<div class="eI0"> <div class="eI1">Modelo:</div> <div class="eI2"><h2><a href="http://www.metoffice.gov.uk" target="_blank">NAE</a>: Global weather forecast model from the "UK MetOffice, North Atlantic European Model"</h2></div> </div> <div class="eI0"> <div class="eI1">Actualização:</div> <div class="eI2">4 times per day, from 0:00, 05:00, 11:00 and 17:00 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">0.18° x 0.28°</div> </div> <div class="eI0"> <div class="eI1">parâmetro:</div> <div class="eI2">Relative Humidity at 700 hPa </div> </div> <div class="eI0"> <div class="eI1">Descrição:</div> <div class="eI2"> 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. <br> 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. </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>