<div class="eI0"> <div class="eI1">Modelo:</div> <div class="eI2"><h2><a href="http://www.jma.go.jp/jma/indexe.html" target="_blank">JMA</a>: Global weather forecast model from the "Japan Meteorological Agency"</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">2.5° x 2.5°</div> </div> <div class="eI0"> <div class="eI1">parâmetro:</div> <div class="eI2">Soaring Index</div> </div> <div class="eI0"> <div class="eI1">Descrição:</div> <div class="eI2"> 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. <BR> Table 1: Characteristic values for Soaring Index for soaring<BR> <TABLE border=1> <TBODY> <TR> <TD align=middle><B>Soaring Index</B></TD> <TD align=middle><B>Soaring Conditions</B></TD> </TR> <TR> <TD align=middle>Below -10<BR> <BR>-10 to 5<BR> <BR>5 to 20<BR> <BR>Above 20</TD> <TD align=middle>Poor<BR> <BR>Moderate<BR> <BR>Good<BR> <BR>Excellent<SUP>*</SUP></TD> </TR> </TBODY> </TABLE> <BR> Table 2: Critical values for the Soaring Index<BR> <TABLE border=1> <TR> <TD><STRONG>Soaring Index</STRONG></TD> <TD><STRONG>Convective potential</STRONG></TD> </TR> <TR> <TD>15-20</TD> <TD>Isolated showers, 20% risk for thunderstorms</TD> </TR> <TR> <TD>20-25</TD> <TD>Occasionally showers, 20-40% risk for thunderstorms</TD> </TR> <TR> <TD>25-30</TD> <TD>Frequent showers, 40-60% risk for thunderstorms.</TD> </TR> <TR> <TD>30-35</TD> <TD>60-80% risk for thunderstorms.</TD> </TR> <TR> <TD>35 + </TD> <TD>>80% risk for thunderstorms </TD> <TR> </TABLE> </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>