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.

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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 weather network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico information . Non era till soon after la delucidazione delle leggi della fisica e much more specialmente , il miglioramento del laptop , permettendo per la rimedio 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 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. Diverse scale spaziali sono impiegati per descrivere e prevedere clima su quartiere , regionale e in tutto il mondo 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 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 esistente tempo situazioni . Sebbene 1st tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni sviluppato realistico benefici . Un quantità di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, using esistente meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati per produrre sia veloce -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 made ai modelli regionali hanno permesso per considerevoli miglioramenti nelle previsioni di track e air quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui 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 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 | potenza 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 qualità di osservazioni usato 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 sviluppato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un altro fondamentale problema 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 singolo 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni corrette a circa 14 giorni anche con completamente preciso input dati 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 grande 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 sicurezza di sé nella previsione, e di acquisire prezioso benefici più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo metodo analizza multiple previsioni create con un modello di previsione person o numerose Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Molto modesti errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni 5 giorni, creazione it non possibile per extended – range previsioni – quelle create 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 usando 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 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]multiple previsioni sviluppato con un modello di previsione individuale da utilizzo diverse parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Beginning nel 1992 con le previsioni dell’insieme pronto dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Variety Weather (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 , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, anche se l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Technique , uses a tecnica riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato metodo , la previsione di insieme è tipicamente valutata in termini di tipica delle previsioni di individuo concernendo 1 variabile di previsione, come nicely come il grado di accordo among una varietà di previsioni dentro l’ensemble technique , come rappresentato dal loro spread general . 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] distinct time methods in futuro. Un ulteriore strumento dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di one quantità per one particular particular location . È frequente per l’insieme diffuso da anche piccolo a incorpora il clima che in realtà accade , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso molto stesso modo che numerosi previsioni da un singolo modello può essere usato a forma un insieme, numerose modelli might potrebbe anche essere combinato a generate 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 principalmente metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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