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 main 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 climate network di osservazione sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico information . Non era till after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specificamente , il miglioramento del pc , enable per la rimedio automatizzata di excellent {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che importanti scoperte in meteo previsioni state 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 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] oltre tempo. Diverse scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima su locale , regionale e in tutto il mondo 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 porzione 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) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su esistente tempo situazioni . Anche se first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica clima previsioni reso realistico risultati . Un quantità di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, using current clima osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici molto simili possono essere utilizzati 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 made ai modelli regionali hanno allowed 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 avvengono in una zona relativamente ristretta , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a giorno moderno previsione numerica clima esigenze 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. Aspetti 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 metodi 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 non possibile a risolvere queste equazioni precisamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni accurate a circa 14 giorni anche con completamente 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 lavoro per quantificare il enorme quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate dato che gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ottenere prezioso benefici più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo approccio analizza multiple previsioni produced con un modello di previsione individual o multiple Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Estremamente modesti errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni 5 giorni, creazione it impossibile per extended – varietà previsioni – quelle create 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 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 usando un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per produrre significa 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 clima – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo strategia {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] un numero di previsioni progettato con un modello di previsione persona da facendo uso di diverse parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Starting nel 1992 con le previsioni dell’insieme preparato dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Variety Clima (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 clima è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti realizzabile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Method , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting System , fa uso di a strategia noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato strategia , la previsione di insieme è normalmente valutata in termini di media delle previsioni di persona regard a single variabile di previsione, come properly come il grado di accordo among una varietà di 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] determinati time steps in futuro. Ancora un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per a single certain place . È frequente per l’insieme diffuso da anche piccolo a include il clima che veramente accade , 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 usato a tipo un insieme, many modelli might potrebbe anche essere combinato a create 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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