Modelo:

FMI (Hirlam Model from finnish meteorological institute)

Actualização:
4 times per day, from 08:00, 14:00, 20:00, and 00:00 UTC
Greenwich Mean Time:
12:00 UTC = 12:00 WET
Resolution:
0.068025° x 0.068025°
parâmetro:
Dew-point at 2m in hPa/h
Descrição:
The dew-point is the temperature air would have to be cooled to in order for saturation to occur. The dew-point temperature assumes there is no change in air pressure or moisture content of the air. Dew-point does not change with temperature of the air; very much different from relative humidity.

The dew-point can be used to forecast low temperatures. The low will rarely fall far below the observed dew-point value in the evening (unless a front brings in a different air mass). Once the temperature drops to the dew-point, latent heat must be released to the atmosphere for the condensation process to take effect. This addition of heat offsets some or all of further cooling.
FMI:
FMI
At the Finnish Meteorological Institute, results from several numerical weather prediction models are utilized. Most of all, these include products from the European Centre of Medium Range Forecasts (ECMWF), located in Reading in the United Kingdom. For shorter range forecasts, more detailed forecasts are produced in-house using a limited area models (LAMs) called HIRLAM and HARMONIE, which are being developed by FMI as an international co-operation programme with a number of European countries.
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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