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:
Maximale Temperatur in 2 m über Grund
Beschreibung:
Diese Karte zeigt, welche Höchsttemperatur das GFS-Modell von 6 - 12 und von 12 - 18 UTC erwartet. Zwar stimmt die modellierte 2m-Temperatur meist nicht mit der Realität überein. Koppelt man diese Karte aber
1. an die Temperatur in 850 hPa
2. an Synopmeldungen
3. an die lokale Erfahrung des Synoptikers,
dann ist eine sehr brauchbare Vorhersage der Höchsttemperaturen möglich.
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.


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