Neve abbondante sul Nord Italia, l’evento meteo dell’11/12 febbraio 2013


immagine 1 articolo 56180La neve di Milano.

Freddissimo inverno 1946/1947 con le epocali nevicate di febbraio

Gli ultimi inverni sono stati avari con la neve sul Nord Italia, siamo infatti in un ciclo meteo decisamente sfavorevole per le nevicate in Val Padana. Nemmeno questo inverno ha riservato finora episodi nevosi così degni di nota, come quelli che un tempo accadevano quasi ogni anno.

Grande neve sul Nord Italia a fine gennaio 2006, era ciclo meteo diverso

Bisogna quindi tornare indietro di vari anni per ritrovare eventi nevosi importanti al Settentrione, mentre invece al Sud neve e gelo non sono mancati negli ultimi anni. Tra l’11 ed il 12 febbraio 2013 la neve ricoprì gran parte delle pianure del Nord Italia, con temperature attorno a zero gradi.

Era stata annunciata come la più grande nevicata dell’inverno e le proiezioni vennero nel complesso rispettate. Sulla stessa Milano, in circa 36 ore di precipitazione, si riuscirono ad accumulare al suolo oltre 20 centimetri di neve.

Una lunga fase di freddo artico crescente andò a precedere queste copiose nevicate. Il depositarsi dell’aria rigida al suolo risultò un fattore ovviamente fondamentale per le nevicate in Val Padana, proprio per via della formazione del cuscinetto freddo nei bassi strati.

Il maltempo interessò anche il resto d’Italia, ma con neve a quote superiori. Solo sulle regioni centrali i fiocchi sconfinarono a quote molto basse specie in Toscana, ma in una prima fase anche sull’Umbria e sul Lazio prima che l’aria fredda venisse spodestata da quella più mite.

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La meteorologia è una branca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’atmosfera, con una main 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 stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico data . Non era until following la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specificamente, il miglioramento del personal computer , enable per la risoluzione automatizzata di fantastic {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima, nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli scoperte in meteo previsioni state raggiunto . I fenomeni meteorologici sono eventi osservabili climatici che sono spiegati dalla scienza della meteorologia. 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In un lavoro per quantificare il grande quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state occupate considerando che gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere utile benefici più lontano nel futuro che altrimenti possibile . Questo strategia analizza un numero di previsioni create 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. Molto modesti errori di temperatura, venti o altri input iniziali dati a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno 5 giorni, generazione it impossibile per long – range previsioni – quelle create molto di più di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione abilità . 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Starting nel 1992 con le previsioni dell’insieme preparato dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Variety Weather (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state impiegato a support 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 Technique, fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting Method , fa uso di a strategia riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato approccio , la previsione di insieme è normalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di persona concernendo 1 variabile di previsione, come effective come il grado di accordo between many previsioni dentro l’ensemble system , 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] particolari time measures in futuro. Ancora un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di one quantità per a single particular place. È diffuso per l’insieme diffuso da anche piccolo a include il clima che in realtà accade, che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso molto stesso modo che molti di previsioni da un singolo modello può essere utilizzato a forma un insieme, un numero di modelli might potrebbe anche essere combinato a produce a una previsione di insieme. Questo strategia è nome previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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