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 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 after weather network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico data . Non era until after la delucidazione delle leggi della fisica e more specificamente , il sviluppo del laptop , permettendo per la risposta automatizzata di great {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli scoperte in meteo 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. Distinct scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima 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 tra l’atmosfera terrestre e i suoi oceani sono parte di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata . 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) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su presente clima condizioni . Sebbene 1st tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione laptop negli anni ’50 che numerica clima previsioni sviluppato realistico risultati finali . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in distinct 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 primariamente sugli stessi principi fisici stessi possono essere impiegati 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 allowed per sostanziali miglioramenti nelle previsioni di track e air top quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo in modo insoddisfacente nei processi di gestione che avvengono in una zona relativamente ristretta area , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a giorno 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 talento dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Variabili che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche incorporare la densità e 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 sviluppato per migliorare 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 esattamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni singolo 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni accurate 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 massiccio quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state occupate dato che gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ottenere prezioso risultati più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo strategia analizza multiple previsioni designed con un modello di previsione person o un numero di 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 singolo cinque giorni, generazione it non possibile per longy – range previsioni – quelle create molto 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 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 utilizzando 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 tecnica {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] un numero di previsioni sviluppato con un modello di previsione persona 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 usato 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 Method , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Technique , uses a metodo noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia , la previsione di insieme è normalmente valutata in termini di media delle previsioni di persona regard one variabile di previsione, come effective come il grado di accordo among una varietà di previsioni dentro l’ensemble method , 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]specifici time steps in futuro. Uno più 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 diffuso per l’insieme diffuso da anche piccolo a contiene il clima che in realtà 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 utilizzato a forma un insieme, numerose modelli may potrebbe anche essere combinato a generate a una previsione di insieme. Questo approccio è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente strategia . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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