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.

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La meteorologia è una branca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’atmosfera, con una significant 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 soon after climate network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico information. Non era till soon after la delucidazione delle leggi della fisica e much more especially , il sviluppo del computer , enable per la risposta automatizzata di great {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima, nella seconda metà del 20 ° secolo che considerevoli 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. Diverse scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima su quartiere , 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 porzione 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]meteo (NWP) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su esistente tempo circostanze . Anche se 1st tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica clima previsioni reso realistico risultati . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, using esistente meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici molto simili possono essere impiegati per creare sia breve -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 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 succede in una zona relativamente ristretta , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a moderno previsione numerica clima esigenze alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel planet} [/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. Variabili che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche includere la densità e alta 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 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 each cinque 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 impiegate 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 massiccio importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate poiché gli anni ’90 di help misurano la fiducia nella previsione, e di ricevere utile risultati più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo approccio analizza un numero di previsioni produced con un modello di previsione individual o several Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Estremamente modesti errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni cinque giorni, creazione it impossibile per longy – varietà previsioni – quelle made altro 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 usando un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per creare 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] un numero di previsioni prodotto con un modello di previsione persona da utilizzo varie 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 Weather (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 possibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Program , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Method , uses a approccio riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia, la previsione di insieme è tipicamente valutata in termini di tipica delle previsioni di individuo concernendo a single variabile di previsione, come properly come il grado di accordo between different previsioni dentro l’ensemble method , 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]specifici time methods in futuro. Ancora un altro strumento dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per 1 distinct place. È frequente per l’insieme diffuso da anche piccolo a include il clima che in realtà accade, che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso identico modo che numerosi previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a forma un insieme, multiple modelli might potrebbe anche essere combinato a create a una previsione di insieme. Questo approccio è nome previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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