<div class="eI0"> <div class="eI1">Modelo:</div> <div class="eI2"><h2><a href="http://www.dwd.de/" target="_blank" target="_blank">GME</a> (Global weather forecast model) from the German Weather Service</h2></div> </div> <div class="eI0"> <div class="eI1">Actualização:</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 = 12:00 WET</div> </div> <div class="eI0"> <div class="eI1">Resolution:</div> <div class="eI2">0.25° x 0.25°</div> </div> <div class="eI0"> <div class="eI1">parâmetro:</div> <div class="eI2">Geopotential height Temperature at 500 hPa </div> </div> <div class="eI0"> <div class="eI1">Descrição:</div> <div class="eI2"> Geopotential height at 500 hPa (solid line)<br> Temperature at 500 hPa (colored, dashed)<br><br> 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. </div> </div> <div class="eI0"> <div class="eI1">Spaghetti plots:</div> <div class="eI2"> are a method of viewing data from an ensemble forecast.<br> A meteorological variable e.g. pressure, temperature is drawn on a chart for a number of slightly different model runs from an ensemble. The model can then be stepped forward in time and the results compared and be used to gauge the amount of uncertainty in the forecast.<br> If there is good agreement and the contours follow a recognisable pattern through the sequence then the confidence in the forecast can be high, conversely if the pattern is chaotic i.e resembling a plate of spaghetti then confidence will be low. Ensemble members will generally diverge over time and spaghetti plots are quick way to see when this happens.<br> <br>Spaghetti plot. (2009, July 7). In Wikipedia, The Free Encyclopedia. Retrieved 20:22, February 9, 2010, from <a href="http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Spaghetti_plot&oldid=300824682" target="_blank">http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Spaghetti_plot&oldid=300824682</a> </div> </div> <div class="eI0"> <div class="eI1">GME:</div> <div class="eI2"><a href="http://www.dwd.de/" target="_blank">GME</a> is the first operational weather forecast model which uses an icosahedral-hexagonal grid covering the globe. In comparison to traditional grid structures like latitude-longitude grids the icosahedral-hexagonal grid offers the advantage of a rather small variability of the area of the grid elements. Moreover, the notorious "pole-problem" of the latitude-longitude grid does not exist in the GME grid.<br> </div></div> <div class="eI0"> <div class="eI1">NWP:</div> <div class="eI2">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.<br> 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 possÃvel 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 possÃvel conseguir de outro modo.<br> <br>Contribuidores da Wikipédia, "Previsão numérica do tempo," Wikipédia, a enciclopédia livre, <a href="http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=Previs%C3%A3o_num%C3%A9rica_do_tempo&oldid=17351675" target="_blank">http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=Previs%C3%A3o_num%C3%A9rica_do_tempo&oldid=17351675</a> (accessed fevereiro 9, 2010). <br> </div></div> </div>