Para entender do que estou falando, meu caro leitor, você vai ter que ler o post anterior. Vou fazer uma breve síntese desse post para facilitar a vida dos leitores mais apressados (eu sei, você está lendo um monte de coisa também):
- a pandemia fez com que menos voos ocorressem, já que muitos aeroportos pelo mundo estão em operação mínima (alguns até fechados), uma vez que vários países fecharam fronteiras regionais ou até internacionais;
- as aeronaves (incluindo aeronaves comerciais) coletam dados meteorológicos durante o voo. Esses dados entram na composição das condições iniciais para que os modelos meteorológicos consigam ter condições iniciais para que as equações que descrevem a atmosfera sejam resolvidas;
- os dados provenientes das aeronaves não são os únicos e tampouco são os principais dados. Os meteorologistas utilizam dados de satélites meteorológicos, radiossondas, estações de superfície, boias oceânicas, etc.
- o Centro Europeu fez um estudo com simulações numéricas que desconsideram dados de aeronaves e nesse teste observou uma pequena queda na qualidade da previsão do tempo.
Obtive essas informações a partir de uma matéria da Bloomberg e a partir do texto escrito pelo próprio Centro Europeu em 2017, cuja discussão foi retomada em março de 2020.
O ponto é que no post anterior eu não mencionei o Brasil. Bom, vou falar a respeito disso rapidamente. Eu pensei em fazer um adendo ao post anterior, porém ficou muito grande e achei que valeria a pena retomar a discussão.
No Brasil, são usados modelos adaptados a partir de versões do Centro Europeu e versões norte-americanas. Aqui cabe ressaltar que um modelo meteorológico não é algo que é criado apenas por um cientista. É um esforço em conjunto em que cada cientista contribui com sua área de expertise. Por exemplo, o cientista que é especializado em Física de Nuvens, contribuirá nos algorítimos relacionados com essa área. Já o cientista especializado em interação oceano-atmosfera contribuirá nos algorítimos que tem relação com esse tema.
Além disso, modelos meteorológicos desenvolvidos por uma determinada Instituição podem ser aperfeiçoados e podem receber contribuições de cientistas de outros lugares. Dessa maneira, um modelo meteorológico não é algo fechado, imutável e limitado às paredes de um único centro de pesquisas.
Temos muitos brasileiros trabalhando nessa área, de modo que os modelos meteorológicos que usamos aqui tem a contribuição de cientistas que trabalham para resolver problemas específicos do nosso país, dos nossos tipos de clima.
Sobre a redução de dados provenientes de aeronaves para o território brasileiro, não encontrei nenhum estudo do tipo no site do INMET ou do CPTEC-INPE. Também não tenho conhecimento de nenhuma outra produção científica que leve isso em consideração (modéstia a parte, talvez aqui eu esteja dando uma ideia para uma pesquisa). Bom, como dados meteorológicos de qualidade são sempre bem-vindos na composição do campo inicial da previsão do tempo e durante todo o processo, a hipótese de que sentiríamos uma queda na qualidade da previsão do tempo com a queda do número de vôos é bastante válida. Só que o problema de dados meteorológico no Brasil é muito mais elementar. Como podemos dizer popularmente, o buraco é bem mais embaixo.
Em 2014 eu escrevi ao UOL falando sobre esse assunto. O maior problema na qualidade da previsão do tempo para o território brasileiro continua sendo a escassez de dados meteorológicos de um modo geral. Faltam estações de superfície e radiossondas, principalmente no interior de nosso país. As Regiões Centro-Oeste, Norte e interior da Região Nordeste. Isso é facilmente notado quando a gente consulta a rede de dados de estações de superfície do INMET:
Vejam na imagem acima como há buracos! Faltam estações em várias áreas do Brasil. Além dos dados de estações de superfície, faltam radiossondas, radares meteorológicos e o Brasil nem conta com sua própria rede de satélites. Vocês já entenderam onde quero chegar: há falta de investimento no setor.
Além dos dados do INMET, Universidades, Centros de Pesquisa, Defesa Civil, prefeituras, fazendas, etc também contam com estações meteorológicas de superfície. Aqui esbarramos com alguns problemas: falta de controle de qualidade desses dados e falta de centralização e compartilhamento desses dados são os principais.
Esse assunto da escassez de dados é um tema que sempre retomo nas discussões aqui do blog (escrevi sobre isso nesse post, por exemplo). Muita gente não entende como funciona a previsão do tempo e humildemente tento explicar aqui no blog. Há quem ainda acredite que se trate de “advinhação” ou “chute bem dado”. Quando compreendemos o processo todo e tomamos conhecimento a respeito da falta de investimento no setor (que é um setor estratégico, diga-se de passagem), compreendemos as limitações dessa importante ferramenta de tomada de decisão que é a previsão do tempo.
Finalizando, nossos problemas na área de investimento na previsão do tempo superam a questão da pandemia. É um problema que vem se arrastando (como mostram os links que fui indicando ao longo do texto) e que pode se agravar com a pandemia, com a crise econômica e com o descaso governamental com relação ao conhecimento científico.
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