Super anticiclone in Europa, meteo che cancella Inverno? Si, no


immagine 1 articolo 56179Le anomalie di temperatura previste in Europa per il 15 febbraio

Meteo novità: Europa, settimana molto calda

Se l’Italia è parzialmente interessata da condizioni meteo invernale, questo si deve ad aria fredda d’estrazione artica in scorrimento lungo il perimetro orientale di un esteso promontorio anticiclonico che sta prendendo piede su un’ampia parte dell’Europa.

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

Il promontorio anticiclonico, proteso dal Mediterraneo Occidentale alla Penisola Scandinava, tenderà ulteriormente a rafforzarsi, andando a spostare la sua roccaforte verso l’Europa Centro-Settentrionale, con un maggiore interessamento anche dell’Italia.

Questo rafforzamento del promontorio anticiclonico deriverà dall’afflusso d’aria molto calda sub-tropicale in risalita dal Nord Africa. L’aria così calda salirà fino alle alte latitudini del Continente e da queste parti si avranno le maggiori anomalie in termini di meteo tutt’altro che invernale, a partire da metà settimana.

Le temperature saliranno ben sopra la norma su quasi tutto il Continente, ma in particolare sulle nazioni centro-settentrionali avremo valori anche fino ad 8/10 gradi più elevati rispetto alle medie tipiche del periodo di metà febbraio.

Per quanto concerne l’Italia, le temperature al di sopra della media riguarderanno il Nord e le aree del versante tirrenico, in particolare per i valori massimi. Caldo più anomalo sulle alture, specie sulle Alpi, anche perchè l’aria molto calda si troverà soprattutto in quota.

La presenza così ingombrante dell’anticiclone, già pienamente protagonista nel mese di dicembre, è facilitata dall’indice NAO che permane positivo. Solo nel corso della prossima settimana l’anticiclone inizierà ad indebolirsi.

Si avvierà una fase di meteo più dinamica e quindi bisognerà attendere l’ultima parte di febbraio per eventuali nuovi rigurgiti invernali. Ma di certo quest’anticiclone giocherà un ruolo da protagonista nell’inibire l’inverno europeo sul più bello e addirittura dare la parvenza di una primavera precoce, dopo un gennaio che era stato scoppiettante.

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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 after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più especially , il miglioramento del computer , enable per la rimedio automatizzata di excellent {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli scoperte in meteo previsioni erano raggiunto . I fenomeni meteorologici sono eventi osservabili climatici che sono spiegati dalla scienza della meteorologia. 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La previsione numerica [wpts_spin] clima (NWP) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su presente tempo situazioni . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione pc negli anni ’50 che numerica meteo previsioni prodotto realistico risultati . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, using current clima 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 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). 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In un lavoro per quantificare il grande importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate dato che gli anni ’90 di support misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere utile risultati più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo approccio analizza numerose previsioni create 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 offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno cinque giorni, generazione it impossibile per long – 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 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 utilizzando 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 approccio {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin]multiple previsioni progettato con un modello di previsione persona da usando varie 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 Weather (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state impiegato a support definisce l’incertezza di previsione e estende la finestra in cui la previsione numerica meteo è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Method , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Program , utilizes a metodo noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato approccio , la previsione di insieme è normalmente valutata in termini di media delle previsioni di individuo concernendo 1 variabile di previsione, come nicely come il grado di accordo among many previsioni dentro l’ensemble program , 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] determinati time measures in futuro. Uno più strumento esattamente dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di one quantità per one particular certain place . È comune per l’insieme diffuso da pure piccolo a contiene 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 di previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a tipo un insieme, multiple modelli might potrebbe anche essere combinato a create a una previsione di insieme. Questo strategia è noto come 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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