Video Meteo STRAT WARMING sul Mediterraneo, effetti sino a Marzo

Meteo: cambia tutto, aria fredda, ma non solo

Che le condizioni meteo del nostro Emisfero siano influenzato anche dallo Strat Warming è un fattore climatico di comportamento con prove consolidate. Confermano questa tesi scienziati e centro meteo nazionali e internazionali.

METEO con Alta Pressione che attira aria fredda. Gelate

Tuttavia, il termine Strat Warming viene impropriamente associato al concetto “nevicherà e verrà il Buran in Italia”. Ma non solo, si continua a sostenere che l’Inverno non sia mai iniziato, che questa è Primavera nel vero senso della sua definizione.

METEO sino al 23 Febbraio, colpi di scena a non finire

Sembrano essere inutili le nostre precisazioni che ogni volta che ne parliamo indicano lo Strat Warming come un indice predittivo di possibili eventi di freddo nel nostro Emisfero, il quale è ampio la metà del Pianeta, e che non è possibile individuare dove farà freddo e se lo farà, anche se poi ci sono aree a maggior rischio gelo come l’Asia ed il Nord America.

Lo Strat Warming, e ciò va comunque sottolineato, quando avviene intenso e si propaga verso la Troposfera, può modificare la direzione dei venti e invertirli. Quindi in Europa al posto dei venti oceanici possono soffiare quelli dalla Russia, che d’Inverno sono gelidi. Ma ciò avviene sempre meno di rado.

Lo Strat Warming che si sta formando nel Mediterraneo è abbastanza debole, e nel corso dei prossimi giorni, come noterete dal video, si estenderà al Medio Oriente e l’Asia orientale intensificandosi.

Lo Strat Warming per circa 60% delle volte tende a influenzare la Troposfera, ovvero quella parte di atmosfera dove si verificano i fenomeni atmosferici.

Per l’evento di cui parliamo non ci aspettiamo eventi eclatanti in Europa, anche se siccome l’Inverno non è finito, tali fenomeni potrebbero innescare una marcata variabilità e colpi di coda invernali nella prossima ormai vicina Primavera, i quali sono talvolta anche di maggior effetto del freddo invernale.


immagine 1 articolo 56168

Lo Strat Warming che c’era stato un mese fa è la probabile causa del gelo estremo che interessa il Nord America, del gelo che con tempeste di neve si sono spinti sino al nord dell’India (aree montuose del Tibet), così come le coste orientali asiatiche con la neve che ha raggiunto anche Tokyo. I suoi effetti non volgono affatto al termine, infatti per almeno 2 settimane ancora, il nostro Emisfero avrà ondate di gelo intense.

Lo Strat Warming non è una fake news, perché non nevica a casa nostra, ma una condizione atmosferica che viene studiata sempre più, in specie in quei Paesi del Pianeta dove si è molto vulnerabili alle ondate di gelo.

L’Europa, o parte di essa, non può essere interessata da ondate di gelo come quelle nordamericane, tuttavia sicuramente dal Buran, ma tale evento è divenuto più raro che nel passato, quanto, tuttavia, ci furono decadi con Inverni più miti poi seguiti da altri periodi freddi.

Il meteo terrestre è soggetto a quello che è chiamato fluttuazione del clima.

Fonte

Segui i nostri aggiornamenti su Facebook e Twitter:

Follow Us on Facebook Follow Us on Twitter

www.la-meteo.it

la-meteo.it

Per le SUPER PREVISIONI METEO italiane confronto DOPPIO passa qui

Per le SUPER PREVISIONI METEO in Italia confronto QUADRUPLO clicca qui

Per le previsioni del globo seleziona qui

Per le previsioni d’Europa seleziona qui

Per le previsioni del tempo in Italia seleziona qui

Per le previsioni del tempo regionali passa qui

Per le previsioni TV seleziona qui

Per le previsioni sui mari clicca qua

Per l’altezza della neve passa qui

www.la-meteo.it
la-meteo.it

Ti potrebbero interessare anche:

 

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 following climate network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico information . Non era till soon after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specificamente , il sviluppo del personal computer , permettendo per la rimedio automatizzata di wonderful {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che significative 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] più di tempo. Different scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere meteo 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 componente 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] clima (NWP) fa uso di 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 till l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni prodotto realistico benefici . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, using use esistente 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 generare 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 produced ai modelli regionali hanno permesso per sostanziali miglioramenti nelle previsioni di track e air top quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo in modo insoddisfacente nei processi di gestione che si verificano in una zona ragionevolmente ristretta , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi richiesto a moderno previsione numerica clima richieste alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel world } [/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. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche contenere la densità e alta qualità di osservazioni usato 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 creato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più 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 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni accurate a circa 14 giorni anche con perfettamente 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 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 ottenere benefico benefici più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo strategia analizza numerose previsioni developed 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. Incredibilmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo 5 giorni, generazione it impossibile per long – varietà previsioni – quelle create molto di più 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 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 creare 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 meteo – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo metodo {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] un numero di previsioni prodotto con un modello di previsione persona da occupando 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- Variety Clima (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state utilizzato a support definisce l’incertezza di previsione e estende la finestra in cui la previsione numerica clima è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble System , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting System , fa uso di a metodo identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia , la previsione di insieme è tipicamente valutata in termini di media delle previsioni di persona concernendo a single variabile di previsione, come nicely come il grado di accordo between una varietà di previsioni dentro l’ensemble method , come rappresentato dal loro spread general . 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]specifici time measures in futuro. Uno più strumento dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di a single quantità per one certain place . È comune per l’insieme diffuso da pure piccolo a contiene il clima che in realtà accade , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso stesso modo che numerosi previsioni da un singolo modello può essere impiegato a tipo un insieme, many 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 strategia . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *

*