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 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 following weather network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico information. Non era till soon after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specificamente, il miglioramento del personal computer , permitting per la rimedio automatizzata di fantastic {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli scoperte in meteo 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. Diverse scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere meteo 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 tra l’atmosfera terrestre e i suoi oceani sono parte 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) usa modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su presente clima situazioni. Anche se very first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione laptop negli anni ’50 che numerica clima previsioni prodotto realistico risultati finali . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in various countries in tutto il mondo, using esistente meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici identici possono essere impiegati per produrre 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 allowed per importanti miglioramenti nelle previsioni di track e air high quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che avvengono in una zona ragionevolmente ristretta posizione, come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi richiesto a giorno moderno previsione numerica clima richieste alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel globe } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | energia dei supercomputer, la previsione talento dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche includere la densità e alta qualità di osservazioni usato 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 sviluppato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più base dilemma si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È impossibile a risolvere queste equazioni precisamente , e modesto errori sviluppare 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 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 sforzo per quantificare il grande importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate considerando che gli anni ’90 di aid misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ottenere utile risultati più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo metodo analizza un numero di previsioni produced con un modello di previsione person o several 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 forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno cinque giorni, creazione it impossibile per extended – range 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 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 creare indica 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 metodo {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni progettato 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 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 raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Method , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Program , fa uso di a metodo riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato approccio , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di individuo concernendo 1 variabile di previsione, come effective come il grado di accordo among various previsioni dentro l’ensemble method , come rappresentato dal loro spread all round. L’ensemble spread viene diagnosticato via 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. Ancora un altro strumento dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per a single specifico location . È diffuso per l’insieme diffuso da pure piccolo a incorpora il clima che veramente si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso molto stesso modo che molti di previsioni da un singolo modello può essere usato a tipo un insieme, un numero di modelli might potrebbe anche essere combinato a produce a una previsione di insieme. Questo metodo è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente strategia. I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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