Esperava chuva e ela não veio? Por que previsão do tempo erra tanto?

Os meteorologistas avisaram. O estado de São Paulo precisava ficar alerta para fortes tempestades que atingiriam a cidade entre ontem e hoje, registrando a mesma quantidade de chuva prevista para o mês inteiro. E quem se preparou para os alagamentos e granizos na capital acabou que não teve um dia difícil.

Afinal, por que a previsão do tempo erra tanto?

Não precisa achar que é baboseira. Há vários equipamentos e conceitos envolvidos na previsão do tempo, mas ela se apoia em dois pontos principais: a coleta de dados e a criação de modelos situacionais. Tudo muito matemático, mas ainda assim com uma precisão de 90% —leia-se: 10% de chance de errar.

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A coleta de dados é feita em diversos pontos ao redor do globo terrestre —e até mesmo fora dele. Em terra, eles são obtidos nas estações atmosféricas espalhadas pelo planeta. Elas contam com termômetros, barômetros, anemômetros, pluviômetros, entre outros, para analisar informações variáveis como temperatura, umidade relativa, pressão atmosférica, volume de chuva, direção e velocidade do vento, grau de insolação e duração de ação do Sol.

Também são usados radares capazes de analisar a composição das nuvens —técnica útil quando se quer prever as condições climáticas a curto prazo e as chamadas radiossondas, lançadas em balões meteorológicos e que medem diversos parâmetros atmosféricos. No Brasil, são lançados cerca de 20 ao dia, ao custo de US$ 200, segundo dados do Inpe (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais). Também são coletadas informações de satélites, como imagens de movimentações de nuvens e formações como ciclones e anticiclones, por exemplo.

A próxima etapa é a criação de modelos computacionais que não apenas permitem analisar as informações coletadas, mas também contextualizá-las junto a dados estatísticos e registros históricos.

A criação desses modelos requer supercomputadores, por conta da complexidade dos algoritmos, e também usa redes neurais e técnicas de aprendizado de máquina para obter resultados das previsões.

A previsão do tempo é confiável?

Tem gente que prefere confiar mais naqueles galinhos que mudam de cor com a umidade do que na previsão do tempo. Mas, ela é sim confiável. O Inpe estima que a precisão é de 90% no caso de análises que consideram a previsão do tempo para um intervalo de 24 horas. Mas, claro, conforme se aumenta o período de tempo, essa precisão tende a cair.

A previsão é pior no Brasil do que no resto do mundo?

De certa maneira, sim. E isso tem a ver não apenas com uma certa defasagem dos equipamentos usados por aqui, mas também com a localização do país, com a maior parte do seu território em região intertropical. Segundo especialistas, a maior parte da tecnologia meteorológica foi desenvolvida em países de latitude média e, portanto, descartam certas nuances típicas de países como o nosso nos algoritmos.

Existem diferentes tipos de previsões do tempo?

Sim. Além da previsão natural que vemos no dia a dia, existem outros tipos: previsão sazonal, modelo de mudanças climáticas e previsão imediata. A previsão sazonal busca fazer modelos para os próximos meses, como saber se vão ser chuvosos ou não, e conta com mais dados de condições do oceano na análise. O modelo de mudanças climáticas analisa, por exemplo, como seria o clima se derretesse todo o gelo do Ártico.

Já a previsão imediata visa responder a perguntas do tipo: "vai chover no meu bairro daqui a uma hora?". Essa previsão resultou no aplicativo SOS Chuva e é mais difícil, já que tem que ser muito mais precisa. Enquanto a previsão do tempo diz que "amanhã vai chover em São Paulo", esta diz "daqui a meia hora vai chover no bairro de Pinheiros". Para ser eficaz, precisa de modelos e algoritmos mais sofisticados, com ajuda de mais radares, mais satélites, câmeras, novas ferramentas.

Fontes: Luiz Augusto Toledo Machado, professor e chefe da Divisão de Satélites e Sistemas Ambientais do Inpe
Wânderson de Oliveira Assis, Coordenador do curso de Engenharia Eletrônica do Instituto Mauá de Tecnologia