Meteo cronaca DIRETTA VIDEO: Roma, incredibile GRANDINATA, è tutto bianco! Guardate che immagini

Sta accadendo in questi minuti: una fortissima grandinata sta interessando la Capitale, come si può vedere nel video in apertura di articolo. Video: Instagram rinoceroseroma.Roma, fortissima grandinataRoma, fortissima grandinata

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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 weather network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era until soon after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più especially , il sviluppo del laptop , permitting per la rimedio automatizzata di wonderful {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli scoperte in clima previsioni erano 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. Distinct scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere meteo su regionale , 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 in mezzo l’atmosfera terrestre e i suoi oceani sono elemento 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] clima (NWP) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su corrente clima situazioni . Anche se 1st tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione laptop negli anni ’50 che numerica meteo previsioni reso realistico risultati . Un quantità di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in distinct nations in tutto il mondo, using presente clima 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 produrre sia breve -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 made ai modelli regionali hanno permesso per significativi 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 , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a giorno moderno previsione numerica meteo richiede 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 meteo si estende a circa sei giorni. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche includere la densità e qualità di osservazioni usato 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 creato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più fondamentale dilemma si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È impossibile a risolvere queste equazioni specificamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni singolo 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 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 enorme importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate poiché gli anni ’90 di aid misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ottenere prezioso benefici più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo approccio analizza multiple previsioni create 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. Estremamente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno 5 giorni, generazione it impossibile per long – range previsioni – quelle create 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 facendo uso di un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per generare 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 strategia {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni prodotto con un modello di previsione individuale da usando 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 impiegato a help 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 , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Method , uses a metodo noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia , la previsione di insieme è normalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di individuo concernendo 1 variabile di previsione, come well come il grado di accordo among various previsioni dentro l’ensemble system , come rappresentato dal loro spread general . 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] particolari 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 location . È diffuso per l’insieme diffuso da anche piccolo a contiene il clima che veramente accade , 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 impiegato a forma un insieme, many modelli may potrebbe anche essere combinato a make a una previsione di insieme. Questo approccio è chiamato previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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