METEO San Valentino: anticiclone prevalente ma con clima più freddo

Per San Valentino l’anticiclone sarà il protagonista sull’Italia ma con clima più freddo: qualche pioggia solamente sulle regioni meridionali.

  • Anticiclone in rimonta sull’Italia ma ancora precipitazioni al Sud

    La presenza di una vasta area depressionaria sulla Scandinavia, pilota fin alle medie latitudini una perturbazione foriera di piogge e neve, con le precipitazioni che interessano anche la nostra Penisola, come potete vedere dai modelli consultabili nella sezione dedicata sul nostro sito. In particolare, quest’oggi saranno le zone centro meridionali quelle più interessate dal tempo instabile, con fenomeni localmente intensi specie sul medio Adriatico e al Sud. Le condizioni meteo invece sono iniziate a migliorare a partire dal Nord Italia, con l’anticiclone che pian piano sta rimontando sull’Europa occidentale. Con la perturbazione che si sta spostando lentamente verso i Balcani infatti, ci sarà spazio perché nelle prossime ore e nei prossimi giorni il tempo torni ad essere sempre più stabile sull”Italia a partire dalle regioni centro settentrionali. Situazione meteo differente invece al Sud, perché qui continueranno ad insistere correnti più fredde e instabili nord orientali: ci attendiamo per i prossimi giorni e anche per San Valentino, piogge sparse soprattutto sui settori Peninsulari e sulla Sicilia, con la neve che potrà cadere a quote anche basse sull’Appennino. Il clima si farà man mano più freddo non solo sulle regioni meridionali ma su tutta Italia le temperature si porteranno di nuovo verso le medie del periodo o poco sotto.

    Italia divisa in due a San Valentino ma unita da un clima più freddo

    La settimana si sta aprendo con il transito di una perturbazione direttamente dal Nord Atlantico, la quale, come da previsione, ha determinato un generale peggioramento meteo sull’Italia a partire già da domenica 10 febbraio. Quest’oggi piogge e neve insisteranno ancora in particolare sul medio Adriatico e sulle regioni meridionali, come potete vedere dalle carte elaborate dal nostro centro di calcolo, mentre altrove il tempo è atteso in generale miglioramento. L’anticiclone è infatti in rimonta sull’Europa occidentale e nei prossimi giorni lambirà anche l’Italia determinando condizioni meteo all’insegna della stabilità: solo al Sud potrebbe esserci ancora qualche fenomeno a causa di correnti fredde e instabili in arrivo da Nord Est. Come spiegato poi nel dettaglio dal nostro meteorologo Francesco Cibelli nell’editoriale di questa mattina, il clima si farà più freddo nei prossimi giorni ma senza eccessi, con le temperature che tenderanno a calare su tutta la Penisola. San Valentino quindi, il prossimo giovedì 14 febbraio, vedrà l’Italia divisa in due dal meteo, con l’anticiclone protagonista al Centro Nord accompagnato da sole e stabilità, e invece qualche precipitazione sparsa al Sud, specie sui settori Peninsulari e sulla Sicilia. Ad unire invece la nostra Penisola sarà invece il clima più freddo, per via delle correnti orientali.

  • Correnti da Est sulla nostra Penisola, settimana più fredda

    Le condizioni meteo nei prossimi giorni andranno dunque man mano migliorando sulla nostra Penisola, grazie alla rimonta dell’anticiclone sull’Europa centro occidentale. La perturbazione nord atlantica che sta portando piogge e neve sull’Italia insisterà solamente al Sud, dove correnti instabili e più fredde porteranno ancora locali precipitazioni anche in vista di San Valentino. Stando alle ultime uscite dei principali modelli meteo, tutta la settimana vedrà comunque un clima più freddo sull’Italia pur senza eccessi particolari, con correnti dai quadranti orientali. Infatti, l’anticiclone potrebbe portarsi sull’Europa settentrionale, favorendo l’arrivo di aria più fredda da Est sulla nostra Penisola proprio nella seconda parte della settimana: se così fosse, le temperature calerebbero fino a portarsi in linea o poco sotto le medie del periodo. Vi invitiamo quindi a seguire tutti i prossimi aggiornamenti sia sul nostro sito che sul nostro canale Youtube, per rimanere sempre informati sull’evoluzione della situazione meteo sull’Italia nelle prossime ore e poi nei prossimi giorni.

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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 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 after climate network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico data . Non era till following la delucidazione delle leggi della fisica e molto più especially , il sviluppo del pc , permettendo per la risoluzione automatizzata di fantastic {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che considerevoli 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 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] più di tempo. Diverse scale spaziali sono impiegati 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 elemento di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata sistema . 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 principalmente su presente clima condizioni . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione computer negli anni ’50 che numerica clima previsioni creato realistico benefici. Un numero di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, employing presente meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici stessi possono essere utilizzati per creare sia breve -termine meteo 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 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 succede in una zona ragionevolmente ristretta area , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a giorno moderno previsione numerica clima richieste alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel world } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | energia dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Variabili che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche contenere la densità e qualità di osservazioni impiegato 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 sviluppato per migliorare 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 impossibile a risolvere queste equazioni specificamente, e modesto errori crescere con il tempo (raddoppiando su ogni singolo 5 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 richiesta 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 quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate considerando che gli anni ’90 di support misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ottenere prezioso risultati più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo approccio analizza numerose previsioni create 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. Realmente modesti errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo 5 giorni, generazione it impossibile per longy – varietà previsioni – quelle made 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 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 usando un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per produrre 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 meteo – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo metodo {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] un numero di previsioni prodotto con un modello di previsione individuale da occupando diverse 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- Range 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 raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Program , uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting System , utilizes a tecnica noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato metodo , la previsione di insieme è tipicamente valutata in termini di media delle previsioni di individuo concernendo one particular variabile di previsione, come nicely come il grado di accordo between many previsioni dentro l’ensemble method , come rappresentato dal loro spread all round. L’ensemble spread viene diagnosticato per mezzo di 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. Un ulteriore strumento esattamente dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di one quantità per 1 particular location . È comune per l’insieme diffuso da pure piccolo a incorpora il clima che in realtà si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso identico 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 approccio è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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