L’alta pressione delle Azzorre: una SCOMODA PRESENZA invernale per il nord Italia (e non solo…)

Vi ricordate le irruzioni fredde da est con l’alta pressione russa a ricoprire parte dell’Europa centrale…con il flusso atlantico basso di latitudine che interessava il vicino Atlantico e la Penisola Iberica? Quasi sicuramente sì; situazioni del genere determinavano diffuse nevicate anche in pianura ed il freddo permaneva per giorni e giorni, prima di un successivo riscaldamento. Negli anni 80 queste situazioni si verificavano con una certa frequenza, mentre a partire dal 1990 sono diventate un’autentica rarità.

Il fatto che la situazione a scala europea sia cambiata è sotto gli occhi di tutti e questo cambiamento si evidenzia maggiormente nel periodo invernale. Le ondate di freddo sono effimere, le nevicate in pianura molto più rare e soprattutto si registra una drastica diminuzione delle precipitazioni sul nord Italia.

Volendo analizzare più tecnicamente la situazione, risulta molto difficile stabilire le cause di questo cambiamento, ma osservando i grandi centri di alta e di bassa pressione dislocati a scala europea, non si può fare a meno di notare alcune cose.

L’alta pressione delle Azzorre, presenza estiva per eccellenza che ci consente di godere del solleone di luglio e agosto, in questi ultimi anni risulta molto presente anche nel periodo invernale. Il suo territorio di competenza nel semestre freddo dovrebbe essere relegato all’Atlantico portoghese se non più a sud, con la Penisola Iberica meta delle perturbazioni oceaniche foriere di tempo perturbato.

Se osserviamo la sua posizione nel corso degli ultimi inverni ci accorgiamo che tale figura stabilizzante, che nulla ha di invernale, si trova spesso troppo a nord. Addirittura in questi ultimissimi anni, la sua presenza è talmente “ingombrante” che costituisce addirittura un blocco per le normali correnti perturbate atlantiche.

Le sue “puntate” verso le Isole Britanniche possono innescare ondate di freddo sull’Italia, che portano magari episodi nevosi al meridione, lasciando il nord sotto un FAVONIO pressoché continuo.

Questo tipo di irruzioni da nord hanno inoltre carattere effimero: esaurita la colata fredda l’alta pressione tende del 90% dei casi a “coricarsi” sul Mediterraneo, determinando vertiginosi aumenti termici, specie in quota. Inoltre le regioni settentrionali si trovano sempre sottovento alle correnti portanti; tutto ciò rende aridi gli inverni dei settori alpini italiani e della Pianura Padana.

 Persino le perturbazioni atlantiche che di tanto in tanto si presentano sull’Europa, devono fare i conti con la “distorsione” delle correnti operata dall’alta delle Azzorre; di conseguenza la loro penetrazione sul Mediterraneo non è spesso garantita ed i fenomeni risultano effimeri e transitori. 

A tutto ciò si associa anche l’innalzamento del flusso perturbato atlantico, incapace di indirizzare peggioramenti seri sul nostro Paese, ma soprattutto la cronica mancanza dell’alta pressione russa, il grande artefice degli inverni degli anni 60 e 70!

Questo grande anticiclone termico appare quasi sempre incapace di distendersi in direzione dell’Europa centrale e determinare ondate di freddo intense e prolungate.

Una domanda sorge spontanea: si tratta di un nuovo trend climatico oppure è solo un ciclo che sarà destinato ad esaurirsi? A questo quesito è assai difficile rispondere. Premettendo che il clima non cambia da un decennio all’altro, risulta difficile pensare che si tratti di un cambiamento radicale di circolazione.

Alcuni studiosi ci provano, tirando in ballo la Corrente del Golfo, altri mettono sotto accusa il vortice polare che da diversi anni risulta troppo “profondo”. La tesi più probabile, comunque, è che si tratti di un semplice ciclo climatico di durata imprecisata. Infine, il pensare che tutto ciò sia dovuto alle attività umane e problemi connessi (effetto serra e altro) non è ancora stato del tutto dimostrato.

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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 soon after climate network di osservazione stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico information . Non era till soon after la delucidazione delle leggi della fisica e much more specialmente , il sviluppo del personal computer , permettendo per la risposta automatizzata di great {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli 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 pressione , 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. Various scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima su locale , regionale e internazionale 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 componente di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata sistema . 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]meteo (NWP) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su esistente tempo condizioni . Anche se first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione laptop negli anni ’50 che numerica clima previsioni reso realistico risultati finali . Un quantità di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in various nations in tutto il mondo, employing esistente meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici molto simili possono essere utilizzati per generare 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). 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Le tecniche di post-elaborazione tecniche come la MOS (model output statistics) sono state creato 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 precisamente , e piccolo errori crescere con il tempo (raddoppiando su ogni singolo cinque giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni corrette a circa 14 giorni anche con completamente preciso input informazioni e un modello perfetto. Inoltre, le equazioni differenziali parziali impiegate nel modello bisogno 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 enorme quantità 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 utile benefici più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo strategia analizza un numero di previsioni designed con un modello di previsione person o multiple Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Estremamente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo cinque giorni, creazione it impossibile per extended – range previsioni – quelle produced altro di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione abilità . In aggiunta , 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 facendo uso di un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per produrre 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 metodo {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] un numero di previsioni creato con un modello di previsione persona da occupando varie parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Beginning nel 1992 con le previsioni dell’insieme pronto dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Range Clima (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 clima è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti possibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Program , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, anche se l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Technique , utilizes a approccio riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia , la previsione di insieme è normalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di individuo regard a single variabile di previsione, come well come il grado di accordo between various previsioni dentro l’ensemble system , come rappresentato dal loro spread general . L’ensemble spread viene diagnosticato through 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] particolari time methods in futuro. Un altro strumento dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per one particular distinct place . È comune per l’insieme diffuso da anche piccolo a incorpora il clima che in realtà si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso stesso modo che molti di previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a tipo un insieme, un numero di modelli might 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 aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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