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 major 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 right after weather network di osservazione sono 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 molto più specificamente , il miglioramento del laptop , enable per la rimedio automatizzata di excellent {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli scoperte in meteo previsioni state 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. Various scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima su regionale , regionale e globale 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 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] clima (NWP) usa modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su corrente clima condizioni . Sebbene very first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione computer negli anni ’50 che numerica clima previsioni reso realistico benefici . Un quantità di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in distinct nations in tutto il mondo, using esistente meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici stessi possono essere utilizzati per produrre sia veloce -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 high quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo in modo insoddisfacente nei processi di gestione che si verificano in una zona ragionevolmente ristretta area , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi essenziale a moderno previsione numerica clima 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 clima si estende a circa sei giorni. Aspetti che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche includere 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 strategie 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 non possibile a risolvere queste equazioni precisamente , e modesto 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 preciso input informazioni e un modello perfetto. Inoltre, le equazioni differenziali parziali utilizzate 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 grande importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate poiché gli anni ’90 di support misurano la fiducia nella previsione, e di acquisire utile risultati più lontano nel futuro che altrimenti raggiungibile . Questo approccio 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 dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno 5 giorni, generazione it non possibile per longy – varietà previsioni – quelle produced molto di 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 true 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 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 meteo – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo approccio {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin]multiple 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 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 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 raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Technique , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, anche se l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Method , uses a metodo noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato strategia , la previsione di insieme è normalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di individuo regard 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] determinati time steps in futuro. Un ulteriore strumento esattamente dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di a single quantità per a single particular location . È tipico per l’insieme diffuso da pure piccolo a consistono 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 usato a tipo un insieme, many 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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