Meteo: SVOLTA per fine Febbraio, dopo un’ILLUSIONE di PRIMAVERA ecco il COLPO di CODA dell’INVERNO [ULTIM’ORA]

Svolta meteo dopo la metà del mese con il ritorno di rovesci e temporali al Centro SudSvolta meteo dopo la metà del mese con il ritorno di rovesci e temporali al Centro SudNei prossimi giorni un robusto anticiclone in risalita da Sudovest (Arcipelago delle Azzorre/Africa) andrà ad occupare buona parte del continente europeo e anche l’Italia si troverà sotto la protezione offerta dallo scudo dell’alta pressione, che terrà lontane le perturbazioni per diversi giorni, regalando quasi un anticipo di Primavera su parte del nostro Paese. Ma quanto durerà il beneficio offerto da questa particolare configurazione?

Secondo gli ultimi aggiornamenti dei modelli internazionali (ECMWF) verso il 17/18 del mese le condizioni meteo potrebbero cambiare radicalmente, con il ritorno delle piogge e anche con i primi forti temporali. Dall’analisi delle mappe si può notare come il flusso perturbato comandato dalla depressione d’Islanda (una bassa pressione semi-stazionaria situata sul nord Atlantico) scenderebbe di latitudine, puntando dapprima Isole Britanniche, Spagna e Francia, poi anche l’Italia.
Ma cosa dobbiamo aspettarci da questo tipo di dinamica? L’ingresso di correnti instabili dall’Atlantico porterebbe alla formazione di un vortice ciclonico sul Mediterraneo, con conseguenti precipitazioni, anche molto intense e con rovesci temporaleschi, in particolare al Centro-Sud. La neve cadrebbe abbondante sugli Appennini, oltre i 1200 metri di quota. Più ai margini invece il Nord, ancora protetto dell’Alta Pressione.

Mancano ancora diversi giorni e, come ricordiamo sempre, permangono margini di incertezza nelle previsioni a medio/lungo termine. Tuttavia qualcosa si muove e un colpo di coda invernale non è affatto escluso.
Non resta che seguire l’evoluzione del tempo, rimanendo sempre aggiornati.

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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 stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico information . Non era till soon after la delucidazione delle leggi della fisica e more specialmente , il miglioramento del laptop , permitting per la soluzione automatizzata di wonderful {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che importanti scoperte in meteo previsioni erano 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 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] più di tempo. Different scale spaziali sono impiegati per descrivere e prevedere meteo su quartiere , 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 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) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su corrente tempo condizioni . Sebbene 1st tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni reso realistico risultati finali . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, employing presente 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 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 produced ai modelli regionali hanno allowed per importanti miglioramenti nelle previsioni di track e air quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che si verificano in una zona relativamente ristretta area , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi essenziale a giorno moderno previsione numerica clima esigenze 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 talento dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Aspetti che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di la densità e alta qualità di osservazioni impiegato come input per le previsioni, insieme a carenze nei modelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione tattiche come la MOS (model output statistics) sono state creato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più base 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 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 dato che gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere prezioso risultati finali più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo strategia analizza multiple previsioni designed 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. Realmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni cinque giorni, creazione it impossibile per longy – range previsioni – quelle made molto 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 correct 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 employing un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per produrre implica e le variazioni per lo stato dell’atmosfera. Dagli anni ’90, le previsioni di ensemble sono state impiegate (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] numerose previsioni prodotto con un modello di previsione persona 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- Range 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 clima è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti possibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Program , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting System , utilizes a tecnica identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato approccio , la previsione di insieme è normalmente valutata in termini di media delle previsioni di individuo regard a single variabile di previsione, come properly come il grado di accordo among una varietà di previsioni dentro l’ensemble program , come rappresentato dal loro spread general . 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] determinati time actions in futuro. Ancora un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per 1 distinct location . È tipico per l’insieme diffuso da anche piccolo a consistono il clima che veramente accade , 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 impiegato a tipo un insieme, un numero di 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 migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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