Meteo: PERTURBAZIONE a spasso per l’Italia. PIOGGE, TEMPORALI, forte VENTO e NEVE. Evoluzione PROSSIME ORE

Perturbazione a spasso per l'ItaliaPerturbazione a spasso per l’ItaliaUna veloce perturbazione collegata ad un vortice di bassa pressione attualmente in viaggio verso i Balcani, continuerà a condizionare negativamente il meteo su molte Regioni del nostro Paese. Ci attende dunque una giornata all’insegna del maltempo con piogge, temporali, la neve e forti raffiche di vento.Vediamo insieme quali saranno le aree maggiormente colpite dal maltempo.

Partendo dal Nord, la rotazione dei venti dai quadranti nord occidentali, favorirà un rapido e generale miglioramento del tempo con numerose schiarite le quali si imporranno con decisione su tutte le Regioni salvo una residua variabilità concentrata solo sui settori montuosi e sull’estremo Nord Est.

Molto più incerto, a tratti perturbato, il tempo al Centro e su parte del Sud. Rovesci sono attesi nel sud della Toscana, le Marche e l’Umbria. Fenomeni più incisivi invece fra l’Abruzzo, il Molise e sul nord della Campania con possibili temporali sparsi e nevicate sui monti intorno ai 900-1000m. a tratti sotto forma di bufere. Meteo instabile anche sulla Puglia, la Basilicata ed i settori tirrenici della Calabria. Più sole sulla Sardegna e la Sicilia dove, tuttavia, soffierà forte il Maestrale con mari a tratti agitati.

In serata migliora su tutto il Centro italia mentre il brutto tempo insisterà sulle Regioni meridionali. Rovesci temporaleschi colpiranno la Puglia, Basilicata, Calabria e Sicilia tirrenica. Un moderato calotermico porterà la neve intorno ai 700-800m. Ancora Maestrale impetuoso.

La perturbazione esaurirà la sua energia nel corso della giornata di martedì con fenomeni residui nella prima parte del giorno limitati al Salento, al sud della Calabria e sui settori centro orientali della Sicilia. Moderata attenuazione anche dei venti che tenderanno a disporsi dai quadranti settentrionali. Più freddo.

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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 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 following weather network di osservazione stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico data . Non era till right after la delucidazione delle leggi della fisica e much more especially , il miglioramento del pc , enable per la risposta automatizzata di great {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima, nella seconda metà del 20 ° secolo che importanti scoperte in clima 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] più di tempo. Different scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere meteo su regionale, 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 in mezzo l’atmosfera terrestre e i suoi oceani sono parte di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata sistema . 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) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su corrente tempo situazioni. Anche se first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni sviluppato realistico benefici. Un quantità di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, employing presente clima osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati per produrre 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 made ai modelli regionali hanno allowed per sostanziali miglioramenti nelle previsioni di track e air quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che avvengono in una zona ragionevolmente ristretta , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a contemporaneo previsione numerica meteo richiede alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel planet} [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | energia dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Aspetti che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche contenere 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 aumentare 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 specificamente, e piccolo errori crescere con il tempo (raddoppiando su ogni singolo cinque giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni corrette a circa 14 giorni anche con perfettamente preciso input informazioni e un modello perfetto. Inoltre, le equazioni differenziali parziali impiegate 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 grande importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate dato che gli anni ’90 di help misurano la fiducia nella previsione, e di acquisire prezioso risultati più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo strategia analizza numerose 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. Estremamente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni 5 giorni, produzione it impossibile per longy – range previsioni – quelle produced 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 utilizzando un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per generare 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 individuale da occupando 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 Clima (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 clima è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti possibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble System , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Technique, utilizes a metodo riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia, la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di individuo concernendo a single variabile di previsione, come nicely come il grado di accordo among various 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] particolari time methods in futuro. Ancora un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per one particular particular location . È comune per l’insieme diffuso da pure piccolo a include il clima che in realtà accade, che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso stesso modo che numerosi previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a tipo un insieme, many modelli might potrebbe anche essere combinato a generate a una previsione di insieme. Questo strategia è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente strategia. I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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