Maltempo in Campania: vento devastante su Napoli, ci sono gravi danni [VIDEO]

Il transito del “fronte freddo” in scorrimento sull’Italia ha raggiunto anche Napoli : l’impatto dell’aria fredda, in contrasto con aria piuttosto mite situata nei bassi strati nell’area partenopea, ha generato intensi moti convettivi che hanno sviluppato a loro volta una fascia di temporali intensi.

Questi temporali hanno causato locali grandinate nel napoletano e venti di downburst davvero forti, con raffiche superiori ai 100 km/h. I danni sono stati ingenti a causa del vento sulla città di Napoli e le aree limitrofe : la zona maggiormente colpita è il Vomero dove una tettoia è stata totalmente sradicata da una veranda in Via Cilea ed è poi stata scaraventata per strada dove ha danneggiato auto e scatenato il panico. Nessun ferito per fortuna in questa circostanza.

Video che arriva da Via Stadera:

Disagi, danni e paura anche nel quartiere Poggioreale : in via della Stadera è stata spazzata via un’altra tettoia, finita poi per strada. A Pozzuoli un albero è caduto su un’auto in transito : il conducente ha avuto un’ottima prontezza di riflessi che gli ha permesso di uscire dall’auto un attimo prima dello schianto. Svariati crolli si registrano tra Calvizzano, Marano, Mugnano e Afragola : il 115 è stato preso d’assalto dalle telefonate allarmate della popolazione.
Fortunatamente non ci sono state vittime o feriti.

 

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 following climate network di osservazione stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico information . Non era till right after la delucidazione delle leggi della fisica e more specialmente , il miglioramento del computer , enable per la risposta 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 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] più di tempo. Different 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 in mezzo 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] clima (NWP) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su presente tempo situazioni . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica clima previsioni creato realistico risultati . Un quantità di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in distinct nations in tutto il mondo, using use esistente meteo 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 generare 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 permesso per sostanziali miglioramenti nelle previsioni di track e air good quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo in modo insoddisfacente nei processi di gestione che avvengono 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 | energia dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Aspetti che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche incorporare 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 strategie 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 impossibile a risolvere queste equazioni esattamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su each 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni accurate a circa 14 giorni anche con perfettamente preciso input informazioni e un modello perfetto. Inoltre, le equazioni differenziali parziali utilizzate 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 lavoro per quantificare il grande importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate perché gli anni ’90 di aid misurano la fiducia nella previsione, e di ottenere utile risultati finali più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo approccio analizza numerose previsioni designed 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. Molto piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni cinque giorni, generazione it non possibile per longy – varietà previsioni – quelle produced molto di più di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione talento . In aggiunta , 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 creare 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 approccio {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] un numero di previsioni prodotto con un modello di previsione individuale 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 utilizzato a aid definisce l’incertezza di previsione e estende la finestra in cui la previsione numerica meteo è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti fattibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Method , uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, anche se l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting Method , uses a metodo noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato metodo , la previsione di insieme è di solito valutata in termini di media delle previsioni di persona concernendo one variabile di previsione, come well come il grado di accordo in between various 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 methods in futuro. Un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per one particular specifico place . È frequente per l’insieme diffuso da anche piccolo a include il clima che in realtà 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 utilizzato a tipo un insieme, multiple modelli might potrebbe anche essere combinato a produce a una previsione di insieme. Questo strategia è chiamato previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato strategia . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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