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:
Soaring Index
Descrição:
The Soaring Index map - updated every 6 hours - shows the modelled lift rate by thermals (convective clouds). The index is based on weather information between 5 000 feet (1 524 metres) and 20 000 feet (6 096 metres) and is expressed in Kelvin.
Table 1: Characteristic values for Soaring Index for soaring
Soaring Index Soaring Conditions
Below -10
 
-10 to 5
 
5 to 20
 
Above 20
Poor
 
Moderate
 
Good
 
Excellent*

Table 2: Critical values for the Soaring Index
Soaring Index Convective potential
15-20 Isolated showers, 20% risk for thunderstorms
20-25 Occasionally showers, 20-40% risk for thunderstorms
25-30 Frequent showers, 40-60% risk for thunderstorms.
30-35 60-80% risk for thunderstorms.
35 + >80% risk for thunderstorms
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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