Model:

GDAS: "Global Data Assimilation System"

Ververst:
4 times per day, from 00:00, 06:00, 12:00 and 18:00 UTC
Greenwich Mean Time:
12:00 UTC = 13:00 MET
Resolutie:
0.25° x 0.25°
Parameter:
Lift-index
Beschrijving:

De Lift-index (ook wel 'stijgingsindex') is de temperatuur op het 500 hectopascal - vlak (gemiddeld is dat op ongeveer 5500 meter hoogte, of 18.000 voet boven zeeniveau), minus de temperatuur van een opstijgend luchtdeeltje vanaf de grond op dit luchtdrukniveau. Als de Lift-Index (sterk) negatief is dan geeft het aan dat een luchtdeeltje (veel) warmer is dan zijn omgeving, en het luchtdeeltje zal blijven stijgen. Omdat onweerswolken gevoed worden door sterk stijgende luchtstromen is de Lift-Index een goede indicatie voor de kans op de ontwikkeling van (zware) onweersbuien.

De Lift Index (LI)
Schaal in K
Kleur
Mate van onstabiliteit
Kans op Onweer
Meer dan 11
Blauw
Extreem stabiel
Vrijwel uitgesloten
8 tot 11
Licht blauw
Zeer stabiel
Vrijwel uitgesloten
4 tot 7
Groen
Stabiel
Vrijwel uitgesloten
0 tot 3
Licht groen
Relatief stabiel
Klein
-3 tot -1
Geel
Licht onstabiel
Mogelijk
-5 tot -4
Oranje
Onstabiel
Groot
-7 tot -6
Rood
Zeer onstabiel
Zwaar onweer mogelijk
Minder dan -7
Pars
Extreem onstabiel
Zwaar onweer en windhozen mogelijk

GDAS
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.
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).