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


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METEO con Alta Pressione che attira aria fredda. Gelate

Correnti d’aria fredda da nord affluiscono al seguito di una rapida perturbazione da nord, che ha riportato meteo instabile al Centro-Sud. Stiamo avendo un abbassamento delle temperature, con ritorno anche di neve a quote medie lungo la dorsale appenninica.

Previsioni meteo settimana: venti freddi da nord, il focus

Il calo termico, a causa dell’ingresso dell’aria più fredda, tenderà ad acuirsi ulteriormente soprattutto sulle regioni adriatiche e Sud. La parziale elevazione dell’anticiclone oceanico verso nord, che punta la Scandinavia, sta aprendo la strada a un flusso ancor più freddo di matrice artica.

Freddissimo inverno 1946/1947 con le epocali nevicate di febbraio

L’obiettivo di questo fiume d’aria fredda sarà rappresentato dai Balcani, ma le correnti nordiche lambiranno in parte anche l’Italia con particolare riferimento al basso versante adriatico. Queste correnti artiche scorreranno lungo il bordo orientale dell’anticiclone, che porterà i suoi massimi vicino alle Alpi.

Sulle regioni adriatiche e al Sud avremo quindi l’afflusso più incisivo di masse d’aria artica tra martedì e mercoledì, in un contesto meteo solo leggermente instabile che potrà vedere sporadiche spruzzate di neve fino in collina.

Il calo termico sarà quindi più incisivo tra Puglia, Calabria e Sicilia, dove si perderanno ancora dai 6 agli 8 gradi. Molto più modesti gli abbassamenti termici sul resto d’Italia, mentre il clima diverrà ben più mite sull’Arco Alpino e su parte della Sardegna.

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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 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 following climate network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era till following la delucidazione delle leggi della fisica e more specificamente , il miglioramento del laptop , permettendo per la rimedio automatizzata di wonderful {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che significative scoperte in meteo previsioni erano 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. Various scale spaziali sono impiegati per descrivere e prevedere meteo su quartiere , 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 metodo . 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 su esistente tempo circostanze . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione pc negli anni ’50 che numerica clima previsioni creato realistico risultati finali . Un quantità di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, using use current meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici identici possono essere impiegati per produrre 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 produced ai modelli regionali hanno allowed per sostanziali miglioramenti nelle previsioni di track e air quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che succede in una zona relativamente ristretta , 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 planet } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | potenza dei supercomputer, la previsione talento dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di 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 problema si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È impossibile a risolvere queste equazioni precisamente , e piccolo errori crescere 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 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 sforzo per quantificare il massiccio quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate dato che gli anni ’90 di support misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere benefico risultati più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo metodo analizza numerose 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. Incredibilmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni cinque giorni, produzione it non possibile per extended – varietà previsioni – quelle made molto di più di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione talento . In aggiunta , 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 significa 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 tecnica {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni sviluppato con un modello di previsione individuale da utilizzo diverse parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Beginning nel 1992 con le previsioni dell’insieme preparato dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Range Weather (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 realizzabile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble System , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting System , utilizes 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 individuo concernendo a single variabile di previsione, come nicely come il grado di accordo between 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 actions in futuro. Un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per 1 specifico location . È tipico per l’insieme diffuso da anche modesto a include il clima che veramente accade , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso identico modo che molti previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a tipo un insieme, multiple modelli might potrebbe anche essere combinato a generate a una previsione di insieme. Questo strategia è nome previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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