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 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 following climate network di osservazione erano 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 more specialmente , il sviluppo del computer , enable per la risposta automatizzata di wonderful {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che significative 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. Distinct scale spaziali sono impiegati per descrivere e prevedere meteo su vicino , 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 elemento 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) usa modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su esistente tempo circostanze . Sebbene 1st tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni reso realistico benefici. Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in distinct nations in tutto il mondo, using use presente 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 impiegati per creare 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 permesso per sostanziali miglioramenti nelle previsioni di track e air top 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 essenziale a contemporaneo previsione numerica clima richiede 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. Variabili che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di 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 strategie come la MOS (model output statistics) sono state creato per migliorare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un altro base dilemma si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni esattamente , e piccolo errori crescere con il tempo (raddoppiando su ogni singolo 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni accurate a circa 14 giorni anche con perfettamente corretto input informazioni 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 sforzo per quantificare il massiccio quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate poiché gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere benefico risultati più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo metodo analizza multiple previsioni designed 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. Incredibilmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni cinque giorni, produzione it non possibile per longy – range 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 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 employing un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per generare 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 clima – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo tecnica {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni sviluppato con un modello di previsione persona da occupando 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 Clima (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 meteo è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti possibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Technique, fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting Program , fa uso di a tecnica riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato metodo , la previsione di insieme è tipicamente valutata in termini di media delle previsioni di individuo concernendo 1 variabile di previsione, come well come il grado di accordo among various previsioni dentro l’ensemble technique, 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] determinati time actions in futuro. Ancora un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per one particular place. È tipico per l’insieme diffuso da anche modesto a incorpora il clima che veramente si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso stesso modo che molti previsioni da un singolo modello può essere usato a tipo un insieme, un numero di 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 metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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