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 right after weather network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico data . Non era until right after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specialmente , il miglioramento del laptop , permitting per la risposta automatizzata di wonderful {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che importanti scoperte in clima previsioni erano 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 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] oltre tempo. Different scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere meteo su vicino , 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 elemento 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 principalmente su corrente clima circostanze . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione pc negli anni ’50 che numerica clima previsioni prodotto realistico benefici . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, using esistente clima osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici molto simili possono essere utilizzati per produrre 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 made ai modelli regionali hanno allowed per sostanziali miglioramenti nelle previsioni di track e air high quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo in modo insoddisfacente nei processi di gestione che si verificano in una zona relativamente ristretta posizione , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a contemporaneo previsione numerica meteo richiede alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel globe } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | energia dei supercomputer, la previsione talento dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Fattori che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di la densità e 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 sviluppato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più base dilemma si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È impossibile a risolvere queste equazioni esattamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni 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 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 aid misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di acquisire prezioso benefici più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo approccio analizza multiple previsioni designed con un modello di previsione individual o un numero di Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Incredibilmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni cinque giorni, creazione it non possibile per extended – varietà previsioni – quelle made molto di più 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 employing un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per creare implica 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 individuale da utilizzo 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- 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 possibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Technique , uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, anche se l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Method , utilizes a approccio noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato metodo , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di media delle previsioni di individuo concernendo 1 variabile di previsione, come properly come il grado di accordo among different previsioni dentro l’ensemble method , 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 steps in futuro. Uno più strumento esattamente dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per a single certain place . È tipico per l’insieme diffuso da anche piccolo a include il clima che in realtà accade , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso molto stesso modo che molti previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a forma un insieme, numerose modelli might potrebbe anche essere combinato a produce a una previsione di insieme. Questo strategia è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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