Meteo: la PRIMAVERA 2019 sarà subito PAZZA. Inizio MARZO con forti PIOGGE e NEVE abbondante [AGGIORNAMENTO]

Meteo: la PRIMAVERA 2019 sarà subito PAZZA. Inizio MARZO con forti PIOGGE e NEVE abbondante [AGGIORNAMENTO]

Inizio Primavera con alternanza tra fasi instabili, con tanta neve sulle Alpi, e giorni caldiInizio Primavera con alternanza tra fasi instabili, con tanta neve sulle Alpi, e giorni caldiCi stiamo avviando a grandi passi verso la parte conclusiva della stagione invernale e, dando uno sguardo alle proiezioni per le prossime settimane è lecito aspettarsi ancora qualche sorpresa gelida, visto l’anomalo comportamento del vortice polare. Non sono infatti da escludere fasi di tempo instabile e freddo, anche con il ritorno della neve fino a quote molto basse, un po’ come avvenuto lo scorso anno a cavallo tra i mesi di Febbraio e Marzo.

Ma la PRIMAVERA sarà subito PAZZA? Mancano ormai meno di venti giorni all’inizio della nuova stagione che, dal punto di vista meteorologico aprirà i battenti Venerdì 1 Marzo. Proviamo allora a tracciare una linea di tendenza, grazie agli ultimissimi aggiornamenti a nostra disposizione. Secondo il modello CFS (Climate Forecast System), i primi giorni di Marzo potrebbe essere caratterizzati da qualche incursione ciclonica sul Mediterraneo, con tempo dunque spesso instabile e piovoso. Da valutare l’influenza e la posizione dell’Anticiclone delle Azzorre ed una sua possibile “ritirata” verso latitudini più basse (Africa). Se questo venisse confermato i fronti perturbati in discesa dal Nord Atlantico avrebbero strada libera fin verso l’Italia. Anche le proiezioni sul lungo periodo confermano un surplus pluviometrico in particolare al Centro-Nord, con tanta pioggia e con neve abbondante sulle nostre montagne (specie sulle Alpi).
Come spesso accade a Marzo non mancheranno giorni con tempo più stabile e soleggiato e, visto l’avanzare della stagione, anche le temperature si faranno via via più calde, fino a raggiungere e anche superare i 20°C: insomma, il classico tempo di questo mese contraddistinto dall’alternanza tra condizioni meteo instabili e anche fredde con fasi più miti e soleggiate grazie alle rimonte anticicloniche.

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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 climate . 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 right after weather network di osservazione sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era till right after la delucidazione delle leggi della fisica e much more specialmente , il sviluppo del laptop , enable per la rimedio automatizzata di great {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 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. Diverse scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima 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 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] clima (NWP) usa modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su presente tempo situazioni . Sebbene 1st tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione computer negli anni ’50 che numerica clima previsioni sviluppato realistico risultati . Un numero di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in distinct nations in tutto il mondo, employing current 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 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 produced ai modelli regionali hanno permesso per importanti 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 richiesto a moderno previsione numerica meteo richiede alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel globe } [/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 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 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 precisamente , e piccolo errori crescere con il tempo (raddoppiando su ogni singolo cinque giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni precise a circa 14 giorni anche con perfettamente corretto 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 sforzo per quantificare il grande importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state occupate dato che gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere utile benefici più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo metodo analizza multiple previsioni produced con un modello di previsione individual o un numero di Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Estremamente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno cinque giorni, creazione it non possibile per extended – range previsioni – quelle produced altro 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 accurate 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 creare significa e le variazioni per lo stato dell’atmosfera. Dagli anni ’90, le previsioni di ensemble sono state impiegate (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] un numero di previsioni creato con un modello di previsione individuale da usando diverse parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Starting 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 usato a help definisce l’incertezza di previsione e estende la finestra in cui la previsione numerica meteo è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti fattibile 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 , uses a metodo noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato metodo , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di individuo regard 1 variabile di previsione, come properly come il grado di accordo among different previsioni dentro l’ensemble system , 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 actions 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 one particular specifico place . 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 usato a tipo un insieme, multiple modelli may potrebbe anche essere combinato a create 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 strategia . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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