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 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 right after weather network di osservazione sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico information. Non era until after la delucidazione delle leggi della fisica e much more specialmente , il miglioramento del computer , permitting per la risposta automatizzata di wonderful {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima, nella seconda metà del 20 ° secolo che importanti scoperte in clima previsioni sono stato 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 utilizzati 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 tra l’atmosfera terrestre e i suoi oceani sono parte di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata . 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 su corrente clima condizioni . Sebbene very first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni prodotto realistico risultati . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, using esistente clima osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati per creare 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 made ai modelli regionali hanno permesso per considerevoli miglioramenti nelle previsioni di track e air high quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che si verificano in una zona relativamente ristretta posizione, come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi richiesto a contemporaneo previsione numerica meteo esigenze alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel planet} [/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. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche includere la densità e buona qualità di osservazioni impiegato come input per le previsioni, insieme a carenze nei modelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione tecniche come la MOS (model output statistics) sono state creato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più fondamentale problema si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È impossibile a risolvere queste equazioni precisamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni 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 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 fiducia nella previsione, e di ottenere benefico benefici più lontano nel futuro che altrimenti raggiungibile. Questo metodo analizza un numero di 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. Estremamente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno 5 giorni, creazione it non possibile per long – varietà previsioni – quelle made 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 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 usando un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per generare 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 tecnica {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni sviluppato con un modello di previsione individuale da facendo uso di distinte 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 support definisce l’incertezza di previsione e estende la finestra in cui la previsione numerica clima è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti realizzabile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Technique, uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting Technique, uses a tecnica riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia, la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di media delle previsioni di persona regard one particular variabile di previsione, come nicely come il grado di accordo between various previsioni dentro l’ensemble program , 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]specifici time actions in futuro. Ancora un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per one specifico location . È diffuso per l’insieme diffuso da pure piccolo a contiene il clima che veramente accade, 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 utilizzato a forma un insieme, many modelli may potrebbe anche essere combinato a generate a una previsione di insieme. Questo approccio è chiamato previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato strategia. I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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