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O segredo da previsão do tempo global: como usar os supercomputadores mais poderosos para calcular o clima futuro?
Com o avanço da tecnologia, a precisão das previsões meteorológicas fez um progresso revolucionário. A Previsão Numérica do Tempo (NWP) usa modelos matemáticos para descrever a atmosfera e os oceanos para prever o clima futuro com base nas condições climáticas atuais. Embora as primeiras tentativas datem da década de 1920, foi somente com o advento das simulações por computador na década de 1950 que a previsão numérica do tempo foi capaz de produzir resultados realistas.
Vários modelos de previsão são executados ao redor do mundo, de globais a regionais, usando observações meteorológicas atuais de radiossondas, satélites meteorológicos e outros sistemas de observação como entrada.
Os meteorologistas usam esses dados para inicializar modelos e, em seguida, aplicam equações básicas da dinâmica dos fluidos atmosféricos e da termodinâmica para prever o clima nos próximos dias. Embora o desempenho atual dos supercomputadores continue a aumentar, a precisão da previsão dos modelos meteorológicos numéricos ainda está limitada a um intervalo de cerca de seis dias. Os fatores que afetam a precisão da previsão incluem a densidade e a qualidade dos dados observacionais usados como entrada da previsão, bem como imperfeições no próprio modelo.
Mesmo com supercomputadores mais potentes, a capacidade de previsão dos modelos numéricos é limitada a um intervalo de cerca de seis dias.
Para melhorar a precisão das previsões, os meteorologistas desenvolveram técnicas de pós-processamento, como estatísticas de saída do modelo (MOS), para melhorar o tratamento de erros em previsões numéricas. Essas técnicas ajudam os meteorologistas a mitigar os efeitos do comportamento caótico, estendendo a precisão da previsão para muitas áreas, especialmente a previsão de trajetórias de ciclones tropicais e qualidade do ar.
História da Previsão Numérica do Tempo
A história da previsão numérica do tempo remonta à década de 1920, quando o meteorologista Lewis Fry Richardson tentou criar previsões atmosféricas usando cálculos manuais tediosos. Foi somente em 1950 que o uso generalizado de computadores reduziu significativamente o tempo de cálculo para previsões. Naquele ano, o computador ENIAC foi usado pela primeira vez para produzir previsões meteorológicas baseadas em equações simplificadas, marcando um período pioneiro na previsão numérica.
Em 1954, a equipe de Carl-Gustav Rossby no Instituto Meteorológico e Hidrológico Sueco usou o mesmo modelo para gerar com sucesso as primeiras previsões meteorológicas práticas. Em 1955, a previsão numérica do tempo nos Estados Unidos começou a operar sob a Unidade Conjunta de Previsão Numérica do Tempo (JNWPU), marcando o envolvimento ativo dos Estados Unidos na previsão numérica do tempo.
Em 1956, Norman Phillips desenvolveu o primeiro modelo climático bem-sucedido capaz de representar realisticamente os padrões mensais e sazonais da troposfera.
À medida que o poder dos computadores aumentou, o tamanho dos conjuntos de dados iniciais também aumentou, e novos modelos atmosféricos foram desenvolvidos para aproveitar ao máximo esses recursos computacionais. Esses avanços permitiram que meteorologistas previssem com mais precisão as mudanças climáticas e seus impactos, embora ainda existam desafios. Por exemplo, os modelos ainda não funcionam bem para processos que ocorrem em áreas estreitas, como incêndios florestais.
Processo de inicialização e cálculo
Na previsão numérica do tempo, a inicialização é o processo de entrada de dados observacionais no modelo para gerar o estado inicial. As principais informações vêm de observações de serviços meteorológicos nacionais, incluindo radiossondas lançadas de balões meteorológicos e satélites meteorológicos. Esses dados são processados e convertidos em valores utilizáveis para os algoritmos matemáticos do modelo, que são então usados para prever o clima futuro.
Dados observacionais são coletados de várias maneiras, incluindo balões meteorológicos que sobem até a estratosfera e satélites meteorológicos.
Além do processo de inicialização, o processamento dessas observações requer um poder computacional significativo. Os modelos climáticos modernos dependem de uma série de equações matemáticas para prever as condições climáticas futuras. A maioria dessas equações são equações diferenciais parciais não lineares e, portanto, não podem ser resolvidas exatamente, e métodos numéricos são frequentemente usados para obter soluções aproximadas. Além disso, diferentes modelos usam diferentes métodos de solução, que podem incluir métodos de diferenças finitas ou métodos espectrais.
Pós-processamento e predição integrada
Mesmo após o processamento, as previsões numéricas nunca são perfeitas, então estatísticas de saída do modelo (MOS) foram desenvolvidas para corrigir as previsões. Esses modelos estatísticos são ajustados com base nos campos tridimensionais gerados por modelos numéricos, observações de superfície e condições climáticas em locais específicos. Eles podem corrigir efeitos de lleol e vieses de modelo, tornando as previsões mais precisas.
Desde a década de 1990, as previsões de conjunto têm sido amplamente utilizadas para quantificar a incerteza das previsões, ajudando os meteorologistas a avaliar a confiança das previsões e estender o período de validade das previsões.
Essa abordagem avalia a incerteza analisando múltiplas previsões, seja de diferentes parametrizações físicas do mesmo modelo ou de diferentes condições iniciais. Isso não apenas melhora a precisão das previsões meteorológicas, mas também promove pesquisas mais aprofundadas sobre o impacto das mudanças climáticas.
Embora nossas capacidades preditivas estejam melhorando com o avanço da tecnologia, muitos desafios permanecem. No futuro, poderemos encontrar um melhor equilíbrio entre a precisão preditiva e as mudanças climáticas?
