Modelo:

Actualização:

4 times per day, from 08:00, 14:00, 20:00, and 00:00 UTC

Greenwich Mean Time:

12:00 UTC = 12:00 WET

Resolution:

0.068025° x 0.068025°

parâmetro:

Geopotential height Temperature at 500 hPa

Descrição:

Geopotential height at 500 hPa (solid line)
Temperature at 500 hPa (colored, dashed)

The maps show the predominant tropospheric waves (trough or ridge). They virtually control the ''weather'' (dry, warm / wet, cold) and the long waves drive the smaller synoptic waves. Thus, this upper-level chart illustrates the dynamics of our atmosphere.

Cluster of Ensemble Members:

20 members of an ensemble run are divided into different clusters which means groups with similar members according to the hierarchical "Ward method" The average surface pressure of all members in each cluster are computed and shown as isobares. The number of members in each cluster determines the probability of the forecast (see percentage)

Dendrograma:

A dendrogram shows the multidimensional distances between objects in a tree-like structure. Objects that are closest in a multidimensional data space are connected by a horizontal line forming a cluster. The distance between a given pair of objects (or clusters) are indicated by the height of the horizontal line. [http://www.statistics4u.info/fundstat_germ/cc_dendrograms]. The greater the distance the bigger the differences.

FMI:

At the Finnish Meteorological Institute, results from several numerical weather prediction models are utilized. Most of all, these include products from the European Centre of Medium Range Forecasts (ECMWF), located in Reading in the United Kingdom. For shorter range forecasts, more detailed forecasts are produced in-house using a limited area models (LAMs) called HIRLAM and HARMONIE, which are being developed by FMI as an international co-operation programme with a number of European countries.

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.

Contribuidores da Wikipédia, "Previsão numérica do tempo," Wikipédia, a enciclopédia livre, http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=Previs%C3%A3o_num%C3%A9rica_do_tempo&oldid=17351675 (accessed fevereiro 9, 2010).