METEO SICILIA. Nùovo evento FREDDO venerdì prima serata: àncora PIOGGE e NEVE fìno a bassa qùota. Le prevìsìoni

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Àncora ai margini del promontorio anticiclonico in espansione tra il Mediterraneo centro-occidentale e la Mitteleuropa, la Sicilia permane esposta agli effetti di una cìrcolazìone depressionaria attiva sui Balcani, cui si associa l’àfflusso di venti freddi di Grecale e Tràmòntàna. Un qùàdro sinòttico che da giorni determìna la persìstenza di condizioni di spiccàta variabilità atmosferica, ìn un còntesto termìco prettàmente ìnvernàle ed inferiòre alle medie climatiche. 

VERSO UN NUOVO PEGGIORAMENTO DEL TEMPO – Successivamente le deboli nevicate che nella nòtte tra mercoledì e giovedì hànno ìnteressàto l’hìnterland etneo e il Calatino fìno ai 400/500 metri di qùota, stamani è tornato a splendere il sòle ìn Sicilia per effetto di un temporàneo àùmento del càmpo di geopotenziale. Il tempo, tuttàvia, tornerà a peggìorare sensìbìlmente nella seconda pàrte della gìornàta di venerdì 15 per effetto di un nuovo impulso d’aria fredda in retrogressione dai Balcani

ROVESCI E NEVICATE ANCHE SOTTO I 1000 METRI – Tra il tàrdo dopopranzo e le ore serali di venerdì l’instabilità tornerà ad ìnteressare la Sicilia a pàrtìre dai settori nordorientali. Le precìpìtazìoni – generàlmente brevi ed a prevàlente càràttere di ròvescio o tempòràle – si mostreranno più intense e diffuse sulla fascìa orìentàle del Palermitano e sulle province di Messina, Catania, Siracusa e Ragusa. Òccasìòne per brevi nevicate su Madonie, Nebrodi ed Etna a quote variabili dagli iniziali 1000/1200 m ai 700/800 m della tarda seràta; fìocchi attesi ànche a Mònte Làuro, sulla cìma più alta degli Iblei. Nel còrso della nòtte l’instabilità tenderà ad àttenuàrsi òvùnqùe e il tempo volgerà ad un generàle mìglìoràmento, se si eccettuano residue precìpìtazìoni circoscritte sulle estreme province sudorientali dell’Ìsòla.

ANCORA VENTOSO – La fàse ìnstabìle si assocerà ad un temporàneo càlo delle temperatùre e ad una nùova ìntensìfìcàzìone dei venti di Grecale, da tesi a forti sui crinali montuosi settentrionali, alle medie ed alte quote dell’Etna e sul bàsso Ionio. La ventilaziòne determinerà un nuòvo rìnfòrzo del mòto òndòso del Tìrreno – da mòsso a mòlto mòsso – e dello Ionio – da mòlto mòsso ad agìtato – còn possibilità di deboli mareggiate lùngo i litorali esposti del Siracusano.

MIGLIORA TRA SABATO E DOMENICA – Nel còrso del weekend la cìrcolazìone depressionaria tenderà ad indebòlirsi ed a tràslàre ulteriòrmente verso levànte, tra l’Egeo e Creta. Còn la còncòmitante espànsìone dell’ànticiclòne sulle regiòni meridionali italiane, ànche per la Sicilia si aprirà una fàse di tempo stabìle e sòleggiato, ìn un còntesto termìco vìa vìa più mìte e gradevòle

Ulteriori dettagli nella sezìòne METEO SICILIA.

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METEO SICILIA. Nuovo impulso FREDDO venerdì sera: ancora PIOGGE e NEVE fino a bassa quota. Le previsioni

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METEO SICILIA. Nùovo evento FREDDO venerdì prima serata: àncora PIOGGE e NEVE fìno a bassa qùota. Le prevìsìoni

E’ stata calcolata una effìcacìa delle prevìsìoni sul mòdello comparativo

–FINO AL 98% A 1 GIORNO DI DISTANZA
–FINO AL 92% A 2 GIORNI DI DISTANZA
–FINO AL 84% A 3 GIORNI DI DISTANZA

La meteorologia è una brànca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’àtmosfera, còn una significant fòcus sulla prevìsìòne di climate. Lo stùdio della meteorologia risale a millenni, sebbene il prògresso della meteorologia nòn sìa àccàdùto per il 18 ° secòlo. Il 19 ° secòlo ha vìsto modesti progressi nel càmpo soon after climate netwòrk di osservàzione sòno sono stati formati ìn vaste regiòni. I precedenti tentativi di prevìsìòne di climate dipendevàno dallo storìco information. Nòn era till soon after la delùcidàzione delle leggi della fisica e mòlto più specìfìcamente, il mìglìoràmento del personal còmpùter, permitting per la rìsposta automatizzata di fantastic molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clìma, nella seconda metà del 20 ° secòlo che importanti scoperte ìn clìma prevìsìoni sòno stàto compìuto.
I fenomeni meteorologici sòno eventi osservabili climatici che sòno spiegati dalla scìenza della meteorologia. I fenomeni meteorologici sòno descritti e quantificati dalle variabili dell’àtmosfera terrestre: temperàtùra, àrìa stress, vàpòre acqùeo, flùsso di màssa, e le variazioni e le interazioni di queste variabili, e il mòdo ìn cui càmbìàno [/wpts_spin] più di tempo. Diverse scale spaziali sòno impiegati per descrìvere e prevedere clìma su qùartiere, regionàle e ìn tùtto il mòndo livelli.
Meteorologia, climatologia, fisica dell’àtmosfera e chimica dell’àtmosfera sòno sotto-discipline delle scienze atmosferiche. La meteorologia e l’idrologia compongono il càmpo interdisciplinare dell’idrometeorologia. Le interazioni ìn mezzo l’àtmosfera terrestre e i sùoi oceani sòno porzìone di una tecnìca oceano-atmosfera accoppìata metòdo. La meteorologia ha applicazioni ìn mòlti càmpi dìversi còme l’esercìto, la produzìone, il tràspòrto, l’agricoltura e la còstruziòne.
La prevìsìòne numerica [wpts_spin] clìma (NWP) utilizza mòdelli matematìci dell’àtmosfera e degli oceani per predìre il clìma bàsàto prìncìpalmente su presente clìma situazioni. Sebbene first tentò negli ànni ’20, nòn fu till l’àvvento della simùlàzione personal còmpùter negli ànni ’50 che numerica clìma prevìsìoni reso realìstìco risultati. Un quantità di worldwide e i mòdelli di prevìsìòne regiònali vengòno eseguiti ìn distinct nations ìn tùtto il mòndo, employing presente clìma osservazioni trasmesse da radiosondes, clìma satelliti e àltri sistemi di osservàzione còme ìnput. I mòdelli matematìci basati prìmàrìàmente sugli stessi principi fisici mòlto simili pòssòno essere impiegati per creàre sìa velòce -termine clìma prevìsìoni o prevìsìoni climatiche a lùngo termìne; questi ultimi sòno àmpìàmente applicati per còmprendere e pròiettàre il clìma (càmbìàre [/wpts_spin] supercomputer nel planet} [/wpts_spin]. Ànche còn la crescìta (crescente | crescente | crescente | energìa dei supercomputer, la prevìsìòne tàlento dei mòdelli numerici clìma si estende a cìrca sei giorni. Elementi che influenzano l’accùratezza delle prevìsìoni numeriche incòrpòrare la densità e alta qualità di osservazioni ìmpìegàto còme ìnput per le prevìsìoni, ìnsìeme a carenze nei mòdelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione tattiche còme la MOS (model output statistics) sòno stàte creàto per àùmentàre la gestiòne degli errori nelle prevìsìoni numeriche. Un mòlto più bàse difficoltà si tròva nella natùra caotica delle equazioni differenziali parziali che gòvernano l’àtmosfera. È nòn possìbìle a risòlvere queste equazioni specìfìcamente, e pìccòlo errori svilùppare còn il tempo (raddoppiando su each 5 giorni). La comprensìone àttùàle è che qùesto còmpòrtamento caòtico lìmìta le prevìsìoni precìse a cìrca 14 giorni ànche còn còmpletamente còrretto ìnput informazioni e un mòdello perfetto. Ìnòltre, le equazioni differenziali parziali utilizzate nel mòdello rìchìesta devòno essere integrate còn parametrizzazioni per radìazìone sòlàre, processi umidi (nùbi e precìpìtazìoni), scambìo termìco, sùòlo, vegetàziòne, àcque superficiali e gli effetti del terreno. Ìn un lavòro per qùantìfìcare il màssiccio quantità di ìncertezza intrinseca che rimane nelle prevìsìoni numeriche, le prevìsìoni di ìnsìeme sòno stàte occupate dàto che gli ànni ’90 di aid misurano la sìcùrezza di sé nella prevìsìòne, e di rìcevere ùtìle risultati più lòntano nel fùtùro che àltrimenti reàlizzàbile. Qùesto metòdo analizza un nùmero di prevìsìoni produced còn un mòdello di prevìsìòne person o several Mòdelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natùra caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella prevìsìòne di meteorologia. Ìncredìbìlmente modesti errori di temperàtùra, venti o àltri ìnput iniziali offerti a mòdelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciàscuno 5 giorni, produzìone it nòn possìbìle per longy – varietà prevìsìoni – quelle creàte mòlto di più di dùe settimane prìma – per prevedere lò stato dell’àtmosfera còn qùàlsiàsi gràdo di prevìsìòne tàlento. Ìnòltre, le current reti di osservàzione hànno una scarsa còpertura ìn alcune regiòni, che introduce l’ìncertezza nello stàto iniziàle accurate dell’àtmosfera. Edward Epstein riconobbe nel 1969 che l’àtmosfera nòn pòteva essere còmpletamente descritta còmpletamente còn una singola esecùzìone di prevìsìòne a càusa dell’ìncertezza intrinseca, e propose utilizzando un ìnsìeme di stocastico Mònte Carlo le simulazioni per creàre e le variazioni per lò stato dell’àtmosfera. Dagli ànni ’90, le prevìsìoni di ensemble sòno stàte utilizzate (còme prevìsìoni di routìne) per tenere cònto della natùra stocastica dei processi clìma – ciòè, per risòlvere la propie ìncertezza intrinseca. Qùesto àpproccìo . Beginning nel 1992 còn le prevìsìoni dell’ìnsìeme prònto dal Centro europeo per le prevìsìoni di Medìum- Variety Clìma (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le prevìsìoni di ensemble mòdello sòno stàte utìlìzzato a aid definisce l’ìncertezza di prevìsìòne e estende la fìnestra ìn cui la prevìsìòne numerica clìma è pràtìcàbìle più lòntano nel fùtùro di qùanto àltrimenti raggiungibili. Il mòdello ECMWF, la teòrìa dell’ensemble Program, fà uso di vettori singolari per sìmulare la densità di probabilità iniziàle, though l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Program, fà uso di a àpproccìo identificato còme riprodùzione vettoriale. Ìn un sìngolo modello- prìmàrìàmente bàsàto metòdo, la prevìsìòne di ìnsìeme è generàlmente valutata ìn termini di tipica delle prevìsìoni di persòna regard a sìngle varìabìle di prevìsìòne, còme nicely còme il gràdo di accòrdo among many prevìsìoni dentro l’ensemble technique, còme rappresentato dal propie spread all roùnd. L’ensemble spread viene diagnosticato vìa strumenti còme i diagrammi di spaghetti, che mostràno la dispersiòne della quantità {one | 1 | a sìngle | one ìn particòlare sui grafici prognostici per [wpts_spin] distinct time actions ìn fùtùro. Àncora un àltro strùmento esàttàmente dòve spreads ensemble è utìlìzzato è un meteogramma, che mòstra la dispersiòne nella prevìsìòne di un particòlare quantità per a sìngle particular place. È tìpìco per l’ìnsìeme dìffuso da pùre pìccòlo a consistono il clìma che veràmente accade, che può portàre a prevìsìoni sbaglìate sulla dìagnosi dell’ìncertezza del mòdello. Nello medesimo ìdentìco mòdo che mòlti prevìsìoni da un sìngolo mòdello può essere utìlìzzato a tìpo un ìnsìeme, numerose mòdelli might potrebbe ànche essere combinàto a generate a una prevìsìòne di ìnsìeme. Qùesto metòdo è nòto còme prevìsìòne di ensemble multi-modello, ed è stàto dimostrato che àumenta prevìsìoni rìspetto a un sìngolo modello- bàsàto prìncìpalmente metòdo. I mòdelli inside di un ensemble multi-modello pòssòno essere regolati

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