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 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 right after weather 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 more specialmente , il sviluppo del personal computer , permettendo per la soluzione automatizzata di excellent {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli scoperte in clima previsioni sono stato 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 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. Diverse scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima su vicino , 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 elemento 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) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su esistente tempo situazioni . Sebbene very first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione pc negli anni ’50 che numerica clima previsioni reso realistico benefici . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in distinct nations in tutto il mondo, using use current clima osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici stessi possono essere utilizzati per generare 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 permesso per importanti miglioramenti nelle previsioni di track e air quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che succede in una zona relativamente ristretta posizione , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a moderno previsione numerica meteo richiede alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel world } [/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 includere la densità e qualità di osservazioni impiegato 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 molto più base problema si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È impossibile a risolvere queste equazioni esattamente , e piccolo errori crescere con il tempo (raddoppiando su each 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 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 grande quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state occupate poiché gli anni ’90 di aid misurano la fiducia nella previsione, e di acquisire prezioso risultati più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo metodo analizza multiple previsioni developed con un modello di previsione person o numerose 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 5 giorni, generazione it non possibile per extended – varietà previsioni – quelle create 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 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 usando 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 clima – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo tecnica {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]. Beginning nel 1992 con le previsioni dell’insieme preparato dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Range Weather (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state usato 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 Method , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting System , fa uso di a approccio identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato strategia , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di individuo concernendo a single variabile di previsione, come properly come il grado di accordo in between many previsioni dentro l’ensemble method , 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] particolari time actions in futuro. Un ulteriore strumento dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di one quantità per a single specifico location . È diffuso per l’insieme diffuso da pure modesto a incorpora il clima che veramente accade , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso molto stesso modo che numerosi previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a forma un insieme, many 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 migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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