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 major 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 right after climate network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era until right after la delucidazione delle leggi della fisica e much more especially , il sviluppo del laptop, permitting per la risoluzione automatizzata di fantastic {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima, nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli 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 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. Distinct scale spaziali sono impiegati per descrivere e prevedere clima su vicino , 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 . 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 tempo circostanze . Anche se first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica clima previsioni sviluppato realistico risultati . Un quantità di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in various countries in tutto il mondo, using use presente meteo 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 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 created ai modelli regionali hanno allowed per considerevoli miglioramenti nelle previsioni di track e air 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 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. Variabili che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche includere 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 tecniche come la MOS (model output statistics) sono state sviluppato 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 specificamente, e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni cinque giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni precise a circa 14 giorni anche con perfettamente 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 lavoro 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 help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere prezioso risultati più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo approccio analizza numerose previsioni developed 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. Estremamente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno cinque giorni, creazione it non possibile per longy – varietà 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 usando un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per produrre 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 clima – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo tecnica {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni creato con un modello di previsione persona da occupando diverse 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- Variety Clima (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state usato 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 possibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Method , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Method , utilizes a approccio noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia, la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di media delle previsioni di persona concernendo one variabile di previsione, come effective 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] determinati time methods in futuro. Un ulteriore strumento esattamente dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per a single particular location . È diffuso per l’insieme diffuso da pure piccolo a consistono 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 utilizzato a tipo un insieme, many modelli might potrebbe anche essere combinato a generate a una previsione di insieme. Questo metodo è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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