A meteorologia na capital voltou a ser o centro das atenções da mídia no país. Há poucos dias, centenas de milhares, senão milhões, de telemóveis em Madrid alertaram os seus proprietários para a chegada da chuva. O alerta baseava-se na previsão de chuvas torrenciais, mas em que se baseava essa previsão? A chave está nos modelos meteorológicos.
Um fim de semana de choques. Enquanto no domingo muitos na cidade de Madrid se perguntavam onde estavam as fortes chuvas sobre as quais tinham sido avisados horas antes, os residentes das regiões e províncias adjacentes começaram a notar a chegada de fortes tempestades.
Depois do fim de semana, as chuvas fizeram-se sentir na capital, não sem que os habitantes da cidade se perguntassem como os modelos poderiam ter falhado. Nada poderia estar mais longe da verdade, uma vez ou outra, a DANA fez-se sentir em todo o centro da península. As inundações já resultaram na morte de uma pessoa e em vários desaparecidos.
Modelos meteorológicos. Os modelos meteorológicos nada mais são do que sistemas complexos de equações que relacionam uma série de variáveis meteorológicas observadas com outro número de variáveis previstas ao longo de todo o comprimento, largura e até altura do espaço tridimensional da atmosfera terrestre.
Existe um grande número de modelos deste tipo, alguns mais precisos que outros dependendo do seu contexto. Dentre toda essa “oferta” de modelos, a Agência Meteorológica Estadual (AEMET) baseia suas previsões especialmente em dois, o modelo ECMWF ou CEPPM e o modelo HARMONIE-AROME.
ECMWF. O modelo do Centro Europeu de Previsão de Médio Prazo (CEPPM ou ECMWF), também conhecido como Sistema Integrado de Previsão (IFS), é um modelo global e de médio prazo. É um modelo atmosférico, mas também incorpora dados sobre as condições do oceano.
Como se pode adivinhar, este modelo tem a vantagem de nos dar previsões mais ou menos fiáveis a médio prazo, até 10 dias, com uma resolução aproximada de 10 quilómetros a várias alturas: superfície, e três níveis de pressão (300, 500 e 850 hPa).
Na superfície, o modelo oferece previsões pontuais de temperatura, vento, pressão, nebulosidade e precipitação acumulada nas últimas seis horas.
HARMONIA – AROMAS. Este modelo também deve a sua existência a um consórcio internacional de países europeus e mediterrânicos, da Finlândia à Tunísia. Ao contrário do modelo anterior, este é um modelo de mesoescala, aplicado pela AEMET em duas regiões: uma que abrange a Península e as Ilhas Baleares e outra centrada nas Ilhas Canárias.
O modelo é capaz de gerar previsões de temperaturas, pressão atmosférica, vento, precipitação, cobertura de nuvens e relâmpagos em intervalos de 12 horas durante um período entre 12 e 132 horas após o tempo nominal do modelo.
O modelo está em uso desde 2017 e substituiu o modelo HIRLAM. O novo modelo tem a vantagem não só de ter uma resolução superior (2,5 km), mas também de ser um modelo não hidrostático, o que o torna capaz de simular movimentos convectivos na atmosfera, um detalhe importante quando se trata de prever alguns fenómenos associados com tempestades como a vivida nestes dias.
Determinação ou probabilidade. Os modelos determinísticos fornecem uma estimativa pontual com base nas observações inseridas no modelo. Contudo, a nossa atmosfera é um sistema muito complexo e caótico, o que significa que existe sempre uma margem de erro. Os modelos que estimam a probabilidade de erro são os modelos probabilísticos.
AEMET gera seus dados probabilísticos a partir do Ensemble Prediction System, SREPS. Este mecanismo gera incerteza ao combinar os resultados de cinco modelos de área limitada com os resultados de outros cinco modelos globais.
Comunicar probabilidade. A comunicação é vital neste contexto. Quando lemos previsões meteorológicas tendemos a atribuir-lhes uma probabilidade de erro, afinal todos sabemos que os meteorologistas nem sempre estão “certos”.
Contudo, à medida que a ciência avançou na sua capacidade de acertar, temos vindo a reduzir nas nossas mentes a margem de erro que damos aos meteorologistas. Talvez seja por isso que tendemos a ler as previsões mais em termos determinísticos do que probabilísticos. Comunicar margens de erro é mais necessário do que nunca, mas não é fácil para os meteorologistas.
A importância da previsão do tempo. O bem-estar dos cidadãos e a sua segurança é talvez a utilização mais importante da previsão meteorológica, mas muitos subsetores da economia também dependem do seu sucesso. Começando pela agricultura e passando pelo transporte, terrestre, marítimo ou aéreo. O valor económico dos serviços meteorológicos está a tornar-se muito importante.
O desenvolvimento das energias renováveis também tornou a previsão do tempo ainda mais importante, especialmente após o advento da energia solar e eólica. A previsão da produção de eletricidade depende agora mais do que nunca do conhecimento da intensidade do vento e da radiação solar em toda a península.
Não importa quanto progresso tenha sido feito na previsão do tempo, não se pode exigir precisão absoluta dos modelos. Na ausência de uma receita simples para comunicar a antecipação e a incerteza, a divulgação e o princípio da precaução devem prevalecer. A última DANA promete se tornar um tema quente de discussão. Não precisa ser assim.
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Imagem | AEMET
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