Meteo: le previsioni per Mercoledì 13 Febbraio, Marianna in DIRETTA VIDEO

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Le previsioni per Mercoledì 13 Febbraio presentate da Marianna Pagliarin

Le previsioni per Mercoledì 13 Febbraio
Le previsioni per Mercoledì 13 Febbraio presentate da Marianna PagliarinLe previsioni per Mercoledì 13 Febbraio presentate da Marianna Pagliarin

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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 right after climate network di osservazione stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico information . Non era until right after la delucidazione delle leggi della fisica e more specialmente , il miglioramento del personal computer , permettendo per la risoluzione automatizzata di excellent {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che considerevoli scoperte in meteo previsioni erano 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 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] oltre tempo. Different scale spaziali sono impiegati per descrivere e prevedere clima su regionale , regionale e internazionale 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 programma . 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) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su presente tempo circostanze . Anche se 1st tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni reso realistico benefici . Un quantità di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in distinct nations in tutto il mondo, employing esistente 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 impiegati per produrre 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 produced ai modelli regionali hanno permesso per sostanziali miglioramenti nelle previsioni di track e air good quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che succede in una zona relativamente ristretta posizione , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a contemporaneo 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 | energia dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Variabili che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche incorporare 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 tecniche come la MOS (model output statistics) sono state sviluppato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più fondamentale difficoltà si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È impossibile a risolvere queste equazioni esattamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni cinque giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni precise a circa 14 giorni anche con perfettamente preciso 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 lavoro per quantificare il grande quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state occupate perché gli anni ’90 di aid misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere utile benefici più lontano nel futuro che altrimenti raggiungibile . Questo metodo analizza un numero di previsioni create 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. Molto piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno 5 giorni, creazione it impossibile per extended – range previsioni – quelle made altro di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione talento . 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 utilizzando un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per creare indica 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] un numero di previsioni prodotto con un modello di previsione persona da facendo uso di distinte 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 utilizzato 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 System , uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Technique , uses a metodo noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato metodo , la previsione di insieme è di solito valutata in termini di tipica delle previsioni di persona concernendo one variabile di previsione, come nicely come il grado di accordo among many previsioni dentro l’ensemble system , come rappresentato dal loro spread general . 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]specifici time methods in futuro. Un ulteriore strumento dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per a single distinct place . È frequente per l’insieme diffuso da pure piccolo a incorpora il clima che in realtà 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 forma un insieme, multiple modelli may potrebbe anche essere combinato a produce a una previsione di insieme. Questo strategia è nome 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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