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:
Mean relative humidity between ca. 3000 and 6000 m above the ground
Descrição:
This map presents the mean relative humidity between about 3000 and 6000m a.s.l. - equivalent to the atmospheric layer between 10,000 and 20,000 ft. This is the atmospheric region where middle and high stratus clouds form. They are typically fringing a warm ridge along the anticyclonic sector of a frontal zone. In general, middle and high stratus clouds are a good indicator for the run of the jet stream. Mean Relative Humidity in the layer between about 600 and 3000 m above ground
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.

Contribuidores da Wikipédia, "Previsão numérica do tempo," Wikipédia, a enciclopédia livre, http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=Previs%C3%A3o_num%C3%A9rica_do_tempo&oldid=17351675 (accessed fevereiro 9, 2010).