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 key 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 climate network di osservazione stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico data . Non era till following la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specialmente , il miglioramento del personal computer , permitting per la soluzione automatizzata di fantastic {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che considerevoli scoperte in clima previsioni erano compiuto . I fenomeni meteorologici sono eventi osservabili climatici che sono spiegati dalla scienza della meteorologia. 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La previsione numerica [wpts_spin]meteo (NWP) fa uso di modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su presente tempo circostanze . Sebbene 1st tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione laptop negli anni ’50 che numerica clima previsioni reso realistico risultati finali . Un quantità di global e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in various countries in tutto il mondo, using current meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati per creare sia veloce -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 created ai modelli regionali hanno allowed per importanti miglioramenti nelle previsioni di track e air quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo in modo insoddisfacente nei processi di gestione che avvengono in una zona ragionevolmente ristretta , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi necessario a contemporaneo previsione numerica clima esigenze alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel planet } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | energia dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche consistono di la densità e buona qualità di osservazioni impiegato come input per le previsioni, insieme a carenze nei modelli numerici stessi. 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In un lavoro per quantificare il enorme 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 fiducia nella previsione, e di ricevere utile risultati finali più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo approccio analizza multiple previsioni produced con un modello di previsione individual o multiple Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Molto piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali forniti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni cinque giorni, creazione it non possibile per long – range previsioni – quelle create altro di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione talento . 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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 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 possibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Method , utilizes vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Method , utilizes a metodo riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato metodo , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di persona regard one particular variabile di previsione, come nicely come il grado di accordo among various 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 measures in futuro. Ancora un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per one particular distinct place . 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 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 metodo è chiamato previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che migliorare previsioni rispetto a un singolo modello- basato strategia . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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