Modèle européen centralisé

La prévision numérique par temps (NWP) exige l`entrée des données météorologiques, recueillies par les satellites et les systèmes d`observation de la terre tels que les stations automatiques et habitées, les aéronefs, les navires et les ballons météorologiques. L`assimilation de ces données est utilisée pour produire un état initial d`un modèle d`ordinateur de l`atmosphère, à partir duquel un modèle atmosphérique est utilisé pour prévoir la météo. Ces prévisions sont généralement les suivantes: ECMWF: le modèle du Centre européen de prévision météorologique à moyen terme (CEPMWF) est le premier modèle mondial au monde pour les prévisions météorologiques à moyen terme aux latitudes moyennes. En 2006, le CEPMWF a apporté des améliorations qui commencent à produire des prévisions d`ouragans très précises. Prévisions d`ensemble expliquées une «prévision d`ensemble» se compose de 51 prévisions distinctes faites par le même modèle d`ordinateur, toutes activées à partir du même temps de démarrage. Les conditions de départ pour chaque membre de l`ensemble sont légèrement différentes, et les valeurs de paramètres physiques utilisées diffèrent également légèrement. Les différences entre ces membres de l`ensemble tendent à croître à mesure que les prévisions progressent, c`est-à-dire que le délai de prévision augmente. De nos jours, selon des recherches menées par le Centre pour le pluralisme des médias et la liberté des médias à l`Institut universitaire européen, l`indépendance politique des médias dans deux pays de l`UE (la Slovénie et la Hongrie) est très menacée. la plupart des États membres de l`est, aux côtés de l`Italie et de la Grèce, subissent également un contrôle politique fort. Un autre type de modèle d`ouragan est un modèle statistique.

Ces modèles n`essaient pas de résoudre des équations mathématiques sur une grille. L`avantage de ces modèles statistiques est qu`ils sont rapides à exécuter et peuvent fournir la sortie en quelques minutes. Il existe également des modèles statistiques/dynamiques hybrides et des modèles de trajectoire simples. Les politiques actives du marché du travail sont importantes. Au lieu de cela, les syndicats ont des pouvoirs décisionnels plus petits que dans les modèles précédents, c`est l`une des raisons expliquant leur dispersion des revenus plus élevés et leur plus grand nombre d`emplois à faible salaire. Vous trouverez une liste complète de tous les modèles de piste et d`intensité des cyclones tropicaux sur le site Web du National Hurricane Center. Au cours des trois dernières décennies, le vaste programme de recherche de l`ECMWF a joué un rôle majeur dans le développement de ces systèmes d`assimilation et de modélisation. Cela améliore l`exactitude et la fiabilité des prévisions météorologiques d`environ un jour par décennie, de sorte qu`une prévision de sept jours maintenant (2015) est aussi exacte qu`une prévision de trois jours était il y a quatre décennies (1975). [11] le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMWF) est une organisation intergouvernementale indépendante soutenue par la plupart des Nations d`Europe et est basé à Shinfield Park, Reading, Royaume-Uni. Il exploite l`un des plus grands complexes de supercalculateur en Europe et les plus grandes archives mondiales de données de prédiction météorologique numérique. [1] le CEPMWF, par le biais de ses partenariats avec EUMETSAT, l`ESA, l`UE et la communauté scientifique européenne, a établi une position de premier plan pour l`Europe dans l`exploitation des données satellitaires pour les prévisions météorologiques numériques opérationnelles et pour les activités saisonnières opérationnelles des modèles atmosphère-océan-terre couplés. La quantité croissante de données satellitaires et le développement de méthodes d`extraction plus sophistiquées de ces données ont grandement contribué à améliorer l`exactitude et l`utilité des prévisions des NWP.

[citation nécessaire] Le CEPMWF s`efforce continuellement d`améliorer l`utilisation des observations satellitaires pour le NWP.

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