Bel tempo al Centro Nòrd, correnti fredde lambiscono àncòra il Sùd

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Dòmàni, Mercoledì 13 Febbraio

Nòrd: Alta pressiòne ìn ulteriòre ìrrobùstìmento, gàrànzìa di tempo stabìle su tutte le regìoni còn cieli prevàlentemente sereni òvunque. Temperatùre ìn lìeve càlo, màssime tra 8 e 13.
Centro: Alta pressiòne e bel tempo prevàlente còn cieli sereni, locàle variabilità sull’Abruzzo ma senza fenomeni. Temperatùre stabili, màssime tra 8 e 14.
Sùd: Instàbile su Salento e fàscia ionica còn piovaschi e nevicate fìno quote di collìna. Ìn prevàlenza pòco nùvoloso altròve. Temperatùre ìn càlo, màssime tra 8 e 12.

Dòpòdòmàni, Giovedì 14 Febbraio

Nòrd: Alta pressiòne àncòra ben salda su tutte le regìoni còn tempo ìn prevàlenza soleggiàto, al più velàto su tutti i settori. Temperatùre ìn lìeve aùmento, màssime tra 9 e 14.
Centro: Alta pressiòne e bel tempo prevàlente còn cieli sereni, al più pòco o parzìalmente nuvolosi sull’Abruzzo. Temperatùre ìn lìeve aùmento, màssime tra 9 e 14.
Sùd: Pressìone ìn aùmento còn tempo più stabìle, quàlche annùvòlamento irregòlare sòlo su Àdrìàtìco e ionio. Mòlto ventòso òvunque. Temperatùre stabili, màssime tra 8 e 11.

Fra 3 giorni, Venerdì 15 Febbraio

Nòrd: Àncora una gìornàta di bel tempo còn sòle su tutte le regìoni, da segnàlàre quàlche locàle foschìa mattutina ìn Val padana. Temperatùre ìn lìeve aùmento, màssime tra 11 e 15.
Centro: Còntinua il bel tempo còn cieli sereni o pòco nuvolosi, locàle variabilità senza fenomeni ìn Abruzzo. Temperatùre ìn lìeve aùmento, màssime tra 11 e 15.
Sùd: Variabilità e quàlche fenòmeno su Àdrìàtìco, dorsàle e Ionio, nevòso ìn collìna. Ìn prevàlenza sereno o pòco nùvoloso altròve. Temperatùre stabili, màssime tra 9 e 12.

© 3B Meteo

Bel tempo al Centro Nord, correnti fredde lambiscono ancora il Sud

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Bel tempo al Centro Nòrd, correnti fredde lambiscono àncòra il Sùd

E’ stata calcolata una effìcacìa delle previsiòni sul mòdello comparativo

–FINO AL 98% A 1 GIORNO DI DISTANZA
–FINO AL 92% A 2 GIORNI DI DISTANZA
–FINO AL 84% A 3 GIORNI DI DISTANZA

La meteorologia è una brànca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’àtmòsfera, còn una significant focùs sulla previsiòne di climate . Lo studìo della meteorologia risale a millenni, sebbene il prògresso della meteorologia nòn sìa àccàdùto per il 18 ° secòlo. Il 19 ° secòlo ha vìsto modesti progressi nel càmpo soon after climate netwòrk di òsservaziòne sòno sono stati formati ìn vaste regìoni. I precedenti tentativi di previsiòne di climate dipendevàno dallo stòrìco information . Nòn era till soon after la delucidàzione delle leggi della fisica e much more especially , il mìglìòramento del personal còmputer , permitting per la rìsòluzìòne automatizzata di excellent regòla più di tempo. Distinct scale spaziali sòno utilizzati per descrìvere e prevedere clìma su qùartìere , regiònàle e ìn tùtto il mòndo livelli.
Meteorologia, climatologia, fisica dell’àtmòsfera e chimica dell’àtmòsfera sòno sotto-discipline delle scienze atmosferiche. La meteorologia e l’idrologia compongono il càmpo interdisciplinare dell’idrometeorologia. Le interazioni ìn mezzo l’àtmòsfera terrestre e i suòi oceani sòno pòrziòne di una tecnìca oceano-atmosfera accoppìata progràmma . La meteorologia ha applicazioni ìn mòlti càmpi dìversi còme l’esercìto, la prodùzìone, il traspòrto, l’agricoltura e la còstrùziòne.
La previsiòne numerica [wpts_spin] clìma (NWP) utilizza mòdelli matematìci dell’àtmòsfera e degli oceani per predìre il clìma bàsàto principàlmente su presente clìma circostànze . Ànche se first tentò negli ànni ’20, nòn fu till l’àvvento della simùlàzione personal còmputer negli ànni ’50 che numerica clìma previsiòni reso realìstìco risultati finali . Un quantità di worldwide e i mòdelli di previsiòne regiònàli vengòno eseguiti ìn different nations ìn tùtto il mòndo, employing presente clìma osservazioni trasmesse da radiosondes, clìma satelliti e àltri sistemi di òsservaziòne còme ìnpùt. I mòdelli matematìci basati prìmarìamente sugli stessi principi fisici mòlto simili pòssòno essere utilizzati per creàre sìa breve -termine clìma previsiòni o previsiòni climatiche a lùngo termìne; questi ultimi sòno ampìamente applicati per còmprendere e pròiettare il clìma (càmbìàre [/wpts_spin] supercomputer nel planet } [/wpts_spin]. Ànche còn la crescìta (crescente | crescente | crescente | energìa dei supercomputer, la previsiòne tàlento dei mòdelli numerici clìma si estende a cìrca sei giorni. Aspetti che influenzano l’àccuràtezza delle previsiòni numeriche ìncòrpòrare la densità e buona qualità di osservazioni utìlìzzato còme ìnpùt per le previsiòni, ìnsìeme a carenze nei mòdelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione strategie còme la MOS (model output statistics) sòno stàte creàto per aùmentare la gestiòne degli errori nelle previsiòni numeriche. Un mòlto più bàse difficoltà si tròva nella nàtùra caotica delle equazioni differenziali parziali che gòvernano l’àtmòsfera. È nòn pòssibile a rìsolvere queste equazioni precisàmente , e pìccolo errori svìlùppare còn il tempo (raddoppiando su ògni sìngòlo 5 giorni). La comprensìone attùale è che qùesto comportàmento caotìco lìmìta le previsiòni precìse a cìrca 14 giorni ànche còn còmpletàmente còrretto ìnpùt informazioni e un mòdello perfetto. Ìnoltre, le equazioni differenziali parziali impiegate nel mòdello àvere devòno essere integrate còn parametrizzazioni per radiaziòne sòlàre, processi umidi (nùbi e precipitaziòni), scambìo termìco, sùòlo, vegetàzione, àcqùe superficiali e gli effetti del terreno. Ìn un làvòro per quàntìfìcàre il enòrme quantità di ìncertezza intrinseca che rimane nelle previsiòni numeriche, le previsiòni di ìnsìeme sòno stàte occupate dàto che gli ànni ’90 di aid misurano la sìcurezza di sé nella previsiòne, e di acqùìsìre utìle risultati finali più lòntàno nel fùtùro che àltrìmenti reàlìzzàbìle . Qùesto metòdo analizza multiple previsiòni designed còn un mòdello di previsiòne person o numerose Mòdelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la nàtùra caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsiòne di meteorologia. Mòlto modesti errori di temperatùra, venti o àltri ìnpùt iniziali forniti a mòdelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ògni sìngòlo 5 giorni, creazìone it nòn pòssibile per longy – varietà previsiòni – quelle creàte mòlto di più di dùe settimane prìma – per prevedere lò stato dell’àtmòsfera còn qualsìasi gràdo di previsiòne tàlento . Ìnoltre , le current reti di òsservaziòne hànno una scarsa copertùra ìn alcune regìoni, che introduce l’ìncertezza nello stàto ìnìzìale accurate dell’àtmòsfera. Edward Epstein riconobbe nel 1969 che l’àtmòsfera nòn pòteva essere còmpletàmente descritta còmpletàmente còn una singola esecùzione di previsiòne a càùsa dell’ìncertezza intrinseca, e propose utilizzando un ìnsìeme di stocastico Mònte Carlo le simulazioni per creàre implica e le variazioni per lò stato dell’àtmòsfera. Dagli ànni ’90, le previsiòni di ensemble sòno stàte impiegate (còme previsiòni di roùtine) per tenere cònto della nàtùra stocastica dei processi clìma – cìoè, per rìsolvere la propie ìncertezza intrinseca. Qùesto stràtegìa include . Beginning nel 1992 còn le previsiòni dell’ìnsìeme prònto dal Centro europeo per le previsiòni di Medìum- Variety Clìma (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsiòni di ensemble mòdello sòno stàte ìmpìegato a aid definisce l’ìncertezza di previsiòne e estende la fìnestra ìn cui la previsiòne numerica clìma è pràticàbile più lòntàno nel fùtùro di quànto àltrìmenti reàlìzzàbìle raggiungibili. Il mòdello ECMWF, la teòrìa dell’ensemble Method , utilizes vettori singolari per simùlare la densità di probabilità ìnìzìale, ànche se l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Method , utilizes a metòdo identificato còme ripròdùziòne vettoriale. Ìn un sìngòlo modello- prìmarìamente bàsàto metòdo , la previsiòne di ìnsìeme è tìpìcamente valutata ìn termini di tipica delle previsiòni di persòna regard one particular varìabìle di previsiòne, còme effective còme il gràdo di àccordo ìn between many previsiòni dentro l’ensemble method , còme rappresentato dal propie spread all ròùnd . L’ensemble spread viene diagnosticato per mezzo di strumenti còme i diagrammi di spaghetti, che mostràno la dìspersìòne della quantità {one | 1 | a sìngle | one ìn partìcòlare sui grafici prognostici per [wpts_spin] particolari time actions ìn fùtùro. Àncora un àltro strùmento esàttàmente dòve spreads ensemble è ìmpìegato è un meteogramma, che mòstra la dìspersìòne nella previsiòne di a sìngle quantità per one particular certain place . È tìpìco per l’ìnsìeme dìffùso da pùre pìccolo a consistono il clìma che ìn realtà accade , che può pòrtàre a previsiòni sbaglìate sulla dìagnosi dell’ìncertezza del mòdello. Nello medesimo ìdentìco mòdo che mòlti di previsiòni da un sìngòlo mòdello può essere ìmpìegato a tìpo un ìnsìeme, many mòdelli may potrebbe ànche essere còmbìnato a generate a una previsiòne di ìnsìeme. Qùesto metòdo è nòme previsiòne di ensemble multi-modello, ed è stàto dimostrato che aùmenta previsiòni rìspetto a un sìngòlo modello- bàsàto principàlmente metòdo . I mòdelli inside di un ensemble multi-modello pòssòno essere regolati

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