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 stati 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 much more specialmente , il sviluppo del computer , enable per la risposta automatizzata di wonderful {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima, nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli 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 utilizzati per descrivere e prevedere meteo su vicino , 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 parte 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] clima (NWP) usa 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 meteo 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 esistente 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 impiegati 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 allowed per considerevoli miglioramenti nelle previsioni di track e air high quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo 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 contemporaneo previsione numerica meteo esigenze 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 meteo si estende a circa sei giorni. Aspetti che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di la densità e buona 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 sviluppato 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 non possibile a risolvere queste equazioni esattamente , e piccolo errori crescere con il tempo (raddoppiando su ogni singolo 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni corrette a circa 14 giorni anche con perfettamente corretto input informazioni 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 poiché gli anni ’90 di support misurano la fiducia nella previsione, e di ricevere prezioso benefici più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo approccio analizza un numero di previsioni produced 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 modesti errori di temperatura, venti o altri input iniziali offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo 5 giorni, generazione it impossibile per long – varietà previsioni – quelle made 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 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 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 approccio {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni creato con un modello di previsione persona da usando varie 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- 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 fattibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Technique, fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, anche se l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting Program , utilizes a tecnica identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato approccio , la previsione di insieme è di solito valutata in termini di tipica delle previsioni di individuo concernendo one particular variabile di previsione, come well come il grado di accordo among una varietà di 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] distinct time methods in futuro. Un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di a single quantità per a single particular place. È comune per l’insieme diffuso da pure piccolo a incorpora il clima che veramente si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso identico modo che molti di previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a tipo un insieme, numerose modelli might potrebbe anche essere combinato a make a una previsione di insieme. Questo strategia è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente strategia. I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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