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 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 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 following la delucidazione delle leggi della fisica e much more especially , il sviluppo del personal computer , permettendo per la risoluzione automatizzata di wonderful {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli scoperte in clima previsioni state 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 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 impiegati per descrivere e prevedere meteo su locale , 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 porzione di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata programma . 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 condizioni . Sebbene 1st tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni reso realistico risultati . Un numero di worldwide 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 veloce -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 sostanziali miglioramenti nelle previsioni di track e air good quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo in modo insoddisfacente nei processi di gestione che si verificano in una zona relativamente ristretta , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a moderno previsione numerica clima richieste 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 buona qualità di osservazioni impiegato 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 sviluppato 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 non possibile a risolvere queste equazioni precisamente , e piccolo errori crescere con il tempo (raddoppiando su ogni singolo cinque giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni precise a circa 14 giorni anche con completamente 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 importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate poiché gli anni ’90 di support misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di acquisire prezioso benefici più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo approccio analizza multiple previsioni create con un modello di previsione individual o numerose Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Molto modesti errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno cinque giorni, creazione it non possibile per longy – varietà previsioni – quelle create altro 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 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 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 meteo – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo tecnica {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] un numero di previsioni sviluppato con un modello di previsione individuale da usando distinte 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 Clima (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state impiegato 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 Program , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Program , fa uso di a metodo identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato strategia , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di media delle previsioni di individuo regard one variabile di previsione, come effective come il grado di accordo between many previsioni dentro l’ensemble system , come rappresentato dal loro spread all round . 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 measures in futuro. Ancora un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di a single quantità per 1 specifico location . È frequente 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 identico modo che molti previsioni da un singolo modello può essere usato a tipo un insieme, un numero di modelli might potrebbe anche essere combinato a create a una previsione di insieme. Questo metodo è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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