Model:

Ververst:

hourly to monthly from 1980 to last month

Greenwich Mean Time:

12:00 UTC = 13:00 MET

Resolutie:

0.5° x 0.65°

Parameter:

Geopotentiaal op 500 hPa in gpdm (zwart) en Temperatuuradvectie op 500 hPa in K/6h (gekleurd)

Beschrijving:

De kaart "T-Adv 500" laat de advectie van koude of warme lucht zien op 500 hPa (ongeveer 5,5 km hoogte). Negatieve waardes geven koude-advectie aan, positieve waardes warmte-advectie. Een gevolg van koude- of warmte-advectie is het dalen of stijgen van de geopotentiaal. Dit dalen of stijgen van de geopotentiaal leidt weer tot een stijgen respectievelijk dalen van de verticale luchtbeweging. Beschouwing van de zg. omega-vergelijking levert ons dat een maximum van kou-advectie leidt tot een dalende luchtbeweging en een maximum van de warmte-advectie leidt tot een stijgende luchtbeweging. Omdat er ook nog andere mechanismen actief zijn (zie bijv. V-adv. 500) hoeft de uiteindelijke luchtbeweging niet overeen te komen met het voorafgaande.
In de huidige weerkamerpraktijk worden de kaarten van de vorticiteitsadvectie er ook voor gebruikt koude- en warmtefronten te lokaliseren. Achter (meestal ten westen van) koufronten vindt meestal kou-advectie plaats en achter een warmtefront meestal warmte-advectie.

MERRA:

The MERRA time period covers the modern era of remotely sensed data, from 1979 through the present, and the special focus of the atmospheric assimilation is the hydrological cycle. Previous long-term reanalyses of the Earth's climate had high levels of uncertainty in precipitation and inter-annual variability. The GEOS-5 data assimilation system used for MERRA implements Incremental Analysis Updates (IAU) to slowly adjust the model states toward the observed state. The water cycle benefits as unrealistic spin down is minimized. In addition, the model physical parameterizations have been tested and evaluated in a data assimilation context, which also reduces the shock of adjusting the model system. Land surface processes are modeled with the state-of-the-art GEOS-5 Catchment hydrology land surface model. MERRA thus makes significant advances in the representation of the water cycle in reanalyses.

Reanalyse:

Retrospective-analyses (or reanalyses) integrate a variety of observing systems with numerical models to produce a temporally and spatially consistent synthesis of observations and analyses of variables not easily observed. The breadth of variables, as well as observational influence, make reanalyses ideal for investigating climate variability. The Modern Era-Retrospective Analysis for Research and Applications supports NASA's Earth science objectives, by applying the state-of-the-art GEOS-5 data assimilation system that includes many modern observing systems (such as EOS) in a climate framework.