Meteo: CRONACA DIRETTA VIDEO, TEMPORALE NEVOSO in MOLISE scatena UNA BUFERA. Ecco il video con LAMPI e TUONI

Un corposo peggioramento sta interessando il Centro-Sud Italia a causa dell’aria fredda che sta transitando dai Balcani verso il mezzogiorno. I contrasti con l’aria fredda al suolo e quella fredda in quota stanno destabilizzando l’atmosfera. Ecco cosa sta accadendo a Campobasso.

Un intenso TEMPORALE NEVOSO, partito dalla costa Adriatica, si è diretto verso l’entroterra e adesso si sta abbattendo sul capoluogo Molisano accompagnato da una forte nevicata che ha scaricato al suolo già diversi cm di neve fresca. La temperatura inoltre sta crollando. Si è passati dai 6 gradi di qualche ora fa agli 0° di adesso.

Temporali nevosi in MoliseTemporali nevosi in Molise

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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 climate network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era till right after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specialmente , il sviluppo del computer , permettendo per la rimedio automatizzata di great {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima, nella seconda metà del 20 ° secolo che significative 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. Diverse scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere meteo su locale , 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 in mezzo l’atmosfera terrestre e i suoi oceani sono componente 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) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su presente clima condizioni . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione laptop negli anni ’50 che numerica clima previsioni sviluppato realistico risultati . Un numero di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in distinct countries in tutto il mondo, employing presente 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 creare 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 produced ai modelli regionali hanno allowed per importanti 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 , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi essenziale a moderno previsione numerica clima richieste 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 abilità dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Fattori che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche incorporare la densità e qualità di osservazioni usato 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 fondamentale dilemma si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni precisamente , e piccolo errori crescere 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 corretto 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 sforzo per quantificare il grande importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state occupate dato che gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di acquisire benefico risultati più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo strategia analizza multiple previsioni developed con un modello di previsione individual 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 dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo cinque giorni, produzione it impossibile per extended – range previsioni – quelle made molto di più di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione talento. Inoltre , le current reti di osservazione hanno una scarsa copertura in alcune regioni, che introduce l’incertezza nello stato iniziale accurate 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 employing un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per generare significa 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 tecnica {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin]multiple previsioni prodotto con un modello di previsione individuale da usando diverse 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 utilizzato 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 System , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting System , utilizes a approccio riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato approccio , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di media delle previsioni di individuo regard one variabile di previsione, come effective come il grado di accordo among various previsioni dentro l’ensemble method , 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 steps in futuro. Un ulteriore strumento dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per 1 specifico location . È frequente per l’insieme diffuso da anche modesto a contiene il clima che in realtà si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso stesso modo che molti previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a forma un insieme, multiple modelli might potrebbe anche essere combinato a make a una previsione di insieme. Questo metodo è nome 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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