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.

Fonte

Segui i nostri aggiornamenti su Facebook e Twitter:

Follow Us on Facebook Follow Us on Twitter

www.la-meteo.it

la-meteo.it

Per le SUPER PREVISIONI italiane confronto DOPPIO clicca qua

Per le SUPER PREVISIONI italiane confronto QUADRUPLO clicca qui

Per le previsioni del tempo mondiali clicca qua

Per le previsioni meteo in Europa clicca qua

Per le previsioni meteo italiane passa qui

Per le previsioni della tua regione clicca qua

Per le previsioni televisive clicca qui

Per le previsioni sui mari seleziona qui

Per l’altezza della neve passa qui

www.la-meteo.it
la-meteo.it

Ti potrebbero interessare anche:

 

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 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 soon after weather network di osservazione stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di weather dipendevano dallo storico data . Non era till soon after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specialmente , il miglioramento del computer , permitting per la risoluzione automatizzata di excellent {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima, nella seconda metà del 20 ° secolo che significative 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] oltre tempo. Different scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima su locale , 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 in mezzo 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) usa modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su esistente clima situazioni. Sebbene first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione computer negli anni ’50 che numerica clima previsioni reso realistico risultati . Un quantità di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different nations in tutto il mondo, employing current clima osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici identici possono essere impiegati 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 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 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. Aspetti che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche includere 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 metodi come la MOS (model output statistics) sono state sviluppato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più fondamentale problema si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È impossibile a risolvere queste equazioni specificamente, e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni corrette a circa 14 giorni anche con perfettamente corretto input dati 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 massiccio importo di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state occupate poiché gli anni ’90 di support misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere utile risultati finali più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo metodo analizza numerose previsioni designed 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 piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno cinque giorni, generazione it impossibile per extended – varietà previsioni – quelle create altro di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione abilità . 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 utilizzando un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per produrre indica 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 creato con un modello di previsione individuale da facendo uso di diverse parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Starting nel 1992 con le previsioni dell’insieme pronto dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Range Weather (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state impiegato a help definisce l’incertezza di previsione e estende la finestra in cui la previsione numerica meteo è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti realizzabile 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 Global Ensemble Forecasting Method , uses a strategia riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato approccio , la previsione di insieme è normalmente valutata in termini di media delle previsioni di individuo concernendo a single variabile di previsione, come effective come il grado di accordo in between many previsioni dentro l’ensemble method , 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] distinct time actions in futuro. Un altro strumento dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di a single quantità per one particular distinct place. È comune per l’insieme diffuso da pure piccolo a contiene il clima che in realtà accade, che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso stesso modo che molti previsioni da un singolo modello può essere impiegato a tipo un insieme, un numero di modelli might potrebbe anche essere combinato a create a una previsione di insieme. Questo approccio è noto come 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

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *

*