Meteo cronaca diretta VIDEO: violenta bufera di NEVE a Las Vegas

Forse pochi sanno che la città del divertimento “Las Vegas” è stata costruita in mezzo al deserto del Nevada.
Il clima della città quindi è tipicamente desertico con temperature estive che schizzano fin oltre i 43°C, ed invernali che di giorno scendono fino a 20°C.

Le precipitazioni sono poche, scarse, ma quando si verificano sono spettacolari e inusuali, come quella di qualche giorno fa; Una furiosa bufera di NEVE ha colpito la città.

Furiosa bufera di neve a Las VegasFuriosa bufera di neve a Las Vegas

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 DEL TEMPO italiane confronto DOPPIO passa qui
Per le SUPER PREVISIONI DEL TEMPO in Italia confronto QUADRUPLO passa qui
Per le previsioni meteo mondiali clicca qui
Per le previsioni in Europa clicca qui
Per le previsioni del tempo italiane passa qui
Per le previsioni meteo della tua regione clicca qui
Per le previsioni TV clicca qua
Per le previsioni meteo sui mari passa qui
Per l’altezza della neve clicca qua

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 key 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 soon after climate network di osservazione sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era until after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più especially , il sviluppo del personal computer , enable per la rimedio automatizzata di wonderful {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che importanti scoperte in meteo 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 meteo su locale , 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 porzione 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) usa modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su esistente tempo situazioni . Sebbene 1st tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione pc negli anni ’50 che numerica clima previsioni creato realistico risultati finali . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, using esistente meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati per generare 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 considerevoli miglioramenti nelle previsioni di track e air top quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo in modo insoddisfacente nei processi di gestione che succede in una zona ragionevolmente ristretta posizione , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi richiesto a moderno previsione numerica meteo richieste 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 impiegato 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 sviluppato per migliorare 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 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni precise a circa 14 giorni anche con completamente corretto input informazioni 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 lavoro per quantificare il enorme importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate dato che gli anni ’90 di help misurano la fiducia nella previsione, e di ricevere prezioso risultati più lontano nel futuro che altrimenti raggiungibile . Questo strategia analizza un numero di previsioni developed 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. Estremamente modesti errori di temperatura, venti o altri input iniziali dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo cinque giorni, creazione it non possibile per longy – 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 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 usando un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per generare implica 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 metodo {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni creato con un modello di previsione persona da occupando varie parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Starting nel 1992 con le previsioni dell’insieme preparato dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Variety Weather (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 raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Technique , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Program , uses a approccio identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato metodo , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di media delle previsioni di persona concernendo one particular variabile di previsione, come properly come il grado di accordo between various 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] distinct time actions in futuro. Uno più strumento esattamente dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di a single quantità per 1 particular place . È comune per l’insieme diffuso da pure piccolo a include 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, multiple modelli may potrebbe anche essere combinato a produce a una previsione di insieme. Questo approccio è chiamato 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 *

*