METEO: siamo al MINIMO SOLARE, il giorno con il SOLE FIACCO. Conseguenze per MOLTI mesi in Italia, ecco quali

METEO: siamo al MINIMO SOLARE, il giorno con il SOLE FIACCO. Conseguenze per MOLTI mesi in Italia, ecco quali
Sole al minimo Sole al minimo Le previsioni meteorologiche si avvalgono di modelli matematici, di movimenti isobarici a scala mondiale, di boe, di dati e di tantissime altre cose. Molti, non sono a conoscenza che, il nostro clima può essere monitorato anche dal sole. Si, avete capito bene, dalla stella più luminosa che regola la nostra vita.

Ci sono ancora studi in corso che hanno già dimostrato quanto il sole possa influenzare l’andamento climatico del nostro pianeta, sopratutto il fattore della radiazione, in quanto, secondo questi studi, non è sempre la stessa, anzi, si susseguono picchi e crolli. Quest’ultimi sono caratterizzati da momenti in cui il sole è “silenzioso”, silente, non dà cenni di picchi o altro. Appunto MINIMO. Negli ultimi 11 giorni abbiamo registrato una totale assenza di macchie solari e ciò ci può confermare che siamo nel bel mezzo della fase del “minimo solare”. Il fatto che questi giorni si sia raggiunto il minimo presuppone la conclusione di questo ciclo, denominato “ciclo 24”.

Ma cosa comporta un MINIMO SOLARE? Gli effetti sul clima sono ancora al vaglio degli scienziati e studiosi, che sono comunque già in grado di fornire i primi risultati per quanto riguarda l’andamento climatico sul pianeta terra. Se queste proiezioni venissero confermate nelle prossime ore e nei prossimi giorni è quasi scontato attendersi condizioni spiccatamente invernali, molto più rigide rispetto agli ultimi anni, in cui il riscaldamento troposferico ha fatto parlare di se.

Non escludiamo quindi la possibilità della presenza di aria più fredda del normale alle nostre latitudini tra Febbraio e Marzo, e ripercussioni anche nei prossimi inverni.

if(adv_cm<2){
window._taboola = window._taboola || ;
_taboola.push({mode: 'organic-thumbnails-a', container: 'taboola-below-article-thumbnails', placement: 'Below Article Thumbnails', target_type: 'mix'});
}

if(adv_cm==0){
window._taboola = window._taboola || ;
_taboola.push({mode: ‘thumbnails-a’, container: ‘taboola-below-article-thumbnails-2nd’, placement: ‘Below Article Thumbnails 2nd’, target_type: ‘mix’});
}

if(adv_cm>0){(adsbygoogle = window.adsbygoogle || ).push({});} else document.getElementById(‘gad-nat’).style.display=’none’

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 italiane confronto DOPPIO passa qui
Per le SUPER PREVISIONI DEL TEMPO italiane confronto QUADRUPLO clicca qua
Per le previsioni del tempo globali seleziona qui
Per le previsioni in Europa passa qui
Per le previsioni meteo nazionali clicca qua
Per le previsioni del tempo regionali clicca qui
Per le previsioni del tempo televisive seleziona qui
Per le previsioni meteo sui mari clicca qua
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 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 weather network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico data . Non era till right after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specificamente, 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 significative scoperte in meteo previsioni sono stato 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 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 in mezzo l’atmosfera terrestre e i suoi oceani sono parte 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 principalmente su corrente clima condizioni . Sebbene 1st tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione pc negli anni ’50 che numerica meteo previsioni creato realistico benefici. Un quantità di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, employing esistente meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici stessi 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 created ai modelli regionali hanno permesso per considerevoli miglioramenti nelle previsioni di track e air top quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo in modo insoddisfacente nei processi di gestione che avvengono 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 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. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche includere la densità e buona 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 migliorare 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 non possibile a risolvere queste equazioni specificamente, e modesto errori crescere con il tempo (raddoppiando su ogni singolo 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni accurate a circa 14 giorni anche con completamente preciso input informazioni e un modello perfetto. Inoltre, le equazioni differenziali parziali utilizzate 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 massiccio 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 acquisire benefico benefici più lontano nel futuro che altrimenti raggiungibile. Questo strategia analizza numerose previsioni produced con un modello di previsione individual 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 dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno cinque giorni, creazione it impossibile per longy – range previsioni – quelle create 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 true 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 generare 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 clima – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo approccio {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni progettato con un modello di previsione individuale da occupando diverse parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Beginning nel 1992 con le previsioni dell’insieme preparato dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Range Clima (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state utilizzato 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 fattibile 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 International Ensemble Forecasting Method , uses a strategia riconosciuto 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 concernendo one particular variabile di previsione, come properly come il grado di accordo between various previsioni dentro l’ensemble technique, 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] determinati time actions in futuro. Ancora un altro strumento dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di a single quantità per one particular distinct place. È comune per l’insieme diffuso da pure piccolo a contiene il clima che veramente accade, che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso stesso modo che numerosi previsioni da un singolo modello può essere usato a forma un insieme, numerose modelli may potrebbe anche essere combinato a make a una previsione di insieme. Questo approccio è chiamato previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato strategia. 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 *

*