Meteo: ESTATE 2019, super-CALDO a 40 gradi, ma pure GRANDINE da RECORD. Ecco perché sarà molto PERICOLOSA

Verso un'estate calda, afosa e con fenomeni estremiVerso un’estate calda, afosa e con fenomeni estremiSiamo
pronti ad affrontare un’ESTATE
davvero CALDA e ROVENTE,
oltre che caratterizzata da fenomeni estremi come tornado, trombe
d’aria e grandinate. E’ questo il quadro stagionale che ci viene
presentato dalle ultime emissione modellistiche ad ampio raggio
stagionale: l’ESTATE 2019 sarà
più calda del normale e “pericolosa”. Cosa accadrà?
Scopriamone soprattutto le cause

Partiamo
con l’analizzare Giugno,
che quest’anno partirà con un’Italia spaccata in due. Probabilmente,
stando alla proiezione mensile del primo mese d’Estate, si avrà un inizio con scarse precipitazioni sulle
regioni meridionali, soprattutto quelle del versante Adriatico, a
causa di un richiamo costante di aria calda sub-tropicale dal Nord
Africa. Diverso discorso per il Nord Italia dove avremo temporali,
temperature più fresche e anche fenomeni grandinigeni localmente violenti.

A
Luglio invece il
CALDO AFOSO inizierà a far sul serio. L’anticiclone africano sposterà i suoi
massimi alto-pressori sul Mediterraneo inglobando in modo diretto
anche la nostra penisola che si troverà ad affrontare giornate
difficili dal punto di vista termico con valori oltre i 40°C, su
diverse regioni e sopratutto sulla Pianura Padana e aree interne
delle regioni peninsulari. Attenzione però: la costanza del caldo e
soprattutto la mancanza delle piogge (pericolo di incendi al
Sud Italia)
inizierà a
diventare un’emergenza.

Ad
Agosto oltre alla calura che diventerà opprimente e tropicale (alti tassi di umidità), si
verificheranno fenomeni violenti, specie dopo la seconda decade.
L’arrivo di aria più instabile in quota, scatenerà violente trombe
d’aria e marine, GRANDINE record, e
temporali violentissimi con nubifragi e alluvioni lampo.
Ciò però
non decreterà la fine dell’estate, anzi, anche a settembre non
mancheranno giornate soleggiate e calde.

Nel complesso quindi, avremo un’estate più calda del normale, con picchi di 2/3 oltre la media. Questi fattori potrebbe far pensare che l’ESTATE 2019 possa essere una delle più calde degli ultimi anni.

Fonte

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La meteorologia è una branca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’atmosfera, con una major focus sulla previsione di climate . 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 following weather network di osservazione sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era till right after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specificamente , il sviluppo del computer , permettendo per la risoluzione automatizzata di fantastic {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che considerevoli 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] più di tempo. Different scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima su regionale , 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 parte di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata . 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 presente tempo situazioni . Sebbene 1st tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione pc negli anni ’50 che numerica clima previsioni prodotto realistico benefici . Un numero di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, using current meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati per generare sia breve -termine clima 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 permesso per significativi miglioramenti nelle previsioni di track e air high quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo in modo insoddisfacente nei processi di gestione che succede in una zona ragionevolmente ristretta posizione , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a giorno moderno previsione numerica clima 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 meteo si estende a circa sei giorni. Aspetti che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche incorporare 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 metodi come la MOS (model output statistics) sono state creato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un altro base difficoltà si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È impossibile a risolvere queste equazioni precisamente , e modesto errori crescere 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 corretto input dati 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 fiducia nella previsione, e di ricevere prezioso risultati più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo strategia 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. Molto piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno 5 giorni, produzione it impossibile per longy – range previsioni – quelle made molto 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 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 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 clima – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo strategia {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni sviluppato con un modello di previsione persona da usando diverse parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Starting nel 1992 con le previsioni dell’insieme preparato dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Range 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 raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble System , uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting System , uses a strategia identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato approccio , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di media delle previsioni di persona regard a single variabile di previsione, come well come il grado di accordo among many previsioni dentro l’ensemble method , 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] distinct time actions in futuro. Ancora un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è impiegato 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 contiene il clima che in realtà si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso identico modo che molti previsioni da un singolo modello può essere impiegato a tipo un insieme, many modelli might potrebbe anche essere combinato a generate a una previsione di insieme. Questo strategia è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato strategia . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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