Meteo: cambia tutto, aria fredda, ma non solo


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METEO al 23 Febbraio: sarà INVERNO, ma la PRIMAVERA incombe

METEO SINO AL 17 FEBBRAIO 2019, ANALISI E PREVISIONE

Previsioni meteo settimana: venti freddi da nord, il focus

Aria più fredda segue una perturbazione da nord, responsabile del ritorno di meteo instabile al Centro-Sud. Stiamo avendo un abbassamento delle temperature, con ritorno anche di neve a quote medie lungo la dorsale appenninica. Il calo termico, a causa dell’ingresso dell’aria più fredda, tenderà ad acuirsi sulle regioni adriatiche e Sud.

Meteo Nord Ovest Italia, Europa occidentale: acutizzazione anomalie climatiche

Entro mercoledì giungeranno masse d’aria più fredde d’estrazione artica, per effetto della parziale elevazione dell’anticiclone oceanico verso nord, che punterà la Scandinavia. Si creeranno quindi i presupposti per la discesa del fiume d’aria fredda verso i Balcani, che lambirà in parte anche l’Italia con particolare riferimento al basso versante adriatico dove si avrà qualche nevicata in collina.

Meteo ventoso nei prossimi giorni

Il campo d’alta pressione andrà a posizionare i propri massimi sul Centro Europa, appena a nord delle Alpi, e risulterà alimentato da contributi di matrice sub-tropicale. Lungo il perimetro orientale e meridionale dell’anticiclone si incanalerà l’aria fredda, che in parte interesserà l’Italia causando meteo un po’ invernale solo su parte dei settori adriatici e al Meridione.

Proiezioni meteo verso fine mese: le novità del modello europeo ECWMF

ITALIA CONTESA TRA ANTICICLONE E FREDDO DA NORD, EVOLUZIONE METEO

L’eccessiva invadenza dell’anticiclone, con i massimi di pressione a ridosso delle Alpi, avranno modo di limitare notevolmente l’influenza del flusso freddo in arrivo dai Balcani che sarà più attivo sulle aree adriatiche centro-meridionali anche nella seconda parte della settimana. Sul resto d’Italia l’abbassamento termico sarà meno sentito, per la tenuta dell’anticiclone.

In sostanza il bel tempo prevarrà sulla maggior parte dell’Italia, eccezion fatta per l’estremo Sud ove lo scenario potrebbe risultare instabile e sempre dal sapore spiccatamente invernale per l’influenza di un nucleo freddo da est. L’anticiclone porterà tepore quasi primaverile o clima gradevole soprattutto al Nord, specie sulle alture.

Questa situazione si dovrebbe mantenere sostanzialmente immutata fin verso il weekend, con l’anticiclone che continuerà ad abbracciare l’Italia limitando parecchio le interferenze da est. L’influenza dell’anticiclone risulterà più incisiva sul Nord Italia, dove il clima continuerà a mantenersi molto mite per la stagione.

METEO MARTEDI’ 12 FEBBRAIO, PRECIPITAZIONI SU ADRIATICHE E SUD

Le condizioni meteo miglioreranno ulteriormente e si avrà prevalente bel tempo. L’instabilità risulterà più attiva su medio-basso versante adriatico e quota neve che calerà sulle zone d’entroterra fino in collina a bassa quota. Rovesci sparsi ad intermittenza si avranno anche in Calabria e soprattutto sul nord della Sicilia, con neve sui rilievi oltre i 500/700 metri.

METEO META’ SETTIMANA, ANCORA DISTURBI FREDDI DAI BALCANI

Poche novità per mercoledì, con ulteriori sporadiche deboli precipitazioni soprattutto su aree interne di Abruzzo, Molise e resto del Sud, nevose fino a bassa quota. Per giovedì l’ulteriore rinforzo dell’anticiclone porterà condizioni di meteo più stabile, con miglioramento anche sulle estreme regioni meridionali dove comunque permarranno nubi irregolari.

CALO TERMICO AL SUD, AUMENTO TEMPERATURE AL CENTRO-NORD

L’abbassamento termico risulterà acuito dalle intense correnti di tramontana soprattutto sui versanti adriatici. Il clou di questo freddo, che colpirà più direttamente Adriatiche e Sud, dovrebbe aversi entro mercoledì. Situazione ben diversa al Nord e sulle aree tirreniche, con clima più mite soprattutto nei valori massimi diurni.

ULTERIORI TENDENZE METEO

Nuovi disturbi freddi dai Balcani potrebbero ancora coinvolgere il Sud Italia tra venerdì e sabato, con possibile nuovo aumento dell’instabilità atmosferica. Sul resto della Penisola l’anticiclone manterrà la propria egemonia in modo tenace, mantenendo condizioni meteo soleggiate e temperature miti.

Aggiornamenti e monitoraggio evoluzione meteo, 24/24 ore a cura dello Staff

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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 following weather network di osservazione sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico information. Non era until soon after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specificamente, il miglioramento del personal 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 importanti scoperte in clima previsioni sono stato raggiunto . 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] più di tempo. Different scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima su vicino , 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 elemento di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata programma . 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 tempo condizioni . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione pc negli anni ’50 che numerica clima previsioni prodotto realistico benefici. Un quantità di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, using current clima osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati per generare 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 made ai modelli regionali hanno permesso per significativi miglioramenti nelle previsioni di track e air quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che succede in una zona relativamente ristretta , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi essenziale a giorno moderno previsione numerica meteo esigenze alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel planet} [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | potenza dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di la densità e qualità di osservazioni utilizzato 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 aumentare 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 esattamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni cinque giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni corrette a circa 14 giorni anche con completamente 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 quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate perché gli anni ’90 di help misurano la fiducia nella previsione, e di acquisire prezioso benefici più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo approccio analizza multiple previsioni produced con un modello di previsione individual 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 forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno 5 giorni, generazione it non possibile per extended – varietà previsioni – quelle produced 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 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 creare 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 meteo – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo metodo {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] un numero di previsioni prodotto con un modello di previsione persona da usando varie 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 meteo è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti realizzabile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Technique, fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Technique, uses a metodo riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato approccio , la previsione di insieme è di solito valutata in termini di media delle previsioni di persona concernendo a single variabile di previsione, come effective come il grado di accordo among many previsioni dentro l’ensemble technique, come rappresentato dal loro spread all round. L’ensemble spread viene diagnosticato via 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 measures in futuro. Ancora un altro strumento dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per one particular certain place. È comune per l’insieme diffuso da anche piccolo a incorpora il clima che in realtà accade, 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 utilizzato a tipo un insieme, un numero di modelli might potrebbe anche essere combinato a make a una previsione di insieme. Questo approccio è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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