Neve sino a quote molto basse e venti fino a burrasca: la previsione della Protezione Civile per domani mercoledì 13 febbraio

Piogge, temporali e nevicate: domani zone a rischio al sud. Fonte: StrettoWeb

  • Piogge, temporali e nevicate insistono al meridione

    Maltempo anche intenso ha interessato gran parte del centro e del sud dell’Italia tra la giornata di ieri e la mattinata odierna, con piogge, temporali e grandinate soprattutto tra Lazio, Molise, Puglia e Campania, con quota neve che è scesa sino a quote di 500-600 metri. Ancora in queste ore instabilità è presente al meridione, soprattutto tra la Puglia, la Campania e tra bassa Calabria, messinese e catanese, dove insistono rovesci e temporali anche intensi.  Di seguito ecco mostrata infatti la previsione a cura della Protezione Civile proprio per la giornata di domani, mercoledì 13 febbraio 2019. 

    Previsioni della Protezione Civile per domani 11 febbraio 2019

    “Precipitazioni: da isolate a sparse, localmente anche a carattere di breve rovescio, su Puglia centro-meridionale, Basilicata ionica e meridionale, Calabria centro-meridionale e settentrionale ionica e settori ionici e centrali tirrenici della Sicilia, con quantitativi cumulati deboli. Nevicate: al di sopra dei 200-400 m su Puglia centro-meridionale, Basilicata meridionale e Calabria, e dei 400-600 m sui rilievi della Sicilia nord-orientale, con apporti al suolo deboli, localmente moderati sulla Sila. Visibilità: nessun fenomeno significativo. Temperature: minime generalmente basse al Centro-Nord e sulle zone interne del Sud. Venti: da forti a burrasca settentrionali sulle regioni meridionali, con raffiche di burrasca forte su Puglia, settori ionici e Sicilia settentrionale, rinforzi fino a burrasca forte sui crinali appenninici calabresi e rilievi siciliani; forti nord-orientali sul medio versante Adriatico, di burrasca sull’Appennino centrale, con raffiche fino a burrasca forte sui crinali. Mari: agitati l’Adriatico meridionale e lo Ionio, fino a molto agitato quest’ultimo al largo; molto mossi il Tirreno meridionale, il Tirreno centrale al largo, l’Adriatico centrale e lo Stretto di Sicilia, fino ad agitato quest’ultimo al largo”.

  • Settimana fredda e localmente instabile

    Le temperature cominceranno a scendere e nei fenomeni più intensi attesi nelle prossime ore all’estremo sud Italia, non è escluso che possano verificarsi nevicate sino a quote medio-basse o fenomeni di neve tonda sino in pianura. Il tempo migliorerà poi tra serata e notte ma non in maniera definitiva, infatti le estreme regioni meridionali, saranno interessate ancora da forti venti, fino a burrasca, che acuiranno sensibilmente la sensazione di freddo. Puglia, Basilicata, Calabria e Sicilia nel corso dei prossimi giorni vedranno ancora locale instabilità e temperature basse, anche al di sotto della media stagionale, soprattutto in Puglia, più vicina alla massa d’aria fredda che stazionerà sui Balcani, in particolare tra Albania, Macedonia, Grecia, Ungheria e Turchia. Proprio sui Balcani tornerà la neve, sino a quote pianeggianti e dopo una lunga pausa, almeno qui, l’inverno sta tornando a fare sul serio. Nel frattempo, per ulteriori dettagli, come sempre vi ricordiamo che potete rimanere costantemente aggiornati sul nostro sito meteo e potete anche seguirci ed ovviamente iscrivervi sul nostro canale youtube.

     

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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 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 following climate network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico information . Non era until after la delucidazione delle leggi della fisica e much more specialmente , il miglioramento del laptop , enable per la risposta automatizzata di great {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. 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. Distinct scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima su regionale , 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 componente di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata metodo . 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) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato su presente clima condizioni . Anche se very first tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione pc negli anni ’50 che numerica meteo previsioni reso realistico risultati . Un quantità di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in distinct countries in tutto il mondo, using use current meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati per creare 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 permesso 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 succede 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 richieste alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel world } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | energia dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Aspetti che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche includere la densità e qualità di osservazioni utilizzato come input per le previsioni, insieme a carenze nei modelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione tecniche 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 precisamente , e modesto errori crescere 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 preciso input informazioni e un modello perfetto. Inoltre, le equazioni differenziali parziali utilizzate nel modello avere 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 lavoro per quantificare il enorme quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate perché gli anni ’90 di help misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di acquisire benefico risultati più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo approccio analizza multiple previsioni create con un modello di previsione person o un numero di 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 ogni 5 giorni, produzione it impossibile per long – 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 facendo uso di un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per generare 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 meteo – 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 usando distinte 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- Variety Weather (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state utilizzato 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 fattibile 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 Global Ensemble Forecasting System , utilizes a tecnica riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato strategia , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di persona concernendo one variabile di previsione, come properly come il grado di accordo among una varietà di 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]specifici time methods in futuro. Uno più strumento dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di a single quantità per one distinct location . 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 identico modo che molti previsioni da un singolo modello può essere usato a forma un insieme, many modelli might potrebbe anche essere combinato a create 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 principalmente metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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