Meteo a 15 giorni: a fine mese il colpo gobbo dell’inverno?

Modelli confusi, spesso nettamente divisi sul tempo che farà già nei prossimi giorni: sono molto distanti le posizioni del modello europeo e di quello americano sullo scenario che vivremo sull’Italia la prossima settimana (18-24 febbraio).

Il modello europeo vede una stentata ripartenza delle correnti occidentali con perturbazioni che proveranno a farsi largo verso il Mediterraneo, il modello americano prova ad immaginare interazioni tra correnti orientali e quelle perturbate atlantiche, ma sempre con l’ingombrante presenza dell’anticiclone subtropicale, pronto a rovinare questo progetto.

Quando c’è così tanta incertezza il previsore osserva se nei giorni successivi la confusione diventa tale da non poter più esprimere una qualsiasi tipo di considerazione sull’evoluzione del tempo, oppure se ci sono segnali che possano “illuminare” il cammino di questa fase finale dell’inverno.

E qualche volta li trovaIl modello americano infatti mostra ben 10 scenari interessanti su 20, che evidenziano un anticiclone improvvisamente defilato a nord del Continente e il classico affondo gelido estremo di fine febbraio da nord-est, con termiche che possono anche raggiungere i -24°C a 1500m protese verso l’Europa centrale ed orientale.

Ci sono addirittura alcune emissioni che vedono questo freddo raggiungere l’Italia ed interagire con depressioni in arrivo da ovest e portare nevicate. Per completezza di informazione ci sono però almeno lo stesso numero di corse o quasi che vedono una prepotente affermazione dell’anticiclone con tanti saluti all’inverno.

E allora, cosa pensare? Che il Polo a fine febbraio una super colata fredda verso sud la lancia sempre o quasi sempre, bisognerà capire chi ne sarà l’obiettivo.

Con un vortice polare facilmente “disturbabile” come quest’anno, le probabilità che possa realizzarsi uno scenario estremo non sono affatto poche. Segnatevi dunque la data di domenica 24 febbraio!

SINTESI PREVISIONALE da martedì 19 a martedì 26 febbraio:
da martedì 19 a giovedì 21 febbraio: fase variabile sull’Italia con possibilità di alcune precipitazioni, nevose in montagna, sia sulle Alpi che sugli Appennini ma con evoluzione davvero molto incerta.

venerdì 22 e sabato 23 febbraio: variabilità che si localizzerà sul medio Adriatico e al sud, tempo buono al nord e sulle regioni centrali tirreniche. Freddo moderato lungo l’Adriatico.

da domenica 24 a martedì 26 febbraio: recrudescenza invernale potenzialmente possibile con freddo progressivamente più intenso a partire dai versanti adriatici e conseguenze da valutare. Attendibilità chiaramente ancora bassa.

Fonte

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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 stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era until after la delucidazione delle leggi della fisica e more especially , il miglioramento del personal computer , enable per la risoluzione automatizzata di great {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che significative scoperte in meteo 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 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 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 componente di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata metodo . 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 esistente 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 risultati . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, using esistente meteo 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 generare 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 importanti miglioramenti nelle previsioni di track e air high quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che avvengono in una zona ragionevolmente ristretta , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi essenziale a moderno 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 | energia dei supercomputer, la previsione talento dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di la densità e alta qualità di osservazioni utilizzato come input per le previsioni, insieme a carenze nei modelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione strategie come la MOS (model output statistics) sono state sviluppato per aumentare 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 specificamente , 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 completamente corretto 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 importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate poiché gli anni ’90 di aid misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere utile benefici più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo metodo analizza numerose previsioni developed 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. Molto piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo cinque giorni, produzione it non possibile per long – range previsioni – quelle made 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 accurate 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 implica 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 approccio {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni creato con un modello di previsione persona da utilizzo distinte 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 Weather (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state utilizzato 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 raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Technique , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Program , uses a tecnica identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato approccio , la previsione di insieme è tipicamente valutata in termini di tipica delle previsioni di persona regard a single variabile di previsione, come properly come il grado di accordo between many 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] determinati time methods in futuro. Ancora un altro strumento dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di one quantità per one particular particular location . È tipico per l’insieme diffuso da anche piccolo a consistono il clima che in realtà accade , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso identico modo che molti previsioni da un singolo modello può essere impiegato a forma un insieme, un numero di modelli may potrebbe anche essere combinato a make a una previsione di insieme. Questo metodo è nome previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente strategia . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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