Modelo:

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.

Actualização:
4 times per day, from 3:30, 09:30, 15:30 and 21:30 UTC
Greenwich Mean Time:
12:00 UTC = 13:00 WEST
Resolution:
0.25° x 0.25°
parâmetro:
Geopotential in 850 hPa (solid, black lines) and Vorticity advection in 105/(s*6h) (colored lines)
Descrição:
The two types of vorticity advection are positive (PVA) and negative vorticity advection (NVA). The closed circles in the figure show the 850 hPa absolute vorticity lines, the others the 850 hPa height lines. When an air parcel is moving from an area higher vorticity to an area lower vorticity this is called: PVA (red color). The other way around is called: NVA (blue color). PVA is associated with upper-air divergence, i.e. upward vertical motion. NVA is associated with down ward vertical motion. Therefore, PVA  at 500 hPa is strongest above a surface low, while NVA at 500 hPa is strongest above a surface high.
In operational meteorology Vorticity advection maps are used to identify areas with vertical air motion to see where clouds, precipitation or clear conditions are likely to occur. Keep in mind, however, that PVA is not the same as upward vertical motion. Here temperature advection is important too.
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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