Modell:

ECMWF: Global weather forecast model from the "European Centre for Medium-Range Weather Forecasts". ECMWF is now running its own Artificial Intelligence/Integrated Forecasting System (AIFS) as part of its experiment suite. These machine-learning-based models are very fast, and they produce a 10-day forecast with 6-hourly time steps in approximately one minute.

Aktualisierung:
4 times per day, from 3:30, 09:30, 15:30 and 21:30 UTC
Greenwich Mean Time:
12:00 UTC = 14:00 MESZ
Auflösung:
0.25° x 0.25°
Parameter:
Geopotential (durchgezogen) und Temperatur (farbig, gestrichelt) in 925 hPa
Beschreibung:
Diese Karte dient dazu, Drängungszonen der Isothermen (Fronten) besser erkennen zu können.

Außerdem läßt sich aus der Modelltemperatur in 925 hPa (~700m über NN ) die zu erwartende Höchsttemperatur in 2m über Grund grob abschätzen. Bei (winterlichen) Inversionswetterlagen versagt diese Methode jedoch völlig.

Spaghetti plots:
are a method of viewing data from an ensemble forecast.
A meteorological variable e.g. pressure, temperature is drawn on a chart for a number of slightly different model runs from an ensemble. The model can then be stepped forward in time and the results compared and be used to gauge the amount of uncertainty in the forecast.
If there is good agreement and the contours follow a recognisable pattern through the sequence then the confidence in the forecast can be high, conversely if the pattern is chaotic i.e resembling a plate of spaghetti then confidence will be low. Ensemble members will generally diverge over time and spaghetti plots are quick way to see when this happens.

Spaghetti plot. (2009, July 7). In Wikipedia, The Free Encyclopedia. Retrieved 20:22, February 9, 2010, from http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Spaghetti_plot&oldid=300824682
NWP:
Numerische Wettervorhersagen sind rechnergestützte Wettervorhersagen. Aus dem Zustand der Atmosphäre zu einem gegebenen Anfangszeitpunkt wird durch numerische Lösung der relevanten Gleichungen der Zustand zu späteren Zeiten berechnet. Diese Berechnungen umfassen teilweise mehr als 14 Tage und sind die Basis aller heutigen Wettervorhersagen.

In einem solchen numerischen Vorhersagemodell wird das Rechengebiet mit Gitterzellen und/oder durch eine spektrale Darstellung diskretisiert, so dass die relevanten physikalischen Größen, wie vor allem Temperatur, Luftdruck, Windrichtung und Windstärke, im dreidimensionalen Raum und als Funktion der Zeit dargestellt werden können. Die physikalischen Beziehungen, die den Zustand der Atmosphäre und seine Veränderung beschreiben, werden als System partieller Differentialgleichungen modelliert. Dieses dynamische System wird mit Verfahren der Numerik, welche als Computerprogramme meist in Fortran implementiert sind, näherungsweise gelöst. Aufgrund des großen Aufwands werden hierfür häufig Supercomputer eingesetzt.


Seite „Numerische Wettervorhersage“. In: Wikipedia, Die freie Enzyklopädie. Bearbeitungsstand: 21. Oktober 2009, 21:11 UTC. URL: http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Numerische_Wettervorhersage&oldid=65856709 (Abgerufen: 9. Februar 2010, 20:46 UTC)