A previsão meteorológica é difícil. Para fazer previsões precisas, os meteorologistas usam dados meteorológicos do presente e do passado para prever o estado futuro da atmosfera e seu impacto nos padrões meteorológicos. Mas quais dados meteorológicos são necessários para fazer uma previsão precisa? Meteorologistas coletam observações meteorológicas sobre temperatura, pressão do ar, umidade, precipitação, velocidade do vento e muito mais, de estações meteorológicas, satélites meteorológicos e balões meteorológicos em todo o mundo. À medida que essas condições meteorológicas continuam mudando ao longo do tempo, isso resulta em uma enorme quantidade de dados.
Transformar esses dados em uma previsão meteorológica precisa exige modelar as interações entre milhares ou até mesmo milhões de variáveis que estão em um estado constante de fluxo—um cálculo que, em matemática, é conhecido como uma "equação diferencial hidrodinâmica". Essas equações matemáticas são tão complexas e envolvem tantos dados, que geralmente são executados em supercomputadores.
A previsão meteorológica baseada nessas equações é chamada de previsão meteorológica numérica, e os programas de computador que as executam são chamados de modelos meteorológicos.
Modelos meteorológicos são simulações computacionais da atmosfera.
A atmosfera da Terra é uma camada de ar com aproximadamente sessenta milhas de altura, na qual o ar — um fluido — se move de um lugar para outro como resultado da complexa dinâmica química, termodinâmica e fluida. Em teoria, esses fluxos de ar podem ser calculados usando leis de física e matemáticas — se houver dados suficientes, poder de computação e uma equação que possa descrever com precisão a interação entre os diferentes elementos.
Estas são as três partes integrais de qualquer modelo de previsão meteorológica: dados meteorológicos, poder computacional e uma equação matemática que simula as interações de diferentes condições meteorológicas na atmosfera.
Para que um programa de computador produza previsões sobre o estado futuro da atmosfera, primeiro ele precisa da entrada de dados meteorológicos atuais para a região que será descrita pelo modelo. Em geral, os modelos meteorológicos são de dois tipos: modelos locais, focados em um local específico, e modelos globais, que visam fornecer previsões precisas do clima em todo o planeta.
Ambos os tipos de modelos usam um processo semelhante; a diferença é a escala. As observações meteorológicas são feitas com estações meteorológicas, balões meteorológicos, boias, radares, satélites meteorológicos e muito mais, e os dados são coletados sobre precipitação e tempestades, velocidade e direção do vento, temperatura e pressão do ar e assim por diante. Esses dados iniciais, extraídos de um instantâneo do tempo, são chamados de "condições iniciais" do modelo. Esses dados iniciais são atualizados periodicamente, em etapas de tempo regulares e recorrentes.
Os dados dessas condições iniciais são dispostos em uma grade - um conjunto tridimensional de pontos que abrange a região do modelo e se estende para cima na atmosfera.Os pontos da grelha não são os pontos onde foram feitas observações meteorológicas; em vez disso, são um conjunto de locais gerados por computador, espacialmente equidistantes e que correm em direções horizontais e verticais. Em cada ponto da grade, o programa de computador executa um modelo para gerar uma previsão numérica para aquele local, e o processo é repetido para cada ponto da grade até que os cálculos tenham sido feitos para toda a grade.
A partir dessas condições iniciais, o modelo pode então dar passos de tempo incrementais para começar a prever os fluxos da atmosfera e as condições climáticas que podem resultar.
O número de pontos da grade e o espaço entre cada ponto da grade afetam a precisão do modelo de previsão: um modelo com um alto número de pontos da grade é chamado de 'alta resolução' e possui uma precisão aprimorada, mas grades de alta resolução também exigem mais poder computacional.1
Mesmo os modelos de previsão mais simples fazem uso de equações matemáticas complicadas, e quanto mais dados um modelo usa, mais poder de computação ele exige. Os modelos de previsão mais sofisticados e precisos do mundo, como o ECMWF ou o Rapid Refresh (HRRR) de alta resolução usado pela NOAA, são executados em supercomputadores que podem executar 12 quadrilhão de cálculos por segundo.2 Mas modelos meteorológicos mais simples com menos pontos de dados precisam de menos poder de computação e não precisam ser executados em supercomputadores.3
O clima é o que é conhecido como um sistema caótico: porque envolve tantas variáveis inter-relacionadas, pequenas variações nas condições iniciais — por exemplo, a diferença entre uma velocidade do vento medida a 4mph versus 4,2mph — pode se multiplicar rapidamente e ter grandes efeitos no restante do sistema, tornando seus comportamentos desafiadores para prever ao longo do tempo.
Devido ao número de variáveis e incógnitas envolvidas em um sistema meteorológico, os meteorologistas muitas vezes dependem do que é chamado de "previsão em conjunto". Em conjunto com previsões, várias execuções de modelo são executadas, cada uma com parâmetros diferentes, para contabilizar incertezas. O conjunto completo dessas previsões — o conjunto — pode ser usado para modelar a faixa de possíveis estados futuros da atmosfera e fornecer uma previsão probabilística de clima futuro.4
Os meteorologistas usam muitos modelos diferentes para a previsão do tempo, muitas vezes dependendo do que exatamente eles estão esperando prever. Um modelo local executado sobre uma região específica fornece informações muito diferentes de um modelo global que abrange a Terra.Cada modelo meteorológico envolve escolhas sobre quais dados incluir, quais equações matemáticas criarão as melhores simulações de fenômenos atmosféricos e como priorizar quais tipos de previsões são mais importantes.
Nenhum modelo pode prever todos os eventos climáticos com alta precisão. Em vez disso, os meteorologistas fazem escolhas sobre o que querem prever e projetam o modelo para ter alta precisão para esse tipo de resultado. Um tipo de precisão pode vir às custas de outros tipos. Por exemplo, os modelos são projetados para ter alta precisão para previsões de curto prazo (até 3 dias à frente), previsões de médio alcance (3-15 dias à frente) ou previsões de longo prazo (10 dias a 2 anos à frente), e cada tipo requer escolhas diferentes. Um meteorologista que busca uma previsão de curto prazo pode optar por usar um modelo de mesoescala, que incorpora dados meteorológicos coletados de pontos tão altos quanto 1000 km acima na atmosfera, porque esses dados de mesoescala produzem previsões de curto prazo mais precisas. Para uma previsão de longo alcance mais confiável, um meteorologista pode preferir um modelo não de mesoescala – que exclui observações meteorológicas da atmosfera de alta altitude.
Os meteorologistas estão sempre procurando melhorar os modelos meteorológicos existentes e podem criar novos modelos computacionais para pesquisa e previsão do tempo. Como as equações matemáticas do modelo são destinadas a simulações da atmosfera, os meteorologistas testam e ajustam algoritmos para ver quais deles resultam nas previsões meteorológicas mais precisas.Algumas dessas fórmulas são de código aberto e outras são proprietárias.
Os dois modelos globais mais conhecidos são o modelo Global Forecast System (GFS) do Serviço Nacional de Meteorologia e o modelo do European Center for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF), conhecido mais comumente como Modelo Americano e Modelo Europeu.
O GFS atualiza quatro vezes por dia e prevê dezesseis dias. O ECMWF atualiza apenas duas vezes por dia e gera uma previsão de 10 dias, mas tem resolução maior que o GFS e, historicamente, gera previsões mais precisas.
Outro modelo de previsão bem conhecido é o North American Mesoscale Model (NAM), um modelo regional de curto alcance que cobre toda a América do Norte e gera previsões em 61 horas. O NAM é construído sobre o modelo Weather Research and Forecasting (WRF), um modelo de previsão de código aberto que também alimenta dois modelos amplamente utilizados executados pela Administração Nacional Oceânica e Atmosférica (NOAA): o modelo Rapid Refresh (RR ou RAP) e o High Resolution Rapid Refresh (HRRR).
Existem outros modelos meteorológicos: o modelo do Centro Meteorológico Canadense (CMC), o modelo do Met Office do Reino Unido, o modelo do Serviço Meteorológico Alemão (DWD), o modelo do Australian Bureau of Meteorology (BoM) e muito mais. Cada modelo diferente é projetado para fazer previsões precisas que se concentram em coisas diferentes, incorporam dados diferentes e calculam com equações matemáticas diferentes para produzir o melhor tipo desejado de precisão. Cada um tem seus pontos fortes e suas limitações.
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Notas de rodapé
1 Modelos Meteorológicos, Administração Oceânica e Atmosférica Nacional, 18 de maio de 2023. (link externo ao site ibm.com)
2 Charlotte Hu, os novos e poderosos supercomputadores de previsão do tempo da NOAA já estão online, Popular Science, 30 de junho de 2022. (link externo ao site ibm.com)
3 Steve Brenner, Quais são os requisitos de hardware e software do modelo meteorológico WRF - ARW?, Portão de Pesquisa, 2015. (link externo ao site ibm.com)
4 Sobre Modelos, Serviço Meteorológico Nacional. (link externo ao site ibm.com)