Il tempo del prossimo week-end: incertezze solo al meridione

Come si comporterà il terzo fine settimana di febbraio in Italia? Il nord e il centro saranno sotto un robusto anticiclone che determinerà bel tempo e clima mite di giorno.

Le regioni meridionali resteranno invece sotto il tiro delle correnti fredde da nord-est e avranno qualche rovescio o breve nevicata in montagna.

La prima mappa mostra la situazione attesa in Italia nelle ore centrali della giornata di sabato 16 febbraio.

Fatta eccezione per un po’ di nuvolosità in rientro da est sulla Pianura Padana, sull’Abruzzo e sulla Sardegna orientale, il sabato delle regioni settentrionali e centrali sarà stabile e soleggiato, con temperature massime superiori alla media del periodo.

Il meridione resterà invece inserito in una circolazione fredda da nord-est e avrà qualche piovasco o nevicata sopra i 600-700 metri specie sulla Sila e l’Aspromonte, sotto l’egida di un clima piuttosto freddo e ventoso.

Domenica 17 febbraio la situazione non cambierà nella sostanza: ancora bel tempo anticiclonico su tutto il nord e il centro a parte nubi in Abruzzo senza conseguenze.

Il meridione resterà ancora sotto una circolazione fredda da nord-est che produrrà dei rovesci specie sulle zone estreme e sulla Puglia.

La neve cadrà sopra i 700-800 metri in un contesto ancora ventoso e abbastanza freddo.

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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 weather network di osservazione stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico information. Non era until right after la delucidazione delle leggi della fisica e more specialmente , il miglioramento del pc , permettendo per la rimedio automatizzata di great {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima, nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli scoperte in meteo previsioni erano raggiunto .
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] più di tempo. Different 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 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 corrente clima circostanze . Anche se 1st tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione laptop negli anni ’50 che numerica clima previsioni sviluppato realistico risultati . Un quantità di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in various nations in tutto il mondo, using presente meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati per generare 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 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 succede in una zona relativamente ristretta area , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a moderno previsione numerica clima 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 talento dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Variabili che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche incorporare la densità e buona 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 aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un altro base difficoltà si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni esattamente , e modesto errori sviluppare 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 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 sforzo per quantificare il massiccio importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate poiché gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ottenere benefico risultati finali più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo metodo analizza numerose previsioni developed con un modello di previsione person o several 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 offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno cinque giorni, generazione it impossibile per longy – varietà previsioni – quelle made molto di 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 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 usando 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 metodo {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin]multiple previsioni creato 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 preparato 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 help 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 Method , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, anche se l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Method , fa uso di a approccio riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia, la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di media delle previsioni di individuo concernendo one particular variabile di previsione, come well come il grado di accordo among many previsioni dentro l’ensemble technique, 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] particolari time methods in futuro. Ancora un altro strumento dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di a single quantità per one certain location . È comune per l’insieme diffuso da pure piccolo a consistono il clima che veramente si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso molto stesso modo che molti di previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a tipo un insieme, multiple modelli might potrebbe anche essere combinato a create a una previsione di insieme. Questo metodo è nome 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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