Como ter uma previsão do tempo mais precisa

Quando a câmera digital surgiu, as fotos tinham cerca de 320 × 240 pixels. Hoje em dia, tiramos fotos em 4k com nosso celular, o que equivale a 3.840 x 2.160 pixels. Um ganho em torno de 10 vezes de resolução!

Em fotos de baixa resolução, conseguimos ver pequenos quadrados na imagem, os pixels. Ao longo do tempo, as imagem tiveram um grande aumento na quantidade de pixels e esses quadrados ficaram cada vez menores e imperceptíveis.

É isso que o aumento na resolução da imagem significa literalmente, o aumento na quantidade e a diminuição do tamanho dos pixels. E é um ótimo paralelo para a resolução espacial dos modelos numéricos de previsão do tempo, o que altera a precisão das previsões.

Nesse artigo, vamos falar sobre as previsões de mar e tempo de alta resolução, chamadas de previsões hiperlocais. Como você já deve imaginar, o termo hiperlocal faz referência à resolução espacial de uma previsão. Agora, vamos entender como isso funciona.

1. O que é resolução espacial das previsões?

2. O que são previsões hiperlocais?

3. Previsões especializadas para a região portuária

4. Como ter uma previsão do tempo mais precisa?

O que é resolução espacial das previsões?

Já falamos que as previsões de mar e tempo são geradas em modelos numéricos poderosos, que são programas de comupator que simulam as condições climáticas.

Esses modelos dividem uma região, seja um estado, um país ou mesmo o globo inteiro, em um conjunto de células – como se fossem os pixels de uma foto. O tamanho dessas células reflete a resolução do modelo e influencia o uso e a precisão da previsão.

Células grandes significam baixa resolução da previsão. Nesse caso, existe uma incapacidade de dizer o que está acontecendo em pequenas áreas. No entanto, temos uma visão abrangente das tendências climáticas mais amplas.

Por exemplo, uma previsão com baixa resolução é útil para saber se tem uma tempestade se aproximando do litoral do Brasil, mas é insuficiente se você precisa saber o que vai acontecer em um trecho específico da costa, como um porto.

Por outro lado, quanto menores as células, maior se torna a resolução. Modelos com maior resolução podem prever fenômenos com mais detalhes em locais específicos.

Dependendo do território em que o modelo é implementado ele pode ser classificado em

• Global: células de 8 km a 40 km,

• Regional: células de 3 km a 6 km,

• Local: células entre 500 m e 3 km e

• Hiperlocal: células que chegam a apenas algumas dezenas de metros!

É sobre essas previsões de altíssima resolução que vamos falar mais agora.

O que são previsões hiperlocais?

Como vimos, as previsões globais não são adequadas para representar trechos específicos de áreas costeiras por serem regiões com muitos detalhes. Semelhante a uma foto com pixels muito grandes, os contornos da imagem são perdidos.

Previsões globais têm uma resolução em torno de 25 km, enquanto previsões hiperlocais podem atingir resoluções de alguns metros, oferecendo informações muito mais detalhadas e precisas.

Portanto, para gerar previsões hiperlocais é preciso refinar a previsão global para escalas cada vez menores, através de novos modelos numéricos específicos e dados das condições locais.

Isso significa que a informação de uma tempestade se aproximando do litoral do Brasil fornecida por uma previsão global pode ser refinada para saber como as ondas dessa tempestade vão impactar o seu local de interesse, como um porto ou até mesmo um berço específico.

Previsões especializadas para a região portuária

Um exemplo interessante do poder das previsões hiperlocais é a previsão de ondas para o Porto de Sines em Portugal feito pela i4sea. Previsões de mar e tempo de alta resolução especializada para uma região portuária podem trazer ganhos significativos na adaptação aos riscos climáticos.

O i4cast® é capaz de prever, com detalhes, o impacto das ondas ao nível do berço. Assim, tem capacidade de apoiar as tomadas de decisão para aumentar a eficiência e segurança das operações dos Terminais Portuários.

Como ter uma previsão do tempo mais precisa?

Na i4sea, nós selecionamos o modelo climático global com melhor performance para um determinada região, dentre todas essas previsões disponíveis publicamente.

Em seguida aplicamos nosso próprio modelo de alta resolução para refinar e adequar a previsão às necessidades de nossos clientes. Nesse processo, aumentamos a acurácia da previsão e somos capazes de prever o impacto e risco das condições de mar e tempo para o seu negócio. Um componente crucial na gestão do risco climático.

No modelo hiperlocal do i4cast® em funcionamento na região do Porto do Açu, por exemplo, a distância entre os pontos de previsão pode chegar a 10 m, enquanto os pontos de previsões globais mais próximos de área de manobras de navios estão a cerca de 40 km de distância – correspondente a 400 campos de futebol!

O grande número de pontos do modelo hiperlocal permite a representação adequada das feições do porto, canais de navegação e variações batimétricas pequenas – o que o modelo global não é capaz de representar.

A consequência dessa maior resolução é a melhoria significativa das previsões.

É incrível a diferença entre uma previsão global e uma previsão hiperlocal, e o resultado fica ainda melhor quando utilizamos técnicas de inteligência artificial, o machine learning, para aumentar ainda mais a precisão das previsões.