Maltempo in Puglia. Piogge e temperature in sensibile calo

Maltempo in Puglia. nevicate in appennino e piogge in pianura. Fonte: ilpost.it

  • Maltempo in Puglia. Piogge, temporali e nevicate

    L’ondata di maltempo che nella giornata di ieri ha interessato in prevalenza il centro Italia e parte del versante tirrenico, si sta spostando verso sud ed entro la giornata di domani andrà ad interessare la Grecia, già colpita da forti piogge negli ultimi giorni, esaurendo così i propri effetti sulla nostra penisola. Nelle prossime ore le piogge più intense riguarderanno ancora una volta le regioni meridionali della penisola e in particolare Puglia e Calabria, dove sono attesi rovesci, temporali e temperature in calo, oltre ad un notevole rinforzo dei venti dai quadranti settentrionali.

    Temporali anche nelle prossime ore

    Forti temporali nella notte si sono abbattuti tra sud dell’Abruzzo, Molise e Puglia, con sensibile abbassamento delle temperature e rovesci di neve tonda che in alcuni casi sono giunti sin sulle pianure, soprattutto tra il Molise e il nord della Puglia. Imbiancata Campobasso e Potenza ma rovesci di neve hanno interessato anche il chietino, foggiano e materano. Nevicate anche intense in appennino con forti raffiche di vento che hanno acuito la sensazione di freddo, così come successo in Puglia, sul subappennino Dauno, dove la neve è arrivata sin verso i 500-600 metri di quota. La giornata odierna resterà instabile al meridione e saranno da mettere in conto nuove piogge, soprattutto sulla Puglia centro-settentrionale, appennino campano, Basilicata, Calabria e Sicilia centro-orientale.

  • Prossimi giorni freddi e localmente instabili al sud

    Nel corso dei prossimi giorni un campo di alta pressione rimonterà sull’Europa centro-occidentale con massimi di pressione al suolo fino a 1035 hPa tra Francia e Germania. L’Italia invece rimarrà in mezzo a due tipi di circolazione totalmente opposte e verrà spesso interessata da spifferi freddi dai quadranti orientali, che investiranno soprattutto le regioni adriatiche e il meridione. La situazione rimarrà tale sino al fine settimana, successivamente invece potrebbero vedersi altri affondi freddi da nord-est ma i modelli non sono affatto concordi. Inverno che proverà ad alzare un pochino la voce dopo un periodo quasi anonimo, situazione decisamente più fredda e invernale invece sui Balcani, con temperature molto basse. Per i dettagli meteo, relativi soprattutto alla prossima settimana, restate aggiornati sul nostro sito meteo e seguite come sempre tutti i prossimi aggiornamenti e ad iscrivervi al nostro canale youtube.

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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 sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico information . Non era until after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specialmente , il sviluppo del laptop , permettendo per la soluzione 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 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] oltre tempo. Different scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere meteo su quartiere , 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 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 su presente tempo situazioni . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione pc negli anni ’50 che numerica meteo previsioni reso realistico risultati . Un quantità di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in various nations in tutto il mondo, using use current clima osservazioni trasmesse da radiosondes, clima 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 considerevoli 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 posizione , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a contemporaneo previsione numerica clima richiede alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel planet } [/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. Fattori che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche incorporare la densità e qualità di osservazioni utilizzato 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 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 esattamente , e modesto errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su each 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 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 quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate poiché gli anni ’90 di support misurano la fiducia nella previsione, e di ottenere prezioso risultati finali più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo approccio analizza un numero di previsioni create 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. Realmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo cinque giorni, creazione it impossibile per extended – varietà previsioni – quelle made altro 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 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 facendo uso di un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per generare significa 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 meteo – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo metodo {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin]multiple previsioni prodotto con un modello di previsione individuale da facendo uso di 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 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 possibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Technique , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, anche se l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting System , fa uso di a tecnica riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato metodo , la previsione di insieme è tipicamente valutata in termini di tipica delle previsioni di persona concernendo a single variabile di previsione, come effective come il grado di accordo among different previsioni dentro l’ensemble technique , come rappresentato dal loro spread all round . L’ensemble spread viene diagnosticato through 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 measures in futuro. Ancora un altro strumento dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per a single particular place . È diffuso per l’insieme diffuso da anche piccolo a consistono il clima che in realtà si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso stesso modo che numerosi previsioni da un singolo modello può essere impiegato a tipo un insieme, un numero di modelli might potrebbe anche essere combinato a produce a una previsione di insieme. Questo approccio 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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