METEO al 24 Febbraio: trambusti d’INVERNO, ma la PRIMAVERA si avvicina


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Meteo di Primavera, potrebbe venire prima del previsto

POSSIBILE EVOLUZIONE METEO SINO AL 24 FEBBRAIO

Video Meteo STRAT WARMING sul Mediterraneo, effetti sino a Marzo

Una vera e propria guerra quella che vedrà protagoniste strutture di Alta e Bassa Pressione imponenti. A est, al di là dell’Adriatico, lo scenario meteo climatico si manterrà fortemente invernale mentre a ovest s’inizierà a percepire l’imminente primavera.

STOP meteo “Inverno”, irruento anticiclone di blocco. Stallo, durata

Se da un lato continuerà ad affluire aria gelida, dall’altro lato si risveglieranno le depressioni atlantiche. Nel mezzo un possente blocco anticiclonico che dovrebbe stazionare a ridosso delle nostre regioni. L’Italia si verrà a trovare nel mezzo, contesa tra quel che resta della stagione invernale e quella che sarà la stagione primaverile.

L’AGO DELLA BILANCIA

Vivremo su un filo sottile, su un equilibrio che potrebbe spezzarsi da un momento all’altro. L’ago della bilancia potrebbe essere rappresentato dall’Atlantico, dalla sua vigoria e dal grado d’intrusione delle depressioni sull’Europa occidentale.

Come scritto ripetutamente, qualora le aree cicloniche oceaniche dovessero spingere con forza l’aria gelida non avrebbe modo di penetrare sul Mediterraneo. Al più potrebbero crearsi i presupposti ideali per lo smantellamento del blocco altopressorio, con conseguente peggioramento delle condizioni meteo.

NON E’ DETTA L’ULTIMA PAROLA

Nonostante i segnali primaverili siano evidenti attenzione a dare per spacciato l’Inverno. Potrebbe riservarci dei colpi di coda importanti, già nell’ultima settimana di febbraio. Peraltro, giusto rimarcarlo, su alcune delle nostre regioni l’influenza dell’aria gelida si farà sentire. Ovvero all’estremo Sud, laddove il quadro meteo climatico resterà invernale e non mancherà occasione per altre nevicate a bassissima quota.

Basterà un non nulla per innescare cambiamenti importanti, lo ripetiamo, l’equilibrio che si sta creando poggi su un filo sottilissimo.

IN CONCLUSIONE

Teniamo conto di tutti questi aspetti perché la situazione è davvero intricata e dovremo attendere diversi giorni prima di capire se l’Alta Pressione potrà durare più o meno di quanto non appaia nelle ultimissime emissioni dei modelli matematici di previsione.

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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 soon after climate network di osservazione sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico data . Non era until after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specificamente , il miglioramento del pc , permitting per la rimedio automatizzata di excellent {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che considerevoli 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 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] più di tempo. Distinct scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima su locale , regionale e internazionale 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 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] clima (NWP) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su presente tempo circostanze . Sebbene 1st tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni reso realistico risultati . Un numero di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, employing esistente clima osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici identici possono essere impiegati per generare sia breve -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 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 succede 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 clima richiede alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel globe } [/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. Variabili che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di la densità e 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 sviluppato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più fondamentale difficoltà si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni esattamente , e modesto errori crescere con il tempo (raddoppiando su ogni 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 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 sforzo per quantificare il enorme importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state occupate poiché gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di acquisire benefico risultati più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo strategia analizza multiple 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 dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo 5 giorni, creazione it non possibile per long – varietà previsioni – quelle produced 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 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 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 tecnica {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin]multiple previsioni sviluppato con un modello di previsione persona da occupando diverse 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- Range Clima (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state impiegato a aid definisce l’incertezza di previsione e estende la finestra in cui la previsione numerica meteo è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti fattibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Program , uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, anche se l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting System , fa uso di a metodo identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato strategia , la previsione di insieme è di solito valutata in termini di media delle previsioni di persona concernendo one variabile di previsione, come effective come il grado di accordo among various previsioni dentro l’ensemble method , 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] particolari time steps in futuro. Un ulteriore strumento esattamente dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di a single quantità per one distinct place . È tipico per l’insieme diffuso da pure modesto a incorpora il clima che in realtà si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso identico modo che molti di previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a tipo un insieme, multiple modelli may potrebbe anche essere combinato a produce a una previsione di insieme. Questo strategia è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato strategia . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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