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

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

var node = document.createElement(“IFRAME”);
node.name=”playerFrameRS”;
node.id=”playerFrameRS”;
node.async = “true”;
node.src =”https://video1.ilmeteo.it/video/a89e7cdb-c58e-44a9-ab86-c1237a79f060?ap=0&norelated=1&adv=1″;
node.width = ‘640’;
node.height = ‘360’;
node.frameBorder = “0”;
node.scrolling = “NO”;
node.allowtransparency=”true”;
node.setAttribute(“mozallowfullscreen”, “true”);
node.setAttribute(“webkitallowfullscreen”, “true”);
node.setAttribute(“allowfullscreen”, “true”);
document.getElementById(‘div_390128’).appendChild(node);

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

if(adv_cm<2){
window._taboola = window._taboola || ;
_taboola.push({mode: 'organic-thumbnails-a', container: 'taboola-below-article-thumbnails', placement: 'Below Article Thumbnails', target_type: 'mix'});
}

if(adv_cm==0){
window._taboola = window._taboola || ;
_taboola.push({mode: ‘thumbnails-a’, container: ‘taboola-below-article-thumbnails-2nd’, placement: ‘Below Article Thumbnails 2nd’, target_type: ‘mix’});
}

if(adv_cm>0){(adsbygoogle = window.adsbygoogle || ).push({});} else document.getElementById(‘gad-nat’).style.display=’none’

Fonte

Segui i nostri aggiornamenti su Facebook e Twitter:

Follow Us on Facebook Follow Us on Twitter

www.la-meteo.it
la-meteo.it

Per le SUPER PREVISIONI DEL TEMPO in Italia confronto DOPPIO clicca qua
Per le SUPER PREVISIONI METEO italiane confronto QUADRUPLO clicca qui
Per le previsioni globali clicca qui
Per le previsioni europee clicca qua
Per le previsioni nazionali clicca qui
Per le previsioni della tua regione clicca qui
Per le previsioni in TV passa qui
Per le previsioni sui mari seleziona qui
Per l’altezza della neve passa qui

www.la-meteo.it
la-meteo.it

Ti potrebbero interessare anche:

 

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 weather network di osservazione stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico information. Non era until right after la delucidazione delle leggi della fisica e much more specialmente , il sviluppo del personal computer , enable per la risposta automatizzata di excellent {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima, nella seconda metà del 20 ° secolo che importanti 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 impiegati 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 in mezzo l’atmosfera terrestre e i suoi oceani sono componente 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) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su presente tempo situazioni. Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni prodotto realistico benefici. Un numero di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, using presente clima osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici stessi 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 made ai modelli regionali hanno allowed per significativi miglioramenti nelle previsioni di track e air good quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che si verificano in una zona ragionevolmente ristretta posizione, come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi essenziale a moderno 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 | energia dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Variabili che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche incorporare la densità e alta qualità di osservazioni utilizzato come input per le previsioni, insieme a carenze nei modelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione tattiche 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 piccolo 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 preciso input dati e un modello perfetto. Inoltre, le equazioni differenziali parziali impiegate 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 enorme importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state occupate poiché gli anni ’90 di support misurano la fiducia nella previsione, e di ricevere benefico benefici più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo metodo analizza multiple 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. Realmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo 5 giorni, creazione it impossibile per extended – varietà previsioni – quelle made molto di più 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 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 clima – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo metodo {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni prodotto con un modello di previsione individuale da utilizzo varie 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 Weather (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state utilizzato a help 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, while l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Technique, utilizes a approccio riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia, la previsione di insieme è tipicamente valutata in termini di tipica delle previsioni di persona regard 1 variabile di previsione, come nicely come il grado di accordo between different 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 methods in futuro. Un altro strumento dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per one particular location . È frequente per l’insieme diffuso da anche piccolo a incorpora il clima che in realtà si verifica , 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 utilizzato a forma un insieme, many modelli may potrebbe anche essere combinato a generate a una previsione di insieme. Questo approccio è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente strategia. I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *

*