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 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 sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era until following la delucidazione delle leggi della fisica e molto più especially , il sviluppo del pc , permitting per la soluzione automatizzata di fantastic {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che importanti 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 pressione , 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 impiegati per descrivere e prevedere meteo su vicino , 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 componente 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) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su corrente clima situazioni . Sebbene very first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione pc negli anni ’50 che numerica meteo previsioni sviluppato realistico risultati . Un quantità di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, employing esistente clima osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici identici possono essere impiegati per creare 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 produced ai modelli regionali hanno permesso per sostanziali miglioramenti nelle previsioni di track e air high quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo in modo insoddisfacente nei processi di gestione che si verificano in una zona relativamente ristretta , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi richiesto a contemporaneo previsione numerica clima richiede alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel world } [/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. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche contenere 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 tattiche come la MOS (model output statistics) sono state creato 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 precisamente , e piccolo errori crescere 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 perfettamente preciso 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 massiccio quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate dato che gli anni ’90 di support misurano la fiducia nella previsione, e di ricevere prezioso benefici più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo metodo analizza multiple previsioni produced con un modello di previsione person o multiple Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Estremamente 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 produced molto di più di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione talento . 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 creare 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 sviluppato con un modello di previsione persona da occupando diverse parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Beginning nel 1992 con le previsioni dell’insieme pronto dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Range 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 meteo è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble System , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, anche se l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Technique , fa uso di a metodo riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia , 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 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 steps in futuro. Un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per one specifico location . È tipico per l’insieme diffuso da anche modesto a contiene il clima che veramente 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 forma un insieme, numerose 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 migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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