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 main focus sulla previsione di weather . 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 sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico data . Non era until soon after la delucidazione delle leggi della fisica e much more specialmente , il miglioramento del personal computer , enable per la risoluzione automatizzata di excellent {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che significative scoperte in clima previsioni erano compiuto. 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 utilizzati per descrivere e prevedere clima su vicino , 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 componente 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] clima (NWP) usa modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su presente tempo situazioni. Sebbene very first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica clima previsioni reso realistico benefici. Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different 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 sugli stessi principi fisici molto simili possono essere utilizzati per generare sia breve -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 permesso per significativi 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 posizione, come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi richiesto a moderno previsione numerica clima esigenze 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 clima si estende a circa sei giorni. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche contenere la densità e alta qualità di osservazioni impiegato 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 difficoltà si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È impossibile a risolvere queste equazioni precisamente , e modesto errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su each cinque giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni corrette a circa 14 giorni anche con completamente preciso 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 massiccio importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate considerando che gli anni ’90 di aid misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ottenere prezioso risultati più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo approccio analizza multiple previsioni produced con un modello di previsione individual o multiple Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Incredibilmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni cinque giorni, creazione it impossibile per longy – varietà 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 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 facendo uso di un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per creare 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 meteo – 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 usando distinte 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 Clima (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state utilizzato a support 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 Program , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting System , fa uso di a approccio identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia, la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di persona regard 1 variabile di previsione, come well come il grado di accordo between una varietà di previsioni dentro l’ensemble program , 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]specifici time actions in futuro. Uno più strumento dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di a single quantità per 1 certain location . È frequente per l’insieme diffuso da pure piccolo a consistono il clima che in realtà si verifica , 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 tipo un insieme, numerose modelli might potrebbe anche essere combinato a make a una previsione di insieme. Questo strategia è chiamato previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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