Meteo NAPOLI: bel tempo e ventoso, freddo fino a mercoledì. Poi più mite


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Il meteo su Napoli sarà soleggiato, ma con venti a tratti intensi dai quadranti settentrionali. Le temperature tenderanno un po’ a risalire da giovedì.

Martedì 12: poco nuvoloso, molto ventoso a tratti. Temperatura da 6°C a 11°C. Pressione atmosferica media: 1025 hPa, in aumento. Vento: in media da Nord 23 Km/h, raffiche 52 Km/h. Zero Termico: circa 1000 metri.

Mercoledì 13: poco nuvoloso, molto ventoso a tratti. Temperatura da 4°C a 11°C. Pressione atmosferica media: 1033 hPa, in aumento. Vento: in media da Nord/Nord-Est 23 Km/h, raffiche 51 Km/h. Zero Termico: circa 900 metri.

Giovedì 14: poco nuvoloso, ventoso a tratti. Temperatura da 4°C a 14°C. Pressione atmosferica media: 1033 hPa, stazionaria. Vento: in media da Nord 14 Km/h, raffiche 41 Km/h. Zero Termico: circa 1400 metri.

Venerdì 15: poco nuvoloso, ventoso. Temperatura da 6°C a 14°C. Pressione atmosferica media: 1028 hPa, in diminuzione. Vento: in media da Nord-Est 15 Km/h, raffiche 34 Km/h. Zero Termico: circa 1400 metri.

Sabato 16: poco nuvoloso, ventoso a tratti. Temperatura da 4°C a 13°C. Pressione atmosferica media: 1027 hPa, stazionaria. Vento: in media da Sud-Est 8 Km/h, raffiche 33 Km/h. Zero Termico: circa 1200 metri.

Domenica 17: poco nuvoloso. Temperatura da 5°C a 13°C. Pressione atmosferica media: 1026 hPa, stazionaria. Vento: in media da Sud-Est 10 Km/h. Zero Termico: circa 1200 metri.

Lunedì 18: poco nuvoloso. Temperatura da 7°C a 15°C. Pressione atmosferica media: 1027 hPa, stazionaria. Vento: in media da Nord 8 Km/h. Zero Termico: circa 1400 metri.

Martedì 19: quasi sereno. Temperatura da 7°C a 15°C. Pressione atmosferica media: 1027 hPa, stazionaria. Vento: in media da Ovest 8 Km/h. Zero Termico: circa 1900 metri.

Mercoledì 20: quasi sereno. Temperatura da 8°C a 16°C. Pressione atmosferica media: 1028 hPa, stazionaria. Vento: in media da Ovest/Sud-Ovest 5 Km/h. Zero Termico: circa 2200 metri.

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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 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 stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico information . Non era till after la delucidazione delle leggi della fisica e more specialmente , il sviluppo del personal computer , permettendo per la risposta automatizzata di fantastic {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che considerevoli scoperte in meteo previsioni sono stato 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] più di tempo. Diverse scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima su quartiere , 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]meteo (NWP) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su esistente clima condizioni . Sebbene very first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione laptop negli anni ’50 che numerica meteo previsioni reso realistico risultati . Un numero di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in various countries in tutto il mondo, employing current clima osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici molto simili possono essere utilizzati per produrre sia veloce -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 permesso per considerevoli miglioramenti nelle previsioni di track e air 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 richiesto a moderno previsione numerica clima richieste 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. Fattori che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche includere la densità e 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 problema si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni specificamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni accurate a circa 14 giorni anche con completamente preciso 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 massiccio importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate perché gli anni ’90 di support misurano la fiducia nella previsione, e di ricevere utile risultati più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo strategia analizza numerose previsioni designed con un modello di previsione person o numerose 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 5 giorni, creazione it impossibile per long – varietà previsioni – quelle create 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 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 facendo uso di un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per creare implica 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 metodo {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni progettato con un modello di previsione persona da usando diverse parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Starting nel 1992 con le previsioni dell’insieme pronto dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Variety Weather (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state impiegato 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 Program , uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting System , uses a metodo noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia , la previsione di insieme è di solito valutata in termini di media delle previsioni di individuo concernendo a single variabile di previsione, come effective come il grado di accordo among various previsioni dentro l’ensemble program , 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 measures in futuro. Un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per one particular specifico place . È comune per l’insieme diffuso da anche 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 di previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a tipo un insieme, multiple modelli may potrebbe anche essere combinato a generate a una previsione di insieme. Questo approccio è chiamato previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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