Meteo Domani 13 Febbraio 2019: tempo stabile e generalmente soleggiato in Italia

Previsioni Meteo Domani 13 Febbraio 2019

  • La situazione sinottica sul comparto europeo

    L’anticiclone rimonta sull’Europa centro occidentale con valori si pressione al livello del mare fino a 1035 hPa tra Francia, Germania e Austria. Anche l’Italia centro settentrionale verrà interessata dagli effetti di questa vasta area di alta pressione, la quale determinerà condizioni di tempo generalmente stabile come anche soleggiato. Una vasta saccatura depressionaria invece si allunga sull’Europa orientale, spingendosi fino alla Grecia e lambendo anche il Sud Italia, dove il clima rimarrà più fresco e a tratti instabile.

    Previsioni meteo per domani, 13 Febbraio 2019: Nord, Centro e Sud Italia

    Al Nord: Al mattino tempo stabile su tutte le regioni con sole prevalente, locali foschie sulla Pianura Padana. Al pomeriggio ancora condizioni di tempo asciutto e generalmente soleggiato ovunque, locali nubi solo sulle Alpi orientali. In serata condizioni di generale stabilità su tutti i settori con ampi spazi di sereno salvo qualche addensamento sull’arco alpino ma senza fenomeni. Temperature minime e massime stabili o in diminuzione. Venti deboli dai quadranti Settentrionali od Orientali. Mari generalmente poco mossi o mossi.

  • Al Centro: Al mattino tempo asciutto e soleggiato sia sul Tirreno che sull’Adriatico salvo qualche nube in Appennino. Al pomeriggio locali addensamenti sull’Abruzzo ma senza fenomeni associati, sole prevalente altrove. In serata si rinnovano condizioni di tempo asciutto sia sulle coste che sulle zone interne con cieli in prevalenza sereni. Temperature minime e massime stazionarie o in calo. Venti deboli o moderati prevalentemente Settentrionali. Mari mossi o localmente molto mossi.

    Al Sud e sulle Isole: Al mattino cieli sereni o poco nuvolosi sia sulle coste che sulle zone interne con possibili nevicate solo sulla Sila oltre i 400 metri. Al pomeriggio si rinnovano condizioni di tempo stabile sia sui settori Peninsulari che su quelli Insulari con ampi spazi di sereno e qualche nube sparsa. In serata ancora ampie schiarite su tutte le regioni alternate a qualche addensamento sparso ma innocuo.  Temperature minime e massime in diminuzione. Venti moderati o forti da Nord. Mari da molto mossi ad agitati.

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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 following climate network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era until following la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specificamente , il miglioramento del laptop , permettendo per la risoluzione 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 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 clima su locale , 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 . 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) usa modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su esistente tempo circostanze . Anche se first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione laptop negli anni ’50 che numerica meteo previsioni prodotto realistico risultati finali . Un quantità di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in various countries in tutto il mondo, using current meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati 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 allowed per significativi 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 posizione , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a giorno moderno previsione numerica meteo richieste alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel globe } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | energia dei supercomputer, la previsione talento dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Aspetti che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di 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 problema si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni esattamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni singolo cinque 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 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 enorme importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state occupate perché gli anni ’90 di aid misurano la fiducia nella previsione, e di ricevere prezioso risultati più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo approccio analizza multiple previsioni developed 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. Molto modesti errori di temperatura, venti o altri input iniziali offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno 5 giorni, creazione it impossibile per long – varietà previsioni – quelle made altro 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 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 employing un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per produrre indica 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 usando distinte parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Starting nel 1992 con le previsioni dell’insieme pronto dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Variety 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 clima è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti fattibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Method , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Program , fa uso di a strategia noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato strategia , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di media delle previsioni di individuo regard a single variabile di previsione, come well come il grado di accordo between una varietà di previsioni dentro l’ensemble system , come rappresentato dal loro spread general . L’ensemble spread viene diagnosticato per mezzo di 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 dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di one quantità per a single particular place . È frequente per l’insieme diffuso da anche piccolo a include il clima che veramente accade , 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 usato a tipo un insieme, numerose modelli may potrebbe anche essere combinato a produce a una previsione di insieme. Questo strategia è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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