Ancora tempo VENTOSO sull’Italia, FREDDO in Adriatico e al sud

SITUAZIONE: la corrente da nord che da ieri coinvolge il nostro Paese seguiterà a convogliare aria fredda lungo le nostre regioni adriatiche e soprattutto sul meridione, mentre al nord e sulle regioni centrali tirreniche, diverrà progressivamente più importante l’azione dell’alta pressione, che non solo determinerà tempo buono ma, comprimendo ed avvitando l’aria verso il basso, tenderà a riscaldarla.

EVOLUZIONE: il sud e l’Abruzzo verranno ulteriormente coinvolti da aria fredda nella giornata di mercoledì 13 con risvolti instabili e qualche rovescio anche di tipo nevoso. Altrove l’alta pressione risulterà ancora determinante, garantendo tempo buono. Giovedì l’afflusso freddo si attenuerà, mentre per venerdì un nuovo impulso instabile sempre diretto al sud determinerà precipitazioni sparse, nevose in Appennino oltre i 500-700m. Sul resto del Paese il tempo si manterrà buono.

FINE SETTIMANA: al nord e al centro tempo buono grazie alla protezione offerta dall’alta pressione, al sud e marginalmente sull’Abruzzo ancora tempo variabile ma con pochi fenomeni, in un contesto comunque sempre piuttosto freddo e ventilato.

PROSSIMA SETTIMANA: il tentativo delle correnti atlantiche di sfondare da ovest e di far crollare l’alta pressione sembra al momento destinato ad un parziale successo entro mercoledì 20, quando potrebbe riscontrarsi un peggioramento, più probabili sui versanti occidentali e sulle isole maggiori. Si tratterebbe di un primo passo verso un’ultima decade del mese assai più dinamica. 

FINE MESE: il modello americano conferma tra le righe la possibilità che l’Europa possa essere interessata da un afflusso di aria molto fredda in arrivo dal Polo (o in rientro dalla Russia) negli ultimi giorni del mese di febbraio. Vedremo se l’attendibilità di questa linea di tendenza salirà nel corso dei prossimi giorni. 

OGGI: al nord e al centro bel tempo, ma ancora tempo ventoso, freddo soprattutto in montagna e sulle zone interne, più mite al nord-ovest. Al sud nuvolosità irregolare con residue precipitazioni sulla Sicilia settentrionale e nelle zone interne appenniniche, nevose oltre i 600-700m. Ventoso e freddo, tendenza a temporanea attenuazione dei fenomeni con prevalenza di schiarite. 

DOMANI: al nord e al centro bel tempo, salvo annuvolamenti sull’Abruzzo associati a sporadici rovesci, nevosi a quote molto basse. Al sud flusso freddo con tempo ventoso e variabile, locali rovesci, nevosi a quote molto basse, più probabili sui settori appenninici, sul nord-est della Sicilia e sulla Calabria. 
 

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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 after weather network di osservazione stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico data . Non era until right after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più especially , il miglioramento del laptop , permitting per la risposta automatizzata di great {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli scoperte in clima previsioni state 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 utilizzati per descrivere e prevedere clima su quartiere , 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 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] clima (NWP) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su presente clima condizioni . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni prodotto realistico risultati . Un numero di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in distinct countries in tutto il mondo, using current meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici stessi 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). I miglioramenti created ai modelli regionali hanno allowed per considerevoli miglioramenti nelle previsioni di track e air good quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo in modo insoddisfacente nei processi di gestione che succede in una zona ragionevolmente ristretta , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a contemporaneo previsione numerica clima richiede 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 incorporare 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 metodi come la MOS (model output statistics) sono state creato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un altro fondamentale problema si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È impossibile a risolvere queste equazioni precisamente , e modesto errori crescere con il tempo (raddoppiando su ogni 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni corrette 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 sforzo per quantificare il grande quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state occupate perché gli anni ’90 di support misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere utile benefici più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo strategia analizza multiple previsioni designed con un modello di previsione individual o multiple Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Molto piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno 5 giorni, creazione it impossibile per extended – varietà previsioni – quelle produced altro 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 accurate 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 employing un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per generare 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 tecnica {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni progettato con un modello di previsione persona da utilizzo distinte 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- 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 clima è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti realizzabile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Program , uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting Method , uses a strategia riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato strategia , la previsione di insieme è di solito valutata in termini di tipica delle previsioni di individuo regard 1 variabile di previsione, come properly come il grado di accordo in between various 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] determinati time measures in futuro. Ancora un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per a single distinct place . È comune per l’insieme diffuso da pure piccolo a include il clima che veramente accade , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso identico modo che molti di previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a tipo un insieme, many modelli may potrebbe anche essere combinato a make a una previsione di insieme. Questo metodo è noto come 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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