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

Segui i nostri aggiornamenti su Facebook e Twitter:

Follow Us on Facebook Follow Us on Twitter

www.la-meteo.it
la-meteo.it

Per le SUPER PREVISIONI METEO in Italia confronto DOPPIO clicca qui
Per le SUPER PREVISIONI METEO nazionali confronto QUADRUPLO seleziona qui
Per le previsioni del tempo del globo seleziona qui
Per le previsioni del tempo in Europa seleziona qui
Per le previsioni del tempo in Italia clicca qua
Per le previsioni del tempo della tua regione passa qui
Per le previsioni in TV passa qui
Per le previsioni meteo sui mari clicca qua
Per l’altezza della neve clicca qui

www.la-meteo.it
la-meteo.it

Ti potrebbero interessare anche:

 

La meteorologia è una branca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’atmosfera, con una significant 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 climate dipendevano dallo storico information. Non era until right after la delucidazione delle leggi della fisica e more specialmente , il sviluppo del computer , enable per la soluzione automatizzata di fantastic {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima, nella seconda metà del 20 ° secolo che importanti scoperte in clima previsioni state 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] oltre tempo. Diverse scale spaziali sono impiegati per descrivere e prevedere clima su regionale, regionale e globale 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 componente di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata sistema . 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 corrente clima circostanze . Sebbene 1st tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione pc negli anni ’50 che numerica clima previsioni sviluppato realistico risultati finali . Un quantità di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, employing esistente 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 creare sia veloce -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 si verificano in una zona relativamente ristretta posizione, come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a moderno previsione numerica clima richieste alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel world } [/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. Variabili che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di 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 strategie 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 non possibile a risolvere queste equazioni specificamente, e modesto errori crescere con il tempo (raddoppiando su ogni cinque giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni precise a circa 14 giorni anche con completamente corretto 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 utilizzate perché gli anni ’90 di support misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere benefico benefici più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo metodo analizza un numero di previsioni developed con un modello di previsione person o numerose 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 offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo cinque giorni, produzione it impossibile 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 generare 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 strategia {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni prodotto con un modello di previsione persona da facendo uso di varie 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 Weather (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 clima è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Program , uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Method , utilizes a approccio identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato approccio , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di media delle previsioni di persona regard a single variabile di previsione, come effective come il grado di accordo in between various previsioni dentro l’ensemble method , 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] distinct time steps in futuro. Un altro strumento dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di one quantità per a single distinct place. È diffuso 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 identico modo che molti di previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a forma un insieme, many modelli may potrebbe anche essere combinato a generate 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 approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *

*