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UK MetOffice

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Descrição:

Surface maps (mean sea level pressure analysis = MSLP) based on the UK MetOffices model output, including fronts and troughs.

COAMPS:^®

The Coupled Ocean/Atmosphere Mesoscale Prediction System (COAMPS^®) has been developed by the Marine Meteorology Division (MMD) of the Naval Research Laboratory (NRL). The atmospheric components of COAMPS^®, described below, are used operationally by the U.S. Navy for short-term numerical weather prediction for various regions around the world.

The atmospheric portion of COAMPS^® represents a complete three-dimensional data assimilation system comprised of data quality control, analysis, initialization, and forecast model components. Features include a globally relocatable grid, user-defined grid resolutions and dimensions, nested grids, an option for idealized or real-time simulations, and code that allows for portability between mainframes and workstations. The nonhydrostatic atmospheric model includes predictive equations for the momentum, the non-dimensional pressure perturbation, the potential temperature, the turbulent kinetic energy, and the mixing ratios of water vapor, clouds, rain, ice, grauple, and snow, and contains advanced parameterizations for boundary layer processes, precipitation, and radiation.

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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