Veja por que prever o tempo ainda é tão difícil

Acontece que a tempestade de neve do nordeste hoje veio algumas horas mais tarde do que fomos avisados.

A tecnologia de previsão do tempo já percorreu um longo caminho. Uma previsão de três dias hoje é tão boa quanto a previsão de um dia de 10 anos atrás, graças ao enorme poder de computação dos supercomputadores que podem consolidar trilhões de pontos de dados nas condições atmosféricas em simulações simples.

E ainda, apontar onde e quando uma tempestade de neve vai acontecer ainda é extremamente desafiador.

Uma razão direta é simplesmente o número de fatores em jogo.

Um dos grandes desafios para prever a tempestade de hoje no nordeste é o tipo de precipitação - será chuva ou neve ou um pouco das duas? Esses detalhes em escala fina podem ser muito difíceis de rastrear de uma hora para a outra porque existem tantas variáveis ​​que podem influenciá-los, disse Greg Carbin, chefe de operações de previsão do Serviço Nacional de Meteorologia, a agência federal que fornece previsões meteorológicas para principais redes de TV e outras mídias das quais obtemos informações sobre o clima.

A distância entre uma garoa leve e uma nevasca pode chegar a 30 milhas, o que significa que pode haver uma chuva em State Island e quase nenhuma chuva no Bronx ao mesmo tempo.

A maistécnicorazão, como um 2016 Economista artigo apontado, é que modelos de previsão conflitantes podem produzir resultados muito díspares.

Por exemplo, antes que o furacão Sandy atingisse a costa leste em 2012, a maioria dos modelos climáticos americanos previu que a tempestade contornaria o continente e seguiria em direção ao Oceano Atlântico, enquanto os modelos europeus identificaram corretamente o rastro da tempestade.

A previsão do tempo começa com dados brutos que descrevem as condições atmosféricas coletadas por uma série de fontes, desde satélites até estações meteorológicas no solo. Essas informações, na forma de trilhões de pontos de dados, são então processadas por meio de modelos que geram as simulações mais prováveis ​​do clima no futuro.

Como uma regra geral, quanto mais dados os computadores podem processar (e mais rápido eles podem fazer isso), mais precisos serão os resultados da previsão.

Uma boa previsão do tempo requer duas partes: um estado inicial preciso da atmosfera e um bom modelo com resolução suficiente. Mas, na realidade, um estado inicial tridimensional preciso da atmosfera é excepcionalmente desafiador. Isso cria incertezas que se ampliam à medida que a simulação atmosférica evolui no tempo, disse Xi Chen, pesquisador em ciências atmosféricas e oceânicas da Universidade de Princeton, ao Braganca.

O laboratório de Chen produziu um modelo chamado FV3, que pode utilizar dezenas de milhares de processadores para trabalhar simultaneamente em simulações atmosféricas. O modelo foi adotado pelo Serviço Nacional de Meteorologia em 2016 como parte de uma atualização após a previsão do furacão Sandy. O novo modelo está em implantação.

O modelo existente do Serviço Meteorológico Nacional divide a Terra em uma grade de blocos de 13 km por 13 km para observar e fazer previsões.

No entanto, muitos fenômenos climáticos cruciais, como precipitação, são em grande parte determinados por processos de nuvem, que podem ser de escalas muito menores, disse Chen. Portanto, os cientistas contam com uma técnica chamada 'parametrização física' para estimar tais processos, o que inevitavelmente introduz incertezas. Nosso trabalho é minimizar as incertezas por meio de teorias aprimoradas e, esperançosamente, de mais recursos de computação disponíveis.

As melhorias na precisão das previsões foram bastante dramáticas nas últimas décadas. Os modelos globais ficaram muito bons em indicar um clima potencialmente significativo de cinco a sete dias antes. Por exemplo, a tempestade de neve com a qual estamos lidando hoje foi prevista há uma semana, embora os detalhes ainda precisem ser resolvidos, disse Carbin ao Braganca.

Afinal de contas, é uma previsão do futuro, acrescentou Chen.