Bufera di grandine su Roma, video meteo


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Video meteo: perturbazione al Sud, ma arriva aria fredda

L’ingresso irruento d’aria fredda in quota, al seguito della perturbazione che fatta rotta verso il Sud Italia, ha causato nel primo pomeriggio un rovescio temporalesco sulla Capitale, risultando localmente violento con la caduta anche di consistente chicchi di grandine.

Meteo: cambia tutto, aria fredda, ma non solo

Non è da prendere come segnale di primavera, considerando che la grandine è un fenomeno tipicamente delle stagioni più calde. La grandine è stata proprio generata dai contrasti innescati dal passaggio del nucleo d’aria fredda in quota.

La grandine caduta è stata costituita di chicchi piccoli, come di rado avviene in questo periodo. In qualche quartiere la grandine è caduta in modo così abbondanti, da imbiancare le strade e creare qualche disagio al traffico. Nulla a che fare conla maxi grandinata dello scorso autunno.

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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 following weather network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico information . Non era until right after la delucidazione delle leggi della fisica e much more especially , il miglioramento del personal computer , enable per la risposta automatizzata di fantastic {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli scoperte in clima 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 pressione , 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. Different scale spaziali sono impiegati per descrivere e prevedere clima su regionale , regionale e internazionale 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 parte 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) usa modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su presente tempo situazioni . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni creato realistico benefici . Un quantità di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in various nations in tutto il mondo, using presente 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 impiegati per creare 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 created 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 succede in una zona relativamente ristretta area , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi essenziale a contemporaneo previsione numerica meteo richieste 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 meteo si estende a circa sei giorni. Fattori che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di 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 tecniche come la MOS (model output statistics) sono state creato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un altro base problema si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È impossibile a risolvere queste equazioni precisamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni singolo 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni precise a circa 14 giorni anche con completamente preciso input dati e un modello perfetto. Inoltre, le equazioni differenziali parziali impiegate 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 enorme importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate perché gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di acquisire utile risultati più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo strategia analizza multiple previsioni create con un modello di previsione person o multiple 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 ogni singolo 5 giorni, generazione it non possibile per long – varietà previsioni – quelle produced molto più di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione abilità . In aggiunta , 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 employing 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 tecnica {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] un numero di previsioni progettato con un modello di previsione individuale 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 Weather (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state impiegato 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 possibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Method , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Technique , utilizes a metodo identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato metodo , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di media delle previsioni di persona concernendo 1 variabile di previsione, come nicely come il grado di accordo in between una varietà di previsioni dentro l’ensemble technique , come rappresentato dal loro spread general . L’ensemble spread viene diagnosticato via 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 utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di a single quantità per 1 particular location . È diffuso per l’insieme diffuso da anche modesto a incorpora il clima che veramente si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso identico modo che numerosi previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a tipo un insieme, numerose modelli may potrebbe anche essere combinato a generate a una previsione di insieme. Questo approccio è nome previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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