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:
Soaring Index
Descrição:
The Soaring Index map - updated every 6 hours - shows the modelled lift rate by thermals (convective clouds). The index is based on weather information between 5 000 feet (1 524 metres) and 20 000 feet (6 096 metres) and is expressed in Kelvin.
Table 1: Characteristic values for Soaring Index for soaring
Soaring Index Soaring Conditions
Below -10
 
-10 to 5
 
5 to 20
 
Above 20
Poor
 
Moderate
 
Good
 
Excellent*

Table 2: Critical values for the Soaring Index
Soaring Index Convective potential
15-20 Isolated showers, 20% risk for thunderstorms
20-25 Occasionally showers, 20-40% risk for thunderstorms
25-30 Frequent showers, 40-60% risk for thunderstorms.
30-35 60-80% risk for thunderstorms.
35 + >80% risk for thunderstorms
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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