STOP meteo “Inverno”, irruento anticiclone di blocco. Stallo, durata


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Meteo novità: Europa, settimana molto calda

Ci risiamo, il meteo si ripete! Come accaduto nel mese di dicembre, una vasta cellula anticiclonica si è insediata su parte del Continente e dominerà la circolazione atmosferica sempre sul Vecchio Continente, dapprima sulle nazioni occidentali e poi anche su quelle centro-settentrionali.

Il 2018 è stato il 4° anno più caldo di sempre

L’Italia si verrà a trovare nel bordo orientale dell’anticiclone e questo significa che risentiremo a più riprese di aria fredda artica che in gran parte coinvolgerà le aree orientali europee e quelle balcaniche. L’influenza dell’anticiclone dovrebbe però accrescerci sul nostro Paese attorno a metà mese.

Proiezioni meteo per la primavera: FREDDO o MITE? Le ultimissime

In questa fase l’anticiclone diverrà ancor più possente espandendosi su mezza Europa con roccaforte in posizionamento tra le nazioni centrali del Continente e l’area baltica, ulteriormente rafforzato dal supporto di una massa d’aria calda in quota.

Previsioni meteo settimana: venti freddi da nord, il focus

L’inverno, dopo essersi assopito sulle nazioni occidentali, lascerà strada ad aria molto mite in risalita anche sugli stati settentrionali del Vecchio Continente. Le temperature saliranno ben oltre la norma, con l’anticiclone che farà davvero da scudo alle perturbazioni.

Meteo Nord Ovest Italia, Europa occidentale: acutizzazione anomalie climatiche

Questo promontorio anticiclonico risulterà duraturo, trattandosi di una classica struttura ad omega. Per un cambiamento bisognerà probabilmente attendere i primi giorni della settimana, quando il potente anticiclone perderà un po’ di smalto con massimi in spostamento sul Centro-Est Europa.

Proiezioni meteo verso fine mese: le novità del modello europeo ECWMF

Non è escluso che questo cambiamento possa avere delle ripercussioni anche sull’Italia, dato il possibile ingresso di una saccatura atlantica che potrebbe isolare un vortice ciclonico sul Mediterraneo. Si tratta chiaramente di un’evoluzione ancora poco attendibile, vista l’ampia distanza temporale.

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La meteorologia è una branca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’atmosfera, con una main 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 following climate network di osservazione sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico information . Non era till right after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specificamente , il miglioramento del laptop , permitting per la risposta automatizzata di excellent {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 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 pressione , 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 utilizzati per descrivere e prevedere meteo su vicino , regionale e globale 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 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) usa modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su corrente clima circostanze . Sebbene very first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione laptop negli anni ’50 che numerica clima previsioni prodotto realistico benefici . Un quantità di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in various nations in tutto il mondo, using current meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici molto simili possono essere utilizzati per produrre 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 made 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 ragionevolmente ristretta area , 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 planet } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | energia dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Fattori che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di 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 tattiche 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 impossibile a risolvere queste equazioni specificamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni 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 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 lavoro per quantificare il grande importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate poiché gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere utile risultati più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo approccio analizza multiple previsioni developed 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 piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni 5 giorni, creazione it impossibile per long – varietà previsioni – quelle produced 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 usando un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per generare 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 metodo {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni progettato con un modello di previsione individuale da facendo uso di distinte 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- 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 meteo è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti realizzabile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Method , uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, anche se l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting System , fa uso di a tecnica identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato metodo , la previsione di insieme è di solito valutata in termini di tipica delle previsioni di persona regard 1 variabile di previsione, come well come il grado di accordo among many previsioni dentro l’ensemble program , 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]specifici time measures in futuro. Un ulteriore strumento dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di a single quantità per one particular specifico place . È frequente 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 molto stesso modo che molti previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a tipo un insieme, many modelli may potrebbe anche essere combinato a generate a una previsione di insieme. Questo metodo è nome previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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