Muitas vezes nos perguntam: Se a capacidade dos computadores tem aumentado exponencialmente nos últimos 10 anos, porque razão os modelos numéricos de previsão não têm melhorado assim tanto, uma vez que a capacidade computacional era vista pela comunidade científica como o principal entrave ao avanço da fiabilidades dos modelos numéricos?

Para responder a esta pergunta primeiro há que explicar o que é um modelo numérico, e os vários tipos de modelos númericos de previsão

 

MODELOS GLOBAIS

Este tipo de modelos alcançam todo o globo, com um resolução relatativamente baixa

Através da recolha de dados de sondas, bóias, balões meteorológicos, estações, observações, satélites, etc, o modelo recebe aquilo a que se chamam “dados de inicialização”

Após isso os modelos resolvem equações matemáticas com base nesses dados iniciais para tentar simular o comportamento provável da atmosfera

Só nestas 3 linhas já mencionei 3 potenciais problemas que podem gerar erros nos modelos: A resolução, os dados de inicialização e a fiabilidade das equações inseridas para serem resolvidas pelos modelos

A resolução dos modelos atual está em clara melhoria, o ECMWF, o atual líder já tem uma boa resolução e o modelo GFS está a planear melhorar isso muito em breve.

Isto deve-se ao aumento da capacidade computacional

No entanto essa resolução dos modelos globais ainda é insuficiente, uma vez que para prever para todo o mundo, seria necessário ainda mais potência informática se a resolução fosse mais baixa

Como a resolução ainda não é suficiente, muitos “eventos” de pequena escala, como trovoadas, acabam por não aparecer muitas vezes nos modelos globais, sendo obrigatório aí usar modelos regionais (já lá vou)

Segundo problema: Dados de inicialização

Este é um problema ainda mais difícil de resolver…

Os modelos recebem os dados de inicialização como já disse de diversas fontes, no entanto, há, e sempre haverá, erros nesses dados.

Basta um pequeno desvio de 1% em alguns dados iniciais recolhidos, e a previsão terá erros, que vão acumulando e quanto mais dias passarem na previsão, maior será o erro

Isso será difícil de resolver, visto que não será fácil criar instrumentos 100% fiáveis

Isto pode ser, em parte, resolvido no futuro, com recurso a técnicas de “ensemble forecast” (já explico o que isso é) mais “agressivas”

O terceiro problema que se coloca é a fiabilidade das equações a resolver

Por muito que os cientistas compreendam como “funciona” a atmosfera, certamente que não há um conhecimento a 100% de como realmente funciona

Isso obviamente só poderá melhorar e podemos esperar melhorias nesse aspeto, mas nunca a perfeição

RESUMINDO: As previsões dos modelos têm melhorado, no entanto há algumas barreiras, ainda, que limitam um pouco a evolução dos modelos, e uma maior fiabilidade…

 

MODELOS REGIONAIS

Este tipo de modelos são modelos específicos para uma só região, com uma resolução muito maior que os modelos globais, e que permitem ver fenómenos localizados que os modelos globais não conseguem “capturar”

Alguns exemplos destes modelos: WRF, NAM, ARPEGE, AROME, HIRLAM…

Estes modelos, regra geral, usam dados dos modelos globais, e simulam esses dados para uma resolução inferior, para serem mais aptos para previsões regionais

No entanto os problemas acima mencionados das equações e fiabilidade dos dados de inicialização existem igualmente, pelo que haverá sempre erros

 

ENSEMBLE FORECASTING

O que é uma “previsão de ensemble?”

Bem, uma vez que como disse os dados iniciais dos modelos podem, e estão, muitas vezes com ligeiros erros, estes modelos são executados diversas vezes, simulando o comportamento da atmosfera com dados iniciais ligeiramente alterados, para contar com esses possíveis erros

Como exemplo os modelos GEM\GFS contam com 20 painéis no seu ensemble, ou seja 20 previsões diferentes, enquanto o modelo ECMWF conta com 50 previsões

Com base em todos estes painéis podemos perceber se um cenário é muito provável, ou não.

Se um determinado cenário aparecer em todos os painéis podemos considerar que o mais provável é, realmente, acontecer

No entanto a maior parte das vezes haverá discrepâncias, por vezes enormes, entre as diversas previsões do modelo, e, aí, há que tentar calcular uma probabilidade

No entanto aí entra outro problema: Por vezes o cenário mais improvável ocorre (EX: Furacão Leslie)

 

QUE MODELOS DEVO, ENTÃO, USAR PARA PREVER O TEMPO PARA A MINHA LOCALIDADE?

Sem dúvidas os modelos regionais

A minha recomendação, para Portugal, vai para os modelos ARPEGE ou WRF

Também podem consultar os modelos HARMONIE, da AEMET aqui, ou o AROME, do IPMA, aqui

Nas apps dos vossos telemóveis 90% das vezes o modelo usado é o GFS, ou o ECMWF, em poucos casos

Ambos são modelos globais, logo as previsões muitas vezes não são as mais fiáveis para previsões a curto prazo, embora sejam os únicos que fornecem previsões a mais de 5 dias

Podem consultar esses modelos em sites na Internet, podem ver os links para alguns sites com esses modelos aqui

Modelos numéricos