O Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) implementou um modelo computacional de previsão do tempo denominado Modelo para Previsões de Oceano, Terra e Atmosfera (Monan). Este sistema começou a operar neste mês, utilizando o supercomputador Jaci, localizado no data center do órgão em Cachoeira Paulista, São Paulo.
O Monan será introduzido gradualmente para substituir o sistema anterior de previsões do Inpe, conhecido como Brazilian Global Atmospheric Model (BAM). Segundo informações fornecidas pelo Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI), o novo modelo elevará a exatidão das previsões brasileiras ao nível de agências internacionais como o Serviço Nacional de Meteorologia do Reino Unido (UK Met Office), a Administração Nacional Oceânica e Atmosférica (NOAA) e o Serviço Nacional de Meteorologia dos EUA (NWS).
Perspectiva Digital
Saulo Ribeiro Freitas, físico e pesquisador que chefia a Divisão de Modelagem Numérica do Sistema Terrestre (DIMNT) no Inpe, foi entrevistado sobre o Monan. Freitas liderou o desenvolvimento deste modelo, que já está operacional. Uma equipe de operações do Inpe assegura a emissão das previsões duas vezes diariamente, às meia-noite e ao meio-dia, com capacidade de projeção de até dez dias.
Este projeto representa um esforço iniciado há quatro anos e incorpora várias inovações. Entre elas, destaca-se o caráter comunitário do Monan, que inclui a colaboração de universidades e institutos de ciência e tecnologia brasileiros. Além disso, ele funciona como um modelo unificado, capaz de suprir diferentes escalas de tempo e espaço relevantes para a informação meteorológica, atraindo também o interesse de entidades fora do Brasil, incluindo América Latina, América Central e Caribe.
Vantagens de possuir um modelo nacional
O Inpe baseou seu desenvolvimento em modelos estrangeiros, notadamente os do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC), que foram aprimorados ao longo dos anos. Atualmente, o Inpe utiliza um modelo próprio que capitaliza mais de trinta anos de experiência para criar um sistema mais moderno e integrado. Este único modelo pode gerar diversos produtos climáticos e meteorológicos: previsão de tempo severo, previsões de curto prazo (próximas horas), médio prazo (cinco a dez dias), previsão sub sazonal (trinta dias) e previsão sazonal (próxima estação).
Cada um desses produtos atende a públicos específicos. Por exemplo, a previsão sazonal é crucial para a agricultura e para a gestão de recursos hídricos e energéticos. Já a previsão de médio prazo beneficia a população em geral e a Defesa Civil, auxiliando na prevenção e mitigação de desastres naturais causados por fenômenos atmosféricos.
Desafios no desenvolvimento do modelo
Sobre o tempo de desenvolvimento de quatro anos, Freitas explicou que o processo foi relativamente rápido, considerando a complexidade da modelagem atmosférica. A previsão do tempo é classificada como um dos desafios tecnocientíficos mais difíceis da humanidade devido ao comportamento caótico da atmosfera, tornando a representação detalhada de seus movimentos e evolução extremamente complexa. Construir um modelo preciso e fisicamente realista exige um grande envolvimento da divisão de modelagem, contando com mais de 35 profissionais com doutorado.
Este período de três a quatro anos é considerado padrão para centros meteorológicos globais desenvolverem versões aprimoradas de modelagem. Os modelos são escritos em linguagem computacional para rodar em supercomputadores e fornecer previsões em tempo hábil; o código de tais modelos pode atingir um milhão de linhas, demonstrando sua alta complexidade, comparável ao desenvolvimento de um satélite.
A complexidade da previsão do tempo é equiparada à simulação do cérebro humano. Do ponto de vista matemático, trata-se do problema de condição inicial: embora as regras matemáticas de evolução atmosférica sejam conhecidas, é necessário saber o estado atual da atmosfera para projetar o futuro. Isso implica conhecer temperatura, umidade e velocidade do vento em todos os pontos do planeta.
Este levantamento de dados é realizado por uma vasta constelação de satélites lançados pelos países mais avançados, que monitoram propriedades termodinâmicas e enviam medições para centrais de processamento. Adicionalmente, uma extensa rede de estações de superfície coleta dados de temperatura, pressão, umidade e vento globalmente. Toda essa imensa quantidade de dados é processada para criar uma 'fotografia' da atmosfera atual, que é então inserida no modelo matemático rodando no supercomputador, gerando sucessivas imagens futuras.
Após a geração da previsão, que é um volume massivo de dados, os meteorologistas interpretam e divulgam os boletins, sendo os veículos de comunicação responsáveis pela distribuição final. Freitas ressaltou que essa rotina diária depende de uma infraestrutura colossal, englobando satélites, supercomputadores, tráfego de dados internacional e cinquenta anos de pesquisa científica.
O novo modelo promete maior precisão e confiabilidade. O avanço principal é uma resolução quatro vezes superior ao modelo anterior do CPTEC, que operava em grades de 20x20 quilômetros, passando para 10x10 quilômetros. Essa melhoria aumenta a acurácia espacial na localização de eventos e na estimativa de precipitação, além de permitir previsões de maior qualidade em horizontes temporais mais longos.
Freitas esclareceu que os modelos são inerentemente imperfeitos, pois a simulação perfeita da atmosfera é impossível, e a qualidade da previsão decai com o aumento do horizonte de tempo. Contudo, o Marco alcançado após quatro anos resulta em um produto mais preciso do que o disponível atualmente em dispositivos móveis.
Próximos passos do Monan
O desenvolvimento da previsão do tempo é uma trajetória de evolução contínua de quase cem anos, marcada por ganhos de desempenho constantes. Freitas enfatizou que este é um processo contínuo ('work in progress'), pois, apesar dos aprimoramentos em observação, modelo e computação, imperfeições persistirão.
Atualmente, o Monan entrega previsões de médio prazo, cobrindo até dez a quinze dias. No entanto, há planos para disponibilizar novos produtos em diferentes escalas temporais. As previsões sub sazonais (30 dias) e sazonais (três meses) ainda estão em fase de desenvolvimento e devem ser entregues à sociedade no prazo de dois anos, conforme cronograma. O projeto Monan, iniciado em 2022, tem uma duração total de dez anos, estendendo-se até 2031, quando se espera ter um modelo completo capaz de fornecer desde previsões de chuvas torrenciais para as próximas seis horas.
