Modelo:

FMI (Hirlam Model from finnish meteorological institute)

Actualização:
4 times per day, from 08:00, 14:00, 20:00, and 00:00 UTC
Greenwich Mean Time:
12:00 UTC = 12:00 WET
Resolution:
0.068025° x 0.068025°
parâmetro:
Storm Relative Helicity
Descrição:
SRH (Storm Relative Helicity) is a measure of the potential for cyclonic updraft rotation in right-moving supercells, and is calculated for the lowest 1-km and 3-km layers above ground level. There is no clear threshold value for SRH when forecasting supercells, since the formation of supercells appears to be related more strongly to the deeper layer vertical shear. Larger values of 0-3-km SRH (greater than 250 m**2/s**2) and 0-1-km SRH (greater than 100 m**2/s**2), however, do suggest an increased threat of tornadoes with supercells. For SRH, larger values are generally better, but there are no clear "boundaries" between non-tornadic and significant tornadic supercells.
FMI:
FMI
At the Finnish Meteorological Institute, results from several numerical weather prediction models are utilized. Most of all, these include products from the European Centre of Medium Range Forecasts (ECMWF), located in Reading in the United Kingdom. For shorter range forecasts, more detailed forecasts are produced in-house using a limited area models (LAMs) called HIRLAM and HARMONIE, which are being developed by FMI as an international co-operation programme with a number of European countries.
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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