<div class="eI0">
  <div class="eI1">Model:</div>
  <div class="eI2"><h2>Times Series from the CMC</h2></div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Ververst:</div>
  <div class="eI2">Update monthly</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Greenwich Mean Time:</div>
  <div class="eI2">12:00 UTC = 14:00 MEZT</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Resolutie:</div>
  <div class="eI2">1.0&deg; x 1.0&deg;</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Parameter:</div>
  <div class="eI2">Geopotentiaal op 500 hPa in gpdm (zwart) en Vorticiteitsadvectie op 500 hPa in 10<sup>5</sup>/(s*6h) (gekleurd)</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Beschrijving:</div>
  <div class="eI2">
De twee soorten vorticiteitsadvectie - positieve (PVA) en negatieve (NVA) -
zijn gemakkelijk met nevenstaand plaatje uit te leggen.
<img border="0" src="//www.woweer.nl/daten/expertgifs/v_adv_en.jpg" align="left"> Daarbij stellen de
gesloten cirkels lijnen voor van gelijke absolute vorticiteit (met een
maximum in het midden) en de andere lijnen stellen druklijnen
(geopotentiaallijnen) voor. Een luchtdeeltje beweegt in principe langs de
potentiaallijnen. Gaat een deeltje van hogere naar lagere absolute
voriticiteit, dan neemt het deeltje als het ware hogere vorticiteitswaardes
mee. M.a.w. is sprake van positieve vorticiteitsadvectie (PVA rood).
Andersom is sprake van negatieve vorticiteitsadvectie (NVA blauw)<br>
Er is een duidelijk verband tussen vorticiteitsadvectie en verticale
luchtbeweging. Dit verband dat samengevat is in de zg. omega-vergelijking ,
laat zien zien dat bij PVA de lucht stijgt en bij NVA de lucht daalt. De
vorticiteitsadvectie is niet alleen verantwoordelijk. Ook de
temperatuuradvectie is van groot belang (zie ook "T.-Adv. 500" en "T.-Adv.
850"). Een mooie toepassing zijn bovenluchtstoringen, waarbij soms de
grondkaarten weinig neerslagactiviteit laten zien, maar een grote PVA kan
duiden op verhoogde buienactiviteit.

    
  </div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">NWP:</div>
  <div class="eI2">Numerical weather prediction uses current weather conditions as input into mathematical models of the atmosphere to predict the weather. Although the first efforts to accomplish this were done in the 1920s, it wasn't until the advent of the computer and computer simulation that it was feasible to do in real-time. Manipulating the huge datasets and performing the complex calculations necessary to do this on a resolution fine enough to make the results useful requires the use of some of the most powerful supercomputers in the world. A number of forecast models, both global and regional in scale, are run to help create forecasts for nations worldwide. Use of model ensemble forecasts helps to define the forecast uncertainty and extend weather forecasting farther into the future than would otherwise be possible.<br>
<br>Wikipedia, Numerical weather prediction, <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_weather_prediction" target="_blank">http://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_weather_prediction</a>(as of Feb. 9, 2010, 20:50 UTC).<br>
</div></div>
</div>