As previsões do tempo – Como funcionam?

A previsão do tempo, no seu sentido mais básico, começou com as observações empíricas feitas por agricultores e marinheiros, que observavam padrões no comportamento dos ventos, nas nuvens e até no comportamento dos animais. Estes métodos rudimentares, porém, estavam longe de garantir precisão.

Foi apenas no século XIX que a meteorologia começou a ser abordada de forma científica. Com a invenção de instrumentos como o barómetro, que mede a pressão atmosférica, e o termómetro, os cientistas conseguiram medir e registrar variáveis meteorológicas de forma consistente. O meteorologista norueguês Vilhelm Bjerknes, no início do século XX, foi um dos primeiros a sugerir que a previsão do tempo podia ser tratada como um problema físico, resolvível através de cálculos matemáticos.

No entanto, o verdadeiro salto na previsão do tempo aconteceu a partir da década de 1950, com o desenvolvimento dos primeiros computadores digitais. Esses computadores tornaram possível resolver equações complexas que descrevem o comportamento da atmosfera, dando origem à previsão numérica do tempo. Este desenvolvimento revolucionou a meteorologia e lançou as bases para as previsões modernas.

Hoje em dia, a previsão do tempo é feita com base em três pilares principais: a recolha de dados, a modelação numérica e a interpretação humana.

O primeiro passo para fazer uma previsão meteorológica é a recolha de dados sobre as condições atuais da atmosfera. Estes dados são obtidos através de uma vasta rede de estações meteorológicas espalhadas por todo o mundo, complementadas por balões meteorológicos, satélites, aviões e bóias oceânicas. As estações meteorológicas medem parâmetros como a temperatura, pressão atmosférica, velocidade e direção do vento, humidade e precipitação.

Os satélites meteorológicos têm um papel especialmente importante, fornecendo uma visão abrangente da Terra e das suas condições atmosféricas em tempo real. Eles são capazes de monitorizar grandes áreas, incluindo regiões onde a instalação de estações meteorológicas é difícil, como os oceanos e áreas remotas.

Além disso, os balões meteorológicos, lançados duas vezes por dia em várias partes do mundo, sobem até à estratosfera, recolhendo dados verticais cruciais sobre a atmosfera em diferentes altitudes.

Com os dados recolhidos, o próximo passo é alimentar os modelos numéricos de previsão do tempo. Estes modelos são simulações matemáticas que tentam prever como a atmosfera irá evoluir ao longo do tempo.

Os modelos meteorológicos dividem a atmosfera em pequenas células tridimensionais, criando uma grelha que cobre todo o planeta. Em cada célula dessa grelha, são resolvidas equações físicas que descrevem o movimento dos fluidos, o calor, a transferência de energia e outros processos atmosféricos.

A resolução de um modelo refere-se ao tamanho dessas células. Modelos de alta resolução têm células menores, permitindo que fenómenos atmosféricos detalhados, como tempestades ou tornados, sejam previstos com maior precisão. No entanto, quanto maior a resolução, maior a necessidade de poder computacional, pois o número de cálculos aumenta exponencialmente.

Dois dos principais modelos meteorológicos globais são o GFS (Global Forecast System), dos Estados Unidos, e o modelo do ECMWF (Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo), na Europa. Esses modelos são executados várias vezes por dia em supercomputadores poderosos, gerando previsões para diferentes horizontes temporais, que vão desde algumas horas até duas semanas no futuro.

Embora os modelos numéricos forneçam a base para as previsões meteorológicas, o papel do meteorologista é crucial. A atmosfera é um sistema extremamente complexo, e os modelos, por melhores que sejam, têm limitações, especialmente em áreas com dados limitados ou onde ocorrem fenómenos atmosféricos localizados e difíceis de prever, como tornados ou nevoeiro.

Os meteorologistas, ou marcas como o André do Tempo, utilizam a sua experiência e conhecimento local para ajustar as previsões geradas pelos modelos. Podem também ser combinados dados de diferentes modelos e incorporar observações em tempo real para criar uma previsão mais precisa. Este processo de ajuste humano é particularmente importante em situações de clima extremo, onde as previsões de alta precisão podem salvar vidas.

As previsões meteorológicas são classificadas de acordo com o seu horizonte temporal:

1. Previsões de curto prazo: Estas previsões cobrem o período até 48 horas e são as mais confiáveis, pois os modelos podem usar dados muito recentes e a atmosfera não tende a mudar drasticamente em tão pouco tempo.
2. Previsões de médio prazo: Abrangem um período de até 6 a 10 dias. As previsões começam a tornar-se mais incertas a partir de cinco dias, à medida que pequenos erros nas condições iniciais se amplificam ao longo do tempo. No entanto, os avanços nos modelos numéricos têm permitido uma melhoria significativa nas previsões de médio prazo.
3. Previsões de longo prazo: São previsões que vão além dos 10 dias e são altamente incertas. Estas previsões dependem mais dos padrões atmosféricos de grande escala, como as oscilações climáticas sazonais. Um exemplo são as previsões relacionadas ao fenómeno El Niño, que podem influenciar o clima global durante meses.

Apesar de todos os avanços, as previsões meteorológicas enfrentam desafios significativos. O principal deles é a natureza caótica da atmosfera. Pequenas mudanças nas condições iniciais podem levar a grandes diferenças nas previsões, um fenómeno conhecido como “efeito borboleta”, que foi explorado na teoria do caos.

Além disso, há limitações nos dados disponíveis. Embora as redes de recolha de dados sejam extensas, há áreas do globo, como os oceanos e regiões remotas, onde as medições são escassas. Essas lacunas de dados podem introduzir incertezas nos modelos.

Outro desafio é a previsão de fenómenos atmosféricos locais e de curta duração, como tempestades severas, tornados ou inundações repentinas. Estes eventos são difíceis de prever com antecedência devido à sua natureza altamente localizada e rápida evolução.

A tecnologia tem desempenhado um papel vital na melhoria das previsões meteorológicas. Os supercomputadores são fundamentais para a execução dos modelos numéricos, sendo capazes de realizar biliões de cálculos por segundo. À medida que a capacidade de processamento dos supercomputadores aumenta, também melhora a resolução dos modelos, permitindo previsões mais detalhadas.

Além disso, o uso de satélites meteorológicos revolucionou a forma como monitorizamos o clima. Eles fornecem uma visão global das condições atmosféricas e ajudam a detectar e prever eventos meteorológicos extremos, como furacões e tempestades tropicais.

Os avanços na ciência dos dados e na inteligência artificial também estão a ser cada vez mais utilizados para melhorar a precisão das previsões. Algoritmos de aprendizagem de máquina podem ser usados para identificar padrões em grandes conjuntos de dados meteorológicos e otimizar as previsões de curto e médio prazo.

Muitas pessoas ainda acreditam que as previsões do tempo são frequentemente erradas

A ideia de que as previsões meteorológicas são frequentemente erradas está enraizada em factores que vão além da precisão real das mesmas. Um dos principais motivos é a forma como as previsões são comunicadas e interpretadas pelo público. Muitas previsões incluem probabilidades, como uma chance de 40% de chuva, o que não significa que “não vai chover”. Esta probabilidade indica que, dentro da área de previsão, há uma chance moderada de ocorrer precipitação. No entanto, se uma pessoa estiver numa zona que não recebe chuva, mesmo dentro da área prevista, pode ter a impressão de que a previsão falhou.

Outro fator importante é a complexidade da atmosfera. A previsão meteorológica baseia-se em modelos numéricos que usam dados para calcular a evolução das condições atmosféricas. Contudo, a atmosfera é um sistema caótico, onde pequenas alterações podem causar grandes mudanças. Fenómenos muito localizados, como uma trovoada isolada, são particularmente difíceis de prever, pois dependem de variáveis que podem mudar rapidamente.
Além disso, a perceção de erro é amplificada pela memória seletiva. As pessoas tendem a lembrar-se mais de previsões que consideram “falhadas” do que das muitas previsões acertadas. Um dia de sol previsto, mas interrompido por uma chuva inesperada, fica mais na memória do que semanas de previsões corretas.
É importante notar que as previsões meteorológicas modernas têm um índice de precisão elevado, especialmente para os primeiros dias. A tecnologia avançada e os dados em tempo real permitem prever com grande fiabilidade condições de curto prazo. Apesar disso, expectativas pouco realistas e a dificuldade de compreender probabilidades meteorológicas continuam a influenciar a perceção pública, reforçando a ideia de que “as previsões nunca acertam”.