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 major 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 climate network di osservazione sono stati 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 much more especially , il miglioramento del personal computer , enable per la risposta automatizzata di fantastic {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli scoperte in clima previsioni sono stato 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] oltre tempo. Distinct scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere meteo su regionale, regionale e in tutto il mondo 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 porzione 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]meteo (NWP) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su corrente tempo circostanze . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione computer negli anni ’50 che numerica clima previsioni sviluppato realistico risultati finali . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations 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 generare 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 produced ai modelli regionali hanno permesso 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 relativamente 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 planet} [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | energia dei supercomputer, la previsione talento dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche contenere 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 fondamentale difficoltà si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È impossibile a risolvere queste equazioni precisamente , e piccolo errori crescere 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 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 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 help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere prezioso risultati più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo metodo analizza multiple 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. Incredibilmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno cinque giorni, creazione it non possibile per extended – range previsioni – quelle made molto 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 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 approccio {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin]multiple previsioni sviluppato con un modello di previsione individuale da facendo uso di diverse 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- Variety Weather (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 realizzabile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Program , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Technique, fa uso di a tecnica riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato strategia, la previsione di insieme è di solito valutata in termini di tipica delle previsioni di persona regard a single variabile di previsione, come nicely come il grado di accordo between many 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] distinct time methods 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 particular particular place. È tipico per l’insieme diffuso da anche piccolo a incorpora 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 impiegato a tipo un insieme, many 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 principalmente strategia. I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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