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

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La meteorologia è una branca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’atmosfera, con una main focus sulla previsione di climate . 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 climate network di osservazione sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era till soon after la delucidazione delle leggi della fisica e much more specificamente , il sviluppo del laptop , permettendo per la risposta automatizzata di great {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che significative scoperte in clima previsioni sono stato 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] più di tempo. Various scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere meteo 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 parte di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata programma . 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]meteo (NWP) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su corrente tempo circostanze . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione pc negli anni ’50 che numerica clima previsioni reso realistico risultati finali . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, employing presente clima osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici stessi possono essere utilizzati per creare sia veloce -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 permesso per sostanziali miglioramenti nelle previsioni di track e air top quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che si verificano in una zona relativamente ristretta , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a contemporaneo previsione numerica clima richieste alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel globe } [/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. Aspetti che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche includere la densità e buona qualità di osservazioni impiegato 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 molto più base difficoltà si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È impossibile a risolvere queste equazioni precisamente , e piccolo errori crescere con il tempo (raddoppiando su each 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni precise a circa 14 giorni anche con perfettamente preciso input dati e un modello perfetto. Inoltre, le equazioni differenziali parziali utilizzate nel modello avere 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 grande importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate dato che gli anni ’90 di support misurano la fiducia nella previsione, e di ottenere utile risultati più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo approccio analizza multiple previsioni designed con un modello di previsione person o un numero di Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Incredibilmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo 5 giorni, produzione it non possibile per long – range previsioni – quelle made molto di 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 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 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 strategia {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni sviluppato con un modello di previsione persona da usando varie parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Beginning nel 1992 con le previsioni dell’insieme preparato dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Range Clima (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state usato 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 International Ensemble Forecasting System , utilizes a metodo identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato metodo , la previsione di insieme è normalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di individuo regard one variabile di previsione, come well come il grado di accordo between different previsioni dentro l’ensemble program , 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]specifici time methods in futuro. Uno più strumento esattamente dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per one particular particular location . È diffuso per l’insieme diffuso da anche modesto a consistono il clima che veramente si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso stesso modo che molti di previsioni da un singolo modello può essere impiegato a tipo un insieme, multiple modelli might potrebbe anche essere combinato a create a una previsione di insieme. Questo strategia 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

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