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 following weather network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era until after la delucidazione delle leggi della fisica e more specialmente , il miglioramento del computer , enable per la rimedio automatizzata di great {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che considerevoli 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] oltre 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] clima (NWP) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su corrente clima condizioni . Anche se 1st tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni sviluppato realistico risultati . Un quantità di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, using use presente clima osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici identici 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 permesso per sostanziali miglioramenti nelle previsioni di track e air good quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che si verificano in una zona relativamente ristretta area , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a moderno 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 | potenza dei supercomputer, la previsione talento dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Aspetti che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche incorporare la densità e buona qualità di osservazioni utilizzato 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 migliorare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più base difficoltà si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È impossibile a risolvere queste equazioni specificamente, e piccolo errori sviluppare 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 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 enorme importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate considerando che gli anni ’90 di support misurano la fiducia nella previsione, e di ottenere benefico risultati più lontano nel futuro che altrimenti raggiungibile. Questo approccio analizza multiple previsioni create 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 modesti errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo 5 giorni, creazione it non possibile per extended – varietà previsioni – quelle made molto di 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 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 usando un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per creare significa 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 metodo {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] un numero di previsioni progettato 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 preparato dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Variety 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 clima è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti possibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Method , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting System , uses a metodo riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato approccio , la previsione di insieme è tipicamente valutata in termini di tipica delle previsioni di persona concernendo one variabile di previsione, come effective come il grado di accordo between various previsioni dentro l’ensemble program , come rappresentato dal loro spread general . 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] determinati time steps in futuro. Un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per one particular certain place. È tipico per l’insieme diffuso da pure piccolo a consistono il clima che in realtà accade, 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 usato a forma un insieme, un numero di modelli might potrebbe anche essere combinato a make a una previsione di insieme. Questo strategia è nome previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente strategia. I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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