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 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 soon after weather network di osservazione stati 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 especially , 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 notevoli 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] più di tempo. Distinct scale spaziali sono impiegati per descrivere e prevedere meteo 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 tra l’atmosfera terrestre e i suoi oceani sono elemento di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata sistema . 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) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su corrente tempo condizioni . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni sviluppato realistico benefici . Un numero di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, using current clima osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici stessi possono essere utilizzati per generare sia veloce -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 allowed per importanti miglioramenti nelle previsioni di track e air high quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che avvengono in una zona relativamente ristretta area , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi essenziale a giorno moderno previsione numerica clima esigenze 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. Fattori che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche incorporare la densità e qualità di osservazioni utilizzato 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 impossibile a risolvere queste equazioni precisamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni precise a circa 14 giorni anche con completamente 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 quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate considerando che gli anni ’90 di aid misurano la fiducia nella previsione, e di ricevere utile benefici più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo metodo analizza multiple previsioni create 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 offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno 5 giorni, produzione it non possibile per long – varietà previsioni – quelle produced 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 employing 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 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]multiple previsioni sviluppato con un modello di previsione persona da occupando 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- Variety Weather (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state utilizzato 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 raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Technique , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting System , utilizes a tecnica identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato strategia , la previsione di insieme è di solito valutata in termini di media delle previsioni di persona regard one variabile di previsione, come nicely come il grado di accordo among una varietà di previsioni dentro l’ensemble system , come rappresentato dal loro spread all round . 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] determinati time measures in futuro. Ancora un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di one quantità per one specifico location . È frequente per l’insieme diffuso da pure piccolo a contiene il clima che veramente accade , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso identico modo che numerosi previsioni da un singolo modello può essere impiegato a forma un insieme, numerose modelli might potrebbe anche essere combinato a make a una previsione di insieme. Questo approccio è chiamato 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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