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 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 soon after climate network di osservazione sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico data . Non era till soon after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più especially , il sviluppo del personal computer , permettendo per la risoluzione automatizzata di fantastic {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che importanti scoperte in meteo previsioni erano 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] più di tempo. Distinct scale spaziali sono utilizzati 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 porzione 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] clima (NWP) usa modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su presente tempo situazioni. Sebbene 1st tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni prodotto realistico benefici. Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, employing esistente clima osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati 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 created ai modelli regionali hanno permesso per considerevoli miglioramenti nelle previsioni di track e air top quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo in modo insoddisfacente nei processi di gestione che avvengono in una zona relativamente ristretta , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a giorno 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 talento dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Aspetti 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 tecniche come la MOS (model output statistics) sono state creato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un altro base problema si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni esattamente , e modesto 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 informazioni e un modello perfetto. Inoltre, le equazioni differenziali parziali utilizzate nel modello avere 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 grande quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate perché gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere prezioso risultati più lontano nel futuro che altrimenti raggiungibile. Questo strategia analizza multiple previsioni produced con un modello di previsione person o several 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 forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo 5 giorni, produzione it impossibile per long – range previsioni – quelle made molto 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 correct 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 produrre 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]multiple previsioni sviluppato con un modello di previsione persona da facendo uso di diverse parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Beginning nel 1992 con le previsioni dell’insieme preparato 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 raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Method , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Technique, fa uso di a strategia identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato approccio , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di media delle previsioni di persona concernendo 1 variabile di previsione, come properly come il grado di accordo among various previsioni dentro l’ensemble system , 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 actions in futuro. Un altro strumento dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di one quantità per one particular certain location . È tipico per l’insieme diffuso da anche piccolo a contiene il clima che in realtà 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 utilizzato a forma un insieme, numerose modelli might potrebbe anche essere combinato a create 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 strategia. I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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