Por Luiz Felipe Neris Cardoso
Todo meteorologista que se preze ouve essa pergunta toda vez que alguém descobre a
sua profissão, como se bastasse olhar para o céu ou verificar a direção do vento para ele afirmar,
de imediato e com toda a segurança, a previsão do tempo para o dia seguinte. Será? Venha
aprender mais sobre como a modelagem numérica ajuda na previsão do tempo e quais são seus
principais desafios na atualidade!
Para serem previstos, muitos fenômenos que acontecem na natureza necessitam ser modelados em termos de equações matemáticas (equações diferenciais), uma vez que o vento de amanhã pode ser bem diferente do de hoje. Porém, geralmente, tais equações não são tão precisas ou não representam os fenômenos na sua totalidade, necessitando de uma adaptação.
Essa adaptação, em geral, é feita através de algoritmos computacionais, ou modelos numéricos
aplicados à atmosfera¹, os quais efetuam milhões de cálculos até chegar a uma previsão do
estado futuro do tempo.
Portanto, a fim de simular as condições da atmosfera, tais modelos necessitam expressar
equações físicas, bem como parametrizações (aproximações de processos físicos), em termos de
linguagem computacional, de modo a permitir que os servidores de alto desempenho
(computadores com elevada capacidade de processamento, como o novo Apollo k6000
recentemente adquirido pelo Centro de Hidrografia da Marinha através de um Acordo de Parceria
envolvendo este Centro e as empresas Shell e PROOCEANO) as possam resolver dentro de um
período de tempo operacionalmente viável.
Não é difícil imaginar o tamanho do problema de tentar reproduzir cada fenômeno físico e
químico da natureza de uma maneira sintética e adaptada à linguagem de máquina.
Um dos mais relevantes desafios da previsão do tempo da atualidade é o aprimoramento
dos modelos numéricos capazes de simular fenômenos da convecção, aqui definido como o
movimento de um fluido (no caso, a atmosfera), resultando no transporte ou na mistura das
propriedades desse fluido.
Naturalmente, a correta previsão do tempo na escala espacial e temporal convectiva é
uma meta persistentemente buscada por diversos centros de previsão ao redor do mundo, pois
ela pode evitar ou mitigar muitos desastres ambientais associados a fenômenos que atuam nessa
escala produzindo impactos diretos na sociedade, tais como: alagamentos causados por fortes
pancadas de chuva, tornados, downbursts (fortes correntes descendentes de ar), turbulência etc.
Muitos centros já implementaram operacionalmente modelos que procuram resolver este
problema, incluindo os principais serviços nacionais: o Serviço Meteorológico Marinho (SMM
mantido pelo Centro de Hidrografia da Marinha), o Centro de Previsão de Tempo e Estudos
Climáticos (CPTEC) e o Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Em tais centros, são
operados, respectivamente, os modelos COSMO com 2.2 km de resolução, COSMO com 2.8 km
de resolução e WRF com 5 km de resolução espacial. Isto significa que os modelos executam os
cálculos matemáticos para simular a atmosfera futura tridimensionalmente a cada 2.2 km, no caso
do modelo COSMO operado pelo SMM.
Fruto desses avanços, já é possível prever o tempo com antecedência de 3 a 5 dias num
grau satisfatório de confiabilidade (a depender de fatores como: a quantidade de umidade, regime
de vento predominante e complexidade do fenômeno).
Contudo, apesar de tais esforços nos permitirem dizer se vai chover num determinado dia
ou não, o aumento da resolução espacial dos modelos está longe de solucionar o problema, uma
vez que frequentemente os modelos numéricos não conseguem prever exatamente o local e a
hora exatos da chuva. E isso não é uma exclusividade brasileira, pois o mesmo acontece nos
grandes centros da Europa e dos EUA. Mas por que será que essa dificuldade ainda persiste?
Dentre diversos fatores que podem explicar esses resultados indesejados, um estudo
publicado em 2018² no jornal Bulletin of the American Meteorological Society (BAMS), assinado
por pesquisadores da França, do Reino Unido, dos EUA etc, procurou listar os principais desafios
da previsão numérica do tempo da escala convectiva.
A lista vai desde um melhor entendimento da dinâmica e das equações diferenciais que
explicam os fenômenos nessa escala, passando pela questão da turbulência (movimentos
aleatórios e caóticos do ar que ocorrem em escalas bem pequenas, da ordem de cm), até uma
nova abordagem na assimilação de dados (processo que combina diversos dados observados e
estimados com as previsões de curto prazo dos modelos visando à obtenção de um estado da
atmosfera mais realístico).
Fica claro que o problema não será resolvido da noite para o dia, requerendo muita
dedicação e investimento público inteligente e persistente no sentido de promover um melhor
entendimento e melhores soluções para os problemas acima apresentados. O retorno porém será
sempre garantido no médio a longo prazo, traduzindo-se no oferecimento de melhores serviços à
população, garantindo melhorias consistentes na salvaguarda da vida humana na terra ou no mar,
além de reduzir eventuais prejuízos econômicos para o país como um todo. Diante de tantas
variáveis e desafios, aposto que você vai pensar em tudo isso antes de fazer a fatídica pergunta: vai chover amanhã?
¹ https://www.reading.ac.uk/maths-and-stats/research/num-an-comp-mod/numerical-analysis.aspx
² https://journals.ametsoc.org/view/journals/bams/99/4/bams-d-17-0125.1.xml#affiliation0
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