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Falta de rede de observação limita qualidade da previsão do tempo no país

Especial para o UOL

03/07/2014 06h00

A previsão do tempo está na boca do povo. Ela é responsável por quebrar aquele silêncio constrangedor em elevadores ou salas de espera.  Nessas conversas, fala-se sobre a situação atual da atmosfera, comentando o frio ou o calor naquele momento. Outra abordagem comum nessas conversas é a crítica à previsão do tempo: costumam dizer que meteorologistas sempre erram.

É preciso deixar muito claro que a meteorologia é uma área do conhecimento. Os profissionais da área fazem um curso de bacharelado ministrado em universidades estaduais e federais.  Durante o curso, os alunos aprendem física, matemática, química e programação computacional.  

Esse conhecimento adquirido é necessário para que se conheça o comportamento da atmosfera e para que seja possível estudar formas de prever o que vai acontecer, tendo em mãos equações que regem a atmosfera e observações meteorológicas.

Quando iniciei meus estudos na Universidade de São Paulo, em 2002, muitas pessoas distantes da academia começaram a fazer duas perguntas que continuam sendo feitas até hoje, como “Vai chover?” ou “Você vai trabalhar na televisão?”. No começo, eu ficava aborrecida com tantas perguntas. Hoje vejo nelas uma oportunidade para popularizar a meteorologia.

Os movimentos do ar e as interações entre oceano, atmosfera e continente são descritos através de equações. Essas equações possuem muitos parâmetros e só podem ser resolvidas por supercomputadores, nos quais meteorologistas e programadores constroem um intrincado conjunto de rotinas e programas, que formam os modelos meteorológicos.

Essas equações são extremamente complicadas. Para resolvê-las, mesmo usando o computador, é necessário fazer algumas aproximações e truncamentos. Com o passar do tempo, os pequenos erros gerados por esses truncamentos vão se acumulando.

E é por essa razão que a previsão do tempo torna-se mais confiável quanto mais próximo estivermos do dia de interesse. Sendo assim, quando precisamos saber sobre a previsão do tempo para o próximo fim de semana, a previsão do tempo feita na quinta-feira é muito mais confiável do que aquela feita dias antes, na segunda-feira.

Os modelos meteorológicos são desenvolvidos por grandes universidades e centros de pesquisa. Normalmente esses locais também fazem a previsão, executando esses programas. E em muitos casos eles podem ser baixados, instalados e executados por centros de previsão do tempo.

Quanto mais dados observados tivermos, melhor será a previsão.  Em geral, todos os centros que fazem previsão do tempo têm acesso aos mesmos modelos meteorológicos. O que muda, além da quantidade de dados observados que existe naquela região, é a experiência do meteorologista e a familiaridade que o profissional tem com uma determinada região.

A falta de uma rede mais abrangente de observações meteorológicas limita muito a qualidade da previsão do tempo em nosso país. Em alguns casos, estações meteorológicas mantidas por instituições privadas limitam o acesso a esses dados.  Há países que investem mais em observação meteorológica, implantando redes maiores de estações meteorológicas de superfície, investindo em mais radares e até em satélites meteorológicos.

Esse investimento certamente melhora a qualidade da previsão do tempo. Além disso, investir em meteorologia significa investir em redução de riscos para a população. A previsão do tempo é uma importante ferramenta, que pode ser usada no planejamento urbano e na prevenção de desastres ambientais.

Sendo assim, a previsão do tempo apresentada na TV ou consultada em um smartphone é apenas o produto final de um conjunto de procedimentos realizados por uma equipe de meteorologistas e outros profissionais de apoio, como cientistas da computação. 

É necessário entender justamente as limitações da meteorologia para que as pessoas possam utilizar essa importante ferramenta de forma mais eficaz em seu cotidiano. Além disso, conhecendo meteorologia, podemos compreender melhor a necessidade de se investir na área. 

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