O que são modelos meteorológicos?

29 de junho de 2023

O que são modelos meteorológicos?

Modelos meteorológicos são simulações computacionais da atmosfera utilizadas para pesquisas e previsões do tempo.

Fazer previsões meteorológicas é difícil. Para acertar, os meteorologistas usam dados atuais e históricos para prever o comportamento futuro da atmosfera e seus efeitos sobre o clima. Mas quais dados são necessários para isso? Eles coletam informações como temperatura, pressão do ar, umidade, precipitação, velocidade do vento e muito mais, vindas de estações, satélites e balões meteorológicos do mundo inteiro. Como essas condições mudam o tempo todo, a quantidade de dados gerada é imensa.

Para transformar esses dados em previsões meteorológicas precisas, é preciso modelar as interações entre milhares ou até milhões de variáveis em constante mudança. Esse tipo de cálculo é conhecido na matemática como “equação diferencial hidrodinâmica”. Essas equações matemáticas são tão complexas e envolvem tantos dados que são executadas em supercomputadores.

A previsão do tempo com base nessas equações é chamada de previsão numérica do tempo, e os programas de computador que as executam são os modelos meteorológicos.

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Como funciona um modelo meteorológico?

Modelos meteorológicos são simulações computacionais da atmosfera.

A atmosfera do planeta forma uma camada de ar com cerca de sessenta milhas de altura, onde o ar, considerado um fluido, se move devido a processos químicos, termodinâmicos e dinâmicos muito complexos. Teoricamente, é possível calcular os movimentos do ar com base nas leis da física e da matemática, desde que se disponha de dados em quantidade, poder computacional e uma equação capaz de descrever as interações com exatidão.

Todo modelo de previsão do tempo tem três partes essenciais: dados meteorológicos, poder computacional e uma equação matemática que simula as interações entre as condições atmosféricas.

Coleta de dados meteorológicos

Para que um programa de computador gere previsões sobre o estado futuro da atmosfera, ele precisa, primeiro, receber como input os dados meteorológicos atuais da região que o modelo vai representar. Em geral, os modelos meteorológicos se dividem em dois tipos: modelos locais, focados em uma área específica, e modelos globais, que buscam oferecer previsões precisas para 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.

Pontos de Grade

Os dados dessas condições iniciais são organizados em uma grade, um conjunto tridimensional de pontos que cobrem a região do modelo e se estendem para cima, na atmosfera. Os pontos da grade não são os pontos onde as observações meteorológicas foram feitas; em vez disso, são um conjunto de localizações geradas por computador, espacialmente equidistantes e distribuídas nas direções horizontal e vertical. Em cada ponto da grade, o programa de computador executa uma execução do 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.

Com essas condições iniciais, o modelo pode avançar em etapas de tempo e começar a prever os fluxos da atmosfera e as condições climáticas resultantes.

A quantidade de pontos da grade e a distância entre eles influenciam a precisão do modelo de previsão: quando há mais pontos, o modelo é considerado de “alta resolução” e entrega mais precisão, mas também exige maior poder computacional.1

Potência de computação

Mesmo os modelos de previsão mais simples utilizam equações matemáticas complexas, e quanto mais dados eles usam, maior é a exigência de poder computacional. Os modelos mais sofisticados e precisos do mundo, como o do Centro Europeu de Previsão do Tempo a Médio Prazo (ECMWF) ou o High-Resolution Rapid Refresh (HRRR) usado pela NOAA, rodam em supercomputadores capazes de realizar 12 quatrilhões de cálculos por segundo.2 Já modelos meteorológicos mais simples, com menos pontos de dados, precisam de menos processamento e não exigem supercomputadores.3

Previsão de conjunto

O clima é o que é conhecido como um sistema caótico; envolve tantas variáveis inter-relacionadas, que pequenas variações nas condições iniciais, por exemplo, a diferença entre uma velocidade do vento medida a 4 mph versus 4,2 mph, podem 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

Por que existem modelos diferentes?

Os meteorologistas utilizam diversos modelos para prever o clima, escolhendo cada um conforme o tipo de previsão desejada. Um modelo local, aplicado a uma região específica, gera informações muito diferentes das fornecidas por um modelo global que cobre todo o planeta. Cada modelo exige decisões sobre quais dados incluir, quais equações matemáticas usar para simular com precisão os fenômenos atmosféricos e como definir as previsões mais relevantes.

Nenhum modelo pode prever todos os eventos climáticos com alta precisão. Em vez disso, os meteorologistas escolhem o que querem prever e projetam o modelo para alcançar alta precisão nesse tipo de resultado. Um tipo de precisão pode vir às custas de outros tipos. Por exemplo, os modelos são projetados para ter alta precisão em previsões de curto prazo (até 3 dias), médio prazo (de 3 a 15 dias) ou longo prazo (de 10 dias até 2 anos), e cada tipo exige decisões específicas. Um meteorologista que busca uma previsão de curto prazo pode optar por um modelo mesoescalar, que utiliza dados atmosféricos coletados até 1000 km de altitude, já que esse tipo de dado melhora a precisão nesse período. Para previsões de longo prazo mais confiáveis, o meteorologista pode escolher um modelo não mesoescalar, que ignora observações feitas nas altas camadas da atmosfera.

Os meteorologistas estão sempre buscando melhorar os modelos existentes e, muitas vezes, desenvolvem 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.

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Quais são alguns modelos meteorológicos bem conhecidos?

Os dois modelos globais mais conhecidos são o modelo Global Forecast System (GFS), do National Weather Service, e o modelo do European Center for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF), conhecidos como Modelo Americano e Modelo Europeu, respectivamente.

O GFS atualiza quatro vezes por dia e prevê dezesseis dias. O ECMWF atualiza apenas duas vezes ao dia e gera previsões para 10 dias, mas tem resolução superior ao GFS e, historicamente, apresenta previsões mais precisas.

Outro modelo de previsão conhecido é o North American Mesoscale Model (NAM), voltado para previsões regionais de curto prazo, com cobertura em toda a América do Norte e alcance de até 61 horas. O NAM é baseado no modelo Weather Research and Forecasting (WRF), um modelo de previsão de código aberto que também alimenta dois modelos amplamente utilizados executados pela Administração Oceânica e Atmosférica Nacional (NOAA): o modelo Rapid Refresh (RR ou RAP) e o HRRR.

Existem outros modelos meteorológicos, como o modelo do Canadian Meteorological Centre (CMC), o modelo do UK Met Office, o modelo do German Weather Service (DWD), o modelo do Australian Bureau of Meteorology (BoM), entre outros. 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 de precisão desejado. Cada um tem seus pontos fortes e suas limitações.

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