<div class="eI0">
  <div class="eI1">Modell:</div>
  <div class="eI2"><h2>Times Series from the ECMWF Ensemble</h2></div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Aktualisierung:</div>
  <div class="eI2">2 times per day, from 10:00 and 23:00 UTC</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Greenwich Mean Time:</div>
  <div class="eI2">12:00 UTC = 13:00 MEZ</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Aufl&ouml;sung:</div>
  <div class="eI2">0.5&deg; x 0.5&deg;</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Parameter:</div>
  <div class="eI2">Geopotential und Temperatur in 500 hPa </div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Beschreibung:</div>
  <div class="eI2">
In dieser Karte sind das vom "Global Forecast System" (" GFS", fr&uuml;her 
"AVN") des amerikanischen Wetterdienstes
vorhergesagte Geopotential
 und die vorhergesagte Temperatur in 500 hPa dargestellt.
Man erkennt deutlich die langen Wellen
(Trog / R&uuml;cken). Sie bestimmen den Witterungscharakter vor
Ort (na&szlig, kalt / trocken, warm). Die langen Wellen steuern
die kleineren synoptisch-skaligen Wellen. Darum gibt die
&#34;H&ouml;henkarte&#34; Aufschlu&szlig; &uuml;ber die Dynamik in unserer
Atmosph&auml;re.
    
  </div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Cluster of Ensemble Members:</div>
  <div class="eI2">
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)
   </div>
  </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Dendrogramm:</div>
  <div class="eI2">
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.
   </div>
  </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">NWP:</div>
  <div class="eI2">Numerische Wettervorhersagen sind rechnergest&uuml;tzte Wettervorhersagen. Aus dem Zustand der Atmosph&auml;re zu einem gegebenen Anfangszeitpunkt wird durch numerische L&ouml;sung der relevanten Gleichungen der Zustand zu sp&auml;teren Zeiten berechnet. Diese Berechnungen umfassen teilweise mehr als 14 Tage und sind die Basis aller heutigen Wettervorhersagen.<br><br>
In einem solchen numerischen Vorhersagemodell wird das Rechengebiet mit Gitterzellen und/oder durch eine spektrale Darstellung diskretisiert, so dass die relevanten physikalischen Gr&ouml;&szlig;en, wie vor allem Temperatur, Luftdruck, Windrichtung und Windst&auml;rke, im dreidimensionalen Raum und als Funktion der Zeit dargestellt werden k&ouml;nnen. Die physikalischen Beziehungen, die den Zustand der Atmosph&auml;re und seine Ver&auml;nderung beschreiben, werden als System partieller Differentialgleichungen modelliert. Dieses dynamische System wird mit Verfahren der Numerik, welche als Computerprogramme meist in Fortran implementiert sind, n&auml;herungsweise gel&ouml;st. Aufgrund des gro&szlig;en Aufwands werden hierf&uuml;r h&auml;ufig Supercomputer eingesetzt.<br><br>
<br>Seite „Numerische Wettervorhersage“. In: Wikipedia, Die freie Enzyklop&auml;die. Bearbeitungsstand: 21. Oktober 2009, 21:11 UTC. URL: <a href="http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Numerische_Wettervorhersage&amp;oldid=65856709" target="_blank">http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Numerische_Wettervorhersage&oldid=65856709</a> (Abgerufen: 9. Februar 2010, 20:46 UTC) <br>
</div></div>
</div>