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 major 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 after climate network di osservazione sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico data . Non era until following la delucidazione delle leggi della fisica e much more especially , il miglioramento del pc , permitting per la risposta automatizzata di fantastic {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli 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] oltre tempo. Different scale spaziali sono impiegati per descrivere e prevedere meteo su locale , regionale e globale 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 elemento 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 presente tempo situazioni . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione laptop negli anni ’50 che numerica clima previsioni sviluppato realistico benefici . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in various nations in tutto il mondo, using current clima osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati per generare sia veloce -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 permesso per significativi miglioramenti nelle previsioni di track e air top quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo in modo insoddisfacente nei processi di gestione che avvengono in una zona relativamente ristretta posizione , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi essenziale a moderno 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 | potenza dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Fattori che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche includere la densità e qualità di osservazioni impiegato 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 altro base dilemma si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile 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 precise 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 enorme quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate perché gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ottenere benefico risultati più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo approccio analizza un numero di previsioni produced con un modello di previsione person o numerose 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 ogni singolo cinque giorni, produzione it non possibile per extended – range previsioni – quelle create molto 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 utilizzando 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 utilizzate (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 usando varie parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Starting nel 1992 con le previsioni dell’insieme pronto 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 fattibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble System , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting Program , fa uso di a metodo identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato metodo , la previsione di insieme è tipicamente valutata in termini di media delle previsioni di persona regard one variabile di previsione, come effective come il grado di accordo in between una varietà di previsioni dentro l’ensemble program , come rappresentato dal loro spread all round . L’ensemble spread viene diagnosticato via 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]specifici time steps in futuro. Un ulteriore strumento esattamente dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per 1 distinct location . È tipico per l’insieme diffuso da pure piccolo a incorpora il clima che in realtà si verifica , 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 utilizzato a tipo un insieme, multiple modelli might potrebbe anche essere combinato a create 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 strategia . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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