Meteo BARI: freddo, vento e qualche pioggia


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Il meteo su Bari sarà caratterizzato da molte nubi martedì, con scrosci di pioggia. Situazione migliore a metà settimana, sebbene in un contesto di variabilità ancora con venti freddi settentrionali.

Martedì 12: nuvoloso con rovesci, molto ventoso. Stima Pioggia 5 mm. Temperatura da 7°C a 10°C. Pressione atmosferica media: 1021 hPa, in aumento. Vento: in media da Nord 42 Km/h, raffiche 57 Km/h. Zero Termico: circa 900 metri.

Mercoledì 13: poco nuvoloso, molto ventoso. Temperatura da 5°C a 9°C. Pressione atmosferica media: 1030 hPa, in aumento. Vento: in media da Nord 42 Km/h, raffiche 54 Km/h. Zero Termico: circa 800 metri.

Giovedì 14: poco nuvoloso, ventoso. Temperatura da 5°C a 12°C. Pressione atmosferica media: 1031 hPa, stazionaria. Vento: in media da Nord 30 Km/h, raffiche 42 Km/h. Zero Termico: circa 1000 metri.

Venerdì 15: nubi sparse, ventoso. Temperatura da 7°C a 11°C. Pressione atmosferica media: 1028 hPa, in diminuzione. Vento: in media da Nord/Nord-Est 17 Km/h, raffiche 35 Km/h. Zero Termico: circa 1100 metri.

Sabato 16: nubi sparse. Temperatura da 7°C a 12°C. Pressione atmosferica media: 1027 hPa, stazionaria. Vento: in media da Nord-Est 9 Km/h. Zero Termico: circa 1100 metri.

Domenica 17: nuvoloso con rovesci. Stima Pioggia 2 mm. Temperatura da 7°C a 12°C. Pressione atmosferica media: 1027 hPa, stazionaria. Vento: in media da Nord/Nord-Ovest 10 Km/h. Zero Termico: circa 1100 metri.

Lunedì 18: poco nuvoloso. Temperatura da 7°C a 13°C. Pressione atmosferica media: 1026 hPa, stazionaria. Vento: in media da Nord/Nord-Ovest 11 Km/h. Zero Termico: circa 1300 metri.

Martedì 19: poco nuvoloso. Temperatura da 7°C a 14°C. Pressione atmosferica media: 1025 hPa, stazionaria. Vento: in media da Nord-Ovest 14 Km/h. Zero Termico: circa 1800 metri.

Mercoledì 20: quasi sereno. Temperatura da 8°C a 16°C. Pressione atmosferica media: 1027 hPa, in aumento. Vento: in media da Nord-Ovest 13 Km/h. Zero Termico: circa 2000 metri.

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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 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 right after weather network di osservazione stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era till soon after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più especially , il miglioramento del computer , permettendo 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 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] più di tempo. Diverse scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere meteo su vicino , 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 parte 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) usa modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su esistente clima situazioni . Sebbene very first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione pc negli anni ’50 che numerica meteo previsioni prodotto realistico risultati . Un numero di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, using presente clima osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici stessi possono essere utilizzati per creare 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 made ai modelli regionali hanno allowed per significativi miglioramenti nelle previsioni di track e air high quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo 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 contemporaneo previsione numerica clima richiede alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel world } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | energia dei supercomputer, la previsione talento dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Variabili 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 sviluppato per aumentare 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 esattamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni singolo 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni corrette a circa 14 giorni anche con completamente corretto input dati e un modello perfetto. Inoltre, le equazioni differenziali parziali impiegate 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 lavoro per quantificare il enorme quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate dato che gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ottenere prezioso benefici più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo strategia analizza multiple previsioni produced con un modello di previsione individual o several 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 ciascuno cinque giorni, creazione it impossibile per extended – varietà previsioni – quelle made molto più di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione abilità . 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 employing un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per creare implica e le variazioni per lo stato dell’atmosfera. Dagli anni ’90, le previsioni di ensemble sono state impiegate (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 creato 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 impiegato 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 realizzabile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble System , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting System , fa uso di a metodo riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato metodo , la previsione di insieme è tipicamente valutata in termini di media delle previsioni di individuo regard 1 variabile di previsione, come well come il grado di accordo among many previsioni dentro l’ensemble technique , 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] determinati time actions in futuro. Un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per one distinct place . È diffuso per l’insieme diffuso da anche piccolo a incorpora il clima che in realtà si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso identico modo che molti previsioni da un singolo modello può essere impiegato a forma un insieme, multiple modelli might potrebbe anche essere combinato a produce 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 strategia . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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