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 key 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 after climate network di osservazione sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era till following la delucidazione delle leggi della fisica e more specialmente , il miglioramento del laptop , permettendo per la rimedio automatizzata di excellent {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che importanti 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] più di tempo. Diverse scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere meteo su locale , regionale e globale 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 porzione di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata metodo . 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) usa modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su presente tempo circostanze . Anche se very first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni creato realistico risultati . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, using presente meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati per creare sia veloce -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 importanti miglioramenti nelle previsioni di track e air high 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 moderno previsione numerica meteo richieste alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel world } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | energia dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Fattori che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di la densità e alta qualità di osservazioni utilizzato come input per le previsioni, insieme a carenze nei modelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione tecniche come la MOS (model output statistics) sono state sviluppato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più fondamentale difficoltà si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni specificamente , e piccolo errori crescere con il tempo (raddoppiando su ogni cinque giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni accurate a circa 14 giorni anche con perfettamente preciso input informazioni 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 utilizzate considerando che gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere prezioso risultati più lontano nel futuro che altrimenti raggiungibile . Questo metodo analizza numerose previsioni developed con un modello di previsione person o un numero di Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Incredibilmente modesti errori di temperatura, venti o altri input iniziali offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni cinque giorni, produzione it non possibile per long – range previsioni – quelle create altro 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 generare significa 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 approccio {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] un numero di previsioni progettato con un modello di previsione persona da occupando diverse parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Beginning nel 1992 con le previsioni dell’insieme preparato dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Variety Weather (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state usato 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 fattibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble System , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Technique , uses a metodo noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato strategia , la previsione di insieme è di solito valutata in termini di tipica delle previsioni di individuo concernendo a single variabile di previsione, come nicely come il grado di accordo among una varietà di previsioni dentro l’ensemble method , come rappresentato dal loro spread general . L’ensemble spread viene diagnosticato via 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 actions in futuro. Ancora un altro strumento dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per 1 distinct location . È frequente per l’insieme diffuso da anche modesto a contiene il clima che veramente accade , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso identico modo che molti di previsioni da un singolo modello può essere impiegato a tipo un insieme, multiple modelli may potrebbe anche essere combinato a produce a una previsione di insieme. Questo metodo è nome previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente strategia . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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