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

Fonte

Segui i nostri aggiornamenti su Facebook e Twitter:

Follow Us on Facebook Follow Us on Twitter

www.la-meteo.it
la-meteo.it

Per le SUPER PREVISIONI METEO italiane confronto DOPPIO clicca qua
Per le SUPER PREVISIONI METEO italiane confronto QUADRUPLO clicca qua
Per le previsioni del mondo passa qui
Per le previsioni del tempo d’Europa clicca qui
Per le previsioni in Italia passa qui
Per le previsioni della tua regione clicca qua
Per le previsioni meteo in TV clicca qui
Per le previsioni meteo del moto ondoso seleziona qui
Per l’altezza della neve passa qui

www.la-meteo.it
la-meteo.it

Ti potrebbero interessare anche:

 

La meteorologia è una branca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’atmosfera, con una main 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 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 much more specialmente , il sviluppo del computer , enable per la soluzione 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 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] oltre tempo. Distinct scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere meteo su quartiere , 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 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 presente tempo situazioni . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni reso realistico risultati finali . Un numero di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, using use current clima osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici molto simili 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 created ai modelli regionali hanno permesso per importanti 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 richiesto a giorno moderno previsione numerica meteo richiede alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel globe } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | potenza dei supercomputer, la previsione talento dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Variabili che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di la densità e alta qualità di osservazioni impiegato 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 altro base problema si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni precisamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni singolo cinque giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni precise a circa 14 giorni anche con perfettamente preciso 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 grande 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 ricevere prezioso risultati più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo metodo analizza multiple previsioni produced con un modello di previsione person o several Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Realmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno cinque giorni, creazione it impossibile per longy – range previsioni – quelle create altro 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 correct 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 produrre 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 clima – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo approccio {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] un numero di previsioni sviluppato con un modello di previsione individuale da facendo uso di 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 Clima (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state impiegato a aid definisce l’incertezza di previsione e estende la finestra in cui la previsione numerica meteo è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti fattibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble System , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Technique , uses a tecnica identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia , la previsione di insieme è normalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di persona concernendo 1 variabile di previsione, come well come il grado di accordo among una varietà di previsioni dentro l’ensemble program , 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] particolari time methods in futuro. Un ulteriore strumento dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per 1 certain place . È tipico per l’insieme diffuso da anche piccolo a include il clima che in realtà accade , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso molto stesso modo che numerosi previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a forma un insieme, un numero di modelli may potrebbe anche essere combinato a generate 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 approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *

*