Maltempo, violenti temporali: fulmine innesca l’incendio di alcuni contatori

Maltempo, fulmine innesca incendio nel Lazio. Fonte: gdS

  • Maltempo, molte regioni sotto pioggia e grandinate

    Maltempo intenso nella giornata di ieri su gran parte del centro Italia, in veloce spostamento verso il meridione, dove ancora insiste in queste ore. Violenti temporali, quasi in stile estivo, si sono abbattuti tra l’Abruzzo e il Lazio, colpendo anche la Capitale, Roma. Non sono mancate delle grandinate che hanno colpito soprattutto la fascia appenninica centrale e il versante tirrenico, dove si sono avuti anche alcuni allagamenti. In queste ore il maltempo insiste al meridione soprattutto tra Molise, Puglia, Calabria e Sicilia, con venti intensi settentrionali e temperature in calo.

    Fulmine innesca incendio di 4 contatori

    Fulmini sembrerebbero essere stati anche la causa di un incendio. E’ successo a Genzano, dove 4 contatori elettrici hanno preso fuoco. Il violento temporale avrebbe interessato tutta la zona dei Castelli Romani, il primo nella mattinata e il secondo nel tardo pomeriggio, con raffiche di vento e grandinate. Attorno alle 13 circa, una saetta avrebbe centrato la piccola cabina in via Giorgio Morandi. All’interno c’erano i quattro contatori elettrici di pertinenza di altrettante villette a schiera. Sul posto sono subito giunti Vigili del Fuoco che hanno prontamente spento l’incendio e messo in sicurezza la zona (Fonte: ilmessaggero).

  • Freddo in settimana

    Nei prossimi giorni insisteranno freddi venti orientali soprattutto lungo il versante adriatico e al meridione, dove si avranno anche locali fenomeni di instabilità. Il Mediterraneo orientale resterà il settore maggiormente interessato dall’aria fredda, soprattutto tra Grecia e Turchia dove insisterà un centro di bassa pressione alimentato da aria più fredda proveniente dai quadranti nord-orientali. Nella seconda parte della settimana secondo le ultime uscite del modello GFS, l’anticiclone potrebbe spostare i suoi massimi verso l’Europa nord-orientale con valori al suolo fino a 1040 hPa sulle Repubbliche Baltiche. Il Mediterraneo centro-orientali potrebbe trovarsi così sotto un flusso di correnti più fredde da est. Questo comporterebbe un tipo di tempo in prevalenza stabile, soprattutto al centro-nord, variabile al sud ma con temperature in sensibile calo. Trattandosi comunque di previsioni meteo sul medio periodo vi invitiamo come sempre a seguire tutti i prossimi aggiornamenti sul nostro sito meteo 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 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 right after climate network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico information . Non era until soon after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specificamente , il miglioramento del computer , enable per la risposta automatizzata di wonderful {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli scoperte in clima previsioni erano 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 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] più di tempo. Diverse scale spaziali sono impiegati per descrivere e prevedere meteo su vicino , regionale e internazionale 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 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) usa modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su corrente tempo circostanze . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione laptop negli anni ’50 che numerica meteo previsioni prodotto realistico risultati . Un quantità di worldwide 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 sugli stessi principi fisici stessi possono essere utilizzati per creare sia veloce -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 created ai modelli regionali hanno permesso per significativi 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 essenziale a contemporaneo previsione numerica clima richieste alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel globe } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | energia dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Aspetti che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche contenere 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 migliorare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più base problema 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 singolo cinque giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni precise 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 sforzo per quantificare il massiccio quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate poiché gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere prezioso risultati finali più lontano nel futuro che altrimenti raggiungibile . Questo strategia analizza multiple previsioni designed 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. Realmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno cinque giorni, generazione it impossibile per longy – varietà previsioni – quelle create 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 produrre indica 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 metodo {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni prodotto con un modello di previsione individuale da utilizzo 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- 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 meteo è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Technique , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting Technique , fa uso di a metodo identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato approccio , la previsione di insieme è normalmente valutata in termini di media delle previsioni di persona concernendo 1 variabile di previsione, come effective come il grado di accordo among various previsioni dentro l’ensemble program , come rappresentato dal loro spread all round . 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] distinct time methods in futuro. Un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per a single particular place . È tipico per l’insieme diffuso da anche piccolo a incorpora il clima che veramente si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso molto stesso modo che molti previsioni da un singolo modello può essere usato a tipo un insieme, numerose modelli may potrebbe anche essere combinato a produce a una previsione di insieme. Questo strategia è noto come 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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