Guestpost: Meteorologia só erra, por Vlamir Silva Jr.

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Vlamir Silva Jr. é um de meus melhores amigos. É um daqueles que compram minhas ideias e quando peço um texto, ele escreve sem demora. Mas eu também peço textos sobre assuntos que ele domina e pelos quais é apaixonado. E assim fica bem mais fácil :). No entanto, não consigo deixar de agradecer sua generosidade. Em um mundo em que as pessoas tem cada vez menos tempo de se dedicar a um pedido desses ou simplesmente não querem compartilhar uma experiência, a generosidade de um amigo é uma preciosidade.

O texto que pedi para o Vlamir escrever é um spin-off de um outro texto. Deixa eu explicar a história: uma querida amiga sugeriu que eu escrevesse um texto discutindo essa história de que a previsão do tempo só erra. Eu escrevi o texto e mandei para ela. Quando o texto for ao ar, explico melhor essa história. Depois pensei que esse assunto poderia ser melhor discutido, se eu pedisse a amigos e colegas de profissão que falassem do seu dia a dia como “vilão troll que engana as pessoas com previsões do tempo”, risos. Como o Vlamir tem bastante experiência na área de previsão (trabalhou na Somar Meteorologia, no CPTEC e atualmente na INFRAERO, sempre na área de previsão), ele poderia falar sobre o assunto confortavelmente.

Abaixo, o texto que ele escreveu :).

Obrigada, Vlamir. 

Muitas vezes ouvimos esta expressão. Como todos os ramos do conhecimento,  é necessário saber se a fonte é confiável e se quem está criticando  entende de fato a Ciência envolvida.

No geral, os Meteorologistas dos diversos centros de previsão de tempo  usam os mesmos modelos numéricos de previsão de tempo. O que difere é a  interpretação e o tempo que o previsor tem disponível para fazer esta  interpretação, até soltar o primeiro boletim ou texto do dia. O ideal  é que o Meteorologista sempre tenha um bom tempo para fazer uma análise  da situação atual, visualizar cartas de superfície, altitude, dados de sinop,  imagem de satélite, etc… Isto minimiza um erro muito comum, o erro associado  com o posicionamento de uma frente fria. Mesmo assim não é suficiente para que o telespectador receba a informação o mais correto possível,  uma vez que muitas vezes, quem passa a previsão, é outro profissional,  um jornalista, podendo ocorrer “um telefone sem fio”.

Fato é que o Meteorologista enfrenta um problema inerente à sua profissão. Lidamos com a atmosfera. A atmosfera é descrita através de equações. Porém  estas equações são tão complicadas que suas soluções dependem de esquemas de aproximações e truncamentos dos resultados. Estes truncamentos não deixam  de gerar erros que, com o passar do tempo, vão ficando cada vez mais  significativos. O que eu quero explicar com isto é que a confiabilidade  da previsão costuma ser maior para as primeiras horas, 24 horas, 48 h (dia seguinte) e até 72 horas. Acima de 3 dias, estes erros ficam cada vez maior  e a previsibilidade pode cair significativamente. Em situações especiais,  situações por exemplo de bloqueio atmosférico, a previsibilidade aumenta,  podendo o Meteorologista confiar até mesmo em previsão para até 4, 5 ou 6 dias de antecedência.

Algo que dificulta muito a previsibilidade, é o fato de estarmos num país  tropical. Fenômenos tropicais são de maior dificuldade de previsão do que  as áreas extra-tropicais e isto ocorre no Globo como um todo, não é uma  particularidade do Brasil.

Outra coisa que sabemos que atrapalha no desempenho dos modelos numéricos de  previsão de tempo é a falta de dados. Falo dos dados que são usados  para alimentar os modelos, dando a situação inicial da atmosfera. Quanto  mais estações meteorológicas, bóias nos oceanos, enfim, quanto mais dados,  melhor serão os resultados que os modelos darão para o Meteorologista analisar,  interpretar e fazer a sua previsão. Além da questão de investimentos nesta área,  há também uma questão geográfica. Olhem para o globo. É possível representar  a América do Sul como um triângulo que vai afinando para o Sul. Dos 2  ados temos água (Oceanos Pacífico e Atlântico), são áreas que terão  naturalmente menos dados. Diferente por exemplo, da América do Norte, olhem  o tanto de terras que há de leste para oeste entre EUA e Canadá. Muito espaço para encher de estação meteorológica capitando dados 24 horas por dia ou pelo  menos nos horários sinóticos.

Uma pergunta que temos que fazer é: – O que é acertar a previsão de tempo?  Vou falar apenas sobre a precipitação, sobre a chuva no caso. A chuva já  é por si só a última informação que os modelos resolvem, sendo ela uma  estimativa baseada em outros dados e outros resultados. Não é um valor exato.  O previsor pode, depois de fazer toda a sua análise, decidir em colocar na sua previsão, que a chuva será a partir da tarde. Ele pode colocar esta chuva  após 15:00 UTC (depois do meio dia local), mas ele pode colocar ainda mais tarde por  continuidade do que vem acontecendo em dias anteriores, talvez depois das 19:00 UTC (depois das 16:00 local). E se a chuva começar, no primeiro caso às 16:00?  E se a chuva vier só às 18:00 no segundo caso? E se no primeiro caso, ela ocorrer  às 14:30 UTC, ou seja, antes do previsto? A pessoa que utiliza esta informação,  dirá que o previsor errou. Como previsor, eu não considero isto como erro, uma  vez que não há precisão alguma em ferramenta nenhuma para determinar com bastante antecedência, o horário da chuva. Isto é algo que foge à capacidade dos modelos e da interpretação do previsor. Algo que pode minimizar isto é: 1 – a previsão de  tempo indicando se a chuva será a tarde, de manhã ou a noite, por exemplo com  24 horas de antecedência; e 2 – o acompanhamento por radar. Um radar meteorológico tem condições de indicar onde está a chuva e para onde que a precipitação  está se deslocando. Com isto é possível melhorar a precisão da previsão. Você  consegue dizer para uma pessoa, se a chuva tem chances de chegar nas próximas  meia hora ou não, na cidade X. Mesmo assim ficamos rendidos quanto a possibilidade do sistema perder força antes disto e não chegar chuva nenhuma naquele local.  Não conseguimos acompanhar os processos físicos de forma detalhada dentro da nuvem, não de forma operacional.

Enfim, o que as pessoas precisam entender é justamente as limitações desta Ciência,  talvez assim, não só passarão a usar esta ferramenta de forma melhor no seu dia  a dia, mas também conseguirão respeitar e entender a necessidade de investimentos nesta área.

Existem situações intrigantes que o previsor se depara no seu dia a dia. Um caso recente que aconteceu comigo e tem sido recorrente, é um modelo que uso que resolve colocar chuva para a região de Belo Horizonte todo dia, e quase nunca tem ocorrido  estas chuvas. Sabendo disto e, levando em consideração a época do ano e a falta  de sistema meterológico atuando sobre esta região, não tenho levado o modelo em conta,  tenho desconsiderado este modelo. Tenho acertado mais do que ele. Como eu trabalho  na ponta, fazendo a previsão de tempo, infelizmente não tenho contato direto com  quem de fato poderia verificar o que acontece com este modelo, enfim, os pesquisadores,  os que poderiam tentar entender o porquê deste erro recorrente, mudar parâmetros,  fazer ajustes. Isto era um pouco mais fácil quando eu trabalhei por exemplo, no CPTEC,  um centro onde a pesquisa e a previsão andavam relativamente juntas. Eu tinha pelo  menos como reclamar para alguém, surtindo o efeito desejado ou não já é outra história.