Modelo:

ICON(ICOsahedral Nonhydrostatic general circulation model) from the German Weather Service

Actualização:
2 times per day, from 00:00 and 12:00 UTC
Greenwich Mean Time:
12:00 UTC = 13:00 WEST
Resolution:
0.02° x 0.02°
parâmetro:
Relative Humidity at 700 hPa
Descrição:
This chart shows the relative humidity at Pa. In the forefield of a trough line as well as at and near fronts (Jets), warmer less dense air is forced to ascend. As the ascending air cooles, the relative humidity increases, eventually resulting in condensation and the formation of clouds.This process is known as frontal lifting.
High relative humidity at 700 hPa - equivalent to ca. 10000 ft a.s.l. - indicates the areas of frontal lifting and thus the active zones of the current weather.
ICON-D2:
ICON-D2 The ICON dynamical core is a development initiated by the Max Planck Institute for Meteorology (MPI-M) and the Opens external link in current windowGermany Weather Service (DWD). This dynamical core is designed to better tap the potential of new generations of high performance computing, to better represent fluid conservation properties that are increasingly important for modelling the Earth system, to provide a more consistent basis for coupling the atmosphere and ocean and for representing subgrid-scale heterogeneity over land, and to allow regionalization and limited area implementations.
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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