METEO al 23 Febbraio: sarà INVERNO, ma la PRIMAVERA incombe


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Meteo: cambia tutto, aria fredda, ma non solo

POSSIBILE EVOLUZIONE METEO SINO AL 22-23 FEBBRAIO

METEO: freddo artico s’intensifica, ulteriore calo termico ma non ovunque

Non c’è alcun modo, al momento, di stilare un trend meteo climatico univoco. I modelli matematici di previsione continuano a mostrarci nervosismo: un giorno Alta Pressione, un giorno freddo, l’altro ancora le perturbazioni atlantiche.

Bufera di grandine su Roma, video meteo

Soluzioni nettamente contrapposte, eppure c’è un filo invisibile che lega queste dinamiche. In particolare dovremo capire se il blocco anticiclonico in formazione tra l’Europa occidentale e settentrionale verrà spinto a est dal pressing atlantico o se avrà modo di stazionare più a ovest favorendo l’intrusione d’aria fredda sul Mediterraneo.

METEO con Alta Pressione che attira aria fredda. Gelate

Sì, perché l’ondata di gelo orientale è confermata ma potrebbe con coinvolgerci direttamente. Soprattutto in un primo momento.

Previsioni meteo settimana: venti freddi da nord, il focus

VARIE IPOTESI

Meteo Nord Ovest Italia, Europa occidentale: acutizzazione anomalie climatiche

Purtroppo non possiamo soffermarci su un’unica ipotesi, dobbiamo necessariamente considerarle tutte. La prima, come detto, contemplerebbe il consolidamento dell’Alta Pressione – temporaneo – proprio sulle nostre regioni. La seconda vedrebbe un parziale interessamento del Sud Italia da parte dell’aria molto fredda in scivolamento verso la Grecia.

Meteo ventoso nei prossimi giorni

C’è anche un’altra eventualità, ovvero che un secondo nucleo d’aria gelida riesca a insinuarsi più a nord penetrando direttamente sul nostro Paese. Quest’ultima, al momento, è la meno battuta dai modelli matematici ma non per questo la meno importante.

Meteo ribaltone, INVERNO finito. O forse no

CENNI DI PRIMAVERA?

Incertezza meteo estrema, continui ribaltoni

Guardando più in là nel tempo non possiamo non dirvi che da alcuni giorni a questa parte s’intravedono dinamiche propizie alla primavera. O meglio, alla classica dinamicità del mese di marzo. In particolare potremmo assistere a un rafforzamento delle perturbazioni atlantiche e quindi a strappi di maltempo alternati a miti rimonte anticicloniche.

Freddissimo inverno 1946/1947 con le epocali nevicate di febbraio

IN CONCLUSIONE

Proiezioni meteo verso fine mese: le novità del modello europeo ECWMF

Insomma, l’Inverno non vuole ancora abdicare ma farà enorme fatica a scagliare le ultime frecce. Perlomeno sulle nostre regioni, salvo sorprese al momento non escludibili.

STOP: Italia tra cenni di Primavera e incombente freddo d’Inverno

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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 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 climate network di osservazione sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico information . Non era until right after la delucidazione delle leggi della fisica e much more specialmente , il miglioramento del personal computer , permitting per la risoluzione automatizzata di fantastic {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che importanti scoperte in clima previsioni erano 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] più di tempo. Distinct 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 elemento 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) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su presente clima circostanze . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni reso realistico benefici . Un quantità di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, using presente clima osservazioni trasmesse da radiosondes, clima 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 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 produced ai modelli regionali hanno permesso per importanti miglioramenti nelle previsioni di track e air high quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo in modo insoddisfacente nei processi di gestione che avvengono in una zona ragionevolmente ristretta posizione , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi richiesto a contemporaneo previsione numerica meteo 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. Fattori che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche contenere 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 base dilemma si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni esattamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni singolo 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni corrette a circa 14 giorni anche con completamente 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 massiccio importo 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 acquisire prezioso benefici più lontano nel futuro che altrimenti raggiungibile . Questo approccio analizza un numero di previsioni designed 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. Incredibilmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo 5 giorni, generazione it non possibile per longy – range previsioni – quelle made 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 employing un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per generare indica 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 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 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 Program , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting Method , fa uso di a approccio identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato strategia , la previsione di insieme è di solito valutata in termini di tipica delle previsioni di individuo concernendo one variabile di previsione, come effective come il grado di accordo among different previsioni dentro l’ensemble system , come rappresentato dal loro spread all round . L’ensemble spread viene diagnosticato through 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] distinct time methods in futuro. Un ulteriore strumento dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per 1 particular location . È frequente per l’insieme diffuso da anche piccolo a consistono il clima che in realtà si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso molto stesso modo che molti previsioni da un singolo modello può essere usato a tipo un insieme, many modelli might potrebbe anche essere combinato a make a una previsione di insieme. Questo metodo è chiamato previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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