Modelo:

NCMRWF(National Centre for Medium Range Weather Forecasting from India)

Actualização:
1 times per day, from 00:00 UTC
Greenwich Mean Time:
12:00 UTC = 12:00 WET
Resolution:
0.125° x 0.125° (India, South Asia)
parâmetro:
Cloud cover (low,middle,high,total)
Descrição:
Clouds are vertically divided into three levels: low, middle, and high. Each level is defined by the range of levels at which each type of clouds typically appears.

Level Polar Region Temperate Region Tropical Region
High Clouds 10,000-25,000 ft
(3-8 km)
16,500-40,000 ft
(5-13 km)
20,000-60,000 ft
(6-18 km)
Middle Clouds 6,500-13,000 ft
(2-4 km)
6,500-23,000 ft
(2-7 km)
6,500-25,000 ft
(2-8 km)
Low Clouds Surface-6,500 ft
(0-2 km)
Surface-6,500 ft
(0-2 km)
Surface-6,500 ft
(0-2 km)


The types of clouds are:

High clouds: Cirrus (Ci), Cirrocumulus (Cc), and Cirrostratus (Cs). They are typically thin and white in appearance, but can appear in a magnificent array of colors when the sun is low on the horizon.

Middle clouds: Altocumulus (Ac), Altostratus (As). They are composed primarily of water droplets, however, they can also be composed of ice crystals when temperatures are low enough.

Low clouds: Cumulus (Cu), Stratocumulus (Sc), Stratus (St), and Cumulonimbus (Cb) are low clouds composed of water droplets.
NCMRWF:
NCMRWF
This modeling system is an up-graded version of NCEP GFS (as per 28 July 2010). A general description of the modeling system can be found in the following link:
http://www.ncmrwf.gov.in/t254-model/t254_des.pdf
An brief overview of GFS is given below.
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Dynamics: Spectral, Hybrid sigma-p, Reduced Gaussian grids
Time integration: Leapfrog/Semi-implicit
Time filter: Asselin
Horizontal diffusion: 8th
order wavenumber dependent
Orography: Mean orography
Surface fluxes: Monin-obhukov Similarity
Turbulent fluxes: Non-local closure
SW Radiation; RRTM
LW Radiation: RRTM
Deep Convection: SAS
Shallow convection: Mass-flux based
Grid-scale condensation: Zhao Microphysics
Land Surface Processes: NOAH LSM
Cloud generation: Xu and Randal
Rainfall evaporation: Kessler
Air-sea interaction: Roughness length by Charnock
Gravity Wave Drag and mountain blocking: Based on Alpert
Sea-Ice model: Based on Winton
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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.

Contribuidores da Wikipédia, "Previsão numérica do tempo," Wikipédia, a enciclopédia livre, http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=Previs%C3%A3o_num%C3%A9rica_do_tempo&oldid=17351675 (accessed fevereiro 9, 2010).