METEO: anticiclone in rimonta, tempo più stabile in ITALIA salvo qualche pioggia

Anticiclone in rimonta sull’Italia con condizioni meteo all’insegna del sole e della stabilità: residue piogge solamente al Sud. Fonte: 7-themes.com

  • Residue piogge al Sud Italia, tempo più asciutto sul resto dell’Italia

    Dopo il passaggio di una perturbazione dal Nord Atlantico, le condizioni meteo sull’Italia stanno tornando a migliorare grazie alla rimonta di un vasto anticiclone sull’Europa centro occidentale. Con i suoi massimi di pressione al suolo fino a 1035 hPa sulla Francia, questo anticiclone sta relegando all’Europa orientale la profonda saccatura depressionaria responsabile del maltempo degli ultimi giorni sulla nostra Penisola, come potete vedere anche dai modelli elaborati dal nostro centro di calcolo. In particolare, un minimo di bassa pressione con valori fino a 995 hPa sulla Scandinavia settentrionale continua a pilotare fino alle medie latitudini una perturbazione, la quale si allunga fino alla Grecia. Solamente l’Italia meridionale viene ancora lambita da queste correnti più fresche e instabili da Nord Est, con condizioni meteo che anche nelle prossime ore continueranno a venire caratterizzate da qualche precipitazione sparsa. Saranno protagoniste sia le piogge che la neve localmente fino a bassa quota, prima che i fenomeni vadano man mano esaurendosi. Secondo le ultime uscite dei principali modelli meteo però, anche nei prossimi giorni il Sud potrebbe essere bagnato da qualche precipitazione, mentre sul resto dell’Italia il tempo rimarrebbe più asciutto.

    Anticiclone in rimonte sull’Italia ma con un clima più fresco

    Condizioni meteo in generale miglioramento quindi sull’Italia grazie alla rimonta dell’anticiclone da Ovest, il quale porterà stabilità come anche sole prevalente. L’unica eccezione sarà rappresentata dalle regioni meridionali, che sia oggi che nei prossimi giorni dovranno fare i conti con qualche precipitazione sparsa, come mostrato anche dalle carte consultabili nella sezione dedicata del nostro sito. Sarà dunque un’Italia divisa in due dal meteo, con tempo asciutto e generalmente soleggiato al Centro Nord e qualche pioggia in più al Sud a causa delle correnti nord orientali attese nel proseguimento della settimana. Quello che unirà la nostra Penisola sarà però un clima più fresco, con le temperature in linea o poco sotto le medie del periodo: un loro aumento è atteso specie sulle regioni settentrionali e centrali solo nella seconda parte della settimana. Al Sud invece il clima rimarrà più fresco, proprio in virtù delle correnti da Nord Est. Dando uno sguardo ai principali modelli meteo per quello che riguarda il futuro, sembra che l’anticiclone possa essere una costante per l’Italia, come spiegato anche dal nostro meteorologo Francesco Cibelli.

  • San Valentino con l’anticiclone prevalente, più freddo al Sud

    L’anticiclone è in rimonta sull’Europa centro occidentale e nei prossimi giorni lambirà anche l’Italia determinando condizioni meteo all’insegna della stabilità: solo al Sud potrebbe esserci ancora qualche fenomeno a causa di correnti fredde e instabili in arrivo da Nord Est. Il clima poi rimarrà più fresco su tutta la Penisola, con le temperature che si sono portate in linea o poco sotto le medie. Per San Valentino quindi, il prossimo giovedì 14 febbraio, vedrà l’Italia divisa in due dal meteo, con l’anticiclone protagonista al Centro Nord accompagnato da sole e stabilità, e invece qualche precipitazione sparsa al Sud, specie sui settori Peninsulari e sulla Sicilia. Sotto il profilo termico, il clima rimarrà comunque fresco sulle regioni meridionali, mentre al Centro Nord le temperature sono attese in sensibile aumento. Vi invitiamo quindi a seguire tutti i prossimi aggiornamenti sia sul nostro sito che sul nostro canale Youtube, per rimanere sempre informati sull’evoluzione della situazione meteo sull’Italia nelle prossime ore e poi nei prossimi giorni.

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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 right after climate network di osservazione stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era till following la delucidazione delle leggi della fisica e more specificamente , il sviluppo del pc , permettendo per la risposta automatizzata di wonderful {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli scoperte in meteo previsioni sono stato 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] più di tempo. Distinct scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima su regionale , 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 parte di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata programma . 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 su presente tempo situazioni . Anche se 1st tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica clima previsioni sviluppato realistico risultati finali . Un quantità di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in distinct countries in tutto il mondo, using esistente clima 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 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 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 succede in una zona relativamente ristretta area , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi essenziale a giorno 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 meteo si estende a circa sei giorni. Variabili che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche incorporare la densità e alta qualità di osservazioni usato 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 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 impossibile a risolvere queste equazioni precisamente , e piccolo errori crescere con il tempo (raddoppiando su each 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni precise 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 sforzo 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 help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di acquisire prezioso risultati più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo metodo analizza multiple previsioni designed con un modello di previsione person o multiple 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 forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni cinque giorni, creazione it non possibile per longy – range previsioni – quelle create 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 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 utilizzando un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per produrre implica 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] numerose previsioni sviluppato con un modello di previsione persona da occupando varie parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Beginning nel 1992 con le previsioni dell’insieme preparato dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Range Weather (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state usato 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 realizzabile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Program , uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting System , uses a strategia identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato approccio , la previsione di insieme è tipicamente valutata in termini di tipica delle previsioni di individuo concernendo 1 variabile di previsione, come nicely come il grado di accordo among una varietà di previsioni dentro l’ensemble program , come rappresentato dal loro spread general . 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] determinati time measures in futuro. Un ulteriore strumento dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di a single quantità per a single specifico place . È diffuso per l’insieme diffuso da pure piccolo a contiene il clima che veramente accade , 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 usato a forma un insieme, un numero di modelli may potrebbe anche essere combinato a produce a una previsione di insieme. Questo metodo è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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