Meteo a 7 giorni: l’anticiclone prova a dominare la scena ma…

Rieccolo l’anticiclone: sempre pronto a “mangiarsi” larghe fette di stagione fredda, sempre determinato a ridimensionare le velleità delle masse d’aria fredde, a “far muro” ad ovest, impedendo il passaggio delle perturbazioni atlantiche.

Abbiamo lungamente parlato di cosa accade ormai frequentemente durante la stagione invernale in questo articolo:
http://www.meteolive.it/news/Editoriali/8/ecco-perch-l-inverno-non-graffia-pi-le-anomalie-pressorie-in-europa/77543/

L’alta pressione non mostra nemmeno tutta la sua potenza per portare a termine questo progetto, ma proprio per questo sul meridione la sua azione verrà limitata dall’inserimento di aria fredda dai Balcani, che manterrà attiva l’instabilità su queste zone tra mercoledì 13 ed il fine settimana, favorendo anche momenti nevosi dalle quote collinari.

La prossima settimana le correnti occidentali proveranno a “forzare il blocco” e a proporre della variabilità a partire da ovest entro martedì 19 febbraio, ma l’impressione è che per assistere ad un vero cambiamento della situazione bisognerà attendere gli ultimi giorni di febbraio, chissà magari anche con un colpo di coda dell’inverno, statisticamente peraltro sempre possibile. 

Sino ad allora le temperature si manterranno superiori alla norma al nord e in parte anche al centro, decisamente più basse al meridione, sempre lambito da queste correnti balcaniche fredde. 

SINTESI PREVISIONALE sino a MARTEDI 19 FEBBRAIO:
mercoledì 13 febbraio
: al nord e al centro bel tempo, salvo addensamenti sull’Abruzzo, al sud irregolarmente nuvoloso e su Molise, Puglia, Lucania, Calabria, nord ed est Sicilia, non sono esclusi rovesci, nevosi anche a quote molto basse (200-300m). Freddo al sud, temperature massime in rialzo altrove. 

giovedì 14 febbraio: bel tempo al nord e al centro, parziali addensamenti senza fenomeni al sud. Freddo notturno e mattutino, nel pomeriggio al nord e al centro mite, ancora un po’ freddo al sud.

venerdì 15 febbraio: molte nubi al sud con rovesci sparsi, specie dal pomeriggio e su Puglia, Molise, Lucania, Calabria e poi nord-est Sicilia, più sole in Campania e su ovest e sud Sicilia, limite della neve tra 400 e 700m, ventoso. Bel tempo altrove.

sabato 16 febbraio: ancora nubi al sud con locali rovesci, nevosi oltre i 400-700m in Appennino, specie su Lucania e Calabria, tempo migliore al nord e al centro con clima diurno mite. 

domenica 17 febbraio: variabile al sud ma con pochi fenomeni, bello altrove, locali banchi di nebbia sulle zone pianeggianti del nord nottetempo.

lunedì 18 febbraio e martedì 19 febbraio: lento indebolimento dell’anticiclone e martedì nubi in arrivo sul Tirreno e la Liguria, poi anche sul resto del nord-ovest ma ancora asciutto. Temperature in calo nei valori massimi ad ovest.

 

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 main 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 following weather network di osservazione sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico information. Non era till right after la delucidazione delle leggi della fisica e much more specificamente, il sviluppo del laptop, 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 significative scoperte in meteo previsioni state 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. Different scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere meteo su regionale, 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) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su presente tempo condizioni . Sebbene very first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni creato realistico benefici. Un quantità di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, using presente meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici stessi possono essere utilizzati per produrre 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 allowed per considerevoli miglioramenti nelle previsioni di track e air top quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che si verificano in una zona relativamente ristretta , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a contemporaneo previsione numerica meteo richiede 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. Variabili che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di 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 metodi come la MOS (model output statistics) sono state sviluppato per aumentare 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 impossibile a risolvere queste equazioni esattamente , e modesto errori crescere con il tempo (raddoppiando su ogni singolo 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni accurate 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 occupate perché gli anni ’90 di support misurano la fiducia nella previsione, e di ottenere prezioso benefici più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo strategia analizza multiple previsioni developed con un modello di previsione person o un numero di 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 forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno cinque giorni, generazione it impossibile per extended – varietà previsioni – quelle made molto più di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione abilità . In aggiunta , 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 e le variazioni per lo stato dell’atmosfera. Dagli anni ’90, le previsioni di ensemble sono state impiegate (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 individuale da utilizzo varie parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Starting 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 utilizzato 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 Method , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Method , utilizes a tecnica identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato strategia, la previsione di insieme è normalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di persona regard one particular variabile di previsione, come properly come il grado di accordo among different previsioni dentro l’ensemble system , come rappresentato dal loro spread general . 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 measures in futuro. Un ulteriore strumento dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per 1 certain place. È diffuso per l’insieme diffuso da anche piccolo a consistono il clima che veramente si verifica , 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 usato a tipo un insieme, numerose modelli may potrebbe anche essere combinato a generate a una previsione di insieme. Questo metodo è nome previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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