Freddissimo inverno 1946/1947 con le epocali nevicate di febbraio


immagine 1 articolo 56141Febbraio 1947. I cavalli liberano un tram dalla morsa della neve. Immagine storica, di quanto la città lombarda veniva investita da ricorrenti forti nevicate con gelo (vero).

Ondata di gelo Febbraio 1991, fu un evento meteo eccezionale

Un rigido inverno caratterizzò l’immediato Dopoguerra sia in Europa cbe in Italia, con temperature molto rigide per l’intero trimestre. Il freddo costante è una rarità sull’Italia, dove le ondate di freddo più intense storiche raramente sono durate più di un mese.

Febbraio 2012, super gelo storico: fase meteo glaciale da record

Neanche le storiche annate rigide del 1929, 1956 e 1985 videro tre mesi consecutivi di freddo intenso. L’inverno 1946-47 fu invece caratterizzato da continue invasioni d’aria fredda d’estrazione artica e continentale.

Meteo storia gelo febbraio 2012, con nevicate apocalittiche da record

Le temperature furono particolarmente basse nel mese di Gennaio, ma le abbondanti nevicate che colpirono il Nord Italia si verificarono soprattutto nel mese di Febbraio, con accumuli straordinari su molte città padane.

Per l’Epifania arrivò fin sull’Italia un potente nucleo d’aria gelida russa. Il gelo colpì soprattutto il Nord Italia e le regioni alpine. A Trieste, sotto una forte Bora, la temperatura scesa addirittura fino a -12°C, con una temperature percepita inferiore ai venti gradi sottozero. Al Centro Italia cadevano bufere di neve.

La storia fu però fatta dalla grande nevicate d’inizio febbraio al Nord. A Milano, una grande nevicata ricoprì la città tra il 3 ed il 4 febbraio del 1947: in meno di 24 ore cadde circa mezzo metro di neve, con disagi che poi andarono avanti con la tramutazione della precipitazione nevosa in pioggia.

La neve cadde abbondantissima su buona parte del Nord Italia: mezzo metro ne cadde anche in diverse altre città padane fra le quali Como, Lecco, Pavia, Piacenza, Novara, ma una ventina di centimetri ricoprirono anche Genova.

Non solo neve, ma anche clima glaciale. I primi giorni di febbraio su Milano Brera si registrarono queste temperature così basse, con due giornate consecutive di ghiaccio. In totale febbraio ebbe poi ben 20 giorni di gelo ed oltre 80 centimetri di neve.

01 feb: -4,8 / -0,9°C

02 feb: -9,4 / -0,8°C

03 feb: -3,8 / 0,3°C

04 feb: -3,0 / 0,8°C

05 feb: -0,8 / 4,5°C

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 DEL TEMPO nazionali confronto DOPPIO seleziona qui

Per le SUPER PREVISIONI METEO in Italia confronto QUADRUPLO seleziona qui

Per le previsioni del globo clicca qui

Per le previsioni europee passa qui

Per le previsioni del tempo italiane clicca qua

Per le previsioni regionali clicca qui

Per le previsioni televisive seleziona qui

Per le previsioni del moto ondoso clicca qui

Per l’altezza della neve clicca qua

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 key 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 right after climate network di osservazione stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico data . Non era till following la delucidazione delle leggi della fisica e more especially , il sviluppo del computer , enable per la soluzione automatizzata di excellent {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che considerevoli 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. Various scale spaziali sono impiegati per descrivere e prevedere clima su vicino , 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 in mezzo l’atmosfera terrestre e i suoi oceani sono componente 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) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su esistente clima situazioni . Sebbene 1st tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione laptop negli anni ’50 che numerica meteo previsioni prodotto realistico risultati . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in various countries in tutto il mondo, using current clima osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici molto simili possono essere utilizzati per creare 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 made ai modelli regionali hanno allowed per sostanziali miglioramenti nelle previsioni di track e air top quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo 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 necessario a contemporaneo previsione numerica meteo richiede alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel world } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | potenza dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Fattori 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 metodi come la MOS (model output statistics) sono state sviluppato per migliorare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più fondamentale difficoltà si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni specificamente , e piccolo errori crescere con il tempo (raddoppiando su ogni singolo 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni corrette a circa 14 giorni anche con perfettamente corretto 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 utilizzate considerando che gli anni ’90 di support misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere prezioso risultati finali più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo strategia analizza multiple previsioni designed con un modello di previsione individual o un numero di 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 dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno cinque giorni, produzione it impossibile per long – varietà previsioni – quelle produced 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 true 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 utilizzando un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per generare implica e le variazioni per lo stato dell’atmosfera. Dagli anni ’90, le previsioni di ensemble sono state impiegate (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]multiple previsioni sviluppato 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- Variety Weather (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state utilizzato a support definisce l’incertezza di previsione e estende la finestra in cui la previsione numerica meteo è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti realizzabile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Program , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting System , uses a approccio riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato metodo , la previsione di insieme è tipicamente valutata in termini di media delle previsioni di persona regard 1 variabile di previsione, come well come il grado di accordo among many previsioni dentro l’ensemble system , come rappresentato dal loro spread all round . 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] particolari time actions in futuro. Un ulteriore strumento dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di one quantità per one particular location . È comune per l’insieme diffuso da anche piccolo 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 impiegato a tipo un insieme, un numero di modelli may potrebbe anche essere combinato a produce 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 principalmente 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 *

*