Meteo a 15 giorni: …e se l’inverno ci riprovasse a fine mese? Finzione o realtà?

Scacco matto in 3 mosse…e l’inverno tornerebbe a ruggire con prepotenza anche sul nostro Paese.

La mappa a lato è la corsa di controllo del modello americano imbastita questo pomeriggio per venerdì 22 febbario; in altre parole, si tratta di un run alternativo più curato rispetto alle restanti 18 corse (alternative) che esulano da quella ufficiale.

Vi abbiamo mostrato questa mappa per farvi assaporare (almeno sulla carta) una retrogressione quasi perfetta che metterebbe gran parte del centro-nord sotto la neve, con probabile successivo interessamento anche del sud.

Notate le due zone di vorticità che quasi si toccano: quella più ad ovest (1) che inietta aria umida atlantica, ingrediente principale per la pioggia e la neve; quella più ad est (2) indispensabile per l’aria fredda che garantirebbe un ottimo substrato per le nevicate.

…e l’alta pressione? Beh, sarebbe costretta a sgomberare il campo puntando con decisione verso nord (3), ovvero in direzione dell’unica zona priva di vorticità tra la Scandinavia e l’Islanda.

Ora vi starete chiedendo se questa mappa è attendibile oppure si tratta di una mera invenzione modellistica…

Il run ufficiale del modello americano e per il medesimo lasso temporale (seconda mappa) contempla la presenza dei tre tasselli sopra descritti, ma con una radice altopressoria in mezzo più ostica da rimuovere.

Non neghiamo che questa interazione tra correnti fredde orientali e aria umida atlantica sia “missione quasi impossibile”; tuttavia, sono già alcuni giorni che questa tendenza viene riproposta (seppure a fasi alterne) dalle mappe.

Tutto dipenderà dalla velocità del getto atlantico; qualora questo gigantesco fiume d’aria rallentasse il suo moto, l’impresa retrogressiva guadagnerebbe punti!

Nei prossimi giorni faremo il punto della situazione con conferme o smentite; per il momento vige il monito di mantenere saldamente i piedi per terra…

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La meteorologia è una branca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’atmosfera, con una significant 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 erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era until after la delucidazione delle leggi della fisica e much more especially , il sviluppo del personal computer , enable per la rimedio automatizzata di wonderful {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che importanti scoperte in meteo previsioni state raggiunto .
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] oltre tempo. Various scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere meteo su vicino , 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 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] clima (NWP) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su presente clima circostanze . Anche se 1st tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni sviluppato realistico risultati . Un quantità di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in various countries in tutto il mondo, employing current meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici stessi possono essere impiegati 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 produced ai modelli regionali hanno allowed per significativi miglioramenti nelle previsioni di track e air high quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che succede 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 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. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche contenere 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 creato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più base problema si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È impossibile 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 precise 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 sforzo per quantificare il massiccio quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate dato che gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ottenere utile benefici più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo strategia analizza un numero di previsioni developed con un modello di previsione person o several Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Realmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo 5 giorni, creazione it impossibile per extended – varietà previsioni – quelle create molto di più di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione abilità . Inoltre , le current reti di osservazione hanno una scarsa copertura in alcune regioni, che introduce l’incertezza nello stato iniziale accurate 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 utilizzando un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per creare e le variazioni per lo stato dell’atmosfera. Dagli anni ’90, le previsioni di ensemble sono state impiegate (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 prodotto con un modello di previsione persona da facendo uso di distinte 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- Variety Clima (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state impiegato 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 possibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Program , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting System , uses a approccio identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di individuo regard a single variabile di previsione, come effective come il grado di accordo between various previsioni dentro l’ensemble method , come rappresentato dal loro spread all round . 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] particolari time methods in futuro. Un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per 1 particular 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 stesso modo che molti 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 metodo è chiamato previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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