<div class="eI0">
<div class="eI1">Model:</div>
<div class="eI2"><h2><a href="http://www.emc.ncep.noaa.gov/gmb/gdas/" target="_blank">GDAS</a>: "Global Data Assimilation System"</h2></div>
</div>
<div class="eI0">
<div class="eI1">Zaktualizowano:</div>
<div class="eI2">4 times per day, from 00:00, 06:00, 12:00 and 18:00 UTC</div>
</div>
<div class="eI0">
<div class="eI1">Czas uniwersalny:</div>
<div class="eI2">12:00 UTC = 13:00 CET</div>
</div>
<div class="eI0">
<div class="eI1">Rozdzielczość:</div>
<div class="eI2">0.25° x 0.25°</div>
</div>
<div class="eI0">
<div class="eI1">parametr:</div>
<div class="eI2">Geopotential in 850 hPa (solid, black lines) and Vorticity advection in 10<sup>5</sup>/(s*6h) (colored lines)</div>
</div>
<div class="eI0">
<div class="eI1">Opis:</div>
<div class="eI2">
The two types of vorticity advection are positive (PVA) and negative vorticity
advection (NVA). <img border="0" src="//www.weatheronline.pl/daten/expertgifs/v_adv_en.jpg" align="left">
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. <br>
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.<br>
</div>
</div>
<div class="eI0">
<div class="eI1">GDAS</div>
<div class="eI2">The Global Data Assimilation System (GDAS) is the system used by the National Center for Environmental Prediction (NCEP) Global Forecast System (GFS) model to place observations into a gridded model space for the purpose of starting, or initializing, weather forecasts with observed data. GDAS adds the following types of observations to a gridded, 3-D, model space: surface observations, balloon data, wind profiler data, aircraft reports, buoy observations, radar observations, and satellite observations.
</div></div>
<div class="eI0">
<div class="eI1">NWP:</div>
<div class="eI2">Numeryczna prognoza pogody - ocena stanu atmosfery w przyszłości na podstawie znajomości warunków początkowych oraz sił działających na powietrze. Numeryczna prognoza oparta jest na rozwiązaniu równań ruchu powietrza za pomocą ich dyskretyzacji i wykorzystaniu do obliczeń maszyn matematycznych.<br>
Początkowy stan atmosfery wyznacza się na podstawie jednoczesnych pomiarów na całym globie ziemskim. Równania ruchu cząstek powietrza wprowadza się zakładając, że powietrze jest cieczą. Równań tych nie można rozwiązaÄ w prosty sposób. Kluczowym uproszczeniem, wymagającym jednak zastosowania komputerów, jest założenie, że atmosferę można w przybliżeniu opisaÄ jako wiele dyskretnych elementów na które oddziaływają rozmaite procesy fizyczne. Komputery wykorzystywane są do obliczeń zmian w czasie temperatury, ciśnienia, wilgotności, prędkości przepływu, i innych wielkości opisujących element powietrza. Zmiany tych własności fizycznych powodowane są przez rozmaitego rodzaju procesy, takie jak wymiana ciepła i masy, opad deszczu, ruch nad górami, tarcie powietrza, konwekcję, wpĹyw promieniowania słonecznego, oraz wpływ oddziaĹywania z innymi cząstkami powietrza. Komputerowe obliczenia dla wszystkich elementów atmosfery dają stan atmosfery w przyszłości czyli prognozę pogody.<br>
W dyskretyzacji równań ruchu powietrza wykorzystuje się metody numeryczne równań różniczkowych cząstkowych - stąd nazwa numeryczna prognoza pogody.<br>
<br>Zobacz Wikipedia, Numeryczna prognoza pogody, <a href="http://pl.wikipedia.org/wiki/Numeryczna_prognoza_pogody" target="_blank">http://pl.wikipedia.org/wiki/Numeryczna_prognoza_pogody</a> (dostęp lut. 9, 2010, 20:49 UTC).<br>
</div></div>
</div>