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 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 weather network di osservazione stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico data . Non era till soon after la delucidazione delle leggi della fisica e much more especially , il miglioramento del personal computer , permettendo per la risposta automatizzata di fantastic {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che significative scoperte in clima 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 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. Diverse scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima su vicino , 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) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su esistente clima condizioni . Sebbene 1st tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica clima previsioni prodotto realistico risultati finali . Un numero di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, using presente meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici stessi possono essere impiegati per produrre 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 produced ai modelli regionali hanno permesso per sostanziali miglioramenti nelle previsioni di track e air good quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo in modo insoddisfacente nei processi di gestione che avvengono in una zona ragionevolmente ristretta area , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a giorno moderno previsione numerica meteo richieste 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 abilità dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Fattori che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche incorporare 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 tattiche come la MOS (model output statistics) sono state creato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un altro fondamentale difficoltà si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È impossibile a risolvere queste equazioni esattamente , e piccolo errori crescere con il tempo (raddoppiando su ogni singolo cinque giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni accurate a circa 14 giorni anche con completamente preciso input dati 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 sforzo per quantificare il grande quantità 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 ottenere utile risultati finali più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo strategia analizza un numero di previsioni produced con un modello di previsione individual o numerose Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Realmente modesti errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno cinque giorni, creazione it impossibile per long – range previsioni – quelle made altro di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione talento . In aggiunta , 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 utilizzando un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per creare 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 meteo – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo approccio {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni sviluppato con un modello di previsione persona da occupando diverse 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 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 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 Technique , utilizes a metodo noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato metodo , la previsione di insieme è di solito valutata in termini di media delle previsioni di persona concernendo a single variabile di previsione, come effective come il grado di accordo among different previsioni dentro l’ensemble program , 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] distinct time actions 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 certain place . È diffuso per l’insieme diffuso da anche modesto a incorpora il clima che veramente si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso molto stesso modo che molti di previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a tipo un insieme, un numero di modelli might 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 aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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