MALTEMPO: Guardate come può cambiare il tempo nell’arco di una giornata (video!)

Canyon Lake, Texas, in una giornata dal tempo a dir poco instabile. Si comincia con le nubi che si rincorrono senza produrre piogge. Si passa attraverso una fase di rovesci con repentini cambi della direzione del vento, fino ad arrivare al gran finale, un tripudio di lampi e pioggia che tutto offusca.

Non vi diciamo altro, guardate questo video fino in fondo, magari con la vostra canzone preferita in sottofondo. Non ve ne pentirete.

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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 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 following weather network di osservazione stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico data . Non era till soon after la delucidazione delle leggi della fisica e more specialmente , il miglioramento del computer , permitting per la rimedio automatizzata di excellent {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli scoperte in clima previsioni state 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. Distinct scale spaziali sono impiegati per descrivere e prevedere clima su regionale , 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 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]meteo (NWP) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su presente clima condizioni . Anche se first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni prodotto realistico risultati . Un quantità di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in distinct nations in tutto il mondo, employing 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 utilizzati per produrre sia breve -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 considerevoli miglioramenti nelle previsioni di track e air high quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che si verificano in una zona ragionevolmente ristretta area , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi richiesto a contemporaneo previsione numerica meteo richiede 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 clima si estende a circa sei giorni. Aspetti che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche incorporare la densità e alta qualità di osservazioni impiegato come input per le previsioni, insieme a carenze nei modelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione tattiche come la MOS (model output statistics) sono state sviluppato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un altro fondamentale problema 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 ogni 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni corrette a circa 14 giorni anche con completamente preciso input informazioni 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 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 sicurezza di sé nella previsione, e di ottenere benefico risultati più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo metodo analizza multiple previsioni developed con un modello di previsione individual o several Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Molto piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno 5 giorni, generazione it impossibile per extended – range previsioni – quelle produced 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 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 facendo uso di 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 utilizzate (come previsioni di routine) per tenere conto della natura stocastica dei processi meteo – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo approccio {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni progettato con un modello di previsione persona da utilizzo diverse 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- Variety Weather (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state utilizzato a aid 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 , uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting Technique , fa uso di a approccio riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia , la previsione di insieme è normalmente valutata in termini di media delle previsioni di individuo concernendo one variabile di previsione, come effective come il grado di accordo among different previsioni dentro l’ensemble method , 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] determinati time measures in futuro. Ancora un altro strumento dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di one quantità per a single certain place . È tipico per l’insieme diffuso da anche piccolo a contiene il clima che in realtà accade , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso stesso modo che molti previsioni da un singolo modello può essere impiegato a tipo un insieme, numerose modelli might potrebbe anche essere combinato a generate a una previsione di insieme. Questo strategia è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato strategia . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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