<div class="eI0"> <div class="eI1">Modelo:</div> <div class="eI2"><h2>Times Series from the CMC</h2></div> </div> <div class="eI0"> <div class="eI1">Actualização:</div> <div class="eI2">Update monthly</div> </div> <div class="eI0"> <div class="eI1">Greenwich Mean Time:</div> <div class="eI2">12:00 UTC = 13:00 WEST</div> </div> <div class="eI0"> <div class="eI1">Resolution:</div> <div class="eI2">1.0° x 1.0°</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">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 esforГ§os para conseguir prever o tempo tivessem sido dados na década de 1920, foi apenas com o advento da era dos computadores que foi possГvel realizá-lo em tempo real. A manipulaГ§ão de grandes conjuntos de dados e a realizaГ§ão de cálculos complexos para o conseguir com uma resoluГ§ão suficientemente elevada para produzir resultados Гєteis 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 previsГµes do tempo nacionais. O uso de previsГµes 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 possГvel 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>