Previsão numérica do tempo

Os modelos numéricos de previsão meteorológica funcionam dividindo a atmosfera da Terra numa grelha tridimensional. As observações meteorológicas actuais - tais como a temperatura, a humidade, a velocidade do vento e a pressão - sãodepois introduzidas nestas grelhas. 

Através de um processo designado por assimilação de dados, estas observações são combinadas com a previsão anterior do modelo para estabelecer as condições iniciais. Em seguida, os modelos aplicam equações baseadas na física e na dinâmica dos fluidos para calcular a forma como as condições atmosféricas irão mudar ao longo do tempo em cada ponto da grelha.

Estes cálculos complexos são efectuados em potentes supercomputadores. Os modelos de PNT variam em escala, desde modelos globais - o Sistema de Previsão Global ou o Centro Europeu de Previsão do Tempo a Médio Prazo - que cobrem todo o planeta, a modelos regionais - o Modelo de Investigação e Previsão do Tempo - que se centram em áreas específicas. 

Estes modelos são ferramentas essenciais para meteorologistas e investigadores, ajudando a melhorar a precisão das previsões meteorológicas para aplicações como a aviação, a preparação para catástrofes e estudos climáticos.

Da previsão tradicional à PNT

Embora a PNT tenha transformado a previsão moderna, não substituiu totalmente os métodos mais antigos. A previsão tradicional baseava-se em técnicas empíricas - reconhecimento de padrões em formações de nuvens , sistemas de pressão ou cartas meteorológicas históricas. 

Estas abordagens continuam a ser úteis para previsões localizadas e a curto prazo. No entanto, a PNT tornou-se a base das previsões a grande escala e a longo prazo, porque utiliza a física e a dinâmica dos fluidos para fornecer uma base mais objetiva e científica para as previsões.

Desafios e limitações da PNT

Apesar dos seus pontos fortes, a PNT enfrenta vários desafios importantes que limitam a sua precisão. O primeiro é o facto de os dados iniciais utilizados nos modelos nunca serem perfeitos, uma vez que nenhuma rede de observação consegue captar todos os pormenores da atmosfera. 

Como a atmosfera é um sistema caótico, mesmo os mais pequenos erros nas condições iniciais podem aumentar com o tempo, o que reduz a fiabilidade das previsões a longo prazo. Os modelos devem também simplificar muitos processos de pequena escala, como a formação de nuvens, trovoadas e os efeitos do terreno, porque são difíceis de representar com precisão. 

Finalmente, mesmo com o poder dos supercomputadores modernos, há limites práticos para a precisão da grelha do modelo, o que afecta a capacidade de prever fenómenos meteorológicos muito localizados.

Como as previsões são interpretadas e utilizadas

A produção de uma previsão envolve muito mais do que a execução de um modelo. Os meteorologistas utilizam frequentemente a previsão por conjuntos, em que um modelo é executado várias vezes com condições iniciais ligeiramente diferentes. 

Isto produz uma gama de resultados possíveis e ajuda a quantificar a incerteza na previsão. As técnicas de pós-processamento são então aplicadas para aperfeiçoar os resultados brutos do modelo, corrigindo os desvios sistemáticos e incorporando os conhecimentos locais. 

Os resultados são comunicados de forma a tornar a incerteza clara para o público, por exemplo, apresentando uma probabilidade de 30% de chuva em vez de um resultado único e absoluto.

Tipos de modelos NWP

Os modelos de PNT podem ser classificados tanto pela sua escala como pela sua escala temporal. Os modelos globais, como o GFS e o ECMWF, fornecem previsões alargadas e de baixa resolução para todo o planeta. Os modelos regionais, como o WRF ou o AROME, concentram-se em áreas mais pequenas com uma resolução mais elevada, o que os torna mais adequados para prever fenómenos locais, como trovoadas ou queda de neve. 

Alguns modelos são também especializados por intervalo de tempo. Os modelos de nowcasting fornecem previsões a muito curto prazo até seis horas, os modelos de médio alcance cobrem normalmente três a sete dias e os modelos de longo alcance ou sazonais fornecem perspectivas que se estendem por semanas ou meses no futuro.

Compreender a previsão

A previsão numérica do tempo revolucionou a forma como compreendemos e antecipamos as alterações atmosféricas. Ao combinar a física, a matemática e a capacidade de computação, a PNT fornece uma base muito mais exacta para a previsão moderna do que os métodos tradicionais. Ao mesmo tempo, desafios como dados incompletos, simplificações de modelos e a natureza caótica da atmosfera lembram-nos que a previsão meteorológica envolverá sempre incerteza.

Apesar destas limitações, a PNT continua a melhorar à medida que a tecnologia avança, oferecendo previsões cada vez mais precisas e fiáveis que desempenham um papel fundamental na tomada de decisões quotidianas e no planeamento a longo prazo.