Modelo:

RAP (Rapid Refresh)

Actualização:
24 times per day, from 00:00 - 23:00 UTC
Greenwich Mean Time:
12:00 UTC = 12:00 WET
Resolution:
0.128° x 0.123°
parâmetro:
Vertical velocity at 925 hPa in hPa/h
Descrição:
The vertical movement of air is associated with cloud formation, precipitation, type of precipitation (negative velocity or rising air motion) or the reduction of clouds, dry an sunny weather (positive velocity or falling air motion). The vertical velocity is the result of vorticity advection and temperature advection.
RAP:
RAP
The Rapid Refresh (RAP) is a NOAA/NCEP operational weather prediction system comprised primarily of a numerical forecast model and analysis/assimilation system to initialize that model. It is run with a horizontal resolution of 13 km and 50 vertical layers. ,
The RAP was developed to serve users needing frequently updated short-range weather forecasts, including those in the US aviation community and US severe weather forecasting community. The model is run for every hour of day and is integrated to 18 hours for each cycle. The RAP uses the ARW core of the WRF model and the Gridpoint Statistical Interpolation (GSI) analysis - the analysis is aided with the assimilation of cloud and hydrometeor data to provide more skill in short-range cloud and precipitation forecasts.
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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