Meteo: AVVIO DI PRIMAVERA come in PIENO INVERNO. NEVE e GELO non molleranno l’Italia, ecco perché

La primavera partirà con freddo e neveLa primavera partirà con freddo e neveL’Italia si prepara a vivere un
altro periodo freddo a causa di correnti in arrivo dai Balcani.

Come già annunciato in diversi editoriali, l’inizio della nuova
stagione (PRIMAVERA), non vedrà particolari cambiamenti,
anzi, sarà caratterizzato da freddo e ancora da episodi nevosi a
bassa quota.

Gli effetti dello
STRATWARMING, ma anche i primi scambi meridiani (), caratterizzeranno i
primi 15 giorni di Marzo. Pertanto, sarà un inizio di primavera
travestito d’inverno con diverse irruzioni di aria fredda () che potrebbero colpire l’Europa Orientale e l’Italia.
L’obiettivo, probabilmente, saranno le regioni settentrionali,
dove potrebbero anche verificarsi nevicate a quote molte basse, localmente fino in pianura.

La strada che il
freddo dovrebbe percorrere è quella delle nazioni centrali fin verso
la Francia, poi, come da prassi, dovrebbe tuffarsi sul Mediterraneo
dando vita a cicloni che richiameranno correnti fredde da Nord e masse
d’aria mite e umide da Sud
, un mix perfetto per nevicate sulle
regioni settentrionali. Al Centro invece, a causa dei contrasti,
avremo fenomeni di forte maltempo con temporali e nubifragi
sopratutto lungo il versante tirrenico.

Diversa situazione
per i settori meridionali che sperimenteranno condizioni di
tempo più stabile e via via più mite, con prime giornate
prettamente primaverili.
La situazione, attorno alla fine del
mese di Marzo cambierà su tutta l’Europa con l’arrivo di correnti da
Ovest, sicuramente più “calde”, ma anche umide e instabili: ciò
determinerà ancora piogge e temporali, ma in un contesto
termico primaverile.
Non vi resta che seguire con attenzione i prossimi aggiornamenti.

Fonte

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La meteorologia è una branca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’atmosfera, con una main 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 stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico information . Non era till right after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più especially , il miglioramento del computer , permitting per la soluzione automatizzata di great {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli 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 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] oltre tempo. Various scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere meteo su locale , 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 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]meteo (NWP) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su esistente tempo circostanze . Sebbene very first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni reso realistico risultati finali . Un quantità di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in various countries in tutto il mondo, employing presente meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati per generare 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 allowed per importanti 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 necessario a contemporaneo 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. Aspetti che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di 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 tattiche come la MOS (model output statistics) sono state creato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un altro base problema si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni precisamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni singolo 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni precise a circa 14 giorni anche con perfettamente corretto 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 grande importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state occupate poiché gli anni ’90 di aid misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di acquisire prezioso risultati più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo metodo analizza multiple 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. Molto piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo cinque giorni, creazione it non possibile per extended – varietà previsioni – quelle create 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 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 facendo uso di un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per creare 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 tecnica {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin]multiple previsioni prodotto con un modello di previsione persona da utilizzo distinte 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 possibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Method , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Program , utilizes a metodo identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia , la previsione di insieme è normalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di persona regard 1 variabile di previsione, come properly come il grado di accordo among different previsioni dentro l’ensemble method , 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] particolari time actions in futuro. Un ulteriore strumento dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per a single particular place . È frequente per l’insieme diffuso da anche piccolo a incorpora il clima che veramente si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso stesso modo che molti previsioni da un singolo modello può essere usato a forma un insieme, un numero di modelli may potrebbe anche essere combinato a create a una previsione di insieme. Questo approccio è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente strategia . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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