Já contei em algumas ocasiões como a previsão do tempo é feita. Hoje eu me dei conta que esse blog já tem quase 8 anos e eu vou precisar reescrever alguns posts. Não que eles estejam errados. É que com o tempo mais coisas precisam ser acrescentadas.
Bom, para fazer a previsão do tempo precisamos de um supercomputador. Trata-se de um computador com grande capacidade de processamento, que faz contas muito rapidamente. Nesse supercomputador nós precisamos ter um conjunto de rotinas numéricas que chamamos de modelo meteorológico. Existem vários modelos meteorológicos, visto que diversas Universidades e Institutos de Pesquisa de todo o mundo desenvolvem seu(s) próprio(s) modelo(s), usando a linguagem de programação que preferem e as parametrizações e resoluções matemáticas que preferem, pois através de pesquisas científicas concluíram serem melhores e mais rápidas.
Vou explicar melhor. A atmosfera, como tudo no universo, segue leis da Física. Essas leis da Física são descritas usando equações matemáticas. Para resolver essas equações, posso seguir diversos caminhos dentro das ferramentas que a matemática me oferece. Pense em um problema algébrico simples, do tipo “Joãozinho vai comprar 10 pães …”. Pode haver mais de uma maneira de resolvê-lo. Com as equações que descrevem os movimentos e trocas de energia e massa na atmosfera, temos um cenário parecido. Todos os modelos meteorológicos tratam das mesmas equações, o que pode ser um pouco diferente é a maneira de resolver essas equações.
Para saber sobre a história da previsão do tempo, leia essa série de posts.
Pois bem, como eu disse, pra fazer a previsão do tempo precisamos de um supercomputador (✅), modelos meteorológicos implantados nesse supercomputador (✅) e precisamos também de dados meteorológicos. Quanto mais dados meteorológicos tivermos, melhor. Claro, dados de qualidade, usando instrumentos meteorológicos de qualidade, seguindo recomendações da Organização Meteorológica Mundial e medições feitas e gerenciadas por pessoas capacitadas.
De acordo com Chris Davis, do National Center for Atmospheric Research em Boulder, Colorado, os dados meteorológicos obtidos a partir de aeronaves comerciais estariam no “top 5” considerando o grau de importância dos dados{x}.
Com a pandemia, a quantidade de vôos comerciais diminuiu drasticamente. Os produtores rurais norte-americanos estão se preparando para plantar soja, milho e trigo. Previsões de qualidade ajudam no planejamento dessas atividades e aparentemente já há uma certa preocupação.
De acordo com reportagem da Bloomberg, com a queda no número de vôos os meteorologistas perderam cerca de 700.000 dados observados diariamente. Há um precedente para falar na queda de qualidade da previsão do tempo. Nos ataques terroristas de 11 de setembro, houve uma queda na qualidade da previsão também pela redução de vôos.
A diminuição de voos como resultado da pandemia de Covid-19 não foi tão grave até agora. Cerca de 17% de todas as viagens em todo o mundo foram canceladas, de acordo com o FlightAware, um serviço de rastreamento de companhias aéreas, e 34% dos voos nos EUA foram cancelados.
Isso levou o Centro Europeu (ECMWF) a ver uma queda de 45% nos relatórios recebidos dos aviões desde 1º de março. Uma diferença é que a pandemia e suas consequências econômicas podem durar mais tempo. A perda de dados de aviões pode continuar no verão, conforme o Centro Europeu informou à Bloomberg.
Os aviões coletam dados meteorológicos desde a Primeira Guerra Mundial. O U.S. Weather Bureau pagou pela primeira vez os pilotos em 1919 para transportar instrumentos ligados a suportes de asa a uma altura de 13.500 pés (4.100 metros). Os pilotos que subiram mais receberam um bônus.
A moderna rede de coleta de dados tomou forma em 1998, quando a Organização Meteorológica Mundial criou o Painel de Retransmissão de Dados de Meteorologia de Aeronaves (AMDAR), o que levou a um sistema totalmente automatizado para coletar dados meteorológicos de aeronaves comerciais, privadas e militares. As informações do voo são transmitidas por rádio às estações terrestres e transmitidas aos meteorologistas. Esses dados são combinados em modelos de previsão com observações e leituras de satélite de balões meteorológicos, estações terrestres e até boias no mar. Como contei pra vocês nesse post, nós realmente precisamos de dados meteorológicos observados. Eles são o campo de entrada, as condições iniciais que permitirão que o modelo meteorológico comece a ser executado (um ponto de partida). Quanto mais dados observados, melhor esse ponto de partida, pois assim é informado ao modelo todas as condições da atmosfera naquele momento inicial da simulação e ao longo dela.

A maior concentração de relatórios meteorológicos diários das aeronaves vem dos EUA, Europa Ocidental e Japão. Somente nos EUA, existem cerca de 250 milhões de observações por ano, disse Susan Buchanan, porta-voz do National Weather Service à Bloomberg. Aviões da American Airlines e Delta, bem como transportadores de carga FedEx e UPS contribuem com dados meteorológicos, de acordo com a NOAA. E claro, aviões de outras companhias aéreas também, essas empresas são mencionadas apenas porque a reportagem que me orientou nesse post é norte-americana.
A perda total de dados do avião pode ter um impacto. O Centro Europeu, cujos modelos meteorológicos são considerados excelentes por muitos meteorologistas, fez uma simulação no ano passado que eliminou todos os relatórios de aviões e descobriu que as habilidades de previsão de curto alcance para temperatura e vento caíram cerca de 15%, com uma perda menor na previsão de padrões de alta e baixa pressão. O Centro Europeu falou novamente sobre esse trabalho recentemente (leia aqui e aqui também), onde volta a afirmar a respeito da importância dos dados de aeronaves.
O governo dos EUA, que administra seus próprios modelos meteorológicos, não antecipa uma grande perda na precisão das previsões. “Embora uma diminuição nos dados críticos provavelmente tenha um impacto negativo na habilidade do modelo de previsão, ela não se traduz necessariamente em uma redução na precisão da previsão”, disse Buchanan à Bloomberg. Buchanan ainda fala das outras muitas observações meteorológicas que também são usadas no processo de previsão do tempo e que elas podem ainda garantir qualidade ao resultado final, que é a previsão apresentada para seus diversos públicos interessados.
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