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 key 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 erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era until following la delucidazione delle leggi della fisica e molto più especially , il sviluppo del personal computer , permettendo per la risoluzione 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 sono stato 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] oltre tempo. Different scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere meteo su locale , regionale e globale 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 porzione di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata . 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) usa modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su esistente clima circostanze . Anche se 1st tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione laptop negli anni ’50 che numerica meteo previsioni prodotto realistico risultati . Un quantità di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, employing presente meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, clima 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 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 essenziale a giorno moderno previsione numerica clima richieste alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel world } [/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 qualità di osservazioni impiegato come input per le previsioni, insieme a carenze nei modelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione strategie 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 specificamente , e modesto errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni 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 utilizzate considerando che gli anni ’90 di support misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere utile benefici più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo metodo analizza numerose previsioni developed 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. Realmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni 5 giorni, produzione 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 . Inoltre , 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 facendo uso di un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per generare 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 meteo – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo strategia {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin]multiple previsioni creato con un modello di previsione persona da occupando 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 Clima (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state usato 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 fattibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Technique , uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Program , uses a approccio identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato approccio , la previsione di insieme è tipicamente valutata in termini di media delle previsioni di persona concernendo 1 variabile di previsione, come properly come il grado di accordo in between various previsioni dentro l’ensemble technique , come rappresentato dal loro spread general . 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] particolari time methods in futuro. Un ulteriore strumento dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per a single certain place . È comune 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. 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