Meteo: profondo VORTICE CICLONICO in azione, forti VENTI a quasi 100 km/h e ONDE alte 4 metri. I DETTAGLI

Forti venti con mareggiate nei prossimi giorni in particolar al Sud a causa di un Vortice CiclonicoForti venti con mareggiate nei prossimi giorni in particolar al Sud a causa di un Vortice CiclonicoIl passaggio di una vasta area Depressionaria continua a condizionare le condizioni del tempo sul nostro Paese in particolare sulle Regioni del Centro Sud con ancora tante piogge e temporali per buona parte della giornata di oggi, Lunedì 11 Febbraio. Anche i venti sono previsti in rinforzo con forti raffiche di Maestrale a più di 90 km/h tra la Sardegna e il basso Tirreno.
Da domani, Martedì 12, il Vortice Ciclonico si approfondirà ulteriormente tra il mar Ionio e la Grecia attivando intense correnti con ripercussioni anche sull’Italia. Vediamo nel dettaglio tutte le zone maggiormente esposte.

Già dalle prime ore prestare attenzione sulle coste di Puglia, Basilicata e Calabria (versante ionico) dove soffierà molto forte la Tramontana con punte fino a 70 km/h. Anche il moto ondoso è previsto di conseguenza in deciso aumento con onde alte oltre i 3/4 metri e possibili mareggiate lungo i litorali più esposti. Col passare delle ore il vento da Nord raggiungerà anche la Sicilia centro orientale dove non mancheranno raffiche violente con mare molto mosso e localmente agitato (specie i settori ionici).Anche Mercoledì 13 Febbraio avremo ancora una prevalenza della ventilazione dai quadranti settentrionali su buona parte del Sud in particolare sulle Regioni che si affacciano sul mar Ionio dove saranno ancora possibili raffiche ad oltre i 80/90 km/h.

Primi segnali di miglioramento dalla giornata di Giovedì 14 quando la Bassa Pressione si allontanerà definitivamente dalle nostre coste con i venti previsti in graduale calo e al più moderati sempre da Nord.

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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 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 soon after weather network di osservazione erano 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 more especially , il sviluppo del pc , permitting 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 erano 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 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 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 in mezzo l’atmosfera terrestre e i suoi oceani sono elemento 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] clima (NWP) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su corrente tempo condizioni . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni sviluppato realistico benefici . Un numero di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in various nations in tutto il mondo, using current clima osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati per generare 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 made ai modelli regionali hanno allowed per significativi 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 ragionevolmente ristretta , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a moderno previsione numerica clima 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 buona qualità di osservazioni usato come input per le previsioni, insieme a carenze nei modelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione strategie come la MOS (model output statistics) sono state creato per aumentare 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 esattamente , e piccolo errori sviluppare 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 dati e un modello perfetto. Inoltre, le equazioni differenziali parziali utilizzate nel modello avere 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 massiccio quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate poiché gli anni ’90 di help misurano la fiducia nella previsione, e di ricevere utile risultati più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo strategia analizza un numero di previsioni produced 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. Estremamente modesti errori di temperatura, venti o altri input iniziali dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni 5 giorni, creazione it impossibile per longy – varietà previsioni – quelle create molto di più di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione talento . Inoltre , 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 facendo uso di un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per generare implica 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 approccio {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin]multiple previsioni prodotto con un modello di previsione individuale da facendo uso di varie 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- Variety Weather (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state utilizzato 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 realizzabile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble System , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting System , utilizes a metodo identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia , la previsione di insieme è normalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di individuo concernendo one variabile di previsione, come properly come il grado di accordo between many 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 impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di one quantità per a single distinct place . È frequente per l’insieme diffuso da anche modesto a contiene il clima che in realtà accade , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso stesso modo che numerosi previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a tipo un insieme, numerose modelli might potrebbe anche essere combinato a create a una previsione di insieme. Questo strategia è nome previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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