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 main 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 after weather 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 molto più specialmente , il miglioramento del pc , permettendo per la soluzione automatizzata di great {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che importanti scoperte in meteo 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 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] più di tempo. Different scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere meteo su quartiere , 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]meteo (NWP) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su presente clima condizioni . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione laptop negli anni ’50 che numerica meteo previsioni reso realistico risultati . Un numero di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in distinct nations in tutto il mondo, using use current 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 utilizzati 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 created ai modelli regionali hanno allowed per considerevoli miglioramenti nelle previsioni di track e air high quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che si verificano in una zona relativamente ristretta , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a moderno previsione numerica meteo esigenze alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel planet } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | potenza dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Aspetti 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 tattiche come la MOS (model output statistics) sono state sviluppato per migliorare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più base dilemma si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni precisamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni cinque giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni corrette 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 enorme quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate considerando che gli anni ’90 di help misurano la fiducia nella previsione, e di ricevere benefico risultati finali più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo strategia 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. Molto piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno cinque giorni, produzione it non possibile per extended – varietà previsioni – quelle create molto 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 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 utilizzando 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 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]multiple previsioni progettato con un modello di previsione individuale da utilizzo 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- 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 possibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble System , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Program , fa uso di a tecnica noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato metodo , 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 among una varietà di 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] distinct time actions in futuro. Un altro strumento dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di one quantità per one distinct place . È diffuso per l’insieme diffuso da pure modesto a consistono il clima che veramente accade , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso molto stesso modo che molti previsioni da un singolo modello può essere impiegato a tipo un insieme, many modelli may potrebbe anche essere combinato a create a una previsione di insieme. Questo approccio è nome previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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