Meteo Italia, ancora forti venti

Il meteo di oggi e di domani sarà caratterizzato da forti correnti settentrionali che si sposteranno via via verso oriente.

Dall’Abruzzo in giù è meteo da pieno Inverno, neve a bassa quota

Ieri avevamo previsto forti venti per oggi sul Tirreno e su molte aree del Centro-Nord, tra stanotte e domani la ventilazione si manterrà particolarmente sostenuta sulle adriatiche, in particolare quelle meridionali.

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

Attendiamo, quindi, venti forti da nord tra Abruzzo e Puglia, con successivo interessamento anche delle regioni ioniche.

Meteo: cambia tutto, aria fredda, ma non solo


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Focus sulla ventilazione attesa per stasera (cortesia Ventusky): si notano forti correnti da nord che investiranno la Puglia e le Ioniche.

Prestare quindi particolare attenzione tra questo pomeriggio e domani pomeriggio, soprattutto per chi ha attività all’aperto o in mare. Ricordiamo, come sempre, che l’unico ente adibito a eventuali allerte meteo è la Protezione Civile, consultabile nella propria regione di appartenenza.

Valutare, in base a quello che affermano i suddetti enti regionali, se pianificare le attività.

Fonte

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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 erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era until right after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specificamente , il sviluppo del pc , enable per la rimedio automatizzata di wonderful {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che importanti scoperte in meteo 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 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. Various scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere meteo su regionale , 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 in mezzo l’atmosfera terrestre e i suoi oceani sono porzione 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) usa modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su presente clima condizioni . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione laptop negli anni ’50 che numerica meteo previsioni creato realistico risultati . Un quantità di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in various countries in tutto il mondo, using current meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati per produrre 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 made ai modelli regionali hanno allowed per significativi miglioramenti nelle previsioni di track e air high quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che si verificano in una zona relativamente ristretta area , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a moderno previsione numerica clima esigenze 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. 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 sviluppato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più base problema si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni precisamente , e modesto errori crescere con il tempo (raddoppiando su ogni singolo cinque 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 avere 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 quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate dato che gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di acquisire utile risultati finali più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo metodo analizza multiple previsioni developed con un modello di previsione person o un numero di 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 dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo 5 giorni, creazione it impossibile per long – varietà previsioni – quelle produced molto 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 utilizzando 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 creato 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 pronto 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 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 possibile 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 Global Ensemble Forecasting Program , fa uso di a tecnica noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato approccio , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di media delle previsioni di individuo concernendo one particular variabile di previsione, come well come il grado di accordo among many previsioni dentro l’ensemble technique , come rappresentato dal loro spread general . 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 actions in futuro. Un ulteriore strumento esattamente dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di one quantità per one particular distinct place . È diffuso per l’insieme diffuso da pure piccolo a incorpora il clima che in realtà si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso molto stesso modo che numerosi previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a tipo un insieme, numerose modelli might potrebbe anche essere combinato a produce a una previsione di insieme. Questo approccio è nome previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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