Modelo:

GFS (Global Forecast System) Global Model from the "National Centers for Environmental Prediction" (NCEP)

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:
Mean relative humidity between ca. 600 and 3000m above the ground level
Descrição:
This map presents the average relative humidity between about 600 and 3000m above the ground - equivalent to the atmospheric layer between 2000 and 10000ft. Although this map is by far not as important as the 'RH 700 hPa' or the 'RH 925 hPa', it gives some hints on cloud formation especially between these two pressure altitudes.
GFS: upcoming NCEP model upgrades
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 6th 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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