Meteo: una SVOLTA entro la fine di Febbraio, DOPPIO ATTACCO PERTURBATO all’Italia. Ecco le CONSEGUENZE

Meteo: una SVOLTA entro la fine di Febbraio, DOPPIO ATTACCO PERTURBATO all’Italia. Ecco le CONSEGUENZE

Primi segnalai di cedimento dell'Alta Pressione con l'ingresso di correnti gelide da Nord EstPrimi segnalai di cedimento dell’Alta Pressione con l’ingresso di correnti gelide da Nord EstNel corso dei prossimi giorni una vastissima area di Alta Pressione in risalita da Sud Ovest (Arcipelago delle Azzorre/Africa) si distenderà per bene sull’Europa Occidentale regalando un primo anticipo di Primavera. Le perturbazioni infatti sono costrette a passare molto più a Nord e di conseguenza anche sull’Italia ci aspettiamo giornate in prevalenza soleggiate su buona parte dei settori. Quanto durerà questa fase di bel tempo?

Al momento, almeno per tutta la settimana non sono previsti scossoni significativi ma, dando uno sguardo ai modelli sul medio e lungo periodo si iniziano a vedere le prime crepe nell’anticiclone.
Secondo gli ultimi aggiornamenti dei nostri modelli (ECMWF) dobbiamo attenderci una SVOLTA entro la fine del mese, un DOPPIO ATTACCO PERTURBATO all’Italia: un primo impulso è atteso da Giovedì 21 Febbraio quando il grande Anticiclone delle Azzorre salirà verso la Germania e il mar Baltico, mettendo in movimento (moto retrogrado, da Est verso Ovest) masse d’aria di origine continentale che raggiungerebbero anche l’Italia. Come spesso avviene in questi l’ingresso del fredde avverrebbe in modo impetuoso con raffiche intense di Bora a partire dai quadranti Nord orientali. In questo non caso non sono da escludere nevicate fino a bassissima quota sulle Regioni del Centro Sud, specie del versante Adriatico, con fiocchi di neve localmente fin sulle coste tra Marche, Abruzzo, Molise e Puglia.Al Nord invece non sono previste ad ora precipitazioni rilevanti anche se il freddo si farà sentire con un brusco calo delle temperature.

Al contempo un secondo attacco è previsto al Sud dove un’altra Bassa Pressione in discesa dal Nord Atlantico sarà scesa verso la Spagna e avrà raggiunto il canale di Sicilia portando maltempo con rovesci e temporali in particolare sulle isole Maggiori in estensione poi alle zone ioniche.

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La meteorologia è una branca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’atmosfera, con una key 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 weather network di osservazione stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico information . Non era till right after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più especially , il sviluppo del pc , permettendo per la risposta automatizzata di wonderful {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che significative 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 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 vicino , 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 metodo . 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]meteo (NWP) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su presente clima situazioni . Anche se first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica clima previsioni prodotto realistico risultati finali . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, employing presente meteo 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 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 produced ai modelli regionali hanno permesso per importanti 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 contemporaneo previsione numerica meteo richiede alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel globe } [/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. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche contenere 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 tecniche come la MOS (model output statistics) sono state creato per migliorare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un altro base difficoltà si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È impossibile a risolvere queste equazioni specificamente , e modesto errori crescere con il tempo (raddoppiando su ogni 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni corrette a circa 14 giorni anche con completamente 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 occupate considerando che gli anni ’90 di help misurano la fiducia nella previsione, e di ricevere prezioso risultati più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo approccio analizza multiple previsioni designed 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. Realmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni cinque giorni, produzione 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 . In aggiunta , 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 utilizzando 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 strategia {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni prodotto con un modello di previsione persona da utilizzo distinte parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Starting nel 1992 con le previsioni dell’insieme pronto 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 help definisce l’incertezza di previsione e estende la finestra in cui la previsione numerica meteo è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti possibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble System , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, anche se l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Technique , utilizes a strategia riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di media delle previsioni di individuo concernendo a single variabile di previsione, come well come il grado di accordo in between different previsioni dentro l’ensemble program , 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] distinct time steps in futuro. Un ulteriore strumento esattamente dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di a single quantità per one certain place . È frequente 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 stesso modo che molti previsioni da un singolo modello può essere usato a tipo un insieme, multiple modelli may potrebbe anche essere combinato a make 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 metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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