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 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 following 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 specificamente , il miglioramento del personal computer , enable per la rimedio automatizzata di excellent {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli scoperte in meteo previsioni state 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] più di tempo. Various scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima su quartiere , 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] clima (NWP) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su esistente tempo situazioni . Sebbene 1st tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione laptop negli anni ’50 che numerica clima previsioni reso realistico risultati . Un quantità di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in distinct countries in tutto il mondo, using presente clima osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici molto simili possono essere impiegati per generare sia veloce -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 permesso per considerevoli miglioramenti nelle previsioni di track e air high quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo 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 contemporaneo previsione numerica clima richiede alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel globe } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | potenza dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Fattori che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche incorporare 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 strategie come la MOS (model output statistics) sono state creato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un altro fondamentale problema si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni precisamente , e piccolo errori crescere con il tempo (raddoppiando su each 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni precise 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 importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate considerando che gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di acquisire utile benefici più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo strategia analizza numerose previsioni produced con un modello di previsione individual o numerose Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Estremamente modesti errori di temperatura, venti o altri input iniziali offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni singolo 5 giorni, produzione it non possibile per long – range previsioni – quelle create 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 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 facendo uso di un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per creare implica 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 approccio {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni prodotto con un modello di previsione persona da facendo uso di varie 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 Method , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting Technique , uses a approccio noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato metodo , la previsione di insieme è normalmente valutata in termini di media delle previsioni di individuo concernendo 1 variabile di previsione, come properly come il grado di accordo among 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] determinati time methods in futuro. Uno più strumento dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per a single certain location . È diffuso per l’insieme diffuso da anche modesto a include il clima che veramente si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso identico modo che molti di previsioni da un singolo modello può essere usato a forma un insieme, multiple modelli might potrebbe anche essere combinato a generate a una previsione di insieme. Questo approccio è chiamato previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente approccio . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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