Empresários e produtores do agronegócio costumam se frustrar com o alto índice de erros das previsões do tempo do Brasil. Tanto é que muitos tentam complementar as análises com ferramentas de inteligência ou instalação de estações climáticas em suas propriedades.
O que nem todo mundo sabe é que esse cenário de baixa confiança tem muito a ver com a forma como as previsões do tempo são tradicionalmente criadas, tomando por base um modelo global, que não representa corretamente a forma como o clima se comporta por aqui.
Os problemas de se usar o modelo global para previsão do tempo no Brasil
Os modelos climáticos globais de alta qualidade, desenvolvidos por Institutos renomados como NOAA/NCEP, ECMWF e UKMO, foram baseados nas geografias de alta e média latitude, típicas dos continentes europeu e norte-americano. E são eles que geram as previsões do tempo tradicionalmente distribuídas para o mundo todo.
O problema é que em zonas tropicais, como a do Brasil, o clima não funciona exatamente da mesma maneira, o que gera erros recorrentes, tais como uma previsão de chuva forte para determinado dia, que simplesmente não ocorre. É uma situação que prejudica a confiabilidade das plataformas de previsão climática e pode gerar muitos prejuízos para toda a cadeia do agronegócio.
Principais razões por trás dos problemas do uso do modelo climático global
A baixa confiabilidade das previsões do modelos global tem diversas razões:
• Padrões climáticos globais de grande escala
Os modelos numéricos desenvolvidos para a escala global são baseados em padrões climáticos de grande escala, o que dificulta a identificação de fenômenos de pequena escala frequentes nas regiões tropicais; por exemplo, trovoadas, chuvas leves e outros; prejudicando a acurácia das plataformas meteorológicas.
• Resolução limitada no modelo global
As resoluções do modelo global são limitadas e dificilmente conseguem enxergar as variabilidades climáticas do dia a dia dos trópicos, com alta ocorrência de pequenos eventos climáticos, como: alta e baixa pressão, avanços de massa de ar e outros. Isso dificulta a predição destes eventos com antecedência e acaba por resultar em previsões de temperatura, umidade, vento e distribuição das chuvas frontais equivocadas.
•Chuvas mais difíceis de prever
A distribuição espacial e temporal das chuvas para as regiões tropicais do globo terrestre são difíceis de prever devido a sua natureza aleatória e de pequena escala (no espaço e no tempo).
• Rede escassa de estações meteorológicas
As redes de estações terrestres meteorológicas são escassas nas regiões tropicais. Ainda assim, são um dos principais aliados dos modelos globais para a determinação da previsão meteorológica. O maior problema desse cenário é o pós-processamento dos dados coletados por essas estações para o desenvolvimento de um modelo climático local eficiente.
A construção de um modelo climático mais efetivo para o Brasil
Os modelos climáticos regionais que têm suas áreas delimitadas pelo modelo de aplicação endereçam esses problemas e mostram-se vantajosos pela possibilidade de detalhar diferentes cenários de clima em alta resolução.
Uma vantagem que resulta numa melhor descrição de parâmetros meteorológicos, melhorando, por exemplo, a qualidade da previsão de chuvas por meio de sensibilidade expandida em relação a fatores climáticos como temperatura de superfície, umidade, etc.
Os problemas relacionados ao pós-processamento e implementação de dados coletados de satélite também são reduzidos drasticamente com a implementação de um modelo regional de clima, o que reduz a possibilidade de impactos negativos em diferentes indústrias, especialmente na cadeia de valor do agronegócio.
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Referências
VallGren et al. (2022). Princípios Científicos do Modelo da Ignitia & Revisão.
