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Da década de 1920 até hoje: como a previsão numérica do tempo mudou drasticamente em 60 anos?
A Previsão Numérica do Tempo (NWP) usa modelos matemáticos para simular a atmosfera e os oceanos para prever o tempo com base nas condições climáticas atuais. A técnica foi explorada pela primeira vez na década de 1920, mas foi somente com o advento da simulação computacional na década de 1950 que a previsão numérica do tempo começou a produzir resultados confiáveis. Hoje, os países operam vários modelos de previsão globais e regionais utilizando as mais recentes observações meteorológicas recebidas de sondas meteorológicas, satélites meteorológicos e outros sistemas de observação.
“Modelos matemáticos baseados nos mesmos princípios físicos podem gerar previsões climáticas de curto ou longo prazo e têm uma ampla gama de aplicações na compreensão e previsão das mudanças climáticas.”
À medida que os modelos regionais avançam, as previsões do percurso dos ciclones tropicais e as previsões da qualidade do ar também melhoraram significativamente. No entanto, os modelos climáticos têm um desempenho fraco quando lidam com processos em áreas relativamente concentradas, como incêndios florestais. O suporte à atual tecnologia numérica de previsão do tempo é o supercomputador mais poderoso do mundo atualmente. Mesmo com o crescente poder computacional dos supercomputadores, os modelos de previsão numérica ainda só podem fornecer períodos de previsão precisos de cerca de seis dias.
“Os fatores que afetam a precisão das previsões numéricas incluem a densidade e a qualidade dos dados observacionais usados para a previsão, bem como deficiências nos próprios modelos numéricos.”
Com o aprimoramento da tecnologia de observação, o processo de inicialização do modelo tornou-se cada vez mais crítico. A previsão numérica atual do tempo não requer apenas a inserção de dados de observação no modelo para gerar condições iniciais, mas também requer o uso de assimilação de dados e métodos de análise objetiva para controle de qualidade para extrair valores úteis de dados de observação irregulares como ponto de partida para a previsão.
A passagem do tempo trouxe o progresso dos modelos meteorológicos. Desde 1922, quando Richardson usou pela primeira vez cálculos manuais para gerar previsões meteorológicas de seis horas, até 1950, quando o ENIAC usou pela primeira vez computadores para gerar previsões meteorológicas baseadas em equações atmosféricas simplificadas, a história. da previsão numérica do tempo chegou ao fim, com o rápido desenvolvimento do poder da computação.
"Em 1956, Norman Phillips desenvolveu um modelo matemático que retrata realisticamente as mudanças mensais e sazonais na troposfera."
De uma perspectiva histórica, a investigação e o desenvolvimento entre as décadas de 1950 e 1980 conduziram a melhorias significativas, juntamente com o início da previsão integrada na década de 1990, em resposta às incertezas no sistema climático. Estamos gradualmente começando a usar previsões conjuntas para aumentar a confiança nas previsões e fazer previsões mais significativas para o futuro.
Atualmente, os modelos numéricos de previsão do tempo dependem de informações precisas das condições iniciais e usam equações de dinâmica de fluidos e termodinâmica para prever estados meteorológicos futuros. No entanto, estas equações são inerentemente caóticas, de modo que mesmo pequenos erros iniciais podem afetar os resultados das previsões de forma exponencial, colocando desafios para as previsões a longo prazo.
"Mesmo no caso de dados concretos e modelos perfeitos, o comportamento caótico coloca o limite de previsões precisas em cerca de 14 dias."
Para processos meteorológicos de pequena escala ou excessivamente complexos, o processo de parametrização no modelo desempenha um papel importante. Isso permite que o processo seja conectado às variáveis resolvidas pelo modelo sem mostrar explicitamente o seu processo físico. À medida que a tecnologia avança, a precisão e a praticidade das previsões meteorológicas numéricas melhoram gradualmente, o que foi estendido em vários modelos de previsão climática.
No desenvolvimento de modelos de previsão, outro desafio reside em como lidar com a questão das estatísticas de resultados do modelo (MOS). Este processo surgiu precisamente para dar conta de imperfeições nos resultados numéricos do modelo meteorológico, combinando observações de sensores e condições climáticas para fazer ajustes de previsão. No entanto, o resultado destes modelos pode não capturar totalmente as mudanças nas condições do solo, tornando os métodos estatísticos particularmente importantes.
“Os métodos de previsão de conjunto envolvem a análise de múltiplas previsões usando diferentes parametrizações físicas ou condições iniciais variadas.”
Confrontados com as alterações climáticas e os desafios crescentes, a procura de dados e o desenvolvimento tecnológico da previsão numérica do tempo continuam a progredir rapidamente. Como irão as previsões futuras responder a eventos climáticos mais extremos, às interações oceano-atmosfera e aos impactos ecológicos mais amplos? Vamos esperar e pensar sobre o futuro da tecnologia preditiva ao longo do tempo?
