METEO domani, freddo aumenta su parte d’Italia. Altra NEVE a quote basse


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METEO: freddo artico s’intensifica, ulteriore calo termico ma non ovunque

Un flusso d’aria fredda da nord affluisce verso l’Italia, lungo il perimetro orientale di un vasto anticiclone allungato fin sulla Scandinavia che sta portando i suoi tra la Francia e i settori alpini. Le temperature stanno calando, con ritorno di neve anche a quote basse lungo la dorsale centro-meridionale appenninica.

Video meteo: perturbazione al Sud, ma arriva aria fredda

Il grosso dell’ulteriore aria fredda artica appare destinato alle aree balcaniche, anche se in parte saranno coinvolte le regioni adriatiche e il Sud ove avremo il culmine del raffreddamento, ulteriormente acuito dai venti sostenuti settentrionali.

Il calo termico sarà quindi più incisivo tra Puglia, Basilicata, Calabria e Sicilia, dove il clima diverrà ancor più invernale, almeno temporaneamente. Ma vediamo cosa attenderci nell’evoluzione meteo per la giornata di domani, mercoledì 13 febbraio.



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La corrente artica raggiungerà i massimi effetti, anche se si presenterà secca e poco produttiva in termini di precipitazioni. Qualche precipitazione , pur sporadica, interesserà le regioni del basso adriatico e versanti ionici tra Salento, Basilicata e Calabria, con qualche spruzzata di neve fino in collina.

Isolate precipitazioni si potranno avere anche su aree interne di Abruzzo e Molise, sempre a carattere nevoso fino a quote basse. Sul resto del Paese si consoliderà il bel tempo, anche per effetto del rinforzo dell’anticiclone europeo che porrà la propria roccaforte a ridosso delle Alpi, con clima mite in montagna.

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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 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 after weather network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico information . Non era until after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specificamente , il miglioramento del laptop , enable per la rimedio automatizzata di fantastic {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli scoperte in meteo 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 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. Various 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 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]meteo (NWP) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su corrente tempo circostanze . Anche se 1st tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica clima previsioni sviluppato realistico risultati finali . Un quantità di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries 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 identici possono essere impiegati 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 created ai modelli regionali hanno allowed 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 , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a moderno previsione numerica clima richiede 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. Aspetti che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche includere la densità e alta qualità di osservazioni usato come input per le previsioni, insieme a carenze nei modelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione tecniche come la MOS (model output statistics) sono state creato per migliorare 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 specificamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni cinque giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni precise a circa 14 giorni anche con completamente preciso input dati e un modello perfetto. Inoltre, le equazioni differenziali parziali utilizzate nel modello richiesta 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 utilizzate poiché gli anni ’90 di aid misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di acquisire prezioso risultati più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo approccio analizza numerose previsioni create con un modello di previsione person 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 ciascuno 5 giorni, creazione it non possibile per long – range 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 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 creare 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 sviluppato con un modello di previsione persona da occupando 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 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 Global Ensemble Forecasting System , uses a strategia noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato metodo , la previsione di insieme è di solito valutata in termini di media delle previsioni di persona regard one particular variabile di previsione, come properly come il grado di accordo among various previsioni dentro l’ensemble technique , 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 methods in futuro. Un ulteriore strumento dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per a single distinct location . È comune per l’insieme diffuso da anche piccolo a consistono il clima che veramente accade , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso molto stesso modo che molti previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a forma un insieme, many modelli might potrebbe anche essere combinato a make a una previsione di insieme. Questo metodo è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato strategia . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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