La Terra deve il sùo clìma fàvòrevòle alla vìta a una pìoggìa di elementi radioattivi

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Una sìmulàzìone al còmputer, realizzata nel Pòlìtecnìco di Zurigo da un grùppo gùidàto da Tim Lichtenberg, i cui risultati sòno pubblicati su “Nature Astronomy Letters“, ha rivelato che la Terra deve la sua sùperficie solida e il clìma fàvòrevòle alla vìta a una pìoggìa di elementi radioattivi, generata da una supernova che si tròvava nell’àmbiente ìn cui si è fòrmato il Sòle.
I ricercatori hànno sìmùlato la formàzione di pianeti simili alla Terra a partìre da blocchi di ròccia e ghìàccìo all’ìnterno delle nùbi di gàs e polveri che circondano giovani stelle: la pìoggìa radioattiva avrebbe, ad esempìo, consentìto l’esìstenza sulla Terra primitiva di un cìclo del carbonio, elemento bàse della chimica della vìta, fòndamentale ànche per il clìma.
La pìoggìa di elementi radioattivi innescata dall’esplosìone di una supernova vicina al gìovane Sòle (e il proprie sùccessivo decàdìmento) ha riscaldato i corpi ghiacciati del dìsco protoplanetario, facendo evapòrare pàrte della proprie acqùa e impedendo che venisse trasportata e inglobata nel pìaneta nascente.

L’àrtìcolo La Terra deve il suo clima favorevole alla vita a una pioggia di elementi radioattivi sembra essere il prìmo su Meteo Web.

La Terra deve il suo clima favorevole alla vita a una pioggia di elementi radioattivi

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La Terra deve il sùo clìma fàvòrevòle alla vìta a una pìoggìa di elementi radioattivi

E’ stata calcolata una effìcàcìa delle prevìsìòni sul mòdello comparativo

–FINO AL 98% A 1 GIORNO DI DISTANZA
–FINO AL 92% A 2 GIORNI DI DISTANZA
–FINO AL 84% A 3 GIORNI DI DISTANZA

La meteorologia è una brànca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’atmòsfera, còn una main fòcus sulla prevìsìone di climate. Lo stùdio della meteorologia risale a millenni, sebbene il prògresso della meteorologia nòn sìa accadùto per il 18 ° secòlo. Il 19 ° secòlo ha vìsto modesti progressi nel càmpo right after climate netwòrk di osservàzione sono stati formati ìn vaste regìòni. I precedenti tentativi di prevìsìone di climate dìpendevàno dallo storìco information. Nòn era till right after la delùcidazione delle leggi della fisica e mòlto più specìfìcamente, il migliòràmento del laptop, permitting per la rìmedìo automatizzata di excellent molte più di tempo. Distinct scale spaziali sòno utilizzati per descrìvere e prevedere clìma su regionàle, regionàle e internaziònale livelli.
Meteorologia, climatologia, fisica dell’atmòsfera e chimica dell’atmòsfera sòno sotto-discipline delle scienze atmosferiche. La meteorologia e l’idrologia compongono il càmpo interdisciplinare dell’idrometeorologia. Le interazioni tra l’atmòsfera terrestre e i sùoi oceani sòno pòrzìòne di una tecnìca oceano-atmosfera àccòppiàta prògràmma. La meteorologia ha applicazioni ìn modificàre supercomputer nel planet} [/wpts_spin]. Ànche còn la crescìta (crescente | crescente | crescente | energìa dei supercomputer, la prevìsìone abilità dei mòdelli numerici clìma si estende a cìrca sei giorni. Variabili che influenzano l’àccuràtezza delle prevìsìòni numeriche incòrpòrare la densità e buona qualità di osservazioni ùtìlìzzato còme inpùt per le prevìsìòni, ìnsìeme a carenze nei mòdelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione tattiche còme la MOS (model output statistics) sòno stàte creàto per àumentàre la gestìone degli errori nelle prevìsìòni numeriche. Un mòlto più bàse dìlemma si tròva nella nàtura caotica delle equazioni differenziali parziali che gòvernàno l’atmòsfera. È nòn pòssìbìle a rìsolvere queste equazioni precìsamente, e mòdesto errori svìluppàre còn il tempo (raddoppiando su each 5 giorni). La còmprensìòne àttuàle è che qùesto còmpòrtamento càòtico lìmìta le prevìsìòni corrette a cìrca 14 giorni ànche còn còmpletamente còrretto inpùt informazioni e un mòdello perfetto. Ìnòltre, le equazioni differenziali parziali impiegate nel mòdello rìchìesta devòno essere integrate còn parametrizzazioni per ràdìàzìone sòlàre, processi umidi (nùbi e precipitàziòni), scambìo termìco, sùolo, vegetàzione, acqùe superficiali e gli effetti del terreno. Ìn un làvòro per quantìfìcare il enòrme quantità di ìncertezza intrinseca che rimane nelle prevìsìòni numeriche, le prevìsìòni di ìnsìeme sòno stàte utilizzate perché gli ànni ’90 di support misurano la sìcurezza di sé nella prevìsìone, e di rìcevere benefìco risultati più lòntàno nel fùtùro che àltrìmenti fàttìbìle. Qùesto strategìa analizza multiple prevìsìòni designed còn un mòdello di prevìsìone person o un nùmero di Mòdelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la nàtura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella prevìsìone di meteorologia. Mòlto piccoli errori di temperàtura, venti o àltri inpùt iniziali forniti a mòdelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciàscùno 5 giorni, pròdùziòne it nòn pòssìbìle per extended – varietà prevìsìòni – quelle produced mòlto di più di dùe settimane prìma – per prevedere lò stato dell’atmòsfera còn qùalsìasi gràdo di prevìsìone abilità. Ìnòltre, le current reti di osservàzione hànno una scarsa còpertura ìn alcune regìòni, che introduce l’ìncertezza nello stàto ìnìzìàle correct dell’atmòsfera. Edward Epstein riconobbe nel 1969 che l’atmòsfera nòn pòteva essere còmpletamente descritta còmpletamente còn una singola esecùzìone di prevìsìone a caùsa dell’ìncertezza intrinseca, e propose facendo ùso di un ìnsìeme di stocastico Mònte Carlo le simulazioni per creàre implica e le variazioni per lò stato dell’atmòsfera. Dagli ànni ’90, le prevìsìòni di ensemble sòno stàte impiegate (còme prevìsìòni di roùtìne) per tenere cònto della nàtura stocastica dei processi clìma – ciòè, per rìsolvere la proprie ìncertezza intrinseca. Qùesto tecnìca . Beginning nel 1992 còn le prevìsìòni dell’ìnsìeme prònto dal Centro europeo per le prevìsìòni di Medìum- Variety Clìma (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le prevìsìòni di ensemble mòdello sòno stàte ùtìlìzzato a support definisce l’ìncertezza di prevìsìone e estende la fìnestra ìn cui la prevìsìone numerica clìma è pràticàbile più lòntàno nel fùtùro di qùànto àltrìmenti fàttìbìle raggiungibili. Il mòdello ECMWF, la teòrìa dell’ensemble Method, fà uso di vettori singolari per sìmulàre la densità di probabilità ìnìzìàle, though l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Method, fà uso di a strategìa identificato còme ripròdùziòne vettoriale. Ìn un singòlo modello- prìmàrìàmente bàsàto strategìa, la prevìsìone di ìnsìeme è generàlmente valutata ìn termini di tipica delle prevìsìòni di persòna regard 1 varìabìle di prevìsìone, còme effective còme il gràdo di àccòrdo ìn between una varietà di prevìsìòni dentro l’ensemble method, còme rappresentato dal proprie spread all ròund. L’ensemble spread viene diagnosticato vìa strumenti còme i diagrammi di spaghetti, che mòstràno la dispersiòne della quantità {one | 1 | a sìngle | one ìn pàrticolàre sui grafici prognostici per [wpts_spin] distinct time measures ìn fùtùro. Ùno più strùmento esàttàmente dòve spreads ensemble è ìmpìegàto è un meteogramma, che mòstra la dispersiòne nella prevìsìone di a sìngle quantità per 1 particular place. È freqùente per l’ìnsìeme diffùso da pùre mòdesto a incorpora il clìma che ìn realtà accade, che può pòrtare a prevìsìòni sbàgliàte sulla diàgnòsi dell’ìncertezza del mòdello. Nello medesimo mòlto medesimo mòdo che mòlti di prevìsìòni da un singòlo mòdello può essere ìmpìegàto a tìpo un ìnsìeme, numerose mòdelli might potrebbe ànche essere combinàto a generate a una prevìsìone di ìnsìeme. Qùesto strategìa è nòto còme prevìsìone di ensemble multi-modello, ed è stàto dimostrato che àùmenta prevìsìòni rìspetto a un singòlo modello- bàsàto principàlmente strategìa. I mòdelli inside di un ensemble multi-modello pòssòno essere regolati

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