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 key 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 after climate network di osservazione stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico data . Non era until soon after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specificamente , il miglioramento del computer , permettendo per la risoluzione automatizzata di fantastic {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] oltre tempo. Diverse scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere meteo 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 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) usa modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su corrente tempo circostanze . Sebbene 1st tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione laptop negli anni ’50 che numerica meteo previsioni creato realistico risultati . Un numero di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in various countries in tutto il mondo, using presente meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici molto simili possono essere impiegati 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 allowed per significativi miglioramenti nelle previsioni di track e air quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo in modo insoddisfacente nei processi di gestione che si verificano in una zona ragionevolmente ristretta posizione , 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 world } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | potenza dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Fattori che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche contenere 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 metodi come la MOS (model output statistics) sono state creato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più base dilemma si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È impossibile a risolvere queste equazioni esattamente , e modesto errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni accurate a circa 14 giorni anche con perfettamente preciso input dati e un modello perfetto. Inoltre, le equazioni differenziali parziali utilizzate nel modello avere 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 perché gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di acquisire utile risultati finali più lontano nel futuro che altrimenti raggiungibile . Questo strategia analizza multiple previsioni designed con un modello di previsione person o un numero di Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Incredibilmente modesti errori di temperatura, venti o altri input iniziali offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni 5 giorni, generazione it impossibile per extended – varietà previsioni – quelle made molto di 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 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 utilizzando un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per generare 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 approccio {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni progettato con un modello di previsione individuale 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- 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 raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Program , uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Technique , fa uso di a tecnica noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato metodo , la previsione di insieme è normalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di persona concernendo one particular variabile di previsione, come properly come il grado di accordo between many previsioni dentro l’ensemble system , 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 methods in futuro. Uno più strumento dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per one particular certain location . È diffuso per l’insieme diffuso da anche piccolo a contiene il clima che veramente si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso molto stesso modo che molti previsioni da un singolo modello può essere usato a tipo un insieme, multiple modelli may potrebbe anche essere combinato a produce a una previsione di insieme. Questo strategia è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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