LEONARDO DIEGUES, PAULA SOPRANA, CRISTIANO MARTINS E NICHOLAS PRETTO
S\u00c3O PAULO, SP (FOLHAPRESS) – \u00c9 sexta-feira, voc\u00ea est\u00e1 no Rio de Janeiro e confere a previs\u00e3o do tempo para planejar o fim de semana. Dependendo do aplicativo, a programa\u00e7\u00e3o sair\u00e1 bem diferente: Weather Channel e AccuWeather dizem que a temperatura m\u00ednima no s\u00e1bado ser\u00e1 de 26\u00b0C, enquanto o Inmet indica 19\u00b0C. J\u00e1 a m\u00e1xima chega a 37\u00b0C, segundo o Climatempo, mas n\u00e3o passa de 31\u00b0C para o Inpe.<\/p>\n
A incerteza pode parecer exagerada, mas essa foi uma situa\u00e7\u00e3o real observada no dia 10 de novembro. An\u00e1lise da Folha de S.Paulo com dados de quase 10 mil previs\u00f5es coletadas ao longo daquele m\u00eas, marcado por ondas de calor, mostra que a taxa de acerto desses cinco servi\u00e7os meteorol\u00f3gicos variou de 100% a 48% nas capitais brasileiras.<\/p>\n
O c\u00e1lculo considera correta uma estimativa com at\u00e9 dois graus para mais ou para menos em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 medi\u00e7\u00e3o do Inmet (Instituto Nacional de Meteorologia), registro oficial no Brasil. Para cada data, s\u00e3o contabilizadas as previs\u00f5es feitas nos tr\u00eas dias anteriores (24, 48 e 72 horas).<\/p>\n
Os servi\u00e7os mais assertivos no per\u00edodo foram o Climatempo e o pr\u00f3prio Inmet, que tamb\u00e9m divulga seus progn\u00f3sticos, com taxas de 83,9% e 83,8%, respectivamente. O pior resultado foi o do Weather Channel, provedor dos dados presentes por padr\u00e3o na maioria dos celulares Android e Iphone, com 80,4%.
Acertos acima de 80% s\u00e3o satisfat\u00f3rios para tr\u00eas dias de anteced\u00eancia, mas o levantamento detalhado revela que os \u00edndices variam muito conforme a localidade.<\/p>\n
De modo geral, as proje\u00e7\u00f5es para o clima na regi\u00e3o Nordeste e Norte foram melhores. Em S\u00e3o Lu\u00eds (MA), os cinco servi\u00e7os tiveram precis\u00e3o de 98% a 99% cada um. Macap\u00e1 (AP) e Teresina (PI) completam a lista de capitais nas quais todos acertaram acima de 90% das estimativas. Jo\u00e3o Pessoa (PB), por sua vez, foi a \u00fanica cidade em que um dos provedores, o Inmet, alcan\u00e7ou 100% de efici\u00eancia.<\/p>\n
No outro extremo, os moradores e turistas do Rio de Janeiro foram os mais surpreendidos pela imprevisibilidade das temperaturas, considerando o agregado de todos os servi\u00e7os analisados. O Weather Channel s\u00f3 acertou metade das estimativas (50,6%), e o melhor desempenho na cidade foi o do Climatempo (80%).<\/p>\n
Na sequ\u00eancia aparece Aracaju (SE). No per\u00edodo, o Inpe (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) teve uma precis\u00e3o de apenas 48% na cidade, sendo este o pior resultado individual no levantamento. Os melhores provedores no munic\u00edpio sergipano foram o Inmet e o Climatempo, empatados com 72% de efici\u00eancia.<\/p>\n
A an\u00e1lise mostra ainda que foi mais dif\u00edcil acertar as temperaturas m\u00e1ximas do que as m\u00ednimas. Em S\u00e3o Paulo, a imprevisibilidade foi tanta que nenhum servi\u00e7o conseguiu antecipar o calor registrado em 4 dos 30 dias analisados, mesmo com a margem de dois graus para mais ou para menos.<\/p>\n
Em 19 de novembro, por exemplo, o term\u00f4metro chegou aos 31\u00b0C na capital paulista, enquanto todas as estimativas para a temperatura m\u00e1xima feitas nos tr\u00eas dias anteriores haviam ficado entre 23\u00b0C e 28\u00b0C, totalizando 15 previs\u00f5es erradas.
Isso tamb\u00e9m aconteceu pelo menos uma vez no per\u00edodo nas cidades de Aracaju (SE), Campo Grande (MS), Cuiab\u00e1 (MT), Curitiba (PR), Porto Velho (RO) e Vit\u00f3ria (ES).<\/p>\n
A diferen\u00e7a de exatid\u00e3o entre as empresas ocorre tanto por fatores computacionais quanto humanos, al\u00e9m, claro, do poder de investimento de cada uma em sistemas avan\u00e7ados.
Os servi\u00e7os utilizam modelos matem\u00e1ticos j\u00e1 processados em supercomputadores de grandes centros de meteorologia, em especial da Europa e dos Estados Unidos, que captam dados de todo o globo e estimam o comportamento das horas e dias seguintes. S\u00e3o centros governamentais ou organiza\u00e7\u00f5es meteorol\u00f3gicas.<\/p>\n
Esses modelos s\u00e3o, basicamente, softwares desenhados para simular a intera\u00e7\u00e3o da atmosfera com outros tipos de superf\u00edcie. As equa\u00e7\u00f5es consideram registros atmosf\u00e9ricos em tempo real de todos os pa\u00edses (no Brasil, elas captam os dados do Inmet, por exemplo), al\u00e9m de dados de chuva, umidade, vento, press\u00e3o, insola\u00e7\u00e3o, entre outros. Todos esses sinais surgem a partir de variadas fontes \u2013esta\u00e7\u00f5es meteorol\u00f3gicas, sat\u00e9lites, boias oce\u00e2nicas e radares.<\/p>\n
Com a fotografia do momento de cada cidade, registros hist\u00f3ricos, estat\u00edstica e an\u00e1lise preditiva, os modelos emitem resultados num\u00e9ricos, que s\u00e3o disponibilizados aos servi\u00e7os de meteorologia, como Climatempo e Accuweather. Cabe \u00e0s empresas, ent\u00e3o, interpretar e analisar os dados, um trabalho humano. S\u00e3o os profissionais que corrigem e calibrar os n\u00fameros partir do conhecimento de cada regi\u00e3o.<\/p>\n
Algumas empresas tamb\u00e9m podem desenvolver modelos pr\u00f3prios e implementar seus radares para captar dados. “Al\u00e9m de utilizar aprendizado de m\u00e1quina, usamos mais de 170 modelos de previs\u00e3o num\u00e9rica, incluindo modelagem propriet\u00e1ria e governamental, como do ECMWF [Centro Europeu de Previs\u00f5es Meteorol\u00f3gicas a M\u00e9dio Prazo, em ingl\u00eas] e do Sistema Global de Previs\u00e3o dos EUA”, diz a Accuweather, em nota.<\/p>\n
As diferen\u00e7as entre aplicativos dependem, ent\u00e3o, da escolha entre as dezenas de modelos, da resolu\u00e7\u00e3o espacial de cada um e de uma supervis\u00e3o subjetiva.<\/p>\n
“Existe \u00e0s vezes uma dificuldade em cidades litor\u00e2neas, porque o ponto de refer\u00eancia fica muito pr\u00f3ximo do oceano, ou mesmo no oceano, o que diminui a precis\u00e3o da temperatura. Pr\u00f3ximo de um corpo d’\u00e1gua muito grande, a temperatura vai variar menos. Mas se voc\u00ea andar um quil\u00f4metro para dentro da cidade, a temperatura varia muito mais”, diz Vin\u00edcius Lucyrio, meteorologista da Climatempo.<\/p>\n
Outra dificuldade \u00e9 que o Brasil tem menos esta\u00e7\u00f5es meteorol\u00f3gicas do que Estados Unidos e Austr\u00e1lia, por exemplo, o que muda a condi\u00e7\u00e3o inicial dos c\u00e1lculos de previs\u00e3o.
Apesar disso, os servi\u00e7os t\u00eam avan\u00e7ado ao longo dos anos no Brasil e o no mundo, e a expectativa de especialistas \u00e9 que se aperfei\u00e7oem com o avan\u00e7o da intelig\u00eancia artificial e mais registros hist\u00f3ricos.<\/p>\n
“Diversos trabalhos e monitoramentos apontam para a melhora da qualidade nas previs\u00f5es de tempo e de clima no mundo. Elas est\u00e3o ganhando prazo de previsibilidade”, diz Saulo Ribeiro Freitas, doutor em f\u00edsica pela USP e diretor no Inpe. “Quando voc\u00ea olha para a d\u00e9cada de 1980, a previs\u00e3o para cinco dias n\u00e3o era confi\u00e1vel. A de tr\u00eas dias tinha uma qualidade na faixa de, no m\u00e1ximo, 60% de acur\u00e1cia. Hoje, a previs\u00e3o para cinco dias j\u00e1 est\u00e1 para a faixa acima da marca de 80%, ou seja, \u00e9 confi\u00e1vel.”<\/p>\n
Segundo ele, o supercomputador do Inpe \u2013centro que faz o processamento no Brasil\u2013 est\u00e1 atrasado em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 inova\u00e7\u00e3o, mas o instituto deve receber recursos do do Minist\u00e9rio de Ci\u00eancias e Tecnologia para a compra de um novo equipamento, o que deve aumentar a exatid\u00e3o de suas an\u00e1lises.<\/p>\n
Al\u00e9m disso, um comit\u00ea cient\u00edfico de 30 institui\u00e7\u00f5es de pesquisa est\u00e1 desenvolvendo uma nova gera\u00e7\u00e3o de modelos espec\u00edficos para o Brasil, o Monan (sigla em ingl\u00eas de Modelo para Previs\u00e3o dos Oceanos, Superf\u00edcies Terrestres e Atmosfera). “Trata-se um esfor\u00e7o nacional para desenvolver um sistema ajustado para as nossas condi\u00e7\u00f5es, da Amaz\u00f4nia, das montanhas dos Andes, da regi\u00e3o tropical, para melhorar as informa\u00e7\u00f5es”, diz Freitas.<\/p>\n
METODOLOGIA<\/span> As estimativas foram ent\u00e3o comparadas \u00e0s temperaturas oficiais verificadas nas esta\u00e7\u00f5es do Inmet. Para cada data de medi\u00e7\u00e3o, a an\u00e1lise considerou as previs\u00f5es feitas nos tr\u00eas dias anteriores (24, 48 e 72 horas). A taxa final corresponde ao percentual de acertos em rela\u00e7\u00e3o ao total de progn\u00f3sticos, considerando uma margem de dois graus celsius para mais ou para menos.<\/p>\n Esse modelo premia quem come\u00e7a a acertar com maior anteced\u00eancia e foi baseado na metodologia do Forecast Advisor, plataforma de avalia\u00e7\u00e3o dos canais meteorol\u00f3gicos dos Estados Unidos e do Canad\u00e1.<\/p>\n O levantamento foi realizado entre os dias 1\u00b0 e 30 de novembro deste ano. Boa Vista (RR), Natal (RN), Macei\u00f3 (AL) e Recife (PE) foram exclu\u00eddas da an\u00e1lise porque n\u00e3o tiveram dados suficientes registrados pelas esta\u00e7\u00f5es do Inmet no per\u00edodo.<\/p>\n
A Folha de S.Paulo coletou as previs\u00f5es de temperatura m\u00ednima e m\u00e1xima feitas por cinco servi\u00e7os de refer\u00eancia e que disponibilizam os pr\u00f3prios dados via interfaces de programa\u00e7\u00e3o para softwares e aplicativos (APIs). S\u00e3o eles: Accuweather, Climatempo, Inmet, Inpe e Weather Channel.<\/p>\n