Meteo freddo storico in Giappone

CRONACHE METEO: sono i record di freddo che sono stati superati nei giorni scorsi sulla Penisola di Hokkaido, che è stata battuta da una gelida corrente proveniente dalla Siberia, con isoterme da record di freddo che non erano mai state raggiunte per lo men0 negli ultimi 70 anni.

Meteo novità: Europa, settimana molto calda

Sono state ben 10 le stazioni che hanno raggiunto i nuovi record storici di freddo, e, stavolta, si è superata la barriera dei -30°C.

Nuova Zelanda, boschi in fiamme: il peggior incendio da oltre 60 anni

Una temperatura minima di -30,7°C è stata infatti raggiunta ad Akankohan, -29,8°C a Taiki, -29,6°C ad Obihiroizumi, ed infine -27,0°C sono stati registrati a Memanbetsu.

Chitose è una località nella parte meridionale dell’Isola di Hokkaido, ed è molto grande, con quasi 100 mila abitanti, e sede del grande aeroporto internazionale di Hokkaido.

La sua altezza è di soli 27 metri sul livello del mare.

Nella giornata del 7 Febbraio la temperatura minima è scesa fino ad un valore di -25,3°C, record per tale località in questo mese.

Le temperature sono poi rimaste rigide nei giorni successivi, con minime attorno ai -18°C e massime di -4°C, con nevicate a giorni alterni.

Il clima proseguirà rigido anche nei prossimi giorni, sull’Isola giapponese, pur attenuandosi lievemente.

Nella foto, Chitose innevata.


immagine 1 articolo 56177

Fonte

Segui i nostri aggiornamenti su Facebook e Twitter:

Follow Us on Facebook Follow Us on Twitter

www.la-meteo.it

la-meteo.it

Per le SUPER PREVISIONI DEL TEMPO nazionali confronto DOPPIO passa qui

Per le SUPER PREVISIONI italiane confronto QUADRUPLO seleziona qui

Per le previsioni del globo clicca qui

Per le previsioni europee clicca qui

Per le previsioni del tempo nazionali clicca qua

Per le previsioni della tua regione passa qui

Per le previsioni in TV passa qui

Per le previsioni meteo del moto ondoso passa qui

Per l’altezza della neve clicca qui

www.la-meteo.it
la-meteo.it

Ti potrebbero interessare anche:

 

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 after climate network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era until soon after la delucidazione delle leggi della fisica e more specialmente , il sviluppo del personal computer , enable per la risoluzione automatizzata di fantastic {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che significative scoperte in clima 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 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] più di tempo. Diverse scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima 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 parte di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata programma . 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 tempo circostanze . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione pc negli anni ’50 che numerica meteo previsioni creato realistico risultati finali . Un quantità di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, using esistente meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati per creare 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 made ai modelli regionali hanno allowed per considerevoli miglioramenti nelle previsioni di track e air good quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che si verificano in una zona ragionevolmente ristretta area , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi essenziale a giorno moderno previsione numerica clima esigenze alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel planet } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | energia dei supercomputer, la previsione talento dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Variabili 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 strategie come la MOS (model output statistics) sono state sviluppato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più fondamentale dilemma si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni esattamente , e piccolo errori sviluppare 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 perfettamente preciso input informazioni e un modello perfetto. Inoltre, le equazioni differenziali parziali utilizzate nel modello avere 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 grande importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate perché gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di acquisire benefico risultati più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo metodo analizza multiple previsioni designed 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. Realmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo cinque giorni, creazione it non possibile per extended – range previsioni – quelle made molto 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 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 employing un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per produrre indica 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 approccio {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni sviluppato con un modello di previsione persona da occupando varie 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- Variety Weather (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state utilizzato a aid 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 , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, anche se l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Program , uses a metodo identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato metodo , la previsione di insieme è di solito valutata in termini di media delle previsioni di individuo regard 1 variabile di previsione, come properly come il grado di accordo between una varietà di 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 measures in futuro. Ancora un altro strumento dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per 1 distinct location . È tipico 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 previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a tipo un insieme, multiple modelli may potrebbe anche essere combinato a produce a una previsione di insieme. Questo approccio è chiamato previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *

*