Analisi Modelli meteo-Gennaio 2023

[downburst]

Concordo con chi dice che Gfs ormai è un modello da ignorare del tutto, almeno il run ufficiale.

[nevetonda]

Concordo con chi dice che Gfs ormai è un modello da ignorare del tutto, almeno il run ufficiale.

Si ma gfs non l'avevano aggiornato con un nuovo modello più preciso ?

[downburst]

Si ma gfs non l'avevano aggiornato con un nuovo modello più preciso ?

A me pare peggiorato ulteriormente dopo l'aggiornamento.
E le statistiche parlano chiaro.

[elz]

Ti rispondo con una domanda non fondata su indici teleconnettivi. Proprio non capisco perchè questo aumento della velocità media della corrente a getto. Mi spiego. Teoricamente la corrente a getto esiste a causa del divario termico tra polo e medie latitudini: l'aria più fredda in corrispondenza delle latitudini polari, comprimendosi per maggiore densità, lascia sopra di sè un buco barico (il VP), che di conseguenza attira correnti meridionali che provano a colmare questa differenza di pressione. Queste correnti però deviano verso est per la forza apparente di Coriolis e si crea questo fiume d'aria, la jet-stream, che delimita i confini del vortice polare. Ora, come sappiamo il Riscaldamento Globale sta provocando un rialzo termico più rapido alle alte latitudini, e questo, riducendo il divario termico tra polo e medie latitudini, dovrebbe indebolire la corrente a getto. Perchè non lo fa??

Questo è valido solo in bassa troposfera, il riscaldamento artico è più forte in superficie quello tropicale è amplificato in alta troposfera, a quote di alta troposfera(oltre i 400-500hpa) il gradiente varia in modo opposto ed è proprio questo il punto ci sono trend opposti, i modelli dicono che vince non di molto il riscaldamento tropicale nelle osservazioni invece c'è un trend nel jet stream atlantico molto più forte.

Il segnale più facilmente rilevabile anche in un periodo (1979-2017 nell'immagine sotto) in cui una tendenza verso la nina ha ridotto i trend tropicali è un aumento dello shear, questo potrebbe essere un cambiamento sistematico indotto dal gw ma c'è anche il trend di lungo termine all'intensificazione del jet.


shear.PNG

[Fabry18]

Talmente forzante l’ese che gfs12 mette quasi la ciambelletta


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[glozzi]

Concordo con chi dice che Gfs ormai è un modello da ignorare del tutto, almeno il run ufficiale.

Perché come ho introdotto ieri domandando se qualcuno ne sapeva di più sugli algoritmi di machine learning, in poche parole ECMFW a differenza di GFS è sceso a compromessi e si è specializzato in modelli numerici della turbolenza, per descrivere la dinamica dell'atmosfera e degli oceani, in poche parole usando algoritmi di machine learning si migliora il sistema di previsione integrato sulla temperatura dell'aria e la velocità del vento vicino alla superficie terrestre.
Praticamente è stato usato il machine learning per correggere a posteriori le previsioni dell'ECMFW e correggere a posteriori e ottimizzare rispetto a 2 variabili specifiche, la T dell'aria a 2 metri di altezza e la velocità del vento a 10 metri di altezza.
Ha impiegato diversi tipi di algoritmi di machine learning, da un "semplice" modello di regressione lineare a quelli più complicati, random forest w una rete neurale. Tutti questi strumenti dopo un allineamento su dati storici, sono stati in grado si migliorare l'accuratezza di temperatura dell'aria e velocità del vento rispetto alle misurazioni effettuate dalle maggiori parte delle stazioni meteorologiche sparse sulla superficie terrestre.
Considerando le previsioni per l'inverno 2020/21 il miglioramento è stato sostanziale si parla di un 15% totale complessivo sia sulle previsioni a breve che medio termine

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[Heinrich]

Gfs conferma in questo run una nuova fase molto sopramedia per metà mese...seguiamo

Perché come ho introdotto ieri domandando se qualcuno ne sapeva di più sugli algoritmi di machine learning, in poche parole ECMFW a differenza di GFS è sceso a compromessi e si è specializzato in modelli numerici della turbolenza, per descrivere la dinamica dell'atmosfera e degli oceani, in poche parole usando algoritmi di machine learning si migliora il sistema di previsione integrato sulla temperatura dell'aria e la velocità del vento vicino alla superficie terrestre.
Praticamente è stato usato il machine learning per correggere a posteriori le previsioni dell'ECMFW e correggere a posteriori e ottimizzare rispetto a 2 variabili specifiche, la T dell'aria a 2 metri di altezza e la velocità del vento a 10 metri di altezza.
Ha impiegato diversi tipi di algoritmi di machine learning, da un "semplice" modello di regressione lineare a quelli più complicati, random forest w una rete neurale. Tutti questi strumenti dopo un allineamento su dati storici, sono stati in grado si migliorare l'accuratezza di temperatura dell'aria e velocità del vento rispetto alle misurazioni effettuate dalle maggiori parte delle stazioni meteorologiche sparse sulla superficie terrestre.
Considerando le previsioni per l'inverno 2020/21 il miglioramento è stato sostanziale si parla di un 15% totale complessivo sia sulle previsioni a breve che medio termine

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Interessantissimo.
Hai la fonte per tutto ciò?

[ElSante]

Mi pare un po' meglio di GFS ecmwf 12 per il peggioramento del 8-9

[Corry]

Perché come ho introdotto ieri domandando se qualcuno ne sapeva di più sugli algoritmi di machine learning, in poche parole ECMFW a differenza di GFS è sceso a compromessi e si è specializzato in modelli numerici della turbolenza, per descrivere la dinamica dell'atmosfera e degli oceani, in poche parole usando algoritmi di machine learning si migliora il sistema di previsione integrato sulla temperatura dell'aria e la velocità del vento vicino alla superficie terrestre.
Praticamente è stato usato il machine learning per correggere a posteriori le previsioni dell'ECMFW e correggere a posteriori e ottimizzare rispetto a 2 variabili specifiche, la T dell'aria a 2 metri di altezza e la velocità del vento a 10 metri di altezza.
Ha impiegato diversi tipi di algoritmi di machine learning, da un "semplice" modello di regressione lineare a quelli più complicati, random forest w una rete neurale. Tutti questi strumenti dopo un allineamento su dati storici, sono stati in grado si migliorare l'accuratezza di temperatura dell'aria e velocità del vento rispetto alle misurazioni effettuate dalle maggiori parte delle stazioni meteorologiche sparse sulla superficie terrestre.
Considerando le previsioni per l'inverno 2020/21 il miglioramento è stato sostanziale si parla di un 15% totale complessivo sia sulle previsioni a breve che medio termine

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Molto interessante. Sai darci qualche link?

[andi]

Di cambiamenti sinottici ce ne sono stati, è inutile negare l'evidenza.
Ti rimando, in proposito, al thread di @Wolf359 che classificava i vari weather regimes con relativa frequenza estrapolata dalle reanalisi dal 1800 al 2020 per ogni stagione.

E' chiaro ed evidente come dal 2010 anche l'inverno sia cambiato drasticamente, con frequenze di pattern che non erano presenti nemmeno negli anni che hai citato della seconda metà del Novecento se non per brevi fasi.

Tutto ciò, a mio parere, è un elemento che va a supporto dell'ipotesi che il GW potrebbe aver anche indotto una modifica sostanziale degli assetti circolatori, non nel senso che sono ormai impossibili ma che semplicemente sono nettamente meno frequenti.
Quel tempo di ritorno di 40-50 anni, per esempio, ora potrebbe non esistere più proprio per il cambiamento dell'assetto termico globale medio, mentre nonostante il trend di fondo del GW negli anni 2000 quei tempi di ritorno erano ancora totalmente nello spettro delle possibilità. Oggi, e ancor peggio tra qualche decennio, potrebbero non esserlo più, se non per qualche stagione (2-3?)

peccato che nel tuo discorso si dia per certo che il GW cambi gli assetti circolatori, tutto da dimostrare. Anche perchè cambiando gli assetti ci sarebbero zone penalizzate (come sono in questi ultimissimi anni l'Europa centroccidentale) e invece zone favorite per irruzioni fredde anche notevoli, vedi est Europa gli ultimi anni e come sempre USA e |giappone.