Vento 850 hPa GFS 0.25 degree Modelo

Modelo:

Actualização:

4 times per day, from 3:30, 09:30, 15:30 and 21:30 UTC

Greenwich Mean Time:

12:00 UTC = 12:00 WET

Resolution:

0.25° x 0.25°

parâmetro:

Wind at 850 hPa

Descrição:

This map presents the average wind vector at 850 hPa for every modeled gridpoint (ca. 80 km). The average pressure altitude for 850 hPa is at about 1500m a.s.l. (5000 ft). One can read its present altitude from the 'z T 850 hPa' chart. This map is very useful for gliders and hang-gliders if their airfield or starting pad is significantly below the 850 hPa pressure altitude. (wind-converter)

GFS:

The Global Forecast System (GFS) is a global numerical weather prediction computer model run by NOAA. This mathematical model is run four times a day and produces forecasts up to 16 days in advance, but with decreasing spatial and temporal resolution over time it is widely accepted that beyond 7 days the forecast is very general and not very accurate.

The resolution of the model horizontally, it divides the surface of the earth into 20 kilometre grid squares; vertically, it divides the atmosphere into 64 layers and temporally, it produces a forecast for every 3rd hour for the first 240 hours, after that they are produced for every 12th hour.

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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