Model:

ECMWF: Global weather forecast model from the "European Centre for Medium-Range Weather Forecasts"

Ververst:
4 times per day, from 00:00, 06:00, 12:00 and 18:00 UTC
Copyright:
This service is based on data and products of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)
Source: https://www.ecmwf.int
Licence Statement:
This ECMWF data is published under a Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Link: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

The maps produced by WeatherOnline are subject to the Terms and Conditions.
Disclaimer:
ECMWF does not accept any liability whatsoever for any error or omission in the data, their availability, or for any loss or damage arising from their use.
Greenwich Mean Time:
12:00 UTC = 14:00 MEZT
Resolutie:
0.25° x 0.25°
Parameter:
Geopotentiaal op 850 hPa in gpdm (zwart) en Temperatuuradvectie op 850 hPa in K/6h (gekleurd)
Beschrijving:
De kaart "T-Adv 850" laat de advectie van koude of warme lucht zien op 850 hPa (ongeveer 1,5 km hoogte). Negatieve waardes geven koude-advectie aan, positieve waardes warmte-advectie. Een gevolg van koude- of warmte-advectie is het dalen of stijgen van de geopotentiaal. Dit dalen of stijgen van de geopotentiaal leidt weer tot een stijgen respectievelijk dalen van de verticale luchtbeweging. Beschouwing van de zg. omega-vergelijking levert ons dat een maximum van kou-advectie leidt tot een dalende luchtbeweging en een maximum van de warmte-advectie leidt tot een stijgende luchtbeweging. Omdat er ook nog andere mechanismen actief zijn (zie bijv. V-adv. 500) hoeft de uiteindelijke luchtbeweging niet overeen te komen met het voorafgaande.
In de huidige weerkamerpraktijk worden de kaarten van de vorticiteitsadvectie er ook voor gebruikt koude- en warmtefronten te lokaliseren. Achter (meestal ten westen van) koufronten vindt meestal kou-advectie plaats en achter een warmtefront meestal warmte-advectie.
NWP:
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.

Wikipedia, Numerical weather prediction, http://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_weather_prediction(as of Feb. 9, 2010, 20:50 UTC).