Meteo: PASQUA 2019, ecco in ANTEPRIMA le previsioni. Ci sono però Cattive Notizie, leggi QUI perché

Meteo: PASQUA 2019, ecco in ANTEPRIMA le previsioni. Ci sono però Cattive Notizie, leggi QUI perché

Pasqua 2019: cattive notizie Pasqua 2019: cattive notizie Come già scritto in precedenti Editoriali, ci sono cattive notizie. La Pasqua 2019 potrebbe essere molto dinamica sotto l’aspetto meteorologico. Il fatto che cada verso la fine del mese di Aprile e dunque in un periodo nel quale i primi veri caldi cominciano a farsi sentire, è un aspetto assolutamente da non sottovalutare. Cerchiamo dunque di capire perché e cosa ci potrebbe riservare il meteo in quel periodo.

In esame, prendiamo quelli che saranno i giorni più importanti e dunque quelli compresi fra Giovedì 18 Aprile e Lunedì 22. In questo frangente, l’Italia si troverà ancora una volta sotto un vero e propriobraccio di ferro fra le calde correnti nord africane ed i venti più freddi provenienti dall’Europa più settentrionale. A fasi alterne, proprio le correnti fredde nord atlantiche, potranno spesso lambire se non addirittura interessare molte aree del Nord Italia provocando una fase di tempo spesso dinamico con alternanza di giornate tranquille a momenti di meteo instabile con conseguenti sbalzi termici.

Ma quello che maggiormente ci preoccupa, riguarda le regioni centro meridionali spesso interessate dai venti caldi provenienti dal nord Africa che manterranno un tipo di clima decisamente caldo, conseguenza, per altro, del periodo classico di fine Aprile. Ebbene, le correnti fredde, potrebbero temporaneamente sconfinare verso sud e dunque interagire con l’aria molto calda presente sulle zone centro meridionali. Si andrebbe così a creare un conseguente forte contrasto fra due masse d’aria totalmente diverse fra loro. Un contrasto in grado di originare intensi temporali accompagnati da importanti grandinate, violenti rovesci e nubifragi, in un periodo già di per sé spesso contrassegnato da questo tipo di eventi.

Rimaniamo tuttavia coscienti del fatto che siamo dinnanzi ad una ipotetica linea di tendenza e vista la distanza previsionale, abbiamo ovviamente necessità di ulteriori conferme in merito.


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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 soon after weather network di osservazione stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era until right after la delucidazione delle leggi della fisica e much more especially , il sviluppo del pc , enable per la risposta automatizzata di fantastic {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che significative 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 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 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 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) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su presente tempo situazioni . Anche se 1st tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione pc negli anni ’50 che numerica clima previsioni creato realistico risultati finali . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, using 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 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 produced ai modelli regionali hanno permesso per sostanziali 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 ragionevolmente ristretta , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a contemporaneo previsione numerica clima richiede 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 clima si estende a circa sei giorni. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche includere 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 tecniche come la MOS (model output statistics) sono state sviluppato per migliorare 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 impossibile a risolvere queste equazioni specificamente , e piccolo errori crescere con il tempo (raddoppiando su ogni 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni precise a circa 14 giorni anche con completamente corretto 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 sforzo per quantificare il massiccio importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate considerando che gli anni ’90 di aid misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere prezioso risultati finali più lontano nel futuro che altrimenti raggiungibile . Questo strategia analizza multiple previsioni produced con un modello di previsione individual o several Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Incredibilmente modesti errori di temperatura, venti o altri input iniziali dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno cinque giorni, produzione it impossibile per extended – varietà previsioni – quelle produced molto di più di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione abilità . In aggiunta , 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 facendo uso di un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per generare implica 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 tecnica {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin]multiple previsioni prodotto con un modello di previsione persona 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- Variety 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 meteo è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti fattibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Technique , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, anche se l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Program , uses a metodo identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato metodo , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di media delle previsioni di persona regard one particular variabile di previsione, come well come il grado di accordo between una varietà di 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] determinati time steps in futuro. Un altro strumento dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di one quantità per a single certain location . È tipico per l’insieme diffuso da anche 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 di previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a forma un insieme, multiple modelli might potrebbe anche essere combinato a generate a una previsione di insieme. Questo metodo è nome previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato strategia . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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