magari extraeuropee; ci si è rivolti allora all’anticiclone californiano, quello che da diverso tempo, proprio come da noi in Europa, tiene in scacco il grande ovest americano, negando spesso le precipitazioni e favorendo lunghe fasi siccitose durante le quali vengono appiccati incendi dolosi gravissimi.

La risposta è probabilmente si: il tempo è un sistema intrecciato di vasi comunicanti, è come salire sulle montagne russe, saliscendi continui che premiano o penalizzano le diverse zone dell’emisfero boreale.

 

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La meteorologia è una branca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’atmosfera, con una main focus sulla previsione di weather . Lo studio della meteorologia risale a millenni, sebbene il progresso della meteorologia non sia accaduto per il 18 ° secolo. Il 19 ° secolo ha visto modesti progressi nel campo soon after weather network di osservazione sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico data . Non era until soon after la delucidazione delle leggi della fisica e much more specialmente , il miglioramento del pc , enable per la soluzione automatizzata di excellent {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che considerevoli scoperte in clima previsioni erano compiuto .
I fenomeni meteorologici sono eventi osservabili climatici che sono spiegati dalla scienza della meteorologia. I fenomeni meteorologici sono descritti e quantificati dalle variabili dell’atmosfera terrestre: temperatura, aria stress , vapore acqueo, flusso di massa, e le variazioni e le interazioni di queste variabili, e il modo in cui cambiano | alterare | modificare | regola} [/wpts_spin] oltre tempo. Diverse scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima su quartiere , regionale e in tutto il mondo livelli.
Meteorologia, climatologia, fisica dell’atmosfera e chimica dell’atmosfera sono sotto-discipline delle scienze atmosferiche. La meteorologia e l’idrologia compongono il campo interdisciplinare dell’idrometeorologia. Le interazioni tra l’atmosfera terrestre e i suoi oceani sono parte di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata programma . La meteorologia ha applicazioni in {molti | numerosi | molti | molti campi diversi come l’esercito, la produzione, il trasporto, l’agricoltura e la costruzione.
La previsione numerica [wpts_spin] clima (NWP) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su esistente clima situazioni . Sebbene very first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni reso realistico risultati . Un numero di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, employing presente meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati per produrre sia breve -termine meteo previsioni o previsioni climatiche a lungo termine; questi ultimi sono ampiamente applicati per comprendere e proiettare il clima (cambiare | alterare | modificare | aggiustare). I miglioramenti created ai modelli regionali hanno allowed per significativi miglioramenti nelle previsioni di track e air quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che si verificano in una zona relativamente ristretta , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a giorno moderno previsione numerica meteo richiede alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel planet } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | potenza dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Variabili che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di la densità e alta qualità di osservazioni impiegato come input per le previsioni, insieme a carenze nei modelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione strategie come la MOS (model output statistics) sono state creato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più fondamentale dilemma si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni specificamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni singolo 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni accurate a circa 14 giorni anche con perfettamente preciso input dati e un modello perfetto. Inoltre, le equazioni differenziali parziali utilizzate nel modello richiesta devono essere integrate con parametrizzazioni per radiazione solare, processi umidi (nubi e precipitazioni), scambio termico, suolo, vegetazione, acque superficiali e gli effetti del terreno. In un lavoro per quantificare il grande importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state occupate dato che gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere utile risultati più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo approccio analizza multiple previsioni designed con un modello di previsione individual o multiple Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Molto piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno cinque giorni, creazione it impossibile per extended – range previsioni – quelle made molto di più di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione talento . Inoltre , le current reti di osservazione hanno una scarsa copertura in alcune regioni, che introduce l’incertezza nello stato iniziale correct dell’atmosfera. Edward Epstein riconobbe nel 1969 che l’atmosfera non poteva essere completamente descritta completamente con una singola esecuzione di previsione a causa dell’incertezza intrinseca, e propose usando un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per creare implica e le variazioni per lo stato dell’atmosfera. Dagli anni ’90, le previsioni di ensemble sono state utilizzate (come previsioni di routine) per tenere conto della natura stocastica dei processi meteo – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo metodo {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin]multiple previsioni creato con un modello di previsione persona da utilizzo varie parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Starting nel 1992 con le previsioni dell’insieme pronto dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Range Weather (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state utilizzato a help definisce l’incertezza di previsione e estende la finestra in cui la previsione numerica meteo è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti realizzabile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Program , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Method , uses a approccio identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato approccio , la previsione di insieme è di solito valutata in termini di media delle previsioni di persona concernendo one particular variabile di previsione, come properly come il grado di accordo in between many previsioni dentro l’ensemble system , come rappresentato dal loro spread general . L’ensemble spread viene diagnosticato per mezzo di strumenti come i diagrammi di spaghetti, che mostrano la dispersione della quantità {one | 1 | a single | one in particolare sui grafici prognostici per [wpts_spin] determinati time measures in futuro. Un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di a single quantità per 1 distinct place . È comune per l’insieme diffuso da anche piccolo a consistono il clima che veramente accade , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso molto stesso modo che molti di previsioni da un singolo modello può essere usato a tipo un insieme, numerose modelli may potrebbe anche essere combinato a make a una previsione di insieme. Questo strategia è chiamato previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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