Modelo:

COSMO (Consortium for Small-scale Modeling)

Actualização:
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Greenwich Mean Time:
12:00 UTC = 12:00 WET
Resolution:
0.0625° x 0.0625°
parâmetro:
Descrição:
COSMO-DE:
COSMO
The COSMO-Model is a nonhydrostatic limited-area atmospheric prediction model. It has been designed for both operational numerical weather prediction (NWP) and various scientific applications on the meso-β and meso-γ scale. The COSMO-Model is based on the primitive thermo-hydrodynamical equations describing compressible flow in a moist atmosphere. The model equations are formulated in rotated geographical coordinates and a generalized terrain following height coordinate. A variety of physical processes are taken into account by parameterization schemes.
The basic version of the COSMO-Model (formerly known as Lokal Modell (LM)) has been developed at the Deutscher Wetterdienst (DWD). The COSMO-Model and the triangular mesh global gridpoint model GME form – together with the corresponding data assimilation schemes – the NWP-system at DWD, which is run operationally since end of 1999. The subsequent developments related to the model have been organized within COSMO, the Consortium for Small-Scale Modelling. COSMO aims at the improvement, maintenance and operational application of the non-hydrostatic limited-area modelling system, which is now consequently called the COSMO-Model.
NWP:
A previsão numérica do tempo usa o estado instantâneo da atmosfera como dados de entrada para modelos matemáticos da atmosfera, com vista à previsão do estado do tempo.
Apesar dos primeiros esforços para conseguir prever o tempo tivessem sido dados na década de 1920, foi apenas com o advento da era dos computadores que foi possível realizá-lo em tempo real. A manipulação de grandes conjuntos de dados e a realização de cálculos complexos para o conseguir com uma resolução suficientemente elevada para produzir resultados úteis requer o uso dos supercomputadores mais potentes do mundo. Um conjunto de modelos de previsão, quer à escala global quer à escala regional, são executados para criar previsões do tempo nacionais. O uso de previsões com modelos semelhantes ("model ensembles") ajuda a definir a incerteza da previsão e estender a previsão do tempo bastante mais no futuro, o que não seria possível conseguir de outro modo.

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