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 soon after climate network di osservazione sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico information . Non era until after la delucidazione delle leggi della fisica e much more specificamente , il miglioramento del computer , permitting per la rimedio automatizzata di great {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli scoperte in meteo previsioni sono stato 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. Various scale spaziali sono impiegati per descrivere e prevedere clima su locale , 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 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]meteo (NWP) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su esistente clima circostanze . Sebbene very first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni reso realistico risultati finali . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, employing current 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 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 created ai modelli regionali hanno permesso per importanti miglioramenti nelle previsioni di track e air top quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui 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 necessario a giorno moderno previsione numerica meteo richieste 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. Aspetti che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di la densità e alta qualità di osservazioni impiegato come input per le previsioni, insieme a carenze nei modelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione tattiche 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 cinque 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 impiegate 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 sforzo per quantificare il grande importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate considerando che gli anni ’90 di aid misurano la fiducia nella previsione, e di ricevere utile risultati finali più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo approccio analizza multiple previsioni designed con un modello di previsione person o several 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 offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno 5 giorni, creazione it non possibile per longy – range previsioni – quelle create altro di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione abilità . 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 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 meteo – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo tecnica {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni progettato con un modello di previsione individuale da usando 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- 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 possibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Program , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting Method , uses a strategia riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato strategia , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di individuo regard 1 variabile di previsione, come well come il grado di accordo in between different previsioni dentro l’ensemble technique , come rappresentato dal loro spread all round . 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 steps in futuro. Un ulteriore strumento dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per 1 specifico location . È comune per l’insieme diffuso da anche piccolo a include il clima che veramente accade , 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, many 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 approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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