<div class="eI0">
  <div class="eI1">Modell:</div>
  <div class="eI2"><h2><a href="http://www.ncmrwf.gov.in/" target="_blank" target="_blank">NCMRWF</a>(National  Centre  for  Medium  Range  Weather  Forecasting from India)</h2></div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Aktualisierung:</div>
  <div class="eI2">1 times per day, from 00:00 UTC</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Greenwich Mean Time:</div>
  <div class="eI2">12:00 UTC = 13:00 MEZ</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Aufl&ouml;sung:</div>
  <div class="eI2">0.125&deg; x 0.125&deg; (India, South Asia)</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Parameter:</div>
  <div class="eI2">Geopotential (durchgezogen) und Temperatur (farbig, gestrichelt) in 925 hPa </div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Beschreibung:</div>
  <div class="eI2">
Diese Karte dient dazu, Dr&auml;ngungszonen der Isothermen
(Fronten) besser erkennen zu k&ouml;nnen.
<p>
Au&szlig;erdem l&auml;&szlig;t sich aus der Modelltemperatur in 925 hPa
(~700m &uuml;ber NN ) die zu erwartende H&ouml;chsttemperatur in 2m &uuml;ber Grund
grob absch&auml;tzen. Bei (winterlichen) Inversionswetterlagen versagt
diese Methode jedoch v&ouml;llig.
    
  </div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Spaghetti plots:</div>
  <div class="eI2">
are a method of viewing data from an ensemble forecast.<br>
A meteorological variable e.g. pressure, temperature is drawn on a chart for a number of slightly different model runs from an ensemble. The model can then be stepped forward in time and the results compared and be used to gauge the amount of uncertainty in the forecast.<br>
If there is good agreement and the contours follow a recognisable pattern through the sequence then the confidence in the forecast can be high, conversely if the pattern is chaotic i.e resembling a plate of spaghetti then confidence will be low. Ensemble members will generally diverge over time and spaghetti plots are quick way to see when this happens.<br>
<br>Spaghetti plot. (2009, July 7). In Wikipedia, The Free Encyclopedia. Retrieved 20:22, February 9, 2010, from <a href="http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Spaghetti_plot&amp;oldid=300824682" target="_blank">http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Spaghetti_plot&amp;oldid=300824682</a>
   </div>
  </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">NCMRWF:</div>
  <div class="eI2"><a href="http://www.ncmrwf.gov.in/" target="_blank">NCMRWF</a> <br>
This modeling system is an up-graded version of NCEP GFS (as per 28 July 2010). A general description of the modeling system can be found in the following link:<br>
http://www.ncmrwf.gov.in/t254-model/t254_des.pdf<br>
An brief overview of GFS is given below. <br>
------------------------------------------------------ <br>
Dynamics: Spectral, Hybrid sigma-p, Reduced Gaussian grids  <br>
Time integration: Leapfrog/Semi-implicit <br>
Time filter: Asselin <br>
Horizontal diffusion: 8th<br>
 order wavenumber dependent <br>
Orography: Mean orography <br>
Surface fluxes: Monin-obhukov Similarity <br>
Turbulent fluxes: Non-local closure <br>
SW Radiation; RRTM <br>
LW Radiation: RRTM <br>
Deep Convection: SAS <br>
Shallow convection: Mass-flux based <br>
Grid-scale condensation: Zhao Microphysics <br>
Land Surface Processes: NOAH LSM <br>
Cloud generation: Xu and Randal <br>
Rainfall evaporation: Kessler <br>
Air-sea interaction: Roughness length by Charnock <br>
Gravity Wave Drag and mountain blocking: Based on Alpert <br>
Sea-Ice model: Based on Winton <br>
----------------------------------------------- <br>
</div></div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">NWP:</div>
  <div class="eI2">Numerische Wettervorhersagen sind rechnergest&uuml;tzte Wettervorhersagen. Aus dem Zustand der Atmosph&auml;re zu einem gegebenen Anfangszeitpunkt wird durch numerische L&ouml;sung der relevanten Gleichungen der Zustand zu sp&auml;teren Zeiten berechnet. Diese Berechnungen umfassen teilweise mehr als 14 Tage und sind die Basis aller heutigen Wettervorhersagen.<br><br>
In einem solchen numerischen Vorhersagemodell wird das Rechengebiet mit Gitterzellen und/oder durch eine spektrale Darstellung diskretisiert, so dass die relevanten physikalischen Gr&ouml;&szlig;en, wie vor allem Temperatur, Luftdruck, Windrichtung und Windst&auml;rke, im dreidimensionalen Raum und als Funktion der Zeit dargestellt werden k&ouml;nnen. Die physikalischen Beziehungen, die den Zustand der Atmosph&auml;re und seine Ver&auml;nderung beschreiben, werden als System partieller Differentialgleichungen modelliert. Dieses dynamische System wird mit Verfahren der Numerik, welche als Computerprogramme meist in Fortran implementiert sind, n&auml;herungsweise gel&ouml;st. Aufgrund des gro&szlig;en Aufwands werden hierf&uuml;r h&auml;ufig Supercomputer eingesetzt.<br><br>
<br>Seite „Numerische Wettervorhersage“. In: Wikipedia, Die freie Enzyklop&auml;die. Bearbeitungsstand: 21. Oktober 2009, 21:11 UTC. URL: <a href="http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Numerische_Wettervorhersage&amp;oldid=65856709" target="_blank">http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Numerische_Wettervorhersage&oldid=65856709</a> (Abgerufen: 9. Februar 2010, 20:46 UTC) <br>
</div></div>
</div>