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 nazionali confronto DOPPIO seleziona qui

Per le SUPER PREVISIONI DEL TEMPO italiane confronto QUADRUPLO clicca qua

Per le previsioni meteo del mondo seleziona qui

Per le previsioni del tempo d’Europa passa qui

Per le previsioni del tempo nazionali clicca qui

Per le previsioni del tempo regionali seleziona qui

Per le previsioni meteo TV clicca qui

Per le previsioni meteo sui mari seleziona qui

Per l’altezza della neve clicca 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 major 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 climate network di osservazione stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era until following la delucidazione delle leggi della fisica e more especially , il miglioramento del personal computer , permettendo per la rimedio automatizzata di excellent {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che significative scoperte in meteo previsioni erano 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] oltre tempo. Diverse 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 componente di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata metodo . 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 tempo situazioni. Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni reso realistico risultati . Un numero di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, employing presente clima osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati 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 allowed per sostanziali miglioramenti nelle previsioni di track e air high quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che avvengono in una zona relativamente ristretta area , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi richiesto a giorno moderno previsione numerica clima 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. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche includere la densità e alta qualità di osservazioni utilizzato 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 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 specificamente, e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni cinque giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni precise a circa 14 giorni anche con perfettamente preciso input dati e un modello perfetto. Inoltre, le equazioni differenziali parziali utilizzate 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 quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate considerando che gli anni ’90 di help misurano la fiducia nella previsione, e di acquisire benefico risultati più lontano nel futuro che altrimenti possibile . 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. Realmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno cinque giorni, produzione it impossibile per longy – range previsioni – quelle made molto 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 correct 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 facendo uso di un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per creare 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 clima – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo strategia {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni sviluppato con un modello di previsione persona da utilizzo diverse 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 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 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 International Ensemble Forecasting Method , utilizes a tecnica riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato metodo , la previsione di insieme è di solito valutata in termini di media delle previsioni di individuo concernendo one variabile di previsione, come effective come il grado di accordo among different previsioni dentro l’ensemble system , 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] particolari 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 one particular distinct location . È comune per l’insieme diffuso da anche modesto a contiene il clima che veramente si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso identico modo che molti previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a forma un insieme, un numero di modelli may potrebbe anche essere combinato a make a una previsione di insieme. Questo strategia 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

Lascia un commento

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

*