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 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 after climate network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era till after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specialmente , il miglioramento del personal 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 significative 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 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. Various scale spaziali sono impiegati per descrivere e prevedere clima su locale , 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 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 su esistente tempo situazioni. Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni sviluppato realistico risultati finali . Un quantità di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, employing presente meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici stessi possono essere utilizzati per creare sia veloce -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 sostanziali miglioramenti nelle previsioni di track e air high quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che avvengono in una zona ragionevolmente ristretta posizione, come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario 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 abilità dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche contenere la densità e qualità di osservazioni impiegato come input per le previsioni, insieme a carenze nei modelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione tecniche come la MOS (model output statistics) sono state sviluppato per migliorare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più base problema si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni precisamente , e modesto errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni singolo cinque giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni accurate a circa 14 giorni anche con completamente preciso 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 massiccio importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate considerando che gli anni ’90 di aid misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere utile risultati finali più lontano nel futuro che altrimenti raggiungibile. Questo metodo analizza un numero di previsioni developed 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. Realmente modesti errori di temperatura, venti o altri input iniziali dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno 5 giorni, creazione it non possibile per longy – range previsioni – quelle create molto di più di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione talento. In aggiunta , 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 facendo uso di 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 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 creato con un modello di previsione individuale 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 Clima (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state utilizzato a help 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 Method , uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Technique, fa uso di a tecnica riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato approccio , la previsione di insieme è di solito valutata in termini di media delle previsioni di persona regard one particular variabile di previsione, come nicely come il grado di accordo in between various previsioni dentro l’ensemble technique, 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] distinct time steps in futuro. Un altro strumento dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per one particular distinct location . È comune per l’insieme diffuso da anche piccolo a consistono il clima che in realtà accade, 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 tipo un insieme, numerose modelli may potrebbe anche essere combinato a produce a una previsione di insieme. Questo strategia è chiamato previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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