MODELLO EUROPEO: anticiclone alla riscossa ma forse un cambiamento a lungo termine

Una nuova figura di alta pressione dalla Penisola Iberica e dalla vicina Francia, è pronta a conquistare il bacino centrale del Mediterraneo, riportando dalla seconda metà della settimana, condizioni di tempo più stabile e soleggiato anche sul nostro Paese. Nella giornata odierna, martedì 12 febbraio, le condizioni atmosferiche appaiono già migliorate su gran parte delle regioni centrali e settentrionali mentre residui annuvolamenti hanno insistito sulle regioni del Mezzogiorno. Nei prossimi giorni la nuvolosità sul nostro Paese risulterà nel complesso scarsa e le temperature previste in graduale, inesorabile aumento soprattutto in quota e sulle regioni settentrionali. Entro il prossimo sabato 16 febbraio, il modello europeo ipotizza temperature vicine alla soglia dei +10°C alla quota di circa 1500 metri sulle regioni del nord, un picco elevato di temperatura che contribuirà ad innalzare lo zero termico sin oltre in 3000 metri.

Il nuovo anticiclone porterà un anticipo di primavera anche sull’Europa; previsti picchi di mitezza con valori termici superiori ai +10°C su Francia, Germania, Paesi Bassi, Inghilterra del sud. Il soleggiamento soprattutto tra mercoledì e domenica prossima, risulterà buono anche su queste regioni d’Europa.

Un graduale declino dell’alta pressione viene ipotizzato dal modello europeo con l’inizio della prossima settimana (lunedì 18, martedì 19). Già da un paio di aggiornamenti viene dato risalto allo sviluppo di una circolazione di bassa pressione con perno sull’Europa occidentale (Penisola Iberica) con nuvolosità in aumento soprattutto al nord, la Sardegna e le regioni del versante tirrenico. Infine spingendo il nostro sguardo a lunghissimo termine, viene ipotizzato persino il rinforzo dell’alta pressione sull’oceano Atlantico, con tendenza a nuovo raffreddamento delle temperature sull’Europa centrale ed orientale. Forse l’ultimo colpo di coda dell’inverno che precede la primavera? (da confermare).  

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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 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 stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico information. Non era until after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specialmente , il miglioramento del laptop, 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 significative scoperte in meteo previsioni state 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] più di tempo. Diverse scale spaziali sono impiegati per descrivere e prevedere meteo 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 porzione 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]meteo (NWP) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su esistente tempo condizioni . Anche se 1st tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni reso realistico risultati finali . Un quantità di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, using use current meteo 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 impiegati 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 produced ai modelli regionali hanno permesso per importanti miglioramenti nelle previsioni di track e air good quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo in modo insoddisfacente nei processi di gestione che succede in una zona relativamente ristretta posizione, come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi essenziale a contemporaneo previsione numerica meteo esigenze alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel planet} [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | potenza dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Variabili 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 creato per migliorare 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 non possibile a risolvere queste equazioni precisamente , e piccolo errori crescere con il tempo (raddoppiando su each cinque giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni corrette a circa 14 giorni anche con perfettamente preciso input dati 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 lavoro per quantificare il grande importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state occupate perché gli anni ’90 di support misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di acquisire utile risultati più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo strategia analizza un numero di previsioni create con un modello di previsione person o multiple Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Estremamente modesti errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno 5 giorni, creazione it non possibile per long – varietà 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 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 usando un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per produrre 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 clima – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo strategia {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] un numero di previsioni prodotto con un modello di previsione persona da usando distinte 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 Clima (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 clima è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti possibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble System , uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, anche se l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Method , uses a tecnica riconosciuto 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 one particular variabile di previsione, come properly come il grado di accordo in between una varietà di previsioni dentro l’ensemble system , 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]specifici time actions in futuro. Uno più strumento dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per one particular certain location . È comune per l’insieme diffuso da pure piccolo a include il clima che veramente si verifica , 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, multiple modelli might potrebbe anche essere combinato a make a una previsione di insieme. Questo metodo è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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