METEO: perturbazione in movimento dal centro al sud, seguita da venti settentrionali

SITUAZIONE: la perturbazione che ieri ha attraversato il settentrione, si staglia stamane lungo la verticale delle regioni centrali ed entro sera raggiungerà anche il meridione portando piogge sparse, rovesci ed anche qualche nevicata dalle quote medie in Appennino. Al nord la rotazione del vento dai quadranti settentrionali favorisce un netto miglioramento delle condizioni atmosferiche. Al seguito del fronte affluisce in quota aria moderatamente più fredda, i cui effetti però al nord saranno smorzati dal favonio.

VENTO: sarà presente quasi ovunque, specie al nord e sulle coste, in rotazione da Tramontana e Maestrale, con raffiche oltre i 50km orari; massima intensità del vento nelle prime ore del pomeriggio.

EVOLUZIONE: martedì tempo migliore ovunque grazie all’espansione parziale di un vasto campo anticiclonico che però non riuscirà a proteggere il meridione e parte del centro, che mercoledì saranno interessati da un flusso di correnti fredde in arrivo dai Balcani, che potranno dar luogo a locali rovesci di neve a quote molto basse su alcuni settori (segnatamente su Molise, Puglia, Lucania, Calabria e nord-est Sicilia).

EVOLUZIONE SUCCESSIVA: sino a venerdì il meridione seguiterà ad essere coinvolto da un flusso di correnti fredde da nord-est, che manterranno attive condizioni di instabilità, mentre altrove risulterà ancora determinante l’azione dell’alta pressione, associata a temperature miti.

FINE SETTIMANA: per il fine settimana i modelli danno letture diverse della situazione prevista: quello americano propende per un rientro di aria fredda da est un po’ su tutto il Paese, mentre tutti gli altri, compreso quello europeo, propendono per un’affermazione almeno temporanea dell’alta pressione pressoché ovunque con tempo buono. Chi avrà ragione? Seguite i nostri aggiornamenti!

OGGI: al nord miglioramento con schiarite sempre più ampie e tendenza a vento da nord. Solo sui settori alpini di confine sarà ancora possibile osservare qualche annuvolamento associato a sporadiche nevicate, segnatamente sulle vallate altoatesine. Al centro cieli nuvolosi con rovesci sparsi, a carattere nevoso in Appennino oltre gli 800-1000m. Al sud tempo in peggioramento con rovesci sparsi e qualche locale temporale, spruzzate di neve in giornata lungo l’Appennino oltre i 1000m. Ventoso ovunque, temperature in rialzo al nord, in calo altrove.

DOMANI: migliora ovunque, freddo al mattino con gelate sulle zone interne, specie nelle vallate alpine ed appenniniche. Mite il pomeriggio, in particolare al nord-ovest, grazie ad un influsso favonico.
 

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La meteorologia è una branca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’atmosfera, con una main 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 weather dipendevano dallo storico information. Non era until soon after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specificamente, il miglioramento del personal computer , enable per la soluzione automatizzata di great {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che considerevoli 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 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. Distinct scale spaziali sono impiegati per descrivere e prevedere meteo su quartiere , 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 tra l’atmosfera terrestre e i suoi oceani sono componente 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) usa modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su esistente tempo circostanze . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni creato realistico risultati . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, employing current meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici molto simili possono essere utilizzati per produrre sia breve -termine clima 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 importanti miglioramenti nelle previsioni di track e air good 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 essenziale 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 abilità dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Aspetti 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 tattiche come la MOS (model output statistics) sono state creato per migliorare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più fondamentale problema si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni specificamente, e piccolo errori sviluppare 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 corretto input dati 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 massiccio importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate considerando che gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ottenere benefico risultati più lontano nel futuro che altrimenti realizzabile . Questo approccio analizza un numero di previsioni create con un modello di previsione person o multiple Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Molto piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno 5 giorni, generazione it impossibile per longy – range 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 facendo uso di 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 impiegate (come previsioni di routine) per tenere conto della natura stocastica dei processi clima – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo approccio {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni sviluppato con un modello di previsione persona da utilizzo diverse 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- Range Weather (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state usato a support definisce l’incertezza di previsione e estende la finestra in cui la previsione numerica meteo è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti realizzabile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble System , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, anche se l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting System , fa uso di a approccio identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia, la previsione di insieme è di solito valutata in termini di media delle previsioni di individuo concernendo one variabile di previsione, come nicely come il grado di accordo between various previsioni dentro l’ensemble technique, come rappresentato dal loro spread all round. 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 actions in futuro. Un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per a single certain location . È diffuso per l’insieme diffuso da anche piccolo a include il clima che veramente si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso identico modo che molti di previsioni da un singolo modello può essere impiegato a tipo un insieme, un numero di modelli might potrebbe anche essere combinato a generate a una previsione di insieme. Questo approccio è nome previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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