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 soon after weather network di osservazione stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico information . Non era till following la delucidazione delle leggi della fisica e molto più especially , il miglioramento del computer , permettendo 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 clima previsioni state 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. 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 componente di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata programma . 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) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su presente clima situazioni . Sebbene very first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione laptop negli anni ’50 che numerica meteo previsioni prodotto realistico risultati finali . Un quantità di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in various countries in tutto il mondo, using use esistente clima osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici molto simili possono essere utilizzati per creare sia veloce -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 produced ai modelli regionali hanno allowed per sostanziali 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 area , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi richiesto a moderno previsione numerica meteo richiede alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel world } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | energia dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Fattori che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche contenere la densità e buona qualità di osservazioni utilizzato come input per le previsioni, insieme a carenze nei modelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione tattiche come la MOS (model output statistics) sono state sviluppato 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 non possibile a risolvere queste equazioni esattamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su each 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni accurate a circa 14 giorni anche con perfettamente 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 lavoro per quantificare il grande importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state occupate considerando che gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere utile risultati più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo metodo analizza multiple previsioni produced 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. Molto piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo cinque giorni, generazione it non possibile per extended – range previsioni – quelle produced molto di più di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione abilità . In aggiunta , 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 produrre 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 meteo – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo metodo {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni prodotto con un modello di previsione individuale da utilizzo diverse 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 utilizzato a support definisce l’incertezza di previsione e estende la finestra in cui la previsione numerica clima è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti possibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Method , uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Program , uses a tecnica riconosciuto 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 in between una varietà di previsioni dentro l’ensemble method , come rappresentato dal loro spread all round . 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 steps in futuro. Uno più strumento dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per a single specifico location . È diffuso per l’insieme diffuso da anche piccolo a consistono il clima che veramente si verifica , 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, un numero di modelli may potrebbe anche essere combinato a generate a una previsione di insieme. Questo metodo 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

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