<div class="eI0">
  <div class="eI1">Modell:</div>
  <div class="eI2"><h2><a href="http://brams.cptec.inpe.br/" target="_blank" target="_blank">BRAMS</a>(Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modelling System)</h2></div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Aktualisierung:</div>
  <div class="eI2">4 times per day, from 08:00, 14:00, 20:00, and 00:00 UTC</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Greenwich Mean Time:</div>
  <div class="eI2">12:00 UTC = 13:00 MEZ</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Aufl&ouml;sung:</div>
  <div class="eI2">0.5&deg; x 0.5&deg;</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Parameter:</div>
  <div class="eI2">Geopotential (durchgezogen) und Temperatur (farbig, gestrichelt) in 925 hPa </div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Beschreibung:</div>
  <div class="eI2">
Diese Karte dient dazu, Dr&auml;ngungszonen der Isothermen
(Fronten) besser erkennen zu k&ouml;nnen.
<p>
Au&szlig;erdem l&auml;&szlig;t sich aus der Modelltemperatur in 925 hPa
(~700m &uuml;ber NN ) die zu erwartende H&ouml;chsttemperatur in 2m &uuml;ber Grund
grob absch&auml;tzen. Bei (winterlichen) Inversionswetterlagen versagt
diese Methode jedoch v&ouml;llig.
    
  </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&amp;oldid=300824682" target="_blank">http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Spaghetti_plot&amp;oldid=300824682</a>
   </div>
  </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">BRAMS:</div>
  <div class="eI2"><a href="http://brams.cptec.inpe.br/" target="_blank">BRAMS</a> <br>
The BRAMS Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modelling System is a project originaly developed by ATMET, IME/USP, IAG/USP and CPTEC/INPE, funded by FINEP (Brazilian Funding Agency), aimed to produce a new version of RAMS tailored to the tropics. The main objective is to provide a single model to Brazilian Regional Weather Centers. The BRAMS/RAMS model is a multipurpose, numerical prediction model designed to simulate atmospheric circulations spanning in scale from hemispheric scales down to large eddy simulations (LES) of the planetary boundary layer. After the version 4.2 the code is developed only by CPTEC/INPE team developers. The BRAMS uses the Cathedral model, but code developed between releases is restricted to an exclusive group of software developers. The software is under CC-GNU GPL license and some parts of code may receives other restricted licenses. The BRAMS incorporate a tracer transport model and chemical model (CCATT) and becomes a unified version, BRAMS 5.x.
</div></div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">NWP:</div>
  <div class="eI2">Numerische Wettervorhersagen sind rechnergest&uuml;tzte Wettervorhersagen. Aus dem Zustand der Atmosph&auml;re zu einem gegebenen Anfangszeitpunkt wird durch numerische L&ouml;sung der relevanten Gleichungen der Zustand zu sp&auml;teren Zeiten berechnet. Diese Berechnungen umfassen teilweise mehr als 14 Tage und sind die Basis aller heutigen Wettervorhersagen.<br><br>
In einem solchen numerischen Vorhersagemodell wird das Rechengebiet mit Gitterzellen und/oder durch eine spektrale Darstellung diskretisiert, so dass die relevanten physikalischen Gr&ouml;&szlig;en, wie vor allem Temperatur, Luftdruck, Windrichtung und Windst&auml;rke, im dreidimensionalen Raum und als Funktion der Zeit dargestellt werden k&ouml;nnen. Die physikalischen Beziehungen, die den Zustand der Atmosph&auml;re und seine Ver&auml;nderung beschreiben, werden als System partieller Differentialgleichungen modelliert. Dieses dynamische System wird mit Verfahren der Numerik, welche als Computerprogramme meist in Fortran implementiert sind, n&auml;herungsweise gel&ouml;st. Aufgrund des gro&szlig;en Aufwands werden hierf&uuml;r h&auml;ufig Supercomputer eingesetzt.<br><br>
<br>Seite „Numerische Wettervorhersage“. In: Wikipedia, Die freie Enzyklop&auml;die. Bearbeitungsstand: 21. Oktober 2009, 21:11 UTC. URL: <a href="http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Numerische_Wettervorhersage&amp;oldid=65856709" target="_blank">http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Numerische_Wettervorhersage&oldid=65856709</a> (Abgerufen: 9. Februar 2010, 20:46 UTC) <br>
</div></div>
</div>