<div class="eI0">
  <div class="eI1">Modelo:</div>
  <div class="eI2"><h2><a href="http://www.metoffice.gov.uk" target="_blank">NAE</a>: Global weather forecast model from the "UK MetOffice, North Atlantic European Model"</h2></div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Actualiza&ccedil;&atilde;o:</div>
  <div class="eI2">4 times per day, from 0:00, 05:00, 11:00 and 17:00 UTC</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Greenwich Mean Time:</div>
  <div class="eI2">12:00 UTC = 12:00 WET</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Resolution:</div>
  <div class="eI2">0.18&deg; x 0.28&deg;</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">par&acirc;metro:</div>
  <div class="eI2">Temperature at 2 metres above the ground</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Descri&ccedil;&atilde;o:</div>
  <div class="eI2">
    
  </div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Cluster of Ensemble Members:</div>
  <div class="eI2">
20 members of an ensemble run are divided into different clusters which means groups with similar members according to the hierarchical "Ward method"
The average surface pressure of all members in each cluster are computed and shown as isobares.
The number of members in each cluster determines the probability of the forecast (see percentage)
   </div>
  </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Dendrograma:</div>
  <div class="eI2">
A dendrogram shows the multidimensional distances between objects in a tree-like structure.  Objects that are closest in a multidimensional data space are connected by a horizontal line forming a cluster. The distance between a given pair of objects (or clusters) are indicated by the height of the horizontal line.
[http://www.statistics4u.info/fundstat_germ/cc_dendrograms]. The greater the distance the bigger the differences.
   </div>
  </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">NWP:</div>
  <div class="eI2">A previs&atilde;o num&eacute;rica do tempo usa o estado instant&acirc;neo da atmosfera como dados de entrada para modelos matem&aacute;ticos da atmosfera, com vista &agrave; previs&atilde;o do estado do tempo.<br>
Apesar dos primeiros esforços para conseguir prever o tempo tivessem sido dados na d&eacute;cada de 1920, foi apenas com o advento da era dos computadores que foi possível realiz&aacute;-lo em tempo real. A manipulaç&atilde;o de grandes conjuntos de dados e a realizaç&atilde;o de c&aacute;lculos complexos para o conseguir com uma resoluç&atilde;o suficientemente elevada para produzir resultados úteis requer o uso dos supercomputadores mais potentes do mundo. Um conjunto de modelos de previs&atilde;o, quer &agrave; escala global quer &agrave; escala regional, s&atilde;o executados para criar previsões do tempo nacionais. O uso de previsões com modelos semelhantes ("model ensembles") ajuda a definir a incerteza da previs&atilde;o e estender a previs&atilde;o do tempo bastante mais no futuro, o que n&atilde;o seria possível conseguir de outro modo.<br>
<br>Contribuidores da Wikip&eacute;dia, "Previs&atilde;o num&eacute;rica do tempo," Wikip&eacute;dia, a enciclop&eacute;dia livre, <a href="http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=Previs%C3%A3o_num%C3%A9rica_do_tempo&amp;oldid=17351675" target="_blank">http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=Previs%C3%A3o_num%C3%A9rica_do_tempo&oldid=17351675</a> (accessed fevereiro 9, 2010). <br>
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