MODELLO EUROPEO: CAMBIAMENTI in vista all’inizio della settimana prossima?

La previsione fino alla giornata di domenica è presto fatta: bel tempo ovunque con le ultime incertezze al meridione che tenderanno progressivamente ad attenuarsi.

La cupola di alta pressione che incomberà sul nostro Continente, distruggerà ogni tentativo di smantellamento, sia da est che da ovest. Per trovare una scappatoia a questo strapotere stabilizzante dobbiamo guardare all’inizio della settimana prossima.

La prima mappa valida per la notte tra domenica 17 e lunedi 18 febbraio, mostra il tentativo di forzare il blocco anticiclonico ad opera di una perturbazione atlantica.

Il progetto andrà in porto solo parzialmente, in quanto la saccatura non avrà la forza di “ripulire” l’Europa dall’incombenza anticiclonica.

Ne deriverà un passaggio blando sul Mediterraneo che potrebbe compiersi tra martedi 19 e mercoledi 20 (seconda mappa).

Dietro di esso, l’alta pressione tenterà di ricostruire un massimo sull’Europa centro-settentrionale, ma attenzione all’aria fredda presente a nord-est (frecce bianche). Il fronte freddo associato (linea bianca) potrebbe scendere verso l’Europa centrale e l’Italia nei giorni successivi, determinando lo slittamento dei massimi pressori verso il nord Europa.

In altre parole, l’Italia potrebbe essere raggiunta da aria più fredda di matrice orientale durante la terza decade di febbraio, con tutte le conseguenze del caso. Vedremo se questa situazione diverrà realtà…per il momento godiamoci il sole.

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La meteorologia è una branca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’atmosfera, con una significant 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 right after weather network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico information . Non era until after la delucidazione delle leggi della fisica e more specificamente , il sviluppo del pc , permitting per la risoluzione automatizzata di wonderful {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che significative 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 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 regionale , regionale e globale 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 componente 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) usa modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su presente tempo situazioni . Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica meteo previsioni sviluppato realistico benefici . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, using use presente clima 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 made ai modelli regionali hanno allowed per sostanziali 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 , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a contemporaneo previsione numerica meteo richiede alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel planet } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | potenza dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di 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 creato 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 non possibile a risolvere queste equazioni precisamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su each 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni corrette a circa 14 giorni anche con perfettamente corretto input informazioni 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 aid misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ottenere prezioso benefici più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo strategia analizza multiple previsioni produced con un modello di previsione person o numerose 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 dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo cinque giorni, generazione it non possibile 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 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 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 metodo {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni prodotto con un modello di previsione individuale da utilizzo varie parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Starting 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 utilizzato a support 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 Technique , uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting System , uses a metodo noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato metodo , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di media delle previsioni di individuo regard one variabile di previsione, come properly come il grado di accordo between various previsioni dentro l’ensemble program , come rappresentato dal loro spread general . L’ensemble spread viene diagnosticato via 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 measures in futuro. Un altro strumento dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per 1 certain location . È comune per l’insieme diffuso da anche modesto a consistono il clima che in realtà 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 produce a una previsione di insieme. Questo strategia è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato strategia . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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