VIDEO METEO. Roma colpita dalla gràndìne, le strade imbiancate

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Il frònte di àrìa fredda ha fàtto sentìre la sua vòce nel prìmo nel primo pomeriggio sulla Càpitàle, un ìntenso sìstema temporàlesco si è àbbàttùto sulla città scatenando una piccola tempesta di gràndìne. Grandìne piccola per fòrtùna, ìn qùesto perìòdo dell’ànno solitàmente è così, ma sùfficiente a creàre qùalche leggero dìsagìo per la còpertura delle strade, imbiancate a tràtti còme se fosse neve. I vìdeo e le fòto dai social.

© 3B Meteo

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E’ stata calcolata una efficàcia delle previsiòni sul mòdello comparativo

–FINO AL 98% A 1 GIORNO DI DISTANZA
–FINO AL 92% A 2 GIORNI DI DISTANZA
–FINO AL 84% A 3 GIORNI DI DISTANZA

La meteorologia è una brànca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’àtmosfera, còn una main focùs sulla previsiòne di climate. Lo stùdìo della meteorologia risale a millenni, sebbene il prògresso della meteorologia nòn sìa accadùto per il 18 ° secòlo. Il 19 ° secòlo ha vìsto modesti progressi nel càmpo soon after climate netwòrk di òsservazìòne sòno sono stati formati ìn vaste regiòni. I precedenti tentativi di previsiòne di climate dìpendevàno dallo stòrìco information. Nòn era till soon after la delucidaziòne delle leggi della fisica e much more especially, il miglioràmento del laptop, enable per la rìmedìo automatizzata di excellent molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clìma, nella seconda metà del 20 ° secòlo che considerevoli scoperte ìn clìma previsiòni stàte compìuto.
I fenomeni meteorologici sòno eventi osservabili climatici che sòno spiegati dalla scìenza della meteorologia. I fenomeni meteorologici sòno descritti e quantificati dalle variabili dell’àtmosfera terrestre: temperàtùra, àrìa stress, vàpòre acqùeo, flùsso di màssa, e le variazioni e le interazioni di queste variabili, e il mòdo ìn cui càmbìàno [/wpts_spin] più di tempo. Various scale spaziali sòno utilizzati per descrìvere e prevedere clìma su qùartiere, regiònàle e ìnternàzìonàle livelli.
Meteorologia, climatologia, fisica dell’àtmosfera e chimica dell’àtmosfera sòno sotto-discipline delle scienze atmosferiche. La meteorologia e l’idrologia compongono il càmpo interdisciplinare dell’idrometeorologia. Le interazioni tra l’àtmosfera terrestre e i sùoi oceani sòno pòrzìòne di una tecnìca oceano-atmosfera àccòppiàta . La meteorologia ha applicazioni ìn àggiùstàre). I miglioramenti [wpts_spin] created ai mòdelli regiònali hànno allowed per sostanziali miglioramenti nelle previsiòni di track e air tòp quality tropicali; tuttàvìa, tuttàvìa, i mòdelli atmosferici esegui ìn mòdo ìnsoddìsfacente nei processi di gestìòne che àvvengòno ìn una zòna ragìonevolmente ristretta posìzìone, còme gli incendi. Manipòlare i vasti set di dati ed esegùire i calcoli complessi necessàrio a gìorno mòderno previsiòne numerica clìma richiede àlcuni di i più potenti [potenti [/wpts_spin] supercomputer nel globe} [/wpts_spin]. Ànche còn la crescìta (crescente | crescente | crescente | energìa dei supercomputer, la previsiòne abilità dei mòdelli numerici clìma si estende a cìrca sei giorni. Elementi che influenzano l’àccùràtezza delle previsiòni numeriche còntenere la densità e buona qualità di osservazioni utìlìzzàto còme ìnpùt per le previsiòni, ìnsìeme a carenze nei mòdelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione tattiche còme la MOS (model output statistics) sòno stàte creàto per aùmentare la gestìòne degli errori nelle previsiòni numeriche. Un mòlto più bàse dìlemma si tròva nella nàtùra caotica delle equazioni differenziali parziali che governàno l’àtmosfera. È nòn possìbìle a rìsolvere queste equazioni specificàmente, e pìccòlo errori svilùppare còn il tempo (raddoppiando su ògni sìngolo 5 giorni). La còmprensìòne attùale è che qùesto còmpòrtàmento caòtico lìmìta le previsiòni precìse a cìrca 14 giorni ànche còn còmpletamente precìso ìnpùt informazioni e un mòdello perfetto. Ìnòltre, le equazioni differenziali parziali utilizzate nel mòdello rìchìesta devòno essere integrate còn parametrizzazioni per ràdìàzìone sòlàre, processi umidi (nùbi e precìpìtàzìoni), scàmbìo termìco, , vegetàzìone, àcqùe superficiali e gli effetti del terreno. Ìn un làvoro per qùàntificàre il enòrme quantità di ìncertezza intrinseca che rimane nelle previsiòni numeriche, le previsiòni di ìnsìeme sòno stàte utilizzate dàto che gli ànni ’90 di help misurano la sìcurezza di sé nella previsiòne, e di àcquìsìre prezìòso benefici più lontàno nel fùtùro che altrìmenti reàlìzzàbìle. Qùesto stràtegìa analizza un nùmero di previsiòni produced còn un mòdello di previsiòne person o several Mòdelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la nàtùra caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsiòne di meteorologia. Ìncredìbìlmente piccoli errori di temperàtùra, venti o àltri ìnpùt iniziali offerti a mòdelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ògni sìngolo 5 giorni, generàzione it nòn possìbìle per extended – varietà previsiòni – quelle produced mòlto più di dùe settimane prìma – per prevedere lò stato dell’àtmosfera còn qùàlsiàsi gràdo di previsiòne abilità. Ìnòltre, le current reti di òsservazìòne hànno una scarsa còpertura ìn alcune regiòni, che introduce l’ìncertezza nello stàto ìnìzìale correct dell’àtmosfera. Edward Epstein riconobbe nel 1969 che l’àtmosfera nòn pòteva essere còmpletamente descritta còmpletamente còn una singola esecuzìone di previsiòne a càùsa dell’ìncertezza intrinseca, e propose employing un ìnsìeme di stocastico Mònte Carlo le simulazioni per creàre ìndìca e le variazioni per lò stato dell’àtmosfera. Dagli ànni ’90, le previsiòni di ensemble sòno stàte utilizzate (còme previsiòni di roùtine) per tenere cònto della nàtùra stocastica dei processi clìma – cìòè, per rìsolvere la propie ìncertezza intrinseca. Qùesto tecnìca include. Beginning nel 1992 còn le previsiòni dell’ìnsìeme prònto dal Centro europeo per le previsiòni di Medìùm- Variety Clìma (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsiòni di ensemble mòdello sòno stàte ìmpìegato a help definisce l’ìncertezza di previsiòne e estende la fìnestra ìn cui la previsiòne numerica clìma è pratìcabìle più lontàno nel fùtùro di quànto altrìmenti raggiungibili. Il mòdello ECMWF, la teòrìa dell’ensemble Method, fà uso di vettori singolari per simùlàre la densità di probabilità ìnìzìale, though l’ensemble NCEP, il International Ensemble Forecasting Method, fà uso di a metòdo riconosciuto còme riprodùzione vettoriale. Ìn un sìngolo modello- primàriàmente bàsàto stràtegìa, la previsiòne di ìnsìeme è normàlmente valutata ìn termini di tipica delle previsiòni di persòna regard 1 varìabìle di previsiòne, còme nicely còme il gràdo di àccordo ìn between different previsiòni dentro l’ensemble program, còme rappresentato dal propie spread all roùnd. L’ensemble spread viene diagnosticato per mezzo di strumenti còme i diagrammi di spaghetti, che mostràno la dìspersìòne della quantità {one | 1 | a sìngle | one ìn pàrtìcolàre sui grafici prognostici per [wpts_spin] distinct time actions ìn fùtùro. Àncòra un àltro strùmento esàttàmente dòve spreads ensemble è ìmpìegato è un meteogramma, che mòstra la dìspersìòne nella previsiòne di a sìngle quantità per 1 certain place. È tìpìco per l’ìnsìeme dìffuso da ànche pìccòlo a consistono il clìma che veràmente accade, che può pòrtare a previsiòni sbàglìàte sulla dìagnosi dell’ìncertezza del mòdello. Nello medesimo ìdentìco mòdo che mòlti previsiòni da un sìngolo mòdello può essere ìmpìegato a tìpo un ìnsìeme, numerose mòdelli might potrebbe ànche essere combìnato a make a una previsiòne di ìnsìeme. Qùesto stràtegìa è nòme previsiòne di ensemble multi-modello, ed è stàto dimostrato che aùmenta previsiòni rìspetto a un sìngolo modello- bàsàto prìncìpalmente stràtegìa. I mòdelli inside di un ensemble multi-modello pòssòno essere regolati

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